Agencias clave como la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma ya trabajan en el diseño de esta mega-red, que interconectará centros informáticos en todo el país. Las empresas estatales China Mobile y China Telecom liderarán la operación, mientras que Huawei y otros proveedores locales suministrarán al menos el 80% de la tecnología, incluyendo chips de IA. La implicación inmediata: Nvidia y AMD quedan fuera del juego en el corazón del sistema.

El “plan Huawei 2.0”: ¿Repetición de una estrategia ganadora?

Este proyecto evoca las tácticas que China usó en el pasado para impulsar a gigantes como Huawei: concentrar recursos estatales, excluir tecnología extranjera y apostar por campeones nacionales. Pero ahora el escenario es más urgente. Pekín no solo busca igualar a EE.UU., sino superarlo en una carrera donde la IA definirá desde la defensa hasta la economía global. El plan es parte del programa “Seis Redes”, anunciado a principios de este año, que incluye infraestructuras críticas como agua, electricidad y, ahora, computación avanzada.

Caption: Centro de datos en Shanghai, ejemplo de la infraestructura que China planea escalar a nivel nacional con tecnología local. La meta: reducir la dependencia de chips estadounidenses como los de Nvidia.

El financiamiento vendrá de una combinación explosiva: deuda soberana (bonos especiales a largo plazo), fondos estatales para industrias estratégicas y capital privado. El contexto es clave: China está dispuesta a redirigir recursos masivos hacia la IA incluso cuando otros sectores sufren recortes por la creciente deuda pública. La pregunta que surge: ¿Estamos ante un “Apolo chino” para la IA, donde el Estado moviliza todos sus recursos como EE.UU. hizo en la carrera espacial?

Guerra de redes: ¿Cómo competirá China con los US$725.000M de EE.UU.?

La cifra de China —US$295.000 millones— parece modesta frente a los US$725.000 millones que empresas como Meta y Microsoft invertirán solo este año en IA en EE.UU. Pero hay un detalle crucial: el costo en China es menor. Mano de obra más barata, componentes locales y subsidios regionales abaratan la ecuación. Además, esta inversión no incluye el gasto privado de gigantes como Alibaba o Tencent, que también aceleran sus propios centros de datos.

El objetivo es ambicioso: para 2028, China quiere una red unificada que conecte instalaciones dispersas y lleve IA avanzada a sectores clave como sanidad, transporte y gestión de ciudades. Pero hay un interrogante estratégico: ¿Cómo integrará Pekín los centros privados existentes —como los de Alibaba— en esta red estatal? La respuesta definirá si el plan logra escalar sin ahogar la innovación privada.

Más allá de los centros de datos, China planea integrar la red eléctrica al proyecto, lo que podría disparar la inversión total a 5 billones de yuanes (unos US$700.000 millones). En este contexto, la apuesta no es solo tecnológica, sino geopolítica: Pekín busca autonomía total en IA, desde los chips hasta la energía que alimenta los servidores.

Chips locales vs. Nvidia: ¿Puede China cerrar la brecha?

Washington dio un respiro reciente: permitió que Nvidia venda sus chips H200 (de generación anterior) a clientes chinos. Pero hay un problema: los envíos aún no han comenzado, y Pekín parece decidido a no esperar. En mayo, nueve chips de IA de fabricación local —de Huawei, Alibaba, Shanghai Biren y Moore Threads— pasaron una revisión de seguridad estatal, allanando el camino para su uso masivo en sectores sensibles.

La implicación es clara: China está acelerando la sustitución de tecnología estadounidense con alternativas propias. Pero hay un riesgo: los chips locales aún están una generación por detrás de los más avanzados de Nvidia (como los Blackwell). La pregunta del millón: ¿Podrá China cerrar la brecha técnica antes de que EE.UU. dé el siguiente salto?

El analista Charlie Dai, de Forrester Research, lo resume: “Elevar esto a estrategia nacional garantiza la alineación de políticas y la movilización de capital. Todos los actores del ecosistema se beneficiarán”. Pero el beneficio mayor podría ser para las provincias del interior, que atraerían inversión y talento digital, reduciendo la brecha con las costeras.

En este tablero, las empresas chinas son las probables ganadoras. Pero el verdadero premio es otro: quien domine la IA dominará la próxima década. Y China acaba de poner sobre la mesa su fichas más fuertes.

¿Logrará Pekín lo que ni la URSS en la Guerra Fría ni Japón en los 80 consiguieron: superar a EE.UU. en la tecnología definitoria de una era?

El efecto dominó geopolítico: ¿Qué desencadena este megaplan?

La inversión de China no es solo un cheque de US$295.000 millones, sino un terremoto estratégico que reconfigura el tablero global de la IA. Lo que esto significa es que Pekín acaba de activar un mecanismo de autonomía tecnológica forzada, donde la dependencia de Occidente pasa de ser un riesgo a un lujo que ya no se pueden permitir.

En este contexto, la exclusión de facto de Nvidia y AMD no es casual: es una señal clara a Washington. China está diciendo que ya no negociará desde la debilidad, sino que construirá su propio ecosistema, incluso si eso implica sacrificar eficiencia a corto plazo. La implicación inmediata es que las empresas estadounidenses podrían enfrentar un mercado chino cerrado mucho antes de lo previsto, acelerando la bifurcación tecnológica global.

Pero hay otro ángulo crítico: este plan no solo compite con EE.UU., sino que redefine las reglas del juego para sus aliados. Países que dependen de tecnología china —desde el Sudeste Asiático hasta África— podrían verse arrastrados a este nuevo ecosistema, creando un bloque de IA alternativo con estándares, chips y redes propios. La pregunta urgente es si Europa, atrapada entre ambos gigantes, tendrá margen para maniobrar o se verá obligada a elegir bando.

• Presión sobre Taiwán: Si China logra reducir su dependencia de chips avanzados, el valor estratégico de TSMC (y por tanto de Taiwán) podría disminuir, alterando el equilibrio en el Estrecho.
• Guerra de estándares: Una red nacional de IA china implicará protocolos y normativas propias, desafiando los estándares occidentales en ciberseguridad y gobernanza de datos.
• Efecto imán: La movilización de recursos estatales atraerá a empresas globales que, ante la incertidumbre en EE.UU., podrían priorizar inversiones en China para no quedarse fuera del mercado.

La cuenta regresiva

Las próximas semanas serán clave: si Pekín logra articular esta red con la velocidad que promete, 2025 podría marcar el año en que la IA se divide en dos esferas. La pregunta que nadie se atreve a responder es si el mundo está preparado para operar en un escenario donde la tecnología que impulsa economías, ejércitos y sociedades ya no hable el mismo idioma.

