Más allá del auge del Capex: la tesis de IA de ARK y el desmoronamiento de las fortalezas heredadas

El último informe de ARK Invest enmarcando el gasto de capital impulsado por la IA como un auge plurianual señala un cambio de mercado más profundo y estructural, donde los flujos de inversión están siendo redirigidos desde paradigmas industriales tradicionales hacia infraestructuras de inteligencia digital.

Esto importa porque redefine el campo de batalla para la supervivencia corporativa, desplazando la fuente de ventaja competitiva del tamaño físico y el software propietario hacia el dominio sobre modelos de IA, bucles de retroalimentación de datos y sistemas autónomos. Para inversores e industrias, las implicaciones son una reevaluación fundamental de los valores de los activos, una ola de destrucción creativa en sectores desde el software hasta la biotecnología, y la aparición de una nueva jerarquía de poder corporativo centrada en capacidades nativas de IA.

Por qué el gasto en IA es la única historia que importa en 2026

A principios de febrero de 2026, una confluencia de eventos aparentemente dispares cristalizó en una narrativa única e ineludible para los mercados globales. Cathie Wood’s ARK Investment Management publicó un informe posicionando las colosales previsiones de gasto de capital de Google, Amazon y Microsoft no como un gasto cíclico en tecnología, sino como el acto de apertura de un superciclo de inversión de años en inteligencia artificial. Paralelamente, el valor de mercado de las acciones de software en EE. UU. cayó aproximadamente 300 mil millones de dólares, los fabricantes de automóviles tradicionales anunciaron una asombrosa pérdida de 59 mil millones de dólares en sus ambiciones de vehículos eléctricos, y OpenAI se asoció con Ginkgo Bioworks para presentar un laboratorio robótico autónomo—un sistema que redujo los costos de experimentación en un 40%. Estos no son puntos de datos no relacionados; son síntomas interconectados del mismo cambio subyacente.

¿Qué cambió, y por qué ahora? El cambio crítico es la transición de la IA de ser una herramienta que mejora la productividad dentro de modelos de negocio existentes a convertirse en una infraestructura económica fundamental que está desmantelando activamente esos mismos modelos. El “por qué ahora” es doble. Primero, el lanzamiento de modelos como GPT-5.3-Codex, que afirma haber ayudado en su propio entrenamiento, representa un salto en la auto-mejora recursiva, señalando que el costo de generar código y lógica compleja se acerca asintóticamente a cero.

En segundo lugar, la presión macroeconómica de tasas de interés “más altas por más tiempo” está forzando una triage brutal en la inversión corporativa. Las empresas deben elegir: financiar transformaciones industriales tradicionales y capital intensivas (como líneas de ensamblaje de vehículos eléctricos) o pivotar el capital hacia la infraestructura digital de la inteligencia. La caída simultánea de las acciones de software y la retirada de la industria automotriz muestran que esta triage está ocurriendo en tiempo real, con capital huyendo de sectores cuyos fosos económicos están siendo erosionados por la IA.

Cómo el gasto en IA redefine la asignación de capital

El mecanismo que impulsa este cambio no se trata simplemente de gastar más en chips de Nvidia; se trata de cómo la IA altera fundamentalmente la economía de la innovación y la escala. Las ventajas competitivas tradicionales—ya sea código de software propietario o una cadena de suministro global compleja para la fabricación de vehículos—se construyeron sobre altos costos fijos y un costo marginal significativo de replicación o iteración. La IA, particularmente los sistemas generativos y autónomos, aplasta estos costos marginales. Cuando una IA puede generar, probar y refinar código de software o un compuesto químico con un costo incremental cercano a cero, el valor de la propiedad intelectual estática y escrita por humanos se desploma. Este es el motor principal detrás de la llamada “SaaS-pocalipsis” y la devaluación de las acciones tradicionales de software.

