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La burbuja de inteligencia artificial podría acercarse a un punto crítico, advirtió el inversionista Ray Dalio ante el aumento del endeudamiento tecnológico y las tasas de interés

Redacción EPTV
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Valencia, 9 de octubre de 2026-. La burbuja de inteligencia artificial podría acercarse a un punto crítico, advirtió el inversionista Ray Dalio ante el aumento del endeudamiento tecnológico y las tasas de interés.

Contents
Los gigantes tecnológicos preparan más inversiones y emisiones de deudaMichael Burry también advierte sobre la euforia bursátil

El fundador de Bridgewater Associates considera que la combinación de ambos factores eleva los riesgos para los mercados financieros.

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Durante la Conferencia Global de CEO de Forbes, celebrada en Singapur, Dalio comparó el auge de la IA con episodios históricos de especulación financiera. Según el inversionista, las grandes innovaciones suelen venir acompañadas de burbujas que pueden terminar cuando las valoraciones y las obligaciones financieras se vuelven difíciles de sostener.

«Creo que estamos cerca de eso», afirmó al referirse al posible punto de inflexión. No obstante, explicó que el mercado todavía atraviesa una etapa previa a un eventual estallido.

La burbuja de inteligencia artificial podría acercarse a un punto crítico, advirtió el inversionista Ray Dalio ante el aumento del endeudamiento tecnológico y las tasas de interés

Dalio señaló que el volumen de deuda utilizado para financiar la infraestructura de inteligencia artificial representa uno de los principales riesgos. Cuando aumentan los intereses, las empresas afrontan mayores costos para financiar centros de datos, procesadores y otros recursos necesarios para expandir sus operaciones.

El inversionista también advirtió sobre la presión para convertir las ganancias no realizadas en efectivo. Explicó que quienes acumulan grandes fortunas en activos deben vender parte de ellos para disponer de dinero, una dinámica que podría intensificar las caídas si muchos participantes intentan hacerlo al mismo tiempo.

«Todo el mundo dice “valgo mil millones de dólares”, pero intenta gastar eso», planteó Dalio. Añadió que, para obtener liquidez, es necesario vender activos, situación que puede debilitar una burbuja financiera.

Las advertencias llegan en un contexto de fuertes inversiones tecnológicas y máximos recientes en los principales índices bursátiles estadounidenses. Sin embargo, el avance del mercado está concentrado en un grupo reducido de compañías.

Según datos de Creative Planning citados por Yahoo Finance, Nvidia, Apple y Microsoft representan conjuntamente más del 21 % del valor del S&P 500. Esa concentración aumenta la exposición del índice a los movimientos de estas tres empresas.

Los gigantes tecnológicos preparan más inversiones y emisiones de deuda

El gasto previsto en infraestructura de IA refleja la magnitud de la expansión. Jamie Dimon, director ejecutivo de JPMorgan Chase, estima que el desembolso del ecosistema de grandes proveedores tecnológicos de nube podría pasar de unos 700.000 millones de dólares en 2026 a un billón de dólares en 2027.

Por su parte, Goldman Sachs proyecta que cinco grandes compañías tecnológicas emitirán alrededor de 250.000 millones de dólares en bonos durante 2026 y unos 400.000 millones en 2027. Estas operaciones permitirían financiar parte de las inversiones previstas, pero también incrementarían sus obligaciones financieras.

El mercado, por ahora, mantiene expectativas elevadas sobre los ingresos que generará la inteligencia artificial. La cuestión central es si esos resultados podrán justificar el ritmo de gasto y las valoraciones actuales.

Michael Burry también advierte sobre la euforia bursátil

Michael Burry, conocido por anticipar la crisis inmobiliaria estadounidense de 2008, también expresó preocupación por el entusiasmo en torno a las acciones relacionadas con la IA.

El inversionista describió el ánimo del mercado como una fase de «negación» y comparó la situación con las crisis de 2000 y 2008. Según su planteamiento, esa etapa inicial puede prolongarse entre seis y nueve meses antes de que los riesgos se reflejen con mayor claridad.

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