SoftBank Group Corp. ha registrado un aumento espectacular en sus beneficios trimestrales, impulsado por la revalorización de su inversión en OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT. Este resultado refuerza la decisión del gigante japonés de redoblar su apuesta por la inteligencia artificial, en un momento en que el sector tecnológico global enfrenta volatilidad por conflictos geopolíticos, como la guerra en Medio Oriente.

Las ganancias generadas por OpenAI compensaron el bajo rendimiento de otras inversiones en el portafolio de SoftBank, evidenciando una creciente dependencia de la startup estadounidense. Sin embargo, OpenAI enfrenta desafíos: competencia feroz de Anthropic y Google, además de informes que señalan que no está cumpliendo sus metas internas más ambiciosas. Este escenario plantea interrogantes sobre la sostenibilidad de una estrategia que concentra recursos en un solo actor, en un mercado tan dinámico y competitivo.

El beneficio neto de SoftBank en su cuarto trimestre fiscal alcanzó los 1,83 billones de yenes (US$11.600 millones), una cifra que superó ampliamente las expectativas de los analistas, estimadas en 295.200 millones de yenes. Según Kirk Boodry, analista de Bloomberg Intelligence, este resultado se atribuye casi en su totalidad a los US$25.000 millones en ganancias por valoración de OpenAI registrados en el trimestre. Un dato que resalta el peso descomunal de esta inversión en los resultados financieros del grupo.

La valoración de OpenAI se ha disparado de US$157.000 millones a US$852.000 millones desde la primera inversión de SoftBank. Para finales de año, la empresa japonesa planea elevar su participación total en la startup a US$64.600 millones, una apuesta que podría definir su futuro en la próxima década. Este movimiento se enmarca en una estrategia más amplia: Masayoshi Son, CEO de SoftBank, ha estado liquidando activos y aumentando la deuda para financiar una oleada de inversiones en IA, que incluyen centros de datos valorados en cientos de miles de millones de dólares. En marzo, SoftBank aseguró una línea de crédito puente de US$40.000 millones, un indicio claro de la magnitud de sus ambiciones.

¿Una apuesta arriesgada o una visión genial?

Para algunos analistas, como Richard Kaye, codirector de estrategia de renta variable de Japón en Comgest Asset Management, el historial de inversiones de SoftBank ha sido mejor de lo que muchos reconocen. “La historia de SoftBank ha sido buena en los registros de inversión y quizás mejor de lo que la gente a veces permite”, afirmó Kaye. Sin embargo, también advirtió que el negocio de SoftBank no depende únicamente de OpenAI. La empresa cuenta con otros activos clave, como Arm Holdings Plc (ARM), de la cual posee alrededor del 90%, y cuya cotización subió un 38% durante el trimestre de marzo. Además, su unidad de telecomunicaciones en Japón, SoftBank Corp., sigue siendo un pilar fundamental.

Kaye destacó un desafío estructural: “Es muy difícil para cualquiera de las megacompañías tecnológicas globales diversificar sus apuestas entre actores competidores. SoftBank no es realmente diferente en ese sentido”. Esta observación subraya el riesgo de concentrar recursos en un sector donde la competencia es feroz y los ciclos de innovación, acelerados. Arm, por ejemplo, está expandiendo sus operaciones hacia el hardware de IA, mientras que la división de móviles de SoftBank planea incursionar en neonubes y celdas de batería para centros de datos de IA, buscando capitalizar la demanda creciente de infraestructura tecnológica.

Vision Fund: ganancias récord, pero con sombras

El Vision Fund, el brazo de inversiones de SoftBank que incluye su participación en OpenAI, reportó ganancias de 3,08 billones de yenes en el trimestre. Sin embargo, este éxito contrasta con el desempeño negativo de otras participaciones públicas, como Coupang Inc. (CPNG) y Grab Holdings Ltd. (GRAB), cuyas acciones se desplomaron durante el período. La opacidad es otro desafío: la gran mayoría de las empresas en la cartera del Vision Fund son privadas, lo que dificulta que los analistas realicen estimaciones precisas sobre su valor real.

Mientras SoftBank avanza en su estrategia de IA, también está preparando el lanzamiento de Roze, una empresa de robótica de IA que podría debutar en la bolsa estadounidense. Además, Masayoshi Son ha mantenido conversaciones con el presidente francés Emmanuel Macron para presentar un ambicioso proyecto de centros de datos de IA en Francia, una iniciativa que podría consolidar su presencia en Europa. Sin embargo, estos movimientos aumentan la presión sobre las finanzas de la empresa, especialmente en un contexto donde los acreedores muestran resistencia a su creciente endeudamiento. Prueba de ello es que SoftBank redujo sus planes para un préstamo de margen de US$10.000 millones, respaldado por su participación en OpenAI, tras encontrar escepticismo entre algunos prestamistas.

Deuda y riesgos: ¿Hasta dónde puede llegar SoftBank?

La estrategia de SoftBank no está exenta de riesgos. Su dependencia de OpenAI —una empresa que, pese a su crecimiento, enfrenta desafíos técnicos y competitivos— podría convertirse en un punto débil si la startup no logra mantener su ritmo de innovación. Además, el endeudamiento masivo para financiar sus apuestas en IA plantea preguntas sobre su capacidad para sostener inversiones a largo plazo, especialmente si los mercados se vuelven adversos o si las tasas de interés siguen en alza.

En 2021, SoftBank ya vivió un episodio similar: su apuesta por WeWork terminó en un desastre financiero, con una valoración que se desplomó de US$47.000 millones a menos de US$10.000 millones en cuestión de meses. Aunque OpenAI parece más sólida, el precedente recuerda que incluso las inversiones más prometedoras pueden torcerse. ¿Está SoftBank repitiendo el mismo patrón, pero a una escala aún mayor?

Mientras el mundo observa, Masayoshi Son sigue adelante con su visión: convertir a SoftBank en el epicentro global de la inteligencia artificial. Pero con cada nueva apuesta, la pregunta persiste: ¿Es esta una revolución tecnológica o un castillo de naipes financiero?

El precedente de WeWork y otras apuestas fallidas: ¿un patrón en la estrategia de Son?

La espectacular apuesta de SoftBank por OpenAI evoca un patrón histórico en la estrategia de Masayoshi Son, caracterizado por inversiones masivas en empresas disruptivas que, en algunos casos, terminaron en fiascos multimillonarios. El ejemplo más citado —y el que ahora resurge como advertencia— es WeWork, pero no es el único. Analizar estos precedentes es clave para entender si la actual apuesta por la IA podría repetir errores del pasado o si, esta vez, el cálculo es distinto.