La cadena causal se extiende a las industrias físicas. La pérdida de 59 mil millones de dólares en valor de EV por parte de Stellantis, VW, GM y Ford no es solo una reacción a la demanda en desaceleración; es una retirada estratégica de un futuro capital-intensivo en el que están en desventaja. Su modelo era gastar cientos de miles de millones replicando la integración vertical y escalando la fabricación de Tesla. Sin embargo, la próxima frontera de ventaja automotriz reside en el software de conducción autónoma, cadenas de suministro optimizadas por IA y plataformas de vehículos definidos por software—dominios donde su gasto en plantas físicas ofrece poco apalancamiento. El capital se está reasignando del hardware del transporte hacia la inteligencia de la movilidad.

Los beneficiarios inmediatos son los hyperscalers (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) y las empresas nativas de IA que proporcionan los modelos fundamentales y la infraestructura. Las entidades bajo una presión severa y sostenida son cualquier negocio cuya foso se base en propiedad intelectual no generada por IA o en escalas físicas complejas e inflexibles.

La erosión en tres fases de los modelos de negocio tradicionales por el gasto en IA

Fase 1: Erosión de costos y shock de productividad

La ola inicial, donde las herramientas de IA reducen dramáticamente el costo de funciones comerciales clave. La pérdida de 300 mil millones de dólares en capitalización de mercado de software es una ajuste directo a esta nueva realidad, donde el costo marginal de crear software colapsa. Esta fase recompensa a los integradores y permite enormes ganancias de eficiencia interna, pero comienza a socavar el poder de fijación de precios de los vendedores de software independientes.

Fase 2: Erosión del foso y retirada estratégica

A medida que las capacidades de IA avanzan de ser asistivas a generativas y autónomas, comienzan a atacar las ventajas estratégicas centrales de industrias enteras. La depreciación en automoción ejemplifica esto: el valor futuro percibido de su enorme inversión en capital en producción de EV (su nuevo foso previsto) se está escribiendo a la baja porque el verdadero campo de batalla competitivo se ha desplazado hacia la IA y la autonomía. Las flotas de capital financian el antiguo foso para costear el nuevo.

Fase 3: Convergencia y creación de nuevos mercados

La fase final, prevista por el laboratorio OpenAI-Ginkgo, es donde la IA converge con la robótica y la ciencia dura para crear paradigmas completamente nuevos de descubrimiento y producción. Esta fase no trata de hacer las cosas antiguas más baratas; trata de hacer cosas imposibles de manera rutinaria. Cambia el capex de escalar procesos conocidos (más robots de laboratorio) a financiar al “científico” de IA que diseña los experimentos que esos robots ejecutan, desbloqueando retornos no lineales y creando nuevas industrias que hacen obsoletas a las antiguas.

De gasto de capital a “gasto de capacidades”

El cambio a nivel industrial anunciado por la tesis de ARK es una redefinición fundamental de qué constituye un activo estratégico. Durante décadas, el manual industrial fue claro: invertir capital para construir activos físicos o digitales (fábricas, minas, plataformas de software) que crean barreras de entrada mediante escala. Hoy, ese manual se está rompiendo. El nuevo paradigma, “gasto en capacidades”, prioriza la inversión en sistemas que aprenden, se adaptan y generan sus propias mejoras. El activo no es la fábrica, sino la IA que diseña y optimiza la fábrica; no la biblioteca de compuestos farmacéuticos, sino el laboratorio autónomo que descubre compuestos novedosos semanalmente.

Este cambio explica la divergencia entre la optimista previsión de 527 mil millones de dólares en gasto en IA de Goldman Sachs y la retirada de otras inversiones industriales. El capital no solo está aumentando; se está concentrando en un nuevo eje de creación de valor. También se alinea con la observación de BlackRock de que los balances de los titanes tecnológicos ya son lo suficientemente grandes como para impulsar el PIB nacional.

Su gasto en capital no es una línea de gasto corporativo; es una inversión soberana en la infraestructura de la economía futura. Esta concentración crea un ciclo auto-reforzante: más capex conduce a mejores modelos de IA, que desbloquean nuevas ganancias de eficiencia y flujos de ingresos, justificando más inversión y ampliando la brecha entre líderes integrados en IA y los incumbentes tradicionales. La industria se está bifurcando en nativos de IA y objetivos de IA.