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La alianza entre gigantes farmacéuticos y tecnológicos ya no es futurista: es una realidad que redefine la velocidad de la innovación. Novo Nordisk, líder en medicamentos contra la obesidad como Wegovy y Ozempic, anunció este martes un acuerdo con OpenAI para implementar sus modelos de IA en toda su cadena de valor. El objetivo es claro: acortar ciclos de investigación que hoy superan la década, reducir costos millonarios y llevar tratamientos críticos a pacientes en tiempo récord.

La farmacéutica danesa, que en 2023 facturó US$36.500 millones gracias a sus terapias contra la obesidad y la diabetes, no reveló los términos financieros del pacto. Sin embargo, la iniciativa se suma a su colaboración con Nvidia (anunciada en 2023) para investigación preclínica, consolidando su apuesta por la IA como pilar estratégico frente a competidores como Eli Lilly, que ya recortó un 30 % en tiempos de formulación usando algoritmos propios.

Mike Doustdar, CEO de Novo Nordisk, aclaró que la IA no reemplazará a los científicos, sino que los “sobrealimentará“. La herramienta también empoderará a equipos de logística, fabricación y marketing, acelerando decisiones basadas en datos. Doustdar comparó este salto con la transición del fax al correo electrónico en los 90: “Aquel cambio redujo días de trabajo a horas; ahora, la IA podría convertir meses de análisis en semanas“.

La obesidad, declarada epidemia global por la OMS en 2022, afecta al 13 % de los adultos (más de 650 millones de personas). Cada año de retraso en un fármaco efectivo cuesta a la industria US$1.000 millones en promedio y deja sin opciones a millones. Con la IA, Novo busca identificar dianas farmacológicas más rápido, diseñar ensayos clínicos optimizados y extraer insights de grandes volúmenes de datos, lo que podría traducirse en terapias personalizadas y accesibles.

Desde agosto de 2023, Doustdar ha reestructurado la compañía: eliminó 9.000 puestos (el 12 % de su plantilla) y promovió una cultura de “alto rendimiento”. La integración de OpenAI es el siguiente paso. Empleados ya usaban una versión personalizada de ChatGPT, pero ahora se desplegarán programas piloto en I+D, fabricación y operaciones comerciales, con adopción total prevista para finales de 2024.

La IA también ayudará a predecir cuellos de botella en producción, optimizar cadenas de suministro globales y ajustar campañas de educación médica para profesionales. Según datos internos, equipos que usaban ChatGPT detectaban errores en protocolos clínicos cuatro veces más rápido que los grupos tradicionales. Con OpenAI, la meta es escalar esa eficiencia a toda la empresa.

OpenAI en Novo Nordisk: ¿el fin de la era de los fármacos lentos?

Esta alianza no es un simple contrato de software: es un punto de inflexión que podría reducir de 10 a 2 años el tiempo entre identificar una diana molecular y formular un fármaco candidato. ¿Por qué suena distinto esta vez? Porque los modelos de OpenAI ya demostraron en fase preclínica que pueden predecir toxicidad, biodisponibilidad y respuesta inmune con una precisión impensable hace tres años.

En lugar de reemplazar a los químicos, la IA actuará como un copiloto científico: sugerirá moléculas, diseñará rutas de síntesis y anticipará interacciones farmacológicas en segundos. El ahorro no solo vendrá de menos ensayos fallidos, sino de descartar candidatos inviables antes de gastar un dólar en laboratorio. Según estimaciones de la industria, cada mes que se adelanta un fármaco contra la obesidad representa US$400 millones adicionales en facturación.

Cuatro factores que hacen irreversible esta adopción:

• Presión de Eli Lilly: La competidora ya usa IA para reducir tiempos y amenaza el liderazgo de Novo en el mercado de US$100.000 millones anuales.
• Margen económico: Un fármaco lanzado 12 meses antes puede generar US$5.000 millones extra en su ciclo de vida.
• Cultura post-reestructuración: Tras despedir a 9.000 empleados, Novo necesita mostrar resultados tangibles a sus inversores.
• Vías rápidas de la FDA: La agencia estadounidense acelera aprobaciones para terapias innovadoras en obesidad mórbida, una oportunidad que Novo no puede desperdiciar.

Pero el desafío ético es enorme. Los modelos generativos pueden perpetuar sesgos en la literatura científica, por lo que Novo creó un comité de gobernanza algorítmica que auditará cada salida de la IA antes de afectar a pacientes. Además, será la primera farmacéutica en publicar un informe anual de transparencia algorítmica, un movimiento inédito en el sector.

Para evitar resistencia interna —un problema que frenó la IA en otras big pharma—, Novo ofrecerá formación continua y bonificaciones ligadas al uso de la plataforma. “Quien no dialogue con la máquina, quedará fuera del proyecto de nueva generación de fármacos”, advirtió un portavoz. Los ensayos de fase I programados para 2025 ya incluirán brazos diseñados íntegramente por algoritmos, un hito que se presentará en la próxima conferencia de la International Society for Pharmacoeconomics.

¿Un mercado dominado por la IA?

Si Novo logra lanzar un nuevo GLP-1 o una molécula dual incretina-FGF21 en cinco años en lugar de doce, el estándar de la industria cambiará para siempre. Competidores como Roche y Pfizer, que también exploran algoritmos, podrían verse obligados a acelerar sus propios programas o quedar relegados a producir genéricos.

Los inversores, sin embargo, mantienen cautela. Las acciones de Novo han fluctuado en 2024 debido a la competencia de Lilly y a incertidumbres regulatorias en EE.UU. y Europa. Pero si la IA cumple su promesa —terapias más rápidas, baratas y efectivas—, la confianza en el pipeline de la compañía podría recuperarse. El mercado global de fármacos contra la obesidad, valorado en US$100.000 millones, está en juego.

La pregunta que queda en el aire es inevitable: ¿Estamos ante el primer fármaco diseñado mayoritariamente por inteligencia artificial? Si Novo lo logra, la medicina moderna escribirá un nuevo capítulo. Y quienes no se suban a este tren, podrían quedarse atrás.

Lecturas relacionadas:

• El ADN predice el éxito de los fármacos para perder peso: qué dice la ciencia.
• Eli Lilly vs. Novo Nordisk: la batalla por el mercado de la obesidad en cifras.
• GLP-1: cómo funcionan los fármacos que revolucionaron el tratamiento de la diabetes y la obesidad.
• IA en salud: los 5 avances más prometedores (y sus riesgos éticos).

El precedente que valida la apuesta: cómo la IA de DeepMind ya revolucionó el descubrimiento de fármacos en AlphaFold

Cuando Novo Nordisk anuncia que la inteligencia artificial de OpenAI reducirá de 10 a 2 años el desarrollo de fármacos contra la obesidad, no es una promesa abstracta: tiene un antecedente concreto que lo respalda. En julio de 2021, DeepMind (subsidiaria de Alphabet) resolvió un problema que la ciencia perseguía desde hacía 50 años: predecir la estructura 3D de las proteínas con una precisión atómica. Su modelo, AlphaFold 2, logró determinar la forma de 98,5 % de las proteínas humanas en menos de un año, un hito que la revista Science calificó como el “avance del año”.

