En Silicon Valley se ha instalado una sensación extraña: todo va mejor que nunca… y, al mismo tiempo, todo podría saltar por los aires antes de que los grandes actores terminen de colocar sus piezas. Las recientes declaraciones de Pat Gelsinger, ya ex-CEO de Intel, y el análisis publicado por Xataka sobre la hoja de ruta de OpenAI dibujan un mismo escenario: estamos en plena burbuja de la IA, y el verdadero problema no es que exista una burbuja, sino si durará lo suficiente para que algunos sobrevivan cuando explote.
Gelsinger: la computación cuántica podría “reventar” la fiesta en dos años
En una entrevista con Financial Times, Pat Gelsinger lanzó dos ideas que han corrido como la pólvora en la industria:
- La computación cuántica podría avanzar mucho más rápido de lo que se asume públicamente.
- Ese avance podría pinchar la burbuja de la IA en apenas un par de años.
La afirmación choca frontalmente con el discurso más prudente de otros líderes del sector. Jensen Huang, CEO de NVIDIA, habla de horizontes de unos veinte años para ver la cuántica como tecnología de uso generalizado. Gelsinger, en cambio, sugiere que ciertos hitos clave podrían llegar en un plazo mucho más corto, suficiente como para cuestionar el modelo actual basado en GPU y TPU a gran escala.
Si ese escenario se cumple, el mercado que hoy alimenta inversiones masivas en centros de datos, chips de propósito general y modelos gigantes de IA generativa podría verse obligado a reconfigurarse de golpe, con muchas compañías atrapadas a medio camino en proyectos de infraestructura que necesitan años para amortizarse.
“Sam Altman está usando a Microsoft como Microsoft usó a IBM”
El otro dardo de Gelsinger va dirigido a la relación entre OpenAI y Microsoft. El ex-CEO de Intel compara el movimiento de Sam Altman con la jugada histórica de Bill Gates frente a IBM: controlar el “intelecto”, el software y la capa de valor, mientras otro pone la plataforma y la distribución.
En esta lectura:
- OpenAI sería el equivalente al Microsoft de los 80: dueño de la propiedad intelectual crítica (modelos, productos, marca).
- Microsoft sería el “nuevo IBM”: aporta la nube, la infraestructura de cómputo y el músculo financiero.
La diferencia es que ahora la escala es brutal: se habla de decenas o cientos de miles de millones de dólares en inversión en chips, centros de datos y energía, con un impacto sistémico en toda la cadena tecnológica, desde fabricantes como NVIDIA, AMD e Intel hasta los grandes proveedores cloud.
La pregunta implícita es incómoda: si la IA sufre un frenazo brusco, ¿quién se queda colgado con la factura de la infraestructura y quién es lo bastante resiliente para sobrevivir?
OpenAI: una carrera contrarreloj para dejar de depender de otros
El análisis de Xataka sobre el memo interno de Sam Altman añade contexto a estas preocupaciones. El CEO de OpenAI, según ese documento, reconoce que Google se está acercando tecnológicamente con Gemini 3 en áreas clave como la generación de código o el diseño web automatizado.
Pero el problema de fondo no es tanto perder temporalmente el liderazgo técnico, sino algo más básico: la dependencia extrema de terceros.
- OpenAI depende de Microsoft Azure (y ahora también de acuerdos con Oracle y otros socios) para sus centros de datos.
- Depende de NVIDIA y otros fabricantes para conseguir GPUs en un mercado tensionado.
- Depende de inversores externos para financiar una apuesta que implica quemar del orden de decenas de miles de millones de dólares en I+D e infraestructura en pocos años.
El plan a largo plazo pasa por construir su propia infraestructura: chips propios, centros de datos propios, economías de escala propias. Solo así podría competir en costes con gigantes integrados como Google, que ya dispone de sus TPU y genera decenas de miles de millones al año de caja gracias a negocios consolidados como la búsqueda o YouTube.
La paradoja del timing: o llegas al otro lado del puente, o te caes
La metáfora que utiliza Xataka es clara: es como construir un puente. Da igual cuánto dinero se haya invertido si solo se llega hasta la mitad.
- Si la inversión en IA se frena en 2026 o 2027, OpenAI corre el riesgo de quedarse a medio puente: con mucha infraestructura comprometida, pero sin la autosuficiencia necesaria para competir en costes.
- Si la burbuja aguanta hasta 2030 o más allá, la empresa tendría margen para completar ese puente: desarrollar sus propios chips, desplegar centros de datos a gran escala y rebajar radicalmente el coste marginal de cada consulta.
En otras palabras: OpenAI no solo compite por sacar el mejor modelo, compite contra el calendario de la burbuja de la IA.
Sin “moat” tecnológico: el coste como único refugio
Otro punto clave del análisis es la ausencia de un “foso defensivo” tecnológico real. En IA generativa:
- Cada vez que un laboratorio lanza una mejora, el resto la reproduce en cuestión de meses.
- Modelos que hoy son punteros quedan empatados o superados tras una o dos iteraciones de la competencia.
Eso significa que la ventaja sostenible no está tanto en la idea como en la infraestructura:
- Quien controle los chips y los centros de datos, controla el coste por token.
- Quien ofrezca la misma calidad o muy parecida a un precio mucho más bajo, domina el mercado a medio plazo.
Para Google, con un negocio base ultra rentable, es más fácil aguantar varios ciclos de inversión agresiva. OpenAI, en cambio, se juega su futuro en esa transición desde “cliente caro” de terceros a “propietario de su propia cadena de valor”.
¿Y si la burbuja estalla antes de tiempo?
La visión combinada de Gelsinger y del análisis de la situación de OpenAI deja varias incógnitas en el aire:
- Si la computación cuántica acelera de forma abrupta, como sugiere el ex-CEO de Intel, podría cuestionar el modelo de cómputo actual antes de que muchos proyectos terminen de amortizarse.
- Si la inversión en IA se ralentiza por saturación del mercado, regulación o falta de retornos claros, algunos actores con balances sólidos (Google, Microsoft, quizá Amazon) podrán aguantar… pero otros podrían quedarse sin oxígeno.
Paradójicamente, OpenAI parece vivir en una tensión constante entre inflar la burbuja —demostrando que el negocio crece a toda velocidad— y temer que estalle demasiado pronto, antes de lograr la ansiada autosuficiencia en infraestructura.
Una década decisiva para la computación… y para el dinero que la sostiene
Pat Gelsinger concluye su reflexión hablando de una “trinidad” de la computación: clásico, cuántico e inteligencia artificial, cada uno con su papel en el bienestar humano. Lo interesante es que, más allá de la visión casi filosófica, subyace un mensaje muy concreto: las reglas del juego pueden cambiar antes de lo que la industria está dispuesta a admitir en público.
Mientras tanto, OpenAI, Google, Microsoft, NVIDIA y compañía siguen corriendo a toda velocidad sobre un terreno que aún se está asfaltando. Si Gelsinger acierta con sus plazos, en pocos años sabremos si la burbuja de la IA ha servido para construir una nueva capa duradera de infraestructura… o si solo ha sido un puente a medio hacer sobre un vacío muy caro.
Referencias: FT.com, elchapuzasinformatico y xataka
