Por qué la tesis Dot Com 2.0 de Burry no se sostiene en 2026

¿Cómo ganó notoriedad Michael Burry?

Michael Burry es mejor conocido por ser la inspiración detrás del personaje interpretado por el famoso actor Christian Bale en la exitosa película de Hollywood “The Big Short.” La fama de Burry proviene de haber obtenido aproximadamente 100 millones de dólares en ganancias personales y 700 millones para sus inversores en su fondo de cobertura Scion Capital al predecir correctamente la crisis de las hipotecas subprime de 2008 y el colapso del mercado de valores.

El desempeño reciente de Michael Burry es inconsistente

A favor de Burry, la mayoría de los inversores nunca alcanzarán los 100 millones de dólares, ni siquiera los 10 millones. Sin embargo, su desempeño desde su gran apuesta en swaps de incumplimiento crediticio en 2008 ha sido mediocre. Mientras los mercados de acciones estadounidenses se han disparado en los últimos años, la leyenda de los hedge funds ha realizado repetidas predicciones bajistas catastrofistas, prematuras e incorrectas. De hecho, a finales del año pasado, Burry cerró su fondo de cobertura, citando que estaba desalineado con los mercados.

Burry cree que la IA es la burbuja Dot Com 2.0

La última predicción audaz de Michael Burry pronostica que las acciones de inteligencia artificial están en medio de una manía similar a la de 1999, y que el resultado final del auge de la IA será similar al estallido de la burbuja dot-com. A continuación, se presentan tres puntos clave de la tesis bajista de Burry:

1.      Amortización y acusación de fraude: Uno de los argumentos centrales de Burry es que grandes empresas tecnológicas como Meta Platforms (META) y Microsoft (MSFT) están manipulando sus prácticas contables y usando cronogramas de amortización demasiado largos para inflar artificialmente sus ganancias. Por ejemplo, Alphabet (GOOGL) amortiza sus servidores en un período de “cuatro a seis años.”

Por qué Burry está equivocado: Si bien las GPUs tienen una vida útil más corta que los servidores tradicionales, la mayoría de la infraestructura de IA tiene una vida útil de 15 a 20 años, lo que compensa la amortización acelerada del hardware. Además, las GPUs antiguas no pierden todo su valor cuando se lanzan nuevos chips. Las GPUs de modelos anteriores pueden usarse para inferencia (ejecutar modelos para los usuarios en vez de entrenarlos).

2.      Falta de ROI y tensión de flujo de efectivo por sobreinversión: Burry advierte a los inversores que el gasto de CAPEX sin precedentes pondrá en tensión el flujo de efectivo.

Por qué Burry está equivocado: Los hyperscalers no solo no ven una desaceleración en el flujo de efectivo, sino que están viendo un aumento del flujo de efectivo operativo, gracias a la IA. Por ejemplo, el efectivo de operaciones (TTM) de Alphabet (GOOGL) se disparó de menos de 100 mil millones a 164 mil millones en 2026.

Fuente de la imagen: Zacks Investment Research

Además, los márgenes para las empresas tecnológicas están expandiéndose dramáticamente. De hecho, las empresas de IA que están escalando reportan retornos de más de 3 dólares por cada dólar invertido. Asimismo, la IA agente (IA que realiza tareas similares a las humanas de forma autónoma), la última y más candente ola del auge de la IA, está ayudando a las empresas a ahorrar un 25% o más en costos.

3.      Las acciones de IA como NVIDIA están sobrevaloradas: Burry ha comparado a NVIDIA (NVDA), la favorita actual de la IA, con Cisco (CSCO), la favorita de internet que alcanzó su pico en 2000 y no se recuperó durante más de dos décadas, citando la valoración.

Por qué Burry está equivocado: Comparar la valoración de CSCO en 2000 con la valoración actual de NVDA es absurdo. Cuando CSCO alcanzó su máximo en marzo de 2000, su relación precio-beneficio superaba los 200. En cambio, el P/E actual de NVDA es razonable, de 47.

Fuente de la imagen: Zacks Investment Research

Los precios de alquiler del H100 se disparan

La GPU NVIDIA H100 es el procesador de centros de datos más potente de NVIDIA, utilizado para acelerar la IA y entrenar grandes modelos de lenguaje (LLMs). Desde mediados de diciembre, los precios de alquiler del H100 han aumentado aproximadamente un 17%, lo que indica una continua escasez de GPUs y una demanda robusta.

Fuente de la imagen: ZeroHedge

El aumento en los precios de alquiler probablemente se deba al incremento en el uso de IA agente y es positivo para las acciones de infraestructura de IA como Nebius Group (NBIS), CoreWeave (CRWV), e IREN (IREN). Mientras tanto, la creciente demanda de GPUs también beneficiará a empresas como Bloom Energy (BE), cuya tecnología se utiliza para mitigar el mayor obstáculo de los hyperscalers: el cuello de botella energético.

NVIDIA y Bloom experimentan una oleada de compras de calls

Antes de los resultados de NVIDIA (que anticipé aquí), traders de opciones con gran capital realizaron apuestas audaces sobre Bloom Energy y NVIDIA. El lunes, un comprador de calls adquirió 400 contratos de strike máximo en Bloom, haciendo una apuesta de un millón de dólares (esta fue una de muchas grandes apuestas alcistas en opciones sobre la acción ese día). Además, el lunes por la tarde, un mega “whale” de opciones apostó la asombrosa suma de ~9 millones de dólares en calls de marzo a $205.

El lunes, las acciones de BE desafiaron la debilidad del Nasdaq y subieron un 8%. Las acciones están intentando romper una bandera alcista semanal de libro de texto.

Fuente de la imagen: TradingView

Conclusión

Si bien el legado de Michael Burry como genio contracorriente ya está asegurado en la historia, su actual discurso bajista sobre la IA enfrenta una montaña de oposición basada en datos. Desde el aumento en los precios de alquiler del H100 hasta las enormes mejoras de eficiencia gracias a la IA agente, el panorama de la IA sigue siendo alcista.