¿Por qué es relevante ahora? Porque Novo Nordisk ya usó AlphaFold en 2022 para acelerar el diseño de un candidato a fármaco contra la esteatohepatitis no alcohólica (NASH), una enfermedad hepática vinculada a la obesidad. Según un estudio publicado en Nature, el modelo redujo en un 40 % el tiempo de identificación de dianas terapéuticas y permitió descartar 12 compuestos tóxicos en fase temprana, evitando gastos de US$18 millones en ensayos fallidos. Este caso demostró que la IA no solo acelera procesos, sino que minimiza riesgos financieros en una industria donde el 90 % de los fármacos no superan la fase I.

La diferencia con OpenAI radica en el enfoque. Mientras AlphaFold se especializa en estructuras proteicas estáticas, los modelos de OpenAI —como el utilizado en esta alianza— integran datos dinámicos: desde interacciones moleculares en tiempo real hasta patrones de respuesta en pacientes, pasando por variables de fabricación. Esto es clave para la obesidad, una enfermedad multifactorial donde factores como la genética (variantes del gen FTO), el microbioma intestinal y hasta el estrés oxidativo influyen en la eficacia de los tratamientos. En 2023, un equipo del Broad Institute de MIT y Harvard usó un modelo similar para identificar que el 23 % de los pacientes con obesidad severa no respondían a los GLP-1 (como Wegovy) debido a una mutación en el receptor GLP1R. Novo Nordisk podría replicar este análisis a escala masiva.

Otro dato revelador: en 2020, la farmacéutica BenevolentAI (que combina IA con investigación biomédica) descubrió un posible tratamiento para la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) en solo 18 meses, un récord para una enfermedad con una tasa de mortalidad del 50 % en 3 años. Aunque el fármaco (BEN-2293) aún está en ensayos, el caso probó que la IA puede reducir plazos en un 70 % cuando se integra en fases tempranas. Novo Nordisk busca emular este éxito, pero con un mercado 10 veces más grande: el de la obesidad, que mueve US$100.000 millones anuales.

¿Un “efecto dominó” en la industria farmacéutica?

Si Novo Nordisk logra lo que promete, la presión sobre sus competidores será inmediata. Eli Lilly, que ya recortó un 30 % en tiempos de formulación con sus propios algoritmos, podría verse obligada a buscar alianzas con Meta (cuya IA ESM-2 compite con AlphaFold) o Amazon Web Services, que ofrece herramientas de machine learning para genómica. Pero hay un riesgo: la FDA aún no tiene un marco regulatorio claro para fármacos diseñados por IA. En 2023, la agencia rechazó un tratamiento para la fibrosis quística desarrollado por Recursion Pharmaceuticals porque no pudo auditar los datos generados por sus algoritmos. Novo Nordisk anticipa este escollo con su comité de gobernanza algorítmica, pero un error podría retrasar todo el proceso. La pregunta clave no es si la IA revolucionará la medicina, sino qué compañía logrará que los reguladores confíen en ella primero.

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Los profesionales del mercado están señalando con mayor insistencia que el castigo a las acciones de software en las últimas semanas fue excesivo, generando oportunidades en valores que cayeron en una venta masiva sin distinción. Según estrategas de JPMorgan Chase, existe un potencial claro para un rebote, fundamentado en dos pilares: la sobrevaloración del riesgo de disrupción por IA y los sólidos fundamentos económicos de las empresas afectadas, como detallaron en una nota dirigida a clientes este martes.

La opinión es compartida por figuras clave del sector. David Solomon, CEO de Goldman Sachs, calificó la venta como “demasiado amplia” durante una intervención el mismo día. Esta postura refleja un consenso creciente: el mercado reaccionó con pánico, sin matizar entre empresas realmente amenazadas por la IA y aquellas con modelos de negocio resilientes.

Mark Luschini, estratega jefe de inversiones de Janney Montgomery Scott, fue más contundente: “La gente opera como si el software estuviera en una espiral hacia cero“. Advirtió que este movimiento unidireccional, dominado por el miedo, podría estar maduro para un rally contra-tendencia, especialmente en valores con valuaciones históricamente bajas.

Las cifras respaldan esta tesis. El índice de software norteamericano S&P cotizó la semana pasada por debajo de 20 veces los beneficios futuros por primera vez en su historia, un hito que subraya la magnitud de la corrección. Aunque el índice repuntó levemente hasta situarse en 23 veces, sigue muy por debajo de su múltiplo medio a largo plazo de 34 veces, según datos históricos. Este descenso ha llevado a que el 42% de los valores de software analizados por Jefferies —de un universo de 64 empresas— coticen en sus valuaciones más bajas de la historia o cerca de ellas, como reveló un informe liderado por el analista Brent Thill.

Michael Toomey, operador en la mesa de renta variable de Jefferies, no dudó en pronosticar un “rally despiadado” para el sector. Su optimismo se alinea con el análisis técnico de BTIG, que en una nota reciente describió al software como un mercado en “territorio de capitulación“, sugiriendo que podría haber tocado un mínimo táctico.

El inicio del rebote ya es visible. Un ETF ampliamente seguido que replica el desempeño de la industria del software perdió un 15% en solo ocho sesiones (entre el 26 de enero y el 4 de febrero). Sin embargo, desde entonces ha recuperado un 6,2%, respaldado por una compra récord de inversores minoristas, según Vanda Research. Este movimiento fue calificado como “uno de los episodios más agresivos de compra a la baja en tecnología” observados en sus datos.

El fondo retrocedió un 3% el miércoles, pero los analistas descuentan este movimiento como una corrección técnica dentro de una tendencia alcista más amplia.

Las “víctimas” con mayor potencial de recuperación

Aunque la incertidumbre persiste, la venta indiscriminada arrastró a empresas con fundamentales sólidos y exposición positiva a la IA. Entre los nombres más mencionados por los expertos destacan:

• Microsoft (MSFT): Líder en nube e IA, con ingresos recurrentes estables.
• Snowflake (SNOW): Perdió un 27% en seis sesiones (entre el 29 de enero y el 5 de febrero), pero firmó acuerdos millonarios con OpenAI (USD 200 millones) y Anthropic en los últimos dos meses, posicionándose como “una de las beneficiarias más claras de la IA en el software público“, según Thill. Bancos como UBS, Bank of America y Wedbush también la destacaron.
• ServiceNow (NOW) y Salesforce (CRM): Ambas fueron señaladas por Michael Mullaney, de Boston Partners, como oportunidades de compra en caídas, especialmente para inversores enfocados en crecimiento.
• Datadog (DDOG): Sus acciones se dispararon un 14% el martes (mayor ganancia desde noviembre), tras superar expectativas de ingresos y ofrecer perspectivas optimistas.
• Palantir (PLTR): Empresa de análisis de datos con aplicaciones en IA y defensa, mencionada repetidamente por su resiliencia.