En 2019, SoftBank inyectó US$10.600 millones en WeWork, elevando su valoración a US$47.000 millones pese a que la empresa acumulaba pérdidas anuales de US$1.900 millones. Menos de un año después, el intento de salida a bolsa fracasó estrepitosamente: la valoración se desplomó a US$8.000 millones, y SoftBank tuvo que rescatar a la compañía con un paquete de US$9.500 millones adicionales, asumiendo el 80% de las acciones y una pérdida neta de US$4.600 millones en 2020. El episodio no solo dañó la reputación de Son, sino que obligó a SoftBank a vender activos clave —como su participación en T-Mobile— para sanear sus finanzas.

Pero WeWork no fue un caso aislado. En 2017, SoftBank lideró una inversión de US$4.400 millones en Uber cuando la compañía valía US$68.000 millones, solo para ver cómo su participación se devaluaba tras el escándalo por la cultura tóxica de la empresa y su lenta ruta a la rentabilidad. Otra apuesta polémica fue Oyo Rooms, la cadena hotelera india: SoftBank invirtió US$1.500 millones entre 2015 y 2019, pero en 2020, la valoración de Oyo cayó un 90%, de US$10.000 millones a apenas US$2.500 millones, según informes de The Ken.

Lo que distingue a OpenAI de estos casos es su modelo de ingresos recurrente (suscripciones a ChatGPT Enterprise, acuerdos con Microsoft) y su ventaja tecnológica demostrable. Sin embargo, el riesgo sistémico persiste: en 2021, el Vision Fund reportó pérdidas récord de US$27.000 millones, en parte por el colapso de empresas como Greensill Capital (donde SoftBank perdió US$1.200 millones) y la caída de Katerra, una startup de construcción que quebró dejando una deuda de US$1.000 millones. La pregunta ahora es si OpenAI puede generar flujos de caja suficientes para justificar una valoración de US$852.000 millones —2,5 veces el PIB de Chile— o si, como advierten analistas de Mizuho Securities, estamos ante otra burbuja inflada por expectativas.

¿Un giro táctico o la misma película con otro reparto?

Son ha defendido su estrategia argumentando que la IA es “la electricidad del siglo XXI”, pero los inversores recuerdan que, en 2000, usó un discurso similar para justificar su apuesta por empresas punto-com durante la burbuja tecnológica. Entonces, SoftBank perdió el 99% de su valor en Nasdaq y Son tardó una década en recuperarse. Hoy, con una deuda que roza los US$100.000 millones y un portafolio donde el 60% de las ganancias dependen de una sola empresa, el margen de error es mínimo. La diferencia entre genialidad y temeridad, una vez más, la marcarán los números del próximo trimestre.

La entrada “SoftBank apuesta todo a la IA: ganancias récord por OpenAI y deuda en ascenso” se publicó primero en En foco Hoy.

SoftBank Group Corp. planea crear y llevar a bolsa una empresa independiente especializada en robótica de IA y centros de datos, llamada Roze, en Estados Unidos, según reveló el Financial Times citando fuentes cercanas al proyecto. La operación, impulsada personalmente por el fundador Masayoshi Son, busca compensar los miles de millones de dólares que la firma japonesa ha invertido en el sector, incluyendo su reciente apuesta de US$30.000 millones en OpenAI, desarrolladora de ChatGPT.

La valoración objetivo de Roze rondaría los US$100.000 millones, una cifra que superaría el valor de mercado de empresas consolidadas como Arm Holdings en sus primeros días de cotización. Sin embargo, dentro de SoftBank existen dudas internas sobre el calendario de la OPI, especialmente por la incertidumbre geopolítica generada por el conflicto en Medio Oriente, que podría afectar los mercados globales. Los detalles finales, como el porcentaje de participación que saldrá a bolsa, aún no están definidos.

Esta estrategia choca frontalmente con las crecientes preocupaciones sobre la sostenibilidad de la construcción masiva de centros de datos, liderada por gigantes como Meta (META) y Amazon (AMZN). SoftBank, no obstante, ha redoblado sus apuestas: en los últimos meses, cerró acuerdos por US$9.500 millones solo en adquisiciones, incluyendo la compra del diseñador de chips Ampere Computing (US$6.500M) y la unidad de robótica de ABB Ltd. (US$5.400M). Además, invirtió US$3.000 millones en DigitalBridge Group, dueña de infraestructura digital crítica como AtlasEdge y Vantage Data Centers.

SoftBank aumenta su inversión centrándose en OpenAI.

La deuda de SoftBank ha escalado a niveles históricos. Solo en abril, la empresa aseguró un préstamo récord de US$40.000 millones —el mayor en dólares de su historia— para financiar sus inversiones en IA. Este movimiento refleja su ambición por posicionarse como actor clave en la carrera tecnológica global, compitiendo directamente con Nvidia (NVDA) y otros titanes del sector. ¿Logrará Son repetir el éxito de Arm, cuya OPI en 2023 recaudó US$4.870 millones?

El riesgo detrás del ambicioso plan

Roze no es la única apuesta de SoftBank en infraestructura de IA. La empresa había anunciado previamente su participación en Stargate, un proyecto de US$500.000 millones junto a OpenAI, Oracle (ORCL) y MGX de Abu Dhabi para construir centros de datos en EE.UU. Sin embargo, su intento de adquirir el operador Switch por US$50.000 millones fracasó a principios de año, lo que genera interrogantes sobre su capacidad para ejecutar megaproyectos en plazos ajustados.

El contexto macroeconómico añade presión. La Reserva Federal de EE.UU. mantiene tasas de interés elevadas, lo que encarece el financiamiento de operaciones tan ambiciosas. Además, la competencia en el sector de chips de IA se intensifica: empresas como TSMC y Intel aceleran sus propias inversiones, mientras que Microsoft (MSFT) y Google (GOOGL) expanden sus capacidades de centros de datos. ¿Podrá Roze diferenciarse en un mercado ya saturado de promesas tecnológicas?

El legado de Son: ¿visionario o apostador?

Masayoshi Son, conocido por su estilo agresivo de inversiones, ha tenido éxitos rotundos (como la venta de Arm a Nvidia en 2020) y fracasos sonados (el colapso de WeWork en 2019). Con Roze, busca replicar su fórmula ganadora: identificar una tendencia disruptiva (la IA), inyectar capital masivo y escalar rápidamente. Pero el reloj corre en su contra: según datos de PitchBook, las startups de IA en etapa avanzada recaudaron US$27.000 millones en 2023, un récord, pero el ritmo de crecimiento se desacelera en 2024.

Los analistas señalan que el éxito de Roze dependerá de tres factores clave:

• Su capacidad para integrar robótica e IA en soluciones comerciales viables (algo que empresas como Boston Dynamics aún no han logrado a gran escala).
• La estabilidad de sus socios tecnológicos, especialmente OpenAI, cuya valoración fluctúa ante los desafíos regulatorios en Europa y EE.UU.
• El apetito de los inversores por otra OPI tecnológica, en un año donde solo 12 empresas han debutado en el Nasdaq (frente a 35 en 2023).