Caminos futuros: centralización, soberanía e inteligencia distribuida

La trayectoria de este superciclo de gasto en IA definirá el paisaje económico de la próxima década. La escala de inversión invita a varias rutas plausibles y de alto riesgo.

Camino 1: El oligopolio de hyperscalers (inteligencia centralizada).

Este es el camino de menor resistencia y el impulso actual. Google, Amazon, Microsoft y unos pocos más se convierten en los soberanos de facto de la infraestructura de IA. Su gasto acumulado, que alcanza billones, crea una ventaja insuperable en computación, datos y desarrollo de modelos. La capacidad de IA se convierte en una utilidad comprada a unos pocos proveedores, llevando a una eficiencia increíble pero también a una centralización significativa del poder económico y potencialmente político. La innovación es rápida, pero canalizada a través de las prioridades arquitectónicas y comerciales de la oligarquía.

Camino 2: La contracorriente soberana de IA (inteligencia fragmentada).

Alarmados por la dependencia estratégica del Camino 1, los Estados-nación y bloques económicos lanzan sus propios programas masivos de gasto en IA pública y público-privada. La UE, China, India y otros invierten en nubes soberanas y desarrollo de modelos para garantizar la autonomía digital. Esto fragmenta el panorama global de IA, crea infraestructura duplicada y puede ralentizar la innovación debido a la duplicación, pero mitiga el riesgo de centralización. Transforma el gasto en IA de una competencia corporativa en un elemento clave de política geopolítica e industrial.

Camino 3: El auge de redes distribuidas y nativas de cripto IA.

Este camino plantea que la fuerza centralizadora del gasto masivo será contrarrestada por redes criptográficas y de mercado descentralizadas. Imagina que la potencia de cómputo, los datos y el entrenamiento de modelos de IA se fusionan en mercados globales accesibles y con confianza mínima—conceptos explorados en proyectos cripto. Aquí, el capex se realiza mediante financiación colectiva y se commoditiza, y el valor recae en los propietarios de datos especializados o en los desarrolladores de modelos de nicho que prosperan en una red descentralizada. Este camino es el más disruptivo, pero enfrenta los mayores obstáculos técnicos y de adopción frente a la avalancha de capital de los hyperscalers.

Impacto tangible: activos revalorados, estrategias reinventadas

Para los inversores en mercados públicos, el impacto inmediato es una revaloración brutal de activos basada en su exposición a la erosión o mejora impulsada por IA. La “guerra” entre software e infraestructura de IA es solo el comienzo. Se aplicará un análisis similar a cada sector: ¿qué empresas de salud están construyendo laboratorios de descubrimiento autónomos versus las que solo venden carteras de medicamentos existentes? ¿Qué industriales están optimizando sus operaciones con IA versus los que mantienen plantas legacy? Las tesis de inversión ahora deben incluir una auditoría rigurosa de “foso de IA”.

Para los estrategas corporativos, la implicación es una necesidad de reinicio estratégico total. El marco clásico de Porter para la competencia ya no es suficiente. La estrategia debe centrarse en construir y participar en bucles de retroalimentación de IA. Las alianzas como OpenAI-Ginkgo son planos: el éxito requiere integrar la IA de forma nativa en el proceso central de creación de valor, no solo como función de apoyo. Esto puede implicar cambios radicales, como que los fabricantes de automóviles se conviertan en empresas de robótica IA o las farmacéuticas en plataformas de descubrimiento impulsadas por IA. El costo de equivocarse en esta transición es la obsolescencia, como lo evidencian las pérdidas masivas ya ocurridas.

Para la economía en general y los responsables políticos, el auge del gasto en IA presenta un doble desafío: fomentar las ganancias de productividad mientras se gestionan las dislocaciones. La pérdida de 59 mil millones en valor de EV no es solo una pérdida en papel; representa capital varado y potenciales transiciones laborales. El acuerdo social depende de si las nuevas industrias y empleos creados por la productividad de la IA pueden superar la destrucción de las antiguas—una dinámica que será alimentada directamente por dónde y cómo se despliegue esta ola histórica de inversión en capital.

