Tom Lee, cofundador de Fundstrat Global Advisors, estimó que la posible burbuja de la inteligencia artificial (IA) podría alcanzar su punto máximo en 2033, durante su participación en TOKEN2049 Singapore.
El inversor comparó el ciclo actual con el crecimiento de internet en la década de 1990 y calculó que la infraestructura necesaria para desarrollar esta tecnología podría demandar u$s30 billones.
Su proyección también pone el foco en el mercado de criptomonedas, donde la expansión de los centros de datos ya genera cambios en el negocio de la minería de Bitcoin.
Para explicar su pronóstico, Lee tomó como referencia el auge de internet durante los años 90. Según su análisis, el desarrollo actual de la IA se encuentra en una etapa similar a la de 1997, antes del máximo que alcanzaron las acciones tecnológicas durante la burbuja puntocom.
Por otro lado, el inversor calculó que desarrollar la infraestructura necesaria para la IA podría requerir unos u$s30 billones. La cifra contempla un ecosistema tecnológico amplio y se acerca a los u$s35 billones que demandaron:
Su visión contrasta con la de Ray Dalio, fundador de Bridgewater Associates, quien advirtió que el endeudamiento para financiar las inversiones en IA podría acelerar una corrección del mercado. El escenario dependería del costo del financiamiento y de las decisiones de los inversores.
El crecimiento de la IA ya modifica el negocio de algunas empresas de minería de Bitcoin. Parte de los operadores convierten sus instalaciones para ofrecer capacidad de computación a compañías tecnológicas, atraídos por la demanda de centros de datos y los ingresos potenciales de esa actividad.
Este cambio puede aumentar la competencia por la electricidad, la infraestructura y el financiamiento. Para Bitcoin, el impacto dependerá de cuántos mineros reduzcan o abandonen sus operaciones y de cómo evolucione la capacidad de procesamiento de la red.
En Ethereum el vínculo es financiero. Una eventual caída de las valoraciones de las empresas tecnológicas podría reducir el apetito por activos de riesgo, incluidas las criptomonedas, aunque el efecto dependerá de las condiciones generales del mercado.
La proyección de Lee supera otras estimaciones sobre las inversiones necesarias para desarrollar esta tecnología. En abril de 2025, McKinsey calculó que se necesitarían u$s5.2 billones para construir centros de datos destinados a IA hasta 2030.
El inversor también sostuvo que la llegada anual de unos u$s7 billones en nuevos activos líquidos podría contribuir a financiar la expansión. Sin embargo, sus cálculos son proyecciones y no garantizan que ese capital se destine efectivamente a la IA.
El debate enfrenta dos escenarios: una expansión prolongada de las inversiones o una corrección impulsada por el costo del financiamiento y las expectativas de rentabilidad.
Para el mercado cripto, ambos pueden tener consecuencias, tanto por la competencia por los recursos como por los cambios en la disposición de los inversores a asumir riesgos.