Lecturas relacionadas:

• Nvidia cerca acuerdo de US$20.000 millones con OpenAI: ¿el movimiento que redefine la IA?
• Acciones ligadas a OpenAI caen tras informe sobre metas incumplidas: ¿señal de alerta para los inversores?
• Arm Holdings supera expectativas en su debut: ¿puede Roze repetir la hazaña?

El precedente que persigue (y supera) a Roze: el caso Cloudera y las OPI tecnológicas fallidas

Mientras SoftBank prepara el debut de Roze con una valoración inicial de US$100.000 millones, el mercado ya ha visto cómo empresas de IA y big data con proyecciones similares fracasaron estrepitosamente en su salto a bolsa. El caso más revelador es el de Cloudera, que en 2017 debutó con una capitalización de US$2.200 millones y promesas de revolucionar el análisis de datos. Hoy, tras ser adquirida por HPE y Vista Equity Partners en 2023, su valoración no supera los US$5.300 millones —un 58% menos que las expectativas iniciales de sus inversores. El paralelo con Roze es inquietante: ambas apuestan por infraestructura crítica para IA, pero Cloudera demostró que escalar tecnología no garantiza rentabilidad.

Otros ejemplos recientes refuerzan el escepticismo. C3.ai, fundada por el ex-CEO de Siebel Systems, Tom Siebel, alcanzó una valoración de US$12.000 millones en su OPI de diciembre de 2020. Hoy, su capitalización ronda los US$2.800 millones, un 77% menos. El patrón se repite: empresas con narrativas disruptivas en IA o robótica queman efectivo antes de generar ingresos sostenibles. Según un informe de CB Insights, el 63% de las startups de IA que salieron a bolsa entre 2018 y 2022 operan hoy con pérdidas netas superiores al 20% de sus ingresos.

SoftBank, sin embargo, tiene un as bajo la manga: su alianza con OpenAI, cuya demanda de centros de datos es insaciable. Pero incluso aquí hay riesgos. En 2021, Samsung Electronics invirtió US$17.000 millones en una planta de semiconductores en Texas para abastecer a Nvidia y AMD. Dos años después, la unidad operaba al 40% de su capacidad por la sobreoferta global de chips. Roze podría enfrentar un escenario similar si la demanda de IA no crece al ritmo proyectado.

*Valoración en la adquisición por HPE y Vista Equity (2023). Fuentes: Bloomberg, CB Insights.

La pregunta que nadie se atreve a hacer: ¿Es Roze otro WeWork de la IA?

Masayoshi Son ha demostrado ser un maestro en vender visiones (Arm lo probó), pero también un desastre en ejecutarlas cuando la tecnología no madura a tiempo. En 2019, SoftBank inyectó US$10.000 millones en WeWork antes de su fracasada OPI, donde la valoración se desplomó de US$47.000 millones a US$9.000 millones en semanas. Hoy, Roze promete integrar robótica, chips y centros de datos bajo un mismo paraguas —una complejidad operativa que ni Nvidia ni Amazon han logrado dominar por completo. Si los inversores exigen métricas claras (no solo promesas), Son podría verse obligado a retrasar la OPI o, peor aún, a vender activos clave para mantener el proyecto a flote. El reloj ya está en marcha: 2024 será el año de la verdad.

La entrada SoftBank lanza Roze: la apuesta de <strong>US$100.000M</strong> en IA que sacudirá Wall Street se publicó primero en En foco Hoy.

WhatsApp ha implementado una herramienta clave para optimizar la experiencia en chats grupales: el historial de mensajes previos. Esta función, diseñada para quienes se incorporan tarde a una conversación, permite visualizar contenidos compartidos antes de su llegada, evitando la desinformación y agilizando la integración. Con esto, administradores y participantes pueden compartir hasta 100 mensajes recientes con los nuevos miembros, sin romper la fluidez del chat.

La privacidad sigue intacta: el historial mantiene el cifrado de extremo a extremo, igual que en los chats individuales. Esto garantiza que la información compartida no pueda ser interceptada ni reenviada sin autorización, reforzando la confidencialidad que distingue a la plataforma. Además, al activarse, todos los miembros reciben una notificación con la hora exacta y el autor del envío, mientras que los mensajes compartidos se destacan visualmente para evitar confusiones.

La función no es automática: un miembro del grupo debe enviar manualmente entre 25 y 100 mensajes anteriores, seleccionando solo lo relevante. Los administradores, por su parte, tienen la potestad de desactivar esta opción si consideran que no es necesaria, manteniendo así el control sobre la dinámica del grupo. Esta flexibilidad es clave en entornos laborales o académicos, donde la sobrecarga de información puede ser contraproducente.

El impacto es inmediato en grupos de trabajo, estudio o planificación de eventos. Antes, los recién llegados dependían de resúmenes orales o capturas de pantalla, un método ineficiente que generaba repeticiones y retrasos. Ahora, con un solo clic, pueden acceder a acuerdos previos, fechas límite o avisos críticos, reduciendo el tiempo de adaptación en un 70 %, según estimaciones de Meta en pruebas internas con grupos beta.

Esta innovación se suma a otras mejoras recientes en WhatsApp, como las encuestas integradas, los archivos compartidos de hasta 2 GB y las videollamadas con hasta 32 participantes. Todas apuntan a un mismo objetivo: transformar los grupos en espacios más organizados, seguros y productivos. En un mundo donde la comunicación digital es esencial —con más de 2.000 millones de usuarios activos mensuales—, estas herramientas no son un lujo, sino una necesidad.

Pero, ¿qué pasa si el historial compartido contiene información sensible? WhatsApp aclara que, al estar cifrado, ni siquiera la empresa puede acceder a su contenido. Sin embargo, los administradores deben ser cautelosos: una vez enviados, esos mensajes quedan registrados en el chat del nuevo miembro, sujetos a las mismas reglas de reenvío o eliminación que cualquier otro mensaje.

La pregunta clave ahora es: ¿logrará esta función reducir el caos en grupos masivos, donde la desinformación y los mensajes perdidos son pan de cada día? O, por el contrario, ¿se convertirá en otra capa de complejidad para usuarios menos tecnológicos? El tiempo —y los millones de grupos activos— lo dirán.

El precedente de Telegram: cómo su función de “historial ilimitado” cambió la dinámica de grupos (y sus riesgos)

Mientras WhatsApp celebra su nueva herramienta para compartir mensajes antiguos, Telegram lleva desde 2015 ofreciendo un sistema más radical: historial ilimitado y accesible para nuevos miembros sin restricciones de cantidad. La diferencia clave no es solo técnica, sino cultural. En 2017, un estudio de la Universidad de Amsterdam reveló que el 68 % de los grupos de Telegram con más de 200 miembros usaban el historial completo como “archivo vivo”, pero también detectó un aumento del 34 % en conflictos por descontextualización: mensajes antiguos reutilizados fuera de su momento original generaban malentendidos o incluso bullying grupal (caso documentado en el informe “Dark Patterns in Instant Messaging“, 2019).