¿Qué es ARK Invest? La gestora de activos visionaria en la era de la IA

ARK Investment Management LLC es una firma de asesoría de inversiones fundada por Cathie Wood, conocida por su enfoque en la “innovación disruptiva”. Su método es fundamentalmente temático, buscando identificar e invertir en empresas públicas que lideran, habilitan y se benefician de avances tecnológicos que cambiarán el mundo. Su enfoque basado en investigación y con horizonte a largo plazo la ha convertido en un referente de tendencias tecnológicas y en un actor volátil y debatido en los mercados.

Metodología de inversión y “Grandes Ideas”:

El proceso de ARK se basa en investigaciones profundas e interdisciplinarias destinadas a prever la tasa de adopción tecnológica y su impacto económico. Esto culmina en su informe anual “Grandes Ideas”, una publicación emblemática que detalla sus temas de inversión principales—con IA, robótica y secuenciación genómica como pilares permanentes. Su tesis de gasto en IA es una extensión directa de este marco, interpretando el gasto corporativo no desde una perspectiva contable a corto plazo, sino como un indicador líder de un cambio paradigmático económico futuro. Posicionan los gastos actuales como el “pago inicial” en industrias transformadas.

La intersección con Cripto y Web3:

ARK ha sido un defensor constante y vocal de Bitcoin y del criptoactivo en general, viéndolo como una innovación disruptiva paralela en finanzas. Su tesis a menudo se entrelaza con la IA, sugiriendo que las redes descentralizadas y la escasez digital (cripto) formarán la capa económica y de confianza para un mundo cada vez más gobernado por agentes de IA autónomos. Esto posiciona a ARK en una intersección única de las dos fuerzas tecnológicas más importantes de los 2020s.

Posicionamiento y hoja de ruta:

La hoja de ruta de ARK es su agenda de investigación. Buscan seguir identificando los puntos de convergencia clave—como IA + biología o IA + blockchain—antes de que se vuelvan consenso general. Su posicionamiento es como un asignador de capital con visión de futuro para “el futuro que se está construyendo”, tomando a menudo posiciones concentradas en nombres de alta convicción. Su éxito depende de la precisión y el momento de sus pronósticos temáticos, haciendo que sus declaraciones audaces sobre el gasto en IA sean tanto una estrategia de inversión como una declaración pública sobre el ritmo del cambio tecnológico.

La gran reallocación: de ciclos económicos a ciclos de capacidades

El informe de ARK Invest es más que una visión optimista del gasto en tecnología; es un marco para entender una reallocación histórica de capital global. No estamos presenciando un simple auge dentro del ciclo económico tradicional. Estamos viendo los movimientos iniciales de un “ciclo de capacidades”, donde la métrica definitoria de la fortaleza económica está cambiando de utilización de capacidad a amplificación de inteligencia.

La tendencia es clara: el capital se está extrayendo violentamente de estructuras legacy, cuyas proposiciones de valor se vuelven obsoletas, y se canaliza hacia la infraestructura digital de la inteligencia. Por eso las acciones de software pueden colapsar mientras el gasto en hyperscalers se dispara, y por qué los gigantes automotrices pueden abandonar fábricas de EV mientras financian laboratorios autónomos. El mercado intenta valorar un futuro donde las reglas de competencia, los fosos y la creación de valor están siendo reescritos por la IA.

La señal crítica a vigilar ya no son los beneficios trimestrales, sino la calidad y ambición del gasto de capital corporativo. ¿Se gasta en defender el pasado o en construir capacidades de IA fundamentales para el futuro? La pregunta de 2026, de 527 mil millones de dólares, es si esta inversión sin precedentes generará las ganancias de productividad transformadoras que la justifiquen. La evidencia temprana—desde la caída de costos en software hasta el acelerado descubrimiento de fármacos—sugiere que la transformación ya está en marcha, y sus implicaciones económicas y de mercado serán mucho más profundas que un auge temporal en un sector. Es el sonido del sistema operativo de la economía siendo actualizado en tiempo real.