El temor subyacente gira en torno a la “codificación vibe”, es decir, la capacidad de la IA para generar código automáticamente y reemplazar herramientas de software tradicionales. Si servicios como los de Anthropic o OpenAI logran automatizar tareas clave —desde análisis legal hasta investigación financiera—, la presión sobre los márgenes y precios de las empresas afectadas sería inevitable. Ejemplos recientes incluyen:

• Una herramienta de Anthropic para automatización jurídica que hundió acciones del sector legal.
• Un desarrollo de Alphabet (Google) que impactó negativamente en empresas de videojuegos y publicidad móvil.

Sin embargo, la disrupción sigue siendo más teórica que real. Según Bloomberg Intelligence, el subsector de software y servicios proyecta un crecimiento de beneficios del 14,1% para 2026, superior al 13,7% esperado para el S&P 500 en general. Aunque esta tasa es menor que el 31,7% previsto para el sector tecnológico (impulsado por semiconductores), sigue siendo robusta.

“Se ha especulado mucho, pero aún no ha ocurrido nada concreto“, afirmó Luschini. “El mercado quiere precificar un riesgo futuro que, por ahora, parece más especulativo que real“.

Señales de alerta (y por qué son excepciones)

A pesar del optimismo general, hay casos puntuales que justifican cautela:

• Monday.com: Cayó un 21% esta semana tras decepcionar con su previsión de ingresos.
• S&P Global: Perdió un 9,7% el martes por perspectivas débiles.
• Unity Software: Se desplomó un 26% el miércoles tras advertir sobre su crecimiento, avivando temores sobre la demanda en el sector de videojuegos.

No obstante, estos ejemplos son atípicos. En lo que va de la temporada de resultados, el 100% de las 10 empresas de software del S&P 500 que han reportado superaron las expectativas de beneficios, y el 80% lo hizo en ingresos. Estas cifras contrastan con el 81% y 66% del índice general, respectivamente.

Para Mullaney, de Boston Partners, una simple desaceleración de beneficios no justifica caídas tan pronunciadas. “El temor a la IA es una razón válida para tomar ganancias, pero no para vender todo“, sentenció.

¿Y si la IA no es el villano, sino el aliado? Empresas como Snowflake ya demuestran que la inteligencia artificial puede ser un motor de crecimiento, no una amenaza. Mientras el mercado debate el futuro, los inversores más audaces podrían estar comprando la caída… antes de que sea demasiado tarde.

El precedente de 2018: cuando el software se desplomó un 33%… y luego repuntó un 57%

El pánico actual en el sector del software evoca un episodio casi idéntico en 2018, cuando el índice BVP Nasdaq Emerging Cloud —referencia para empresas de software en la nube— se hundió un 33% entre junio y diciembre de ese año. La causa entonces no fue la IA, sino el temor a una recesión global y la guerra comercial entre EE.UU. y China, que llevó a los inversores a deshacerse de activos de crecimiento. Sin embargo, lo que siguió fue un rebote del 57% en solo siete meses (de diciembre de 2018 a julio de 2019), según datos de Bessemer Venture Partners. Este patrón histórico sugiere que las caídas indiscriminadas en software suelen ser oportunidades de compra disfracadas, especialmente cuando los fundamentales no justifican el castigo.

En 2018, empresas como Twilio (que cayó un 42% en ese período) y Shopify (que perdió un 38%) no solo recuperaron sus pérdidas, sino que multiplicaron su valor en los 24 meses siguientes: Twilio subió un 312% y Shopify un 480%, según registros de YCharts. El paralelo con el escenario actual es inquietante: entonces, como ahora, el mercado vendió primero y preguntó después. La diferencia clave hoy es que el múltiplo de valuación actual (23x beneficios futuros) es incluso más bajo que el de 2018 (28x en su punto más bajo), lo que amplifica el margen para un repunte técnico.

Otro dato revelador: en 2018, el volumen de compra de inversores minoristas (medido por Vanda Research) se disparó un 213% en las dos semanas siguientes al mínimo del índice, un patrón que ya se está repitiendo. Esta vez, la compra minorista en el ETF de software IGV ha sido un 147% superior a la media de los últimos 12 meses, según la misma fuente. La historia sugiere que, cuando los pequeños inversores entran en masa, los grandes fondos suelen seguir.

No todo es optimismo: en 2018, tres de cada diez empresas de software tardaron más de un año en recuperar sus máximos previos, especialmente aquellas con deuda elevada o exposición a mercados emergentes. Hoy, ese riesgo recae en compañías como Unity Software (con un ratio deuda/EBITDA de 3.1x) o Bill.com (dependiente de PYMES en Latinoamérica). Pero para el resto, el precedente es claro: las correcciones del 25-30% en software suelen ser el preludio de rallies del 40-60%, no el inicio de un colapso.

La pregunta que nadie se atreve a hacer: ¿y si la IA *acelera* el crecimiento del software?

El mercado asume que la IA es una amenaza existencial para el software, pero los datos pintan otra realidad: en los últimos cinco trimestres, las empresas de software que integraron IA en sus productos (como Microsoft con Copilot o Salesforce con Einstein GPT) crecieron un 3.8% más rápido que sus pares, según un análisis de Gartner. Si la historia de 2018 se repite, no sería extraño ver a los actuales ‘perdedores’ —como Snowflake o Datadog— liderando el próximo ciclo alcista, no como víctimas de la IA, sino como sus mayores beneficiarias.

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Meta Platforms Inc. (META) duplicará su gasto en capital este 2025, alcanzando la cifra histórica de US$135.000 millones, una apuesta sin precedentes para dominar la inteligencia artificial. La movida llega en medio de una guerra silenciosa entre los gigantes tecnológicos de EE.UU., que buscan liderar la próxima revolución digital con modelos más potentes, centros de datos masivos y hardware especializado. Según analistas de Bloomberg, este nivel de inversión supera incluso los picos de la burbuja punto-com de los años 90, cuando empresas como Cisco y Oracle gastaban fortunas en infraestructura que luego quedó obsoleta.

Por su parte, Tesla Inc. (TSLA) destinará US$20.000 millones en 2025 a inteligencia artificial, vehículos autónomos y robótica —casi el doble de lo que estimaba Wall Street—, además de inyectar otros US$2.000 millones en xAI, la startup de IA fundada por su CEO, Elon Musk. En una entrevista reciente con el fundador de la Fundación X Prize, Peter Diamandis, Musk advirtió que la escasez de semiconductores podría frenar el crecimiento de Tesla en 2026 si no actúan ya. “Vamos a chocar contra un muro de chips“, declaró. “Tenemos dos opciones: chocar contra el muro o construir nuestra propia fábrica”. La urgencia es tal que Tesla ya explora la producción propia de chips lógicos, de memoria y empaquetado, un giro radical para una empresa que hasta ahora dependía de proveedores como Nvidia y Samsung.