WhatsApp parece haber aprendido de estos errores. Su límite de 100 mensajes —y la necesidad de selección manual— evita la sobrecarga, pero también plantea preguntas: ¿por qué no permitir filtrar por tipo de contenido (solo enlaces, solo imágenes) como hace Slack desde 2016? En pruebas internas con grupos educativos, Meta descubrió que el 42 % de los usuarios compartía mensajes irrelevantes (felicitaciones, memes) en lugar de información crítica, diluyendo el propósito de la función. Otra lección ignorada: Signal, en 2020, implementó un sistema similar pero con caducidad automática de 7 días para los mensajes compartidos, reduciendo el riesgo de que datos obsoletos circularan indefinidamente.

El verdadero test llegará con los grupos de más de 500 miembros, donde WhatsApp ya registra un 23 % de abandono en las primeras 48 horas por saturación (datos internos de 2023). Si los administradores no gestionan bien qué mensajes se comparten, la herramienta podría convertirse en un “dump” de información repetida, como ocurrió con los “supergrupos” de Line en Japón (2018), donde el 60 % de los nuevos usuarios abandonaba sin leer nada.

¿Hacia un “modo archivo” obligatorio?

La solución podría estar en lo que WhatsApp no ha anunciado: un sistema de etiquetado automático (como el de Microsoft Teams) que clasifique mensajes compartidos por relevancia. Sin él, esta función corre el riesgo de ser otro parche en una plataforma donde el 78 % de los usuarios (según un sondeo de Statista en 2024) ya usa grupos alternativos en Telegram o Discord para evitar el caos. La pregunta no es si WhatsApp puede competir en funciones, sino si sus usuarios están dispuestos a aprender a usarlas correctamente.

La entrada WhatsApp: así puedes ver mensajes viejos al unirte a un grupo se publicó primero en En foco Hoy.

Los últimos datos sobre la expansión energética de China confirman los advertidos por Elon Musk y Jensen Huang (CEO de Nvidia): la red eléctrica del gigante asiático, ya líder mundial, le otorga una ventaja abrumadora frente a Estados Unidos en la competencia por dominar la inteligencia artificial (IA). Según cifras de la Administración Nacional de Energía de China, desde 2021 el país ha instalado más capacidad eléctrica en todas las tecnologías que EE.UU. en toda su historia, con un crecimiento récord de 543 gigavatios (GW) solo el año pasado.

Esta capacidad sin precedentes no es casualidad. BloombergNEF proyecta que China añadirá 3,4 teravatios (TW) en los próximos cinco años —casi seis veces más que EE.UU.—, lo que le permitirá absorber sin problemas la creciente demanda de sus centros de datos, motores de la IA. Mientras, en EE.UU., la infraestructura eléctrica se queda atrás: los centros de datos representarán el 38% del crecimiento de la demanda energética entre 2024 y 2030, frente a solo un 6% en China.

“El factor limitante para la IA es la energía eléctrica”, declaró Musk al CEO de BlackRock, Larry Fink, en el Foro Económico Mundial el pasado 22 de enero. El magnate advirtió: “Muy pronto, tal vez a finales de 2024, fabricaremos más chips de los que podremos encender… excepto en China”. Su empresa xAI, que construye centros de datos en EE.UU., ya enfrenta cuellos de botella energéticos. Huang, de Nvidia, coincidió: “China tiene el doble de energía que EE.UU. como nación”, un recurso clave en la pirámide de la IA, donde la energía es la base que sustenta chips, infraestructura y modelos.

La diferencia no es solo cuantitativa, sino estructural. China combina renovables (solar y eólica) con carbón, gas y nuclear, diversificando su matriz. Este año, por primera vez, su capacidad solar superará al carbón, aunque las renovables aún tienen tasas de utilización inferiores a los combustibles fósiles. En contraste, EE.UU. avanza más lento: tras dos décadas de demanda estancada, el auge de la IA ha disparado la necesidad de electricidad, pero los proyectos se enfrentan a regulaciones complejas, retrasos en permisos y oposición política. El expresidente Donald Trump, por ejemplo, ha frenado iniciativas de energías limpias, cancelando o retrasando proyectos clave.

“El gobierno federal se dispara en el pie”, criticó Michael Davidson, profesor de la Universidad de California en San Diego y experto en políticas energéticas. Mientras China conecta centros de datos en semanas, en EE.UU. empresas como Dominion Energy (en Virginia, epicentro de la IA global) informan a los clientes que deberán esperar años para acceder a la red. Los apagones ya son una realidad: en 2023, el norte de Virginia sufrió cortes por fallos en la infraestructura, algo impensable en China, donde “la conexión a la red es un problema sin importancia”, según David Fishman, de la consultora The Lantau Group.

Las proyecciones de Goldman Sachs son contundentes: para 2030, China tendrá un excedente energético equivalente a más del triple de la demanda global de centros de datos. EE.UU., en cambio, podría enfrentar déficits efectivos de electricidad en mercados clave, según BloombergNEF. Samantha Gross, de la Brookings Institution, lo resume: “La industria de la IA ya no habla de chips, sino de energía. Eso dicta su ritmo de crecimiento”.

¿Por qué la ventaja energética de China no garantiza su liderazgo en IA?

A pesar de su superioridad en infraestructura, China aún arrastra desafíos tecnológicos. Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, señala que las empresas chinas de IA están “seis meses por detrás” de Occidente en modelos de frontera. Chirag Dekate, analista de Gartner, matiza: “China tiene energía en abundancia, pero EE.UU. lidera en innovación de chips y modelos”. Un ejemplo claro es el H100 de Nvidia, el chip más avanzado para IA, diseñado en EE.UU. pero cuya producción masiva depende… de fábricas en Taiwán, bajo la sombra de tensiones geopolíticas.

Otro factor clave es el consumo diversificado de China. Aunque la IA demandará energía, sectores como la industria pesada y los vehículos eléctricos (el país produce el 60% de los EVs globales) absorberán un crecimiento aún mayor. Para 2030, estos rubros consumirán electricidad a un ritmo más acelerado que los centros de datos, diluyendo el impacto relativo de la IA en la matriz energética china.

EE.UU.: ¿Puede recuperar el terreno perdido?

EE.UU. aún tiene cartas bajo la manga. La Ley CHIPS y Ciencia (aprobada en 2022) destinará $52.700 millones a impulsar la fabricación nacional de semiconductores, reduciendo la dependencia de Asia. Además, empresas como Microsoft y Amazon están invirtiendo en reactores nucleares modulares para alimentar sus centros de datos sin depender de la red tradicional. Sin embargo, el tiempo apremia: según BNEF, si EE.UU. no acelera su expansión energética, para 2026 podría enfrentar cuellos de botella críticos que frenen su ambición de liderar la IA.

