Afirmaciones del mercado de IA en 2026 frente a documentos presentados ante la SEC: Análisis de Linkmate
¿El mercado de la IA es solo una estrategia de relaciones públicas o hay cálculos matemáticos más complejos detrás? Consulta este análisis de mercado de una empresa de software de IA. Linkmate (anteriormente Linkomo), para averiguarlo.
Las matemáticas de los préstamos detrás del bombo publicitario de la IA
Según el Estado del mercado de agentesEl uso de la IA alcanza su fase final de madurez. En términos sencillos, esto significa que el mercado deja de considerar la IA como una solución milagrosa y comienza a utilizarla como una herramienta real para resolver problemas empresariales básicos.
La narrativa principal es que la IA es un factor disruptivo en el mercado laboral, pero es un chivo expiatorio.Una de las principales razones del declive del mercado laboral es la combinación de los préstamos por la COVID-19 y las subidas de tipos de interés de la Reserva Federal.
En 2019, las grandes empresas tecnológicas se percataron de la nueva realidad: ¿para qué pagar por cuatro plantas de oficinas en Nueva York o Silicon Valley si no era necesario? Esto dio pie a la primera medida de reducción de costes. La crisis del confinamiento también provocó un aumento de los préstamos corporativos, lo que significó que las empresas empezaron a conceder más préstamos a tipos de interés más bajos.
Entre 2019 y 2020, la tasa de la Reserva Federal alcanzó el 0.05%, lo que hizo que los préstamos fueran más baratos que nunca en más de 70 años. Según los comunicados oficiales de la Reserva Federal y los datos de FRED, los préstamos corporativos en 2020 fueron 0.25%lo que significaba, aproximadamente, que cada dólar prestado valía solo 0.25 centavos; no 25 centavos, sino 0.25 centavos.
El análisis de Linkmate sugiere que los préstamos corporativos no se tomaron con moderación, como suele ocurrir. Normalmente, en momentos críticos, las empresas solicitan préstamos pequeños y los reembolsan rápidamente. Pero este no fue el caso: en un lapso de pocos años, el total de préstamos corporativos creció de unos modestos 2 billones de dólares a 3.1 billones de dólares en el primer semestre de 2020. Desde entonces, en 2022 esta cifra disminuyó solo en 0.6 billones de dólares (o 600 mil millones de dólares) hasta los 2.4 billones de dólares, para luego volver a dispararse y continuar su crecimiento.
En cada ciclo de mercado, las empresas encontraban la manera de obtener mayores beneficios y escapar de la presión de los préstamos. Durante 2023 OpenAI Se les ocurrió una idea sencilla: un modelo de lenguaje complejo, un chatbot interactivo capaz de responder preguntas de forma dinámica. Según los análisis de Linkmate, este enfoque generó falsas esperanzas en los inversores, haciéndoles creer que no solo podrían reducir algunos costos, sino también recortar una parte importante de la plantilla para ahorrar en los pagos y obtener beneficios.
Esta revelación generó un exceso de confianza entre los inversores, lo que provocó despidos masivos en las principales empresas tecnológicas: el , Google, AmazonPayoneer, Intel, HP, Meta, Fiverr, xAI, Salesforce, CISCO, Peloton. TechCrunch Se publicó una lista completa para 2025. Según los análisis de Linkmate, cada año desde 2023 ha aumentado el número de despidos, lo que confirma la teoría de estar en la cima del ciclo de sobreexpectación de Gartner para el mercado de la IA.
¿En qué punto del ciclo de sobreexpectación de Gartner se encuentra la IA? Análisis de Linkmate sobre la demanda real de IA.
El informe Market Hype de Gartner postula que toda tecnología atraviesa diferentes etapas de madurez. Tras alcanzar el punto álgido de las expectativas desmesuradas, lo que suele ocurrir a continuación es una reevaluación de la situación y un análisis objetivo del mercado y de cómo se aplica realmente la tecnología al mismo.
Uno de los casos de uso prometedores para la IA es resolver el equivalente en el mundo real de tareas NP-completas. Los casos de uso reales de la IA se encuentran en resolución de cadenas proteicas, hallazgo Nuevas curas para enfermedades antiguas, impulsar la investigación del cáncer por décadas, salvando vidas por medios no convencionales, Descubriendo nuevos materiales La gente nunca pensó en ello, y hacer medicina más baratoAunque no es la solución definitiva, la IA, en particular el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, puede resolver tareas que resultan demasiado engorrosas para los enfoques convencionales.
Una vez que el mercado supera la etapa de expectativas infladas y sobriedad decepcionante, comienzan a surgir los casos de uso reales, que se reconocen ampliamente como soluciones deliberadas a problemas existentes.