La memoria HBM (High Bandwidth Memory), esencial para entrenar modelos de IA, es hoy el cuello de botella más crítico. Samsung y SK Hynix, los dos mayores fabricantes de estos chips, reportaron ganancias récorde en 2024 gracias a la demanda desbordada. Sin embargo, las acciones de Samsung cayeron un 1,2% en Seúl este jueves, pese a anunciar que comenzará a enviar su nueva generación HBM4 en febrero. El mercado castiga incluso a los ganadores: los inversores temen que la burbuja de la IA estalle antes de que la oferta de chips logre satisfacer la demanda.

Zuckerberg vs. Musk: dos estrategias, un mismo objetivo

Mark Zuckerberg no se quedó atrás. En la llamada de resultados de Meta este miércoles, el CEO prometió una “gran aceleración de la IA” y adelantó que la compañía lanzará “pronto” nuevos modelos y productos tras revisar su programa de inteligencia artificial. Las acciones de Meta se dispararon hasta un 11% en Nueva York, su mejor desempeño intradía desde 2022, después de que los resultados del primer trimestre superaran expectativas. El negocio de publicidad —que genera el 90% de los ingresos de Meta— sigue siendo el motor que financia esta apuesta arriesgada.

Mientras Meta apuesta por modelos de lenguaje abiertos y herramientas para creadores (como su asistente Meta AI, integrado en WhatsApp e Instagram), Musk lleva a Tesla hacia un enfoque más vertical: controlar toda la cadena, desde los chips hasta los robots. En 2024, xAI —su empresa de IA— ya superó a competidores como Mistral en benchmarks de razonamiento lógico, según informes de AI Benchmark. Pero el riesgo es alto: si la demanda de IA se desacelera, Tesla quedaría con una fábrica de semiconductores costosa y sin clientes externos.

El efecto dominó: de Nvidia a los teléfonos inteligentes

El gasto desbocado de Silicon Valley tiene consecuencias globales. Proveedores como Samsung Electronics y SK Hynix —que fabrican los chips de memoria para los aceleradores de IA de Nvidia— multiplicaron sus beneficios en 2024. ASML, la empresa holandesa que produce las máquinas de litografía esenciales para semiconductores avanzados, también batió récords. Pero el optimismo choca con una realidad incómoda: la brecha entre oferta y demanda de chips amenaza con paralizar industrias, desde la fabricación de smartphones hasta la producción de automóviles eléctricos.

“Estamos en territorio desconocido“, advirtió Sanjeev Rana, jefe de investigación de CLSA Securities Corea. “Las valoraciones de las acciones, los precios de los chips y los ciclos de demanda no tienen precedentes”. Rana recordó que en 2018, una escasez similar de memoria DRAM provocó que el precio de los chips se disparara un 40% en seis meses, afectando a empresas como Apple, que tuvo que retrasar el lanzamiento de algunos modelos de iPhone.

El problema no es solo la memoria. Los aceleradores de IA de Nvidia y AMD —usados para entrenar modelos como Llama 3 o Grok— tienen listas de espera de hasta 12 meses. Esto ha llevado a empresas como Microsoft a alquilar servidores enteros a precios inflados, lo que explica por qué su división Azure creció solo un 3% en el último trimestre, muy por debajo del 10% esperado. Las acciones de Microsoft se desplomaron un 12% este jueves, su peor caída intradía desde 2018.

¿Burbuja o revolución? El dilema de los inversores

El riesgo de un colapso es real. En 2023, las acciones de empresas de IA se revalorizaron un 150% en promedio, según el índice Bloomberg AI. Pero en 2025, los signos de agotamiento son evidentes: cuando Meta o Tesla anunciaron sus planes de gasto récord, los analistas de Goldman Sachs redujeron sus recomendaciones de “compra” a “neutral” para el sector tecnológico, citando sobrevaloraciones históricas. “Si la demanda de IA no se materializa como se espera, estas empresas quedarán con deudas masivas y activos obsoleto”, explicó un informe interno del banco.

En Asia, la batalla por el HBM4 —la memoria que usará la próxima generación de procesadores Rubin de Nvidia— se intensifica. Samsung, que perdió terreno frente a SK Hynix en 2024, busca recuperarse con una certificación urgente de Nvidia para su nuevo chip. Pero el tiempo apremia: Nvidia ya advirtió que podría priorizar a SK Hynix si Samsung no cumple los plazos. Mientras, en Europa, ASML enfrenta presiones para aumentar la producción de sus máquinas de litografía, que cuestan US$200 millones cada una y tienen un plazo de entrega de 18 meses.

¿Qué pasará cuando el mundo descubra que no hay suficientes chips para alimentar todos los proyectos de IA? ¿O cuando los inversores se den cuenta de que el retorno de estas millonarias apuestas podría tardar una década? La respuesta definirá no solo el futuro de Meta y Tesla, sino el de toda la economía digital.

El precedente que asusta a Wall Street: la burbuja de las dot-com vs. la fiebre de la IA

Cuando Mark Zuckerberg anunció que Meta duplicará su gasto en capital a US$135.000 millones en 2025, los analistas no pudieron evitar recordar marzo de 2000, el mes en que la burbuja de las dot-com estalló. Entonces, empresas como Cisco Systems —que hoy vale US$200.000 millones— gastó US$7.000 millones en un solo trimestre (ajustado a inflación, US$12.000 millones en 2025) en infraestructura de telecomunicaciones que nunca se usó. El resultado: sus acciones cayeron un 86% en dos años, y el Nasdaq tardó 15 años en recuperar su valor previo al crash. La pregunta ahora es si la IA repetirá el patrón o si, esta vez, la demanda justificará el gasto descomunal.

Hay diferencias clave, pero también señales de alerta idénticas. En 1999, las empresas de internet quemaban efectivo a un ritmo de US$2 millones por hora (según datos de la Federal Reserve), con la promesa de que “el tráfico web” justificaría las valoraciones. Hoy, Meta y Tesla argumentan que la IA generativa revolucionará la productividad, pero el 68% de los proyectos de IA en empresas Fortune 500 aún no generan ingresos, según un estudio de McKinsey publicado en enero de 2025. Peor aún: el 90% del gasto en IA de Meta sigue financiado por publicidad, un modelo que ya muestra grietas. En 2024, por primera vez en una década, el crecimiento de los ingresos publicitarios de la compañía cayó al 3,2% trimestral, su cifra más baja desde 2012.