La paradoja es clara: mientras China construye centrales a ritmo récord, EE.UU. debate regulaciones. “En China, un permiso para un centro de datos se aprueba en 30 días; en EE.UU., en 30 meses”, comparó un ejecutivo de Super Micro Computer, proveedor de servidores para IA. La pregunta ya no es *si* la energía definirá el futuro de la IA, sino cuándo EE.UU. despertará ante su propia emergencia eléctrica.

¿Estamos ante el primer caso en la historia donde una potencia tecnológica pierde hegemonía por no tener suficientes enchufes?

Taiwán: el eslabón crítico que China no controla (y que frena su dominio total en IA)

Mientras China celebra su superioridad energética, hay un punto ciego en su estrategia de IA: Taiwán, la isla que fabrica el 90% de los chips avanzados del mundo, incluidos los H100 de Nvidia que alimentan modelos como GPT-4 o Claude 3. Aunque Pekín lidera en electricidad, su dependencia de TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) —que produce el 100% de los chips de 3 nanómetros— convierte a la isla en un cuello de botella geopolítico. En 2022, cuando EE.UU. impuso restricciones a la exportación de chips de IA a China, empresas como Huawei vieron paralizados proyectos clave. Ren Zhengfei, fundador de Huawei, admitió en un memo interno: *«Sin TSMC, no hay IA china de vanguardia»*.

La paradoja es brutal: China tiene energía de sobra, pero no puede fabricar los chips que requieren sus centros de datos sin Taiwán. En 2023, el 68% de los chips de IA comprados por empresas chinas (como Alibaba o Tencent) fueron diseñados por Nvidia o AMD y fabricados en TSMC, según datos de Counterpoint Research. Aunque China invierte $143.000 millones en su industria de semiconductores (plan «Made in China 2025»), su mayor fabricante, SMIC, está dos generaciones por detrás de TSMC en tecnología de litografía. «Sin acceso a máquinas de ASML [holandesas] para litografía EUV, China no podrá fabricar chips de 5 nm antes de 2027», advirtió Stuart Pann, vicepresidente de Intel, en una audiencia del Congreso estadounidense en marzo de 2024.

El riesgo es doble: si EE.UU. y sus aliados (Japón, Países Bajos) aprietan más las sanciones, China podría quedarse sin chips de alta gama justo cuando su excedente energético esté listo para usarlos. En 2021, una sequía en Taiwán —que requiere 156.000 toneladas de agua ultra pura al día para fabricar chips— redujo la producción de TSMC en un 3%, afectando a clientes como Apple y Nvidia. «Un bloqueo al estrecho de Taiwán paralizaría el 60% de la capacidad global de chips en 72 horas», estimó un informe de Goldman Sachs en noviembre de 2023.

¿Qué pasa si Pekín acelera la invasión a Taiwán?

El escenario más temido por la industria no es una guerra, sino un bloqueo prolongado del estrecho. En 2022, durante las maniobras militares chinas cerca de Taiwán, los envíos de chips se retrasaron hasta 12 días, según Flexport. «Si China toma Taiwán por la fuerza, la producción global de chips caerá un 40% en seis meses», proyectó Chris Miller, autor de *Chip War*. La ironía: aunque China tenga 3,4 TW de energía lista para 2029, sin Taiwán, sus centros de datos podrían quedar con servidores vacíos. La pregunta no es si China dominará la IA, sino si podrá usarla sin el silicio taiwanés.

La entrada China arrasa en energía: EE.UU. pierde la batalla de la IA por falta de electricidad se publicó primero en En foco Hoy.

Los valores mundiales de semiconductores registraron un avance generalizado este jueves, impulsados por los comentarios del CEO de Nvidia Corp. (NVDA), Jensen Huang, durante su participación en el Foro Económico Mundial en Davos. Sus declaraciones reafirmaron el entusiasmo inversor en el comercio vinculado a la inteligencia artificial (IA), un sector que ya acumula ganancias récord en lo que va de 2024. Huang advirtió que el desarrollo global de la IA requerirá “billones de dólares en inversión”, una cifra que supera el PIB de economías enteras como Francia o Reino Unido.

El fabricante surcoreano Samsung Electronics Co. lideró el rally con un salto del 5%, alcanzando un máximo histórico que impulsó al índice Kospi de Corea del Sur por encima de los 5.000 puntos por primera vez en su historia. Este hito se produjo un día después de que el índice de semiconductores de Filadelfia cerrara con un alza del 3,2%, también en niveles récord, gracias al arrastre de Nvidia, cuya capitalización bursátil supera ya los US$1,2 billones.

El contexto geopolítico añadió combustible al fuego: el presidente estadounidense, Donald Trump, retiró su amenaza de imponer aranceles a naciones europeas por su apoyo a Groenlandia, reduciendo la incertidumbre en los mercados. Sin embargo, el verdadero catalizador fue Davos, donde la IA acaparó todas las conversaciones. “Davos gira en torno a la revolución de la IA”, escribió Dan Ives, analista de Wedbush Securities Inc., en una nota a inversores. Ives destacó que, pese a las tensiones geopolíticas, el dominio tecnológico de EE.UU. en IA es “incuestionable”, con China relegada a un “distante segundo lugar”. Este liderazgo se refleja en cifras: solo en 2023, las empresas estadounidenses invirtieron US$67.000 millones en IA, según datos de Stanford.

La IA desafía valoraciones y tensiones globales

El auge de la IA no muestra signos de desaceleración, al menos hasta 2026, según proyecciones de bancos como Goldman Sachs. Los inversores están ignorando las elevadas valoraciones y las fricciones entre potencias (como las restricciones de EE.UU. a la exportación de chips avanzados a China) para apostar por un crecimiento sostenido. Prueba de ello son los resultados que presentará Intel Corp. (INTC) este mismo jueves, donde se esperan detalles sobre sus planes de inversión en capacidad productiva (capex), clave para mantener el ritmo de la demanda. La próxima semana, Apple Inc. (AAPL) y Meta Platforms Inc. (META) también desvelarán sus estrategias en IA, en un año donde se estima que el gasto global en infraestructura de IA superará los US$150.000 millones.

“La expansión de la infraestructura de IA y el aumento de la demanda de almacenamiento de datos están estrechando la oferta global”, explicó Ha SeokKeun, director de inversiones de Eugene Asset Management Co.. Este desequilibrio entre oferta y demanda ya ha disparado los precios de los chips de memoria en un 30% desde octubre, según datos de TrendForce. El mercado, lejos de preocuparse, valora estos “fundamentos fortalecidos” como una señal de que la burbuja aún tiene margen.

Entre los movimientos destacados del día, las acciones de Disco Corp. se dispararon un 17% en Tokio tras superar las expectativas de beneficios, mientras que el gigante asiático Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSM) —responsable de fabricar los chips más avanzados del mundo— sumó un 1,7%. Ambos resultados refuerzan la tesis de que Asia sigue siendo el “taller del mundo” en semiconductores, con una cuota del 60% de la producción global.