Uno de los mercados por los que atraviesa el mercado de la IA es la constatación de que las personas siguen siendo más baratas que la IA.El "tokenmaxxing", una tendencia que busca maximizar el uso de tokens, surgió como el punto álgido de las expectativas exageradas sobre la IA como herramienta para resolverlo todo, en lugar de los humanos. Sin embargo, en realidad, el costo de dichos tokens de IA es mucho mayor que el salario promedio de un ingeniero de software.
En palabras de Microsoft: “Utilizar la tecnología es más caro que pagar a empleados humanos.”. Surgieron más datos de Uber, cuyos altos ejecutivos decidieron públicamente diezmar el departamento de RRHH tras darse cuenta de que habían agotado su presupuesto de IA en 4 meses. Según el vicepresidente en activo de Nvidia, los costes de la IA “mucho más que los humanos.
Según las proyecciones de Goldman Sachs, Al ritmo actual, podemos ver cómo el uso de la IA se dispara hasta alcanzar los 120 billones de tokens para 2030.Bank of America redobló su apuesta por la predicción optimista de Goldman Sachs, afirmando que el gasto en IA podría alcanzar $ 155 mil millones para 2030
¿Qué dicen las cifras sobre el uso de la IA?
Comparar los documentos presentados ante la SEC con las afirmaciones públicas ofrece una visión parcial. Según los analistas de Linkmate, el entusiasmo por la IA es real y se puede medir en tres métricas distintas:
- Aumento repentino del precio promedio de PJM Power, o el precio por MW-día, han aumentado un +833%;
- Las unidades de memoria HBM se están agotando por completo antes de que salga el mercado.
- Hiperescaladores proyectados El gasto de capital (CapEx) para IA en 2026 será de 660 mil millones de dólares..
Pero existe una discrepancia entre el gasto de capital prometido y el flujo de caja libre real registrado en los informes presentados ante la SEC. En concreto, Amazon y Google presentan flujos de caja negativos, mientras que Microsoft, inexplicablemente, presume de cifras positivas.
Uno de los patrones más preocupantes en la salud del principal actor del mercado: OpenAISegún PR, el hito proyectado de APR para 2026 es de $40 mil millones, mientras que La pérdida operativa anual real se sitúa en -20 millones de dólares. en 2025, y se proyectan -$14 mil millones en 2026. Esta discrepancia entre las métricas fundamentales y los datos divulgados puede convertirse en un problema en el futuro si el caso de uso real de la IA no se materializa.
La narrativa actual del mercado sugiere que el principal uso de la IA es el de asistente, leyendo correos electrónicos y generando resúmenes a partir de búsquedas en Google. Si bien las cifras indican que existe demanda, su verdadera aplicación reside en otro ámbito: la resolución de problemas del mundo real equivalentes a tareas NP-competitivas.
Las métricas de adopción están ahí, así como capital de riesgo con al menos 510 mil millones de dólares en gastosDesglosando por industria, Casi el 80% del capital de riesgo global del primer trimestre de 2026 se destinó a startups de IA.lo que supone aproximadamente 242 millones de dólares de un total de 300 millones.
Según las mejores estimaciones del mercado, el mercado de IA para 2026 está valorado entre $ 375B y $ 0.9T, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) proyectada de entre el 14% y el 39%.
Los análisis de Linkmate sugieren que la demanda es sólida y generalizada, pero lo que falta es una oferta de propuestas de producto que se ajusten al mercado y puedan utilizarse en escenarios reales. Fundamentalmente, es posible que en un futuro próximo el mercado de la IA atraviese una fase de corrección, en la que los actores más débiles sean reemplazados por aquellos que ofrezcan casos de uso aplicables al mercado real. Las mejores estimaciones de Linkmate sitúan esta posible fase de corrección entre 2027 y 2028 si no surge ningún caso de uso aplicable y generalizado en el mundo real.
Renuncia de responsabilidad:
En línea con la Directrices del Proyecto Confianza, tenga en cuenta que la información proporcionada en esta página no pretende ser ni debe interpretarse como asesoramiento legal, fiscal, de inversión, financiero o de cualquier otro tipo. Es importante invertir sólo lo que pueda permitirse perder y buscar asesoramiento financiero independiente si tiene alguna duda. Para mayor información sugerimos consultar los términos y condiciones así como las páginas de ayuda y soporte proporcionadas por el emisor o anunciante. MetaversePost se compromete a brindar informes precisos e imparciales, pero las condiciones del mercado están sujetas a cambios sin previo aviso.
Sobre la autora
Alisa, una dedicada periodista del MPost, se especializa en criptomonedas, IA, inversiones y el amplio campo de Web3. Con buen ojo para las tendencias y tecnologías emergentes, ofrece una cobertura completa para informar e involucrar a los lectores en el panorama en constante evolución de las finanzas digitales.
Más artículos
Alisa, una dedicada periodista del MPost, se especializa en criptomonedas, IA, inversiones y el amplio campo de Web3. Con buen ojo para las tendencias y tecnologías emergentes, ofrece una cobertura completa para informar e involucrar a los lectores en el panorama en constante evolución de las finanzas digitales.