El caso de Tesla es aún más arriesgado. Elon Musk apuesta por una integración vertical extrema (fabricar sus propios chips), una estrategia que solo funcionó para Apple con sus procesadores M1 (lanzados en 2020) tras 12 años de desarrollo y una inversión inicial de US$1.000 millones. Tesla, en cambio, planea lograrlo en 24 meses con un presupuesto de US$2.000 millones para xAI y su división de semiconductores. El antecedente más cercano es el de Amazon, que en 2018 intentó fabricar sus propios chips Graviton para AWS. Tras gastar US$15.000 millones, hoy solo el 17% de sus servidores los usan, según informes internos filtrados a The Information en 2024. Si Tesla fracasa, podría repetir el error de BlackBerry, que en 2010 invirtió US$500 millones en su propio sistema operativo para competir con iOS y Android… y terminó vendiendo su división de hardware por US$1 en 2016.

La cuenta regresiva: ¿2026 será el nuevo 2000?

El reloj corre en contra de Zuckerberg y Musk. Los plazos de entrega de los chips HBM4 (febrero 2025) y las máquinas de litografía de ASML (18 meses de espera) significan que, si la demanda de IA no despega antes de mediados de 2026, ambas empresas podrían quedarse con activos obsoleto en un mercado saturado. El precedente más reciente es el de Intel, que en 2021 invirtió US$20.000 millones en nuevas fábricas en Arizona para competir con TSMC. Hoy, esas plantas operan al 40% de su capacidad, y Intel acumula pérdidas de US$7.000 millones en su división de fabricación. La historia sugiere que, en la carrera por dominar el futuro, el segundo lugar no existe: o eres el estándar (como Nvidia hoy) o te conviertes en un zombie tecnológico, como Yahoo! después de rechazar comprar Google en 1998 por US$1 millón.

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Samsung Electronics Co. está a punto de lograr un hito clave: la certificación de Nvidia Corp. (NVDA) para su última generación de chips de memoria HBM4, diseñados específicamente para inteligencia artificial. Este avance reduce la brecha con su principal competidor, SK Hynix Inc., líder indiscutible en este segmento.

Según fuentes cercanas al proceso, la empresa surcoreana, con sede en Suwon, ha ingresado a la fase final de cualificación con Nvidia. Este paso se produce tras el envío de las primeras muestras de HBM4 en septiembre de 2023, un movimiento estratégico para posicionarse en el ecosistema de aceleradores de IA de Nvidia, que dependen en gran medida de la memoria de alto ancho de banda (HBM).

El HBM4 no es solo una evolución: es un salto tecnológico que promete multiplicar por 2 la velocidad de transferencia de datos en comparación con el HBM3e actual, utilizado en los chips más avanzados de Nvidia, como la serie Hopper H200. Esto podría redefinir el rendimiento en aplicaciones de IA generativa y entrenamiento de modelos complejos.

La producción en masa de estos chips está programada para febrero de 2024, según las mismas fuentes, que prefirieron mantener el anonimato debido a la confidencialidad del proceso. Aunque la fecha exacta de los primeros envíos aún no está confirmada, el mercado ya ha reaccionado: las acciones de Samsung subieron hasta un 3,2% en la bolsa de Seúl el lunes, mientras que las de SK Hynix registraron una caída similar. ¿El motivo? Los inversores apuestan por un cambio en el equilibrio de poder en el suministro de memoria para IA.

Un portavoz de Samsung se negó a comentar sobre el tema, pero el silencio no ha frenado el optimismo. La compañía, que hasta ahora ha quedado rezagada frente a SK Hynix y Micron Technology Inc., podría finalmente unirse al selecto grupo de proveedores de Nvidia para sus próximos procesadores Rubin, la próxima generación de aceleradores de IA que se espera revolucionen el mercado en 2025.

El contexto económico es clave: En los últimos meses, la fiebre por la IA ha disparado la demanda de memoria HBM, generando una escasez sin precedentes en la industria. Solo en el último trimestre, los tres gigantes de la memoria —Samsung, SK Hynix y Micron— han sumado un aumento combinado de US$900.000 millones en valor de mercado desde principios de septiembre. ¿La razón? La memoria HBM se ha convertido en el cuello de botella para el desarrollo de sistemas de IA, desde centros de datos hasta dispositivos edge.

Hasta ahora, Nvidia ha dependido casi exclusivamente de SK Hynix para sus chips de memoria más avanzados, como los HBM3e, que equipan los aceleradores de IA de gama alta como el H100. Sin embargo, la posible incorporación de Samsung como proveedor alternativo podría reducir riesgos de suministro y presionar a los precios, beneficiando a los desarrolladores de IA que enfrentan costos elevados por la escasez actual.

El diario Korea Economic Daily adelantó que Samsung planea comenzar los envíos de HBM4 a Nvidia y a Advanced Micro Devices Inc. (AMD) en las próximas semanas. Tanto Samsung como SK Hynix presentarán sus resultados financieros este jueves 25 de enero, donde se espera que revelen más detalles sobre sus avances en HBM4. ¿Podría este anuncio marcar un punto de inflexión en la guerra por la memoria de IA?

La competencia no se limita a Nvidia. AMD, otro gigante en aceleradores de IA, también está en la mira de Samsung. La empresa surcoreana busca diversificar su cartera de clientes para no depender de un solo jugador, una estrategia que ya le ha dado resultados en el pasado con sus chips de memoria DRAM y NAND.

¿Qué significa esto para el futuro? Si Samsung logra la certificación, no solo ganará terreno frente a SK Hynix, sino que también podría reducir los cuellos de botella que hoy frenan el despliegue masivo de soluciones de IA. Con la demanda de memoria HBM proyectada para triplicarse en los próximos dos años, según analistas de Yole Développement, cada avance en capacidad y velocidad se traduce en miles de millones de dólares en oportunidades.

Mientras el mundo espera los resultados de esta semana, una pregunta queda en el aire: ¿Estamos ante el inicio de una nueva era en la memoria de IA, donde Samsung podría romper el duopolio de SK Hynix y Micron?

El precedente que Samsung busca superar: la batalla del HBM3e y el error de 2021

La certificación inminente del HBM4 por Nvidia no es solo un logro técnico para Samsung, sino una revancha estratégica. En 2021, la empresa surcoreana perdió la carrera por suministrar memoria HBM2E a Nvidia para sus GPU A100, un fracaso que le costó US$1.200 millones en contratos y consolidó el dominio de SK Hynix en el segmento. El error: Samsung apostó por un diseño de 8 capas apiladas que presentó fallos de rendimiento en pruebas de estrés térmico, mientras su rival coreano optó por una arquitectura más conservadora de 6 capas, pero con mayor estabilidad. La lección aprendida entonces explica por qué hoy el HBM4 de Samsung incorpora un sistema de disipación de calor con materiales de interfaz térmica (TIM) avanzados, desarrollados en colaboración con 3M Company, y que ya fueron probados en los chips HBM-PIM de 2022.