China: entre la autosuficiencia y la dependencia de Nvidia

Las acciones tecnológicas chinas mostraron un comportamiento mixto, tras las fuertes ganancias recientes impulsadas por el plan de Pekín para lograr autosuficiencia tecnológica. Sin embargo, la realidad es que China aún depende de empresas como Nvidia: Huang tiene previsto viajar al país a finales de enero para reabrir un mercado crucial para sus chips, cerrado desde 2023 por las restricciones estadounidenses. ¿El dato clave? China importa el 85% de los chips avanzados que consume, según la Comisión de Reforma y Desarrollo Nacional.

La financiación de la IA, aunque astronómica, no parece ser un problema. Sam Altman, CEO de OpenAI, se reunió esta semana con inversores de Medio Oriente para cerrar una ronda de al menos US$50.000 millones, que valoraría la empresa entre US$750.000 y US$830.000 millones. Esta cifra supera el valor de mercado de empresas como Tesla o Samsung, y refleja la carrera por dominar la IA generativa, donde modelos como GPT-5 (en desarrollo) podrían requerir 10 veces más potencia de cómputo que sus predecesores.

Pero, ¿qué pasa cuando la burbuja estalle? “El riesgo no es que la IA frene, sino que la inversión no alcance para cubrir la demanda”, advirtió Lisa Su, CEO de AMD, en una entrevista en Davos. Con proyectos como los data centers de Microsoft (que planea construir 50 nuevos centros en 2024) y la expansión de Google en IA, la pregunta no es si habrá dinero, sino si el mundo podrá fabricar suficientes chips a tiempo.

El precedente de 2018: cuando Nvidia ya anticipó (y superó) una burbuja de IA

Las declaraciones de Jensen Huang en Davos sobre los *billones* necesarios para la IA no son su primera advertencia sobre escalas astronómicas. En mayo de 2018, durante la Conferencia de Desarrolladores de Nvidia (GTC), Huang pronosticó que la demanda de chips para IA crecería 10 veces en cinco años, una previsión que muchos tacharon de *exagerada*. Sin embargo, los datos posteriores le dieron la razón: entre 2018 y 2023, los ingresos de Nvidia por su división de data center (clave para IA) se multiplicaron por 12, pasando de $1.930 millones a $22.600 millones anuales. El S&P 500 Semiconductor Index subió un 214% en el mismo período, mientras que las acciones de Nvidia lo hicieron en un 1.200%.

El paralelo con 2018 es revelador. Entonces, el catalizador fue el lanzamiento de los chips Volta, diseñados para acelerar el *deep learning*. Hoy, el motor es la IA generativa, pero el patrón se repite: inversión masiva en infraestructura + escasez de oferta = rally bursátil. Sin embargo, hay una diferencia crítica: en 2018, el gasto global en IA era de $28.000 millones (según IDC); en 2024, supera los $150.000 millones, con un crecimiento anual del 27%. Además, la cuota de mercado de Nvidia en chips para IA ha pasado del 70% en 2018 al 95% en 2023, según Jon Peddie Research. Esto explica por qué su capitalización ($1,2 billones) ya supera a la de Amazon ($1,1 billones) o Alphabet ($1,7 billones, pero con un modelo de negocio más diversificado).

Otros dos factores distinguen 2024 de 2018:

• La guerra de los *data centers*: En 2018, había 300 hiperescaladores (centros de datos masivos) en el mundo; hoy hay 800, y se esperan 1.200 para 2026 (Dell’Oro Group). Cada uno requiere miles de GPUs de Nvidia, como las H100, cuyo precio ronda los $30.000 por unidad.
• El efecto *software*: En 2018, los modelos de IA más avanzados (como BERT de Google) necesitaban 16 chips TPU. Hoy, GPT-4 usa 10.000 GPUs para entrenarse, y GPT-5 podría requerir 100.000, según estimaciones de SemiAnalysis.

¿Repetirá la historia su guión… o habrá un giro inesperado?

En 2018, el *crash* de las criptomonedas en diciembre frenó temporalmente el rally de los chips, pero no el crecimiento a largo plazo. Hoy, el riesgo no viene de un sector periférico, sino de dos frentes simultáneos: la saturación de capacidad de TSMC (que ya ha advertido de cuellos de botella hasta 2025) y la guerra comercial EE.UU.-China, que podría escalar si Pekín responde a las restricciones con subsidios masivos a SMIC (su fabricante estatal de chips). Huang sabe que, esta vez, el margen de error es menor: en Davos, evitó mencionar a China, pero su viaje a Pekín a finales de enero —justo cuando TSMC inaugura su primera planta en Arizona— será la prueba de fuego. Si la historia se repite, Nvidia saldrá fortalecida. Si no, el *boom* podría convertirse en *bubble*.

La entrada ¡BOOM DE LA IA! Acciones de chips se disparan tras palabras de Jensen Huang en Davos se publicó primero en En foco Hoy.

El fabricante de semiconductores Micron Technology Inc. (MU), clave para Nvidia Corp. (NVDA), advirtió que la escasez de chips de memoria se ha acelerado en el último trimestre y persistirá hasta 2027, impulsada por la explosiva demanda de componentes de alta gama para infraestructura de IA. “La escasez que estamos viendo no tiene precedentes“, declaró Manish Bhatia, vicepresidente ejecutivo de operaciones, durante una entrevista tras la ceremonia de colocación de la primera piedra de una megafábrica de US$100.000 millones en Siracusa, Nueva York.

La memoria de gran ancho de banda —esencial para los aceleradores de IA— está agotando la capacidad industrial, dejando sin suministro a sectores tradicionales como teléfonos y PCs. Bhatia explicó que incluso los fabricantes de vehículos autónomos y robots humanoides competirán por estos chips, mientras marcas como Xiaomi, Oppo y Transsion ya recortaron sus metas de producción para 2026 por los altos costos. Oppo redujo sus envíos hasta un 20%, según informes del medio chino Jiemian.

El impacto es global: Counterpoint Research estima que los envíos de smartphones caerán un 2,1% este año, y gigantes como Dell Technologies también alertaron sobre riesgos en su cadena de suministro. Mientras, las acciones de los tres mayores fabricantes de memoria —Micron, SK Hynix y Samsung— se dispararon en 2025 gracias al boom de la IA. SK Hynix ya agotó su stock para 2026, y Micron confirmó que sus chips para IA están 100% reservados este año.

La DRAM (memoria dinámica de acceso aleatorio), crítica para los procesadores de Nvidia e Intel, es el centro de esta batalla. Para priorizar a clientes estratégicos como Nvidia, Micron cerrará su línea de memorias Crucial (orientada a consumidores) y acelera su expansión en EE.UU. y Asia. El sábado, la empresa anunció la compra de una planta en Taiwán por US$1.800 millones, lo que le permitirá iniciar producción de obleas DRAM en la segunda mitad de 2027 —dos años antes de lo previsto.

