Bloomberg Línea — El lanzamiento de Kimi K3, el nuevo modelo de inteligencia artificial del startup chino Moonshot AI, vuelve a poner bajo presión a las grandes tecnológicas y, especialmente, a las compañías de semiconductores, al reabrir el debate sobre si las multimillonarias inversiones en inteligencia artificial generarán la rentabilidad que el mercado descuenta. La presentación del modelo coincidió con una nueva oleada de ventas en el sector tecnológico, en un momento en el que los inversores ya cuestionaban las elevadas valoraciones alcanzadas por las empresas ligadas a la inteligencia artificial tras meses de fuertes subidas. Para Manuel Pinto, analista de XTB, “el anuncio de Moonshot ha sido interpretado por el mercado como un nuevo ‘momento DeepSeek’, al demostrar que China continúa reduciendo la distancia tecnológica con Estados Unidos y que es posible desarrollar modelos competitivos con unos costos significativamente inferiores”. Esta percepción ha devuelto el foco al retorno de las inversiones en centros de datos, chips e infraestructura para IA. ¿Qué es Moonshot AI y por qué preocupa a Wall Street?
Moonshot AI es un startup chino especializada en inteligencia artificial que presentó Kimi K3, su modelo más avanzado hasta la fecha. La compañía lo presenta como un modelo abierto con 2,8 billones de parámetros, las variables internas que el sistema ajusta durante su entrenamiento y que, en términos generales, determinan su capacidad para aprender patrones, comprender instrucciones y generar respuestas más sofisticadas. La propia empresa reconoce que Kimi K3 todavía se sitúa por detrás de los modelos propietarios más avanzados, pero sostiene que alcanza un rendimiento de frontera y supera a otros modelos abiertos en distintas evaluaciones. Ver más: Apple supera a Nvidia y vuelve a ser la empresa más valiosa del mundo Entre los resultados publicados por Moonshot destacan las puntuaciones de Kimi K3 en Program Bench, una prueba que evalúa la capacidad de los modelos para resolver problemas de programación, y SWE Marathon, un benchmark que mide su rendimiento en tareas de ingeniería de software de larga duración.
En ambos casos, el modelo se situó entre los mejores de la comparativa. Más allá de sus especificaciones técnicas, el lanzamiento llamó la atención del mercado por su propuesta comercial. Según Pinto, el precio medio de Kimi K3 es aproximadamente la mitad del de Claude Opus y GPT-5.5, un factor que alimenta las dudas sobre si será necesario mantener el actual ritmo de inversión para desarrollar modelos competitivos. Ese cambio de percepción explica que el mercado haya vuelto a comparar este episodio con DeepSeek.
Si aquella irrupción mostró que China podía desarrollar modelos avanzados con costos inferiores, Kimi K3 refuerza la idea de que la competencia tecnológica ya no se limita al precio, sino también al rendimiento. “El mercado enfrenta una combinación de mayor competencia tecnológica, toma de utilidades en emisoras ligadas a inteligencia artificial y un entorno geopolítico que mantiene elevada la volatilidad”, dijo Enrique Covarrubias, Economista en Jefe y Director de Análisis de Actinver. ¿Por qué se reaviva el temor a un “momento DeepSeek”? La reacción bursátil responde tanto al avance tecnológico de Moonshot como al contexto en el que se produce. Durante los últimos meses, las acciones vinculadas a la inteligencia artificial habían registrado una fuerte escalada, con el Philadelphia Semiconductor Index llegando a dispararse un 105% entre su mínimo de marzo y el máximo alcanzado a finales de junio. Antes de iniciar una corrección que ya supera el 20%, el umbral técnico que define un mercado bajista, el rally estuvo sustentado en la expectativa de que los grandes proveedores de servicios en la nube mantendrían durante años un elevado ritmo de inversión en infraestructura para inteligencia artificial.
Sin embargo, las dudas sobre ese gasto reaparecen con modelos de IA más baratos y con resultados como los de Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSM). Aunque la demanda de chips sigue siendo sólida, parte del mercado comenzó a preguntarse si el volumen de inversión realizado hasta ahora se traducirá en beneficios suficientes. Pinto considera que ese cambio de foco también responde a que “los inversores vuelven a cuestionar si las enormes inversiones que están realizando los gigantes tecnológicos en centros de datos, chips e infraestructura de IA terminarán generando la rentabilidad esperada”, especialmente ahora que aparecen modelos capaces de competir con menores costos. Andrew Tyler, responsable global de inteligencia de mercados de JPMorgan (JPM), dijo en una nota que el avance de Moonshot “desde luego no ayuda” en el sentimiento del mercado, pues “las preocupaciones por un posible ‘DeepSeek 2.0’” han pesado sobre las acciones de tecnología tanto en Asia como en Estados Unidos.
La comparación con DeepSeek remite al año pasado, cuando el startup chino sorprendió a los mercados al presentar un modelo de inteligencia artificial que ofrecía un rendimiento competitivo frente a los desarrollados por las grandes tecnológicas estadounidenses, pese a haber sido entrenado con un costo significativamente menor. Aquel anuncio desencadenó una fuerte corrección en las acciones vinculadas a la inteligencia artificial, especialmente entre los fabricantes de chips, al cuestionar si serían necesarias inversiones tan elevadas para desarrollar modelos de última generación. ¿Por qué caen las acciones de chips? La corrección también refleja un ajuste de expectativas después del extraordinario comportamiento bursátil del sector de semiconductores. Rubén Dalfovo, estratega de Saxo Bank, sostiene que el negocio mantiene una base sólida, con una demanda robusta de chips avanzados, memoria y equipos de fabricación impulsada por la inteligencia artificial.
El problema, según su análisis, es que las cotizaciones habían incorporado varios años de crecimiento prácticamente perfecto, elevando el listón para cualquier publicación de resultados. Esa lectura ayuda a explicar por qué compañías como TSMC, ASML o Micron registraron resultados sólidos sin evitar la presión sobre sus acciones. Para el mercado, ya no basta con presentar beneficios récord: también exige señales de que las inversiones multimillonarias seguirán generando crecimiento y rentabilidad durante los próximos años. “Lo relevante es que la corrección ocurre pese a que TSMC y ASML entregaron resultados operacionales sólidos, lo que confirma que el problema no es una caída visible de la demanda de chips, sino el nivel de expectativas”, agregó Felipe Barragán, analista de Pepperstone. Para el experto, también se suma las dudas por el posicionamiento apalancado acumulado en el sector y una creciente inquietud sobre si el gasto en infraestructura de IA puede sostenerse a los niveles actuales.
La evolución de Kimi K3 añade una nueva variable a ese debate. Si la competencia entre laboratorios de inteligencia artificial continúa acelerándose y aparecen modelos cada vez más eficientes, los inversores seguirán de cerca si los grandes grupos tecnológicos mantienen el ritmo de inversión en centros de datos y chips o si el mercado empieza a revisar las expectativas que habían impulsado el rally del sector.