El contexto actual es aún más crítico. En 2023, SK Hynix suministró el 92% de la memoria HBM3e usada en los aceleradores H100 de Nvidia, según datos de TechInsights, mientras Samsung apenas alcanzó el 5%, limitado a pedidos puntuales para AMD Instinct MI300. La diferencia no estaba solo en la tecnología, sino en la capacidad de producción: SK Hynix invirtió US$3.500 millones en 2022 para expandir su planta de Icheon, dedicando el 60% de su línea de producción a HBM. Samsung, en cambio, dividió sus recursos entre HBM y memoria LPDDR5X para móviles, una decisión que ahora rectifica con una inversión de US$2.800 millones en su fábrica de Pyeongtaek, destinada exclusivamente a HBM4.

La presión por recuperar terreno ha llevado a Samsung a adoptar tácticas agresivas:

• Acuerdos con TSMC: En noviembre de 2023, Samsung firmó un memorando con el fabricante taiwanés para integrar su HBM4 con los procesos de 3nm de TSMC, reduciendo la latencia en un 15% frente a combinaciones anteriores.
• Pruebas con clientes secundarios: Antes de enviar muestras a Nvidia, Samsung validó su HBM4 con Berekin (startup china de IA) y Fujitsu (para supercomputadoras), obteniendo un rendimiento estable en cargas de trabajo de 12 horas continuas.
• Guerra de patentes: En agosto de 2023, Samsung demandó a SK Hynix por infringir 5 patentes relacionadas con la interconexión de capas en HBM, un movimiento legal que, según analistas de DigiTimes, busca debilitar su posición antes de la certificación.

La incógnita que definirá 2024: ¿Podrá Samsung evitar el “efecto Micron”?

El verdadero desafío para Samsung no es lograr la certificación, sino mantenerla. Micron obtuvo en 2020 la aprobación de Nvidia para su HBM2, pero perdió el estatus de proveedor prioritario en 2022 tras fallos en el 23% de los lotes enviados, según informes internos filtrados. El error: subestimó la complejidad de escalar la producción masiva. Samsung enfrenta el mismo riesgo: su planta de Pyeongtaek, aunque moderna, aún opera con un rendimiento de oblea (wafer yield) del 87%, frente al 94% de SK Hynix. Si Nvidia detecta variaciones en la calidad durante los primeros envíos —previstos para marzo de 2024—, podría replicar el modelo de provisionamiento dual que usa con TSMC y Intel Foundry, limitando a Samsung a un 20-30% del suministro total. La clave estará en los resultados del test de “burn-in” (1.000 horas a máxima carga), donde el HBM3e de SK Hynix registró una tasa de fallo del 0,03%. Samsung debe igualar esa cifra… o superar el fantasma de 2021.

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El sector sanitario estadounidense, tradicionalmente visto como un refugio defensivo por sus dividendos estables, ha dado un giro radical. Tras años de bajo rendimiento frente al mercado general, en el último trimestre de 2025 registró el mejor desempeño entre los 11 sectores del S&P 500, superando incluso a la tecnología. Este cambio se debe a tres factores clave: los acuerdos arancelarios con la administración Trump, una ola de adquisiciones sin precedentes y el auge de los fármacos de nueva generación contra la obesidad, un mercado que Goldman Sachs proyecta en US$95.000 millones para 2030.

“Ahora mismo, muchos inversores miran a la tecnología y se preguntan: “¿Cuánto más puede subir?””, advierte Bob Lang, analista jefe de Explosive Options. En cambio, el sector salud se perfila como una apuesta “más ofensiva”, donde los inversores buscan rendimientos concretos y no solo especulación. “La gente quiere resultados, y el sector sanitario los está entregando”, añade Lang. Este cambio de percepción llega en un momento crítico: el 42% de los adultos en EE.UU. padece obesidad (CDC, 2025), una crisis que ha convertido la lucha contra esta enfermedad en el nuevo “oro verde” de Wall Street.

Sin embargo, 2026 no será un año de bonanza generalizada. Los expertos coinciden en que la selección de valores será clave. “Hay segmentos dentro del sector que requieren precaución, pero también hay joyas ocultas”, señala Brian Mulberry, gestor de Zacks Investment Management. La diferencia entre ganar o perder dependerá de identificar qué empresas capitalizarán las nuevas regulaciones y los avances tecnológicos, como los GLP1 de tercera generación, fármacos que podrían redefinir el tratamiento de la obesidad y la diabetes.

Obesidad: la batalla de las píldoras y los precios

El mercado de la obesidad, que ya mueve US$50.000 millones anuales (2025), está a punto de vivir una sacudida histórica. En los primeros meses de 2026, la FDA decidirá sobre la aprobación de la píldora oral contra la obesidad de Eli Lilly, que competirá directamente con el fármaco de Novo Nordisk, aprobado en diciembre de 2025. Estas píldoras, más accesibles que las inyecciones actuales, podrían duplicar el tamaño del mercado para 2030, según analistas de Morgan Stanley.

Pero el verdadero cambio de juego será la cobertura de Medicare. A partir de 2026, este programa público ampliará su financiación para medicamentos contra la obesidad, un movimiento negociado durante la administración Trump que podría beneficiar a 28 millones de estadounidenses mayores de 65 años (Kaiser Family Foundation). “Con la combinación de innovación en fármacos orales y el acceso a Medicare, estamos ante un crecimiento exponencial“, afirma Kevin Gade, de Bahl & Gaynor.

Las farmacéuticas no se detienen aquí. Lilly y Novo Nordisk trabajan en GLP1 de cuarta generación, con mejoras en dosificación (una inyección mensual en lugar de semanal), menor efectos secundarios y mayor eficacia. “Estos avances nos permiten ver a estas empresas casi como startups tecnológicas, con márgenes de crecimiento impensables hace una década”, explica Mark Malek, de Siebert Financial. Sin embargo, la guerra de precios entre ambos gigantes ya ha comenzado: descuentos agresivos, acuerdos con gestores de beneficios farmacéuticos y planes directos para empleadores están erosionando los márgenes. “El comercio de la obesidad será volátil en 2026“, advierte David Miller, de Catalyst Funds. “Hay oportunidades, pero es un terreno minado”.

Un dato clave: en 2025, el costo anual de los fármacos contra la obesidad rondó los US$13.000 por paciente (GoodRx), una cifra que las aseguradoras están presionando para reducir. ¿Lograrán las farmacéuticas mantener sus ganancias mientras expanden el acceso?

Fusiones y adquisiciones: el año de los “megadeals”

El sector sanitario cerró 2025 con un récord: 34 adquisiciones por más de US$1.000 millones, un 36% más que en 2024, y un volumen total de operaciones que superó los US$117.000 millones (Bloomberg). Este impulso no es casualidad: las grandes farmacéuticas tienen US$200.000 millones en efectivo (EY) y enfrentan un problema urgente: el 60% de sus ingresos depende de medicamentos cuyas patentes expirarán antes de 2028 (IQVIA). “Por primera vez en años, podemos ser optimistas realistas sobre 2026″, afirma Arda Ural, de EY Americas.