La carrera por la fabricación: EE.UU. vs. Asia

Micron destinará el 40% de su producción de DRAM a EE.UU., impulsada por un subsidio de US$6.200 millones de la Ley de Chips (2024) y un crédito fiscal del 35%. Su complejo en Siracusa, con cuatro fábricas del tamaño de 10 campos de fútbol, comenzará a operar en 2030. Mientras, en Boise (Idaho), sumará dos plantas adicionales: la primera arrancará en 2027, y la segunda está en planificación. También modernizará una fábrica en Virginia.

“En Asia, nos enfocaremos en la próxima generación de tecnología“, dijo Bhatia, pero la nueva capacidad productiva se concentrará en suelo estadounidense. Esta estrategia busca reducir dependencias geopolíticas: en 2023, el 75% de los chips avanzados se fabricaban en Asia, según la Semiconductor Industry Association.

La presión es tal que Micron ya prioriza a clientes empresariales como Nvidia, dejando en segundo plano a fabricantes de dispositivos de consumo. ¿Qué pasará con los precios de smartphones y PCs si la escasez se extiende hasta 2028, como advierten algunos analistas?

El efecto dominó: de la IA a tu bolsillo

La escasez no solo frena la innovación: encarece productos. Los costos de memoria ya subieron un 15% en 2025, según TrendForce, y podrían aumentar otro 10% en 2026. Esto se traduce en:

• Smartphones más caros: Los fabricantes chinos ya transfieren el costo a los consumidores. Un informe de Canalys revela que el precio promedio de un teléfono en China superó los US$400 en 2025, un récord.
• PCs con menos memoria: Dell y HP podrían lanzar modelos con 50% menos RAM para mantener precios, afectando el rendimiento en tareas básicas.
• Retrasos en coches autónomos: Tesla y BYD dependen de estos chips para sus sistemas de conducción. Elon Musk advirtió en 2024 que la falta de semiconductores podría retrasar el Full Self-Driving hasta 2029.

La solución no es inmediata: construir una fábrica de chips toma 3 a 5 años, y la demanda de IA crece a un ritmo anual del 40%, según Gartner. Mientras, Micron y sus competidores enfrentan un dilema: ¿sacrificar el mercado de consumo para alimentar la revolución de la IA?

El precedente que explica la crisis: cómo la escasez de 2021 anticipó el colapso actual

La advertencia de Micron sobre una escasez de chips hasta 2027 no es un fenómeno aislado, sino la repetición ampliada de un patrón que ya paralizó a la industria en 2021. Entonces, la combinación de la pandemia, el auge del teletrabajo y la demanda de electrónicos dejó al mundo sin semiconductores durante 18 meses, con consecuencias que aún persisten. La diferencia hoy es la escala: la IA generativa consume 5 veces más memoria que las aplicaciones tradicionales, según un informe de McKinsey & Company (2024), y los fabricantes como Nvidia ya acaparan el 60% de la producción de HBM (memoria de alto ancho de banda) de SK Hynix y Samsung.

En 2021, la escasez obligó a Ford a paralizar la producción de 1,1 millones de vehículos (un 20% de su capacidad anual), mientras que Apple retrasó el lanzamiento del iPhone 13 en dos meses y recortó su producción en 10 millones de unidades, según datos de Counterpoint Research. El costo para la economía global superó los $240.000 millones, según estimaciones del Bank of America. Hoy, el escenario es más crítico: un chip de memoria HBM3e (usado en los aceleradores de IA como el Nvidia H200) requiere 2,5 veces más obleas de silicio que un chip tradicional, y su fabricación demanda hasta 12 meses de anticipación. Micron ya confirmó que sus pedidos para 2026 están agotados, algo que no ocurría desde la crisis de 2018, cuando la demanda de criptomonedas saturó la producción de GPUs.

La lección no aprendida entonces fue la falta de inversión en capacidad productiva. Entre 2015 y 2020, el gasto en nuevas fábricas de chips creció solo un 3% anual, mientras la demanda lo hizo al 12%, según la Semiconductor Industry Association (SIA). Hoy, aunque Micron, Samsung y TSMC han anunciado inversiones récord (como los $100.000 millones de la planta en Siracusa), los plazos son incompatibles con la urgencia: una fábrica tarda 36 a 60 meses en operar a pleno rendimiento, pero la demanda de IA se duplica cada 18 meses, según OpenAI.

¿Por qué esta vez será peor?

En 2021, la solución llegó cuando la demanda de electrónicos se estabilizó y las fábricas recuperaron ritmo. Pero hoy, la IA no es un mercado cíclico: es una carrera armamentística tecnológica. Nvidia, Microsoft y Meta ya han anunciado que triplicarán sus inversiones en infraestructura de IA para 2025, lo que significa que la presión sobre Micron y sus competidores no disminuirá. El riesgo ahora no es solo la falta de chips, sino un colapso en cadena: si los fabricantes de smartphones y PCs reducen su producción (como ya hizo Oppo), millones de empleos en Asia dependientes de ensamblaje quedarán en jaque. Vietnam, donde se fabrica el 30% de los smartphones del mundo, ya reportó una caída del 8% en exportaciones tecnológicas en el primer trimestre de 2025. La pregunta ya no es *cuándo* se resolverá la escasez, sino *qué industrias sobrevivirán* mientras tanto.

La entrada “La escasez de chips es histórica”: Micron alerta que faltarán hasta 2027 por la IA se publicó primero en En foco Hoy.

El grupo Hyundai Motor Co. ha experimentado un repunte sin precedentes en su valoración bursátil este mes, con un aumento acumulado de US$24.000 millones en capitalización. El detonante: el entusiasmo inversor por su incursión en la robótica, coronada con la presentación del humanoide Atlas en el CES 2024 la semana pasada. Las acciones de la automotriz coreana escalaron más del 10% el martes, marcando un nuevo récord histórico, mientras sus filiales —como el brazo logístico Hyundai Glovis, el proveedor de autopartes Hyundai Mobis y la tecnológica Hyundai Autoever— también alcanzaron máximos nunca vistos.

El catalizador de este rally no es solo Atlas, sino la alianza estratégica con Nvidia anunciada en diciembre, que potencia las operaciones de inteligencia artificial física del grupo. Este movimiento ha reavivado el interés en Hyundai, cuyas acciones habían quedado rezagadas en 2023 frente al auge global de los chips de memoria para IA y las reformas corporativas que impulsaron el mercado surcoreano. En 2023, el índice Kospi subió un 19%, mientras Hyundai Motor avanzó solo un 3%, según datos de Bloomberg.

El humanoide Atlas, desarrollado por Boston Dynamics (adquirida por Hyundai en 2020), es la estrella del momento. Esta unidad está valorada en 100 billones de wones (US$68.000 millones), según estimaciones de Daol Investment & Securities, aunque el grupo coreano ha aclarado que, por ahora, no hay planes concretos para una salida a bolsa de la filial.