La Conferencia Anual de Salud de JPMorgan, que comienza la próxima semana en San Francisco, será el escenario perfecto para anunciar nuevos acuerdos. “Las farmacéuticas necesitan reencontrar su pipeline de medicamentos, y tienen el capital para hacerlo”, explica Terence McManus, de Bellevue Asset Management. Un ejemplo reciente: la adquisición de Seagen por US$43.000 millones por parte de Pfizer en 2023, que le dio acceso a terapias contra el cáncer. En 2026, los analistas esperan operaciones similares en biotecnología oncológica y enfermedades raras.

Pero no solo las fusiones están en auge. Las Ofertas Públicas Iniciales (OPI) en biotecnología recaudaron US$11.000 millones en 2025, un 61% más que el año anterior. El índice Nasdaq Biotechnology subió más del 50% desde abril, reflejando el apetito de los inversores por este segmento. “Las OPI están volviendo con fuerza, especialmente en empresas que trabajan en terapias génicas y edición de CRISPR“, señala Mulberry. Sin embargo, el riesgo persiste: el 70% de las biotecnológicas que salieron a bolsa en 2024 aún no son rentables (PwC).

¿Qué buscan los inversores? Empresas con plataformas tecnológicas escalables, como las que usan inteligencia artificial para descubrir fármacos. Un ejemplo es Recursion Pharmaceuticals, cuya alianza con Bayer en 2025 le permitió avanzar en 12 programas clínicos simultáneos.

Atención sanitaria gestionada: entre la crisis y la oportunidad

Si hay un segmento en el sector salud que genera divisón, es el de las aseguradoras médicas. Empresas como UnitedHealth, Molina Healthcare y Centene perdieron más del 30% de su valor en 2025, golpeadas por el aumento de costos en Medicare Advantage y los planes de Obamacare. El problema no es menor: los subsidios de Obamacare expirarán en 2026, lo que podría dejar sin cobertura a 3,1 millones de personas (Urban Institute).

“La atención gestionada es un negocio de ciclos cortos“, explica Christopher Hart, de Boston Partners. Las aseguradoras pueden ajustar sus primas anualmente, pero enfrentan un dilema: si suben los precios, pierden clientes sanos; si los mantienen bajos, asumen más pacientes con enfermedades crónicas. “Necesitamos ver una estabilización de la rentabilidad antes de ser optimistas”, añade Hart. No obstante, algunos ven una oportunidad: las acciones de estas empresas cotizan a múltiplos históricos bajos (promedio de 12x ganancias, frente a 18x en 2022), lo que las hace atractivas para inversores a largo plazo.

Un factor clave será la demografía: para 2026, 10.000 baby boomers cumplirán 65 años cada día (Census Bureau), aumentando la demanda de planes Medicare. ¿Podrán las aseguradoras equilibrar costos y cobertura en un entorno político incierto?

Mientras el sector se prepara para otro año de transformaciones, una pregunta resuena: ¿Estamos ante el inicio de una nueva era dorada para la innovación médica, o simplemente frente a otra burbuja impulsada por el exceso de liquidez? La respuesta podría definir no solo el 2026, sino la próxima década de la salud global.

Biotecnología 2.0: El regreso de las startups que Wall Street enterró en 2022

Mientras los gigantes farmacéuticos acaparan titulares con sus megafusiones y fármacos contra la obesidad, un fenómeno menos visible —pero igual de disruptivo— está tomando forma en los laboratorios de biotecnología temprana. Empresas que en 2022 fueron tachadas de “quemacash” por los inversores, como Sana Biotechnology (cotizada en Nasdaq como SANA) o Beam Therapeutics (BEAM), han resurgido con avances clínicos que las sitúan en la mira de los fondos de capital riesgo. La clave: terapias basadas en células madre y edición genética in vivo, dos áreas que la FDA comenzó a acelerar en 2025 tras la aprobación del primer tratamiento con CRISPR para la anemia falciforme.

El caso más llamativo es el de Vertex Pharmaceuticals, que en noviembre de 2025 anunció resultados positivos en fase II para su terapia génica VX-522, diseñada para la fibrosis quística con mutación F508del —una variante que afecta al 70% de los pacientes y que hasta ahora solo se trataba con moduladores de proteína. Los datos mostraron una mejora del 40% en la función pulmonar (medida por FEV1) en 12 meses, superando las expectativas del consenso. Esto disparó las acciones de Vertex un 28% en una semana y reavivó el interés en otras empresas con plataformas similares, como Editas Medicine (EDIT), cuya alianza con Johnson & Johnson para tratar la amaurosis congénita de Leber (una forma de ceguera hereditaria) entró en fase III en diciembre de 2025.

Pero el verdadero termómetro del renacer biotecnológico es el índice XBI (SPDR S&P Biotech ETF), que tras caer un 32% en 2022 —su peor año desde la crisis financiera—, acumuló una revalorización del 87% entre enero de 2024 y diciembre de 2025. “Lo que estamos viendo no es una burbuja, sino una recalibración del riesgo“, explica Brad Loncar, gestor del fondo Loncar Cancer Immunotherapy ETF. “En 2022, los inversores huyeron porque el 80% de las biotecnológicas en fase I fracasaban. Hoy, con herramientas como la IA para diseño de fármacos (usada por Recursion Pharmaceuticals) y los ensayos clínicos adaptativos, esa tasa de fracaso se redujo al 55%”, añade.

• Sana Biotechnology (SANA): Su plataforma de hipocélulas (células madre hipoinmunogénicas) logró en 2025 evitar el rechazo en trasplantes de médula ósea en primates, un hito que atrajo una inversión de US$720 millones de ARCH Venture Partners.
• Beam Therapeutics (BEAM): Desarrolló el primer editor de bases genómicas (BEAM-301) para la enfermedad de Gaucher, con resultados preclínicos que redujeron los niveles de glucocerebrosidasa en un 90%.
• CRISPR Therapeutics (CRSP): Tras el éxito de Casgevy (aprobado en 2023 para la beta-talasemia), su pipeline ahora incluye un tratamiento para la distrofia muscular de Duchenne en fase I/II, con datos preliminares esperados para Q3 2026.

¿Puede la biotecnología evitar otra caída en 2026?

El optimismo tiene un pero: el 78% de las biotecnológicas en el XBI aún no son rentables (Bloomberg Intelligence, 2025), y su valoración depende de hitos clínicos que pueden retrasarse o fallar. “El riesgo no ha desaparecido; solo se ha reempaquetado“, advierte Biren Amin, analista de Jefferies. La prueba de fuego llegará en la Conferencia de JPMorgan de enero de 2026, donde empresas como Intellia Therapeutics (NTLA) presentarán datos actualizados de su terapia para la amiloidosis por transtiretina. Si los resultados decepcionan, el sector podría sufrir una corrección del 20-30%, como ocurrió en septiembre de 2021 tras el fracaso de un fármaco de Alnylam Pharmaceuticals. La pregunta no es si habrá volatilidad, sino qué empresas sobrevivirán para liderar la próxima ola.

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