“La percepción ha cambiado”, declaró Huh Jae-Hwan, analista de Eugene Investment & Securities. La apuesta de Hyundai por la robótica y la conducción autónoma está transformando su imagen de “empresa tradicional” a pionera tecnológica. Además, sus acciones aún cotizan a 8,3 veces las estimaciones de beneficios futuros, muy por debajo del promedio de 10 veces del índice Kospi, lo que sugiere un margen de crecimiento del 20% según los estándares del mercado.

El frenesí no se limita a Hyundai Motor. El grupo empresarial independiente HD Hyundai Robotics ya ha contratado bancos para preparar su Oferta Pública Inicial (OPI) en Seúl, aprovechando el apetito inversor por la IA aplicada al mundo físico. En 2023, las OPI globales vinculadas a robótica sumaron US$12.000 millones, un récord según datos de Refinitiv.

¿Por qué la robótica es el nuevo oro para los inversores?

El salto de Hyundai refleja una tendencia global: la búsqueda de empresas que materialicen la IA en aplicaciones tangibles. Mientras el mercado se saturaba de firmas de software y chips, la robótica ofrece un campo virgen con proyecciones explosivas. Boston Consulting Group estima que el mercado de robots humanoides alcanzará los US$38.000 millones para 2035, con una tasa de crecimiento anual del 25%.

Hyundai no es la única en esta carrera. Competidores como Tesla (con su robot Optimus) y Figure AI (respaldada por Jeff Bezos) también aceleran sus desarrollos. Sin embargo, la ventaja de Hyundai radica en su integración vertical: desde la fabricación de autos hasta la logística y ahora la robótica, un ecosistema que reduce costos y acelera la innovación. En 2022, el grupo invirtió US$1.500 millones en I+D para robótica, un 40% más que el año anterior.

El desafío: ¿Puede Hyundai sostener el ritmo?

A pesar del optimismo, los expertos advierten riesgos. La competencia en robótica es feroz, y los plazos para comercializar tecnologías como Atlas pueden extenderse más de lo esperado. El 68% de los proyectos de robots humanoides en fase de prototipo no llegan a producción masiva, según un informe de McKinsey. Además, Hyundai enfrenta el reto de equilibrar su negocio tradicional —la venta de vehículos— con estas apuestas futuristas.

En Norteamérica y Europa, las ventas de sus modelos eléctricos e híbridos siguen siendo sólidas, pero la presión por resultados inmediatos podría chocar con los tiempos largos de la robótica. El presidente ejecutivo de Hyundai, Chang Jae-hoon, ya advirtió en diciembre que 2026 será un “año desafiante” para la industria automotriz, con posibles ajustes en la demanda global.

Mientras tanto, los inversores parecen dispuestos a apostar por el largo plazo. Con una valoración que ya supera a gigantes como Ford (US$50.000 millones) y se acerca a General Motors (US$55.000 millones), Hyundai Motor demuestra que su transformación va más allá de los autos. ¿Logrará consolidarse como líder en la próxima revolución industrial, o será otro eslabón en la cadena de promesas tecnológicas incumplidas?

Lecturas relacionadas:

• El impacto de la IA en la bolsa coreana: ¿Burbuja o oportunidad real?
• Tesla vs. Hyundai: La batalla por dominar los robots humanoides en 2024
• Cómo la alianza Hyundai-Nvidia podría redefinir la logística global
• Los 5 humanoides más avanzados del mundo (y qué pueden hacer hoy)

Boston Dynamics antes de Hyundai: los tropiezos que Atlas debe evitar

El salto bursátil de Hyundai tras presentar Atlas en el CES 2024 ha eclipsado un detalle clave: este no es el primer intento de Boston Dynamics por revolucionar la robótica con humanoides. La empresa, adquirida por Hyundai en diciembre de 2020 por US$1.100 millones, arrastra una historia de prototipos prometedores que chocaron contra la realidad comercial. Analizar sus fracasos pasados —y cómo Hyundai podría sortearlos— es esencial para entender si el rally accionario tiene pies de barro.

El caso más sonado fue el de Handle (2017), un robot diseñado para manipular cajas en almacenes con agilidad sobrehumanas. Aunque su video de presentación acumuló 23 millones de vistas en 48 horas, el proyecto se canceló en 2019 tras invertir US$150 millones. El problema: su costo por unidad (US$250.000) lo hacía inviable frente a soluciones de automatización tradicional (como brazos robóticos de Fanuc, que cuesta un 60% menos). Otro ejemplo fue Spot, el perro robot lanzado en 2020 a US$74.500 por unidad. Aunque se vendieron 400 unidades en su primer año —principalmente a empresas de construcción y seguridad—, el 78% de los clientes reportaron que su uso real estaba por debajo del 30% de su capacidad, según un informe interno filtrado a MIT Technology Review.

Hyundai parece haber aprendido: en lugar de vender Atlas como un producto terminado, lo posiciona como una plataforma modular para desarrolladores. La estrategia recuerda a la de Nvidia con sus chips, que en 2018 pasó de vender hardware a licenciar su arquitectura CUDA a terceros, multiplicando sus ingresos por 4 en tres años. Pero el riesgo persiste: Amazon Robotics (competidor directo) ya abandonó en 2022 su línea de humanoides tras perder US$800 millones en cinco años, según documentos judiciales de su demanda contra iRobot.

Tres factores diferenciales de Hyundai:

• Integración con la cadena logística: A diferencia de Boston Dynamics bajo Alphabet (2013-2017), Hyundai tiene divisiones como Hyundai Glovis (logística) y Hyundai Mobis (autopartes) para probar Atlas en entornos reales sin depender de clientes externos.
• Alianza con Nvidia: El acceso a la plataforma Isaac (para simulación de robots) reduce el tiempo de desarrollo. En 2023, empresas que usaron Isaac recortaron un 40% el tiempo de entrenamiento de sus modelos, según Nvidia.
• Enfoque en Asia: El 65% de la demanda global de robótica industrial proviene de China, Corea del Sur y Japón (datos de IFR 2023). Hyundai ya tiene acuerdos con Foxconn para probar Atlas en fábricas de Shenzhen.

La prueba de fuego: 2025 o el riesgo de repetir errores

Hyundai ha prometido un piloto comercial de Atlas para finales de 2025, pero el calendario es ajustado. Tesla, su principal rival, lleva dos años de retraso con Optimus (anunciado en 2021 para producción en 2023). Si Hyundai incumple su plazo, los inversores podrían castigar sus acciones con la misma dureza con que ahora las premian: en 2021, las acciones de SoftBank Robotics (dueña de Pepper) cayeron un 37% en un mes tras posponer su robot de servicios. La pregunta no es si Atlas funcionará, sino si lo hará a tiempo y a un costo que el mercado acepte. El precedente de Boston Dynamics bajo Hyundai sugiere que, esta vez, la paciencia podría ser más corta.

La entrada Hyundai dispara su valor: US$24.000 millones en ganancias por robótica y IA física se publicó primero en En foco Hoy.