El mercado de IA más subestimado de cara a 2026 con los directores de investigación de @ARKInvest @GrousARK y @downingARK Si piensas que el comercio de IA se trata de GPUs, llegas tarde. Si piensas que se trata de chatbots, llegas temprano, pero aún así estás equivocado. La verdadera oportunidad de IA de cara a 2026 se encuentra entre los consumidores y el comercio. Sintoniza para saber más ⏱ PUNTOS DE TIEMPO ⏱ 00:00 – Introducción 01:12 – ¿Es la IA una burbuja? 04:24 – ¿Está el infraestructura de IA valorada? 06:07 – Tendencias de IA para consumidores en 2026 11:13 – Lo que el mercado se equivoca sobre el software de IA 18:18 – Impacto de la IA física y la robótica 22:44 – Okara 23:06 – Fuse 23:28 – Dónde se acumula el valor de la IA: Software vs Hardware 37:34 – Por qué ARK redujo la exposición a SpaceX 38:52 – Principales jugadas en robótica humanoide 39:56 – El mercado de IA más subestimado 42:26 – Estrategias institucionales que los minoristas pueden usar 46:09 – Conclusión

Sam Altman está diciendo que OpenAI necesita aumentar sus ingresos lo suficientemente rápido para cubrir los enormes costos de computación que están construyendo. En este momento, OpenAI no tiene suficientes GPUs para satisfacer la demanda, lo cual es en realidad un buen problema. Significa que la gente quiere lo que están construyendo. El verdadero riesgo no es la escasez, es construir en exceso la capacidad de computación antes de que haya suficientes clientes que paguen para usarla de manera rentable. OpenAI está gastando miles de millones por adelantado en centros de datos y GPUs, apostando a que pueden llenar esa capacidad con ingresos de suscripciones de ChatGPT, clientes empresariales que integran sus modelos y negocios que construyen sobre la API. Es como construir un costoso cine, los asientos vacíos son un desastre, los asientos llenos lo convierten en una máquina de hacer dinero. La clave es que los costos de entrenamiento seguirán aumentando en dólares absolutos pero disminuirán como porcentaje de los ingresos si la demanda escala correctamente. Tres fuerzas hacen eso posible: suscripciones de consumidores, acuerdos empresariales y ganancias de eficiencia que hacen que cada dólar de computación sea más productivo con el tiempo. El sector empresarial es la palanca más crítica porque las empresas pagarán mucho más por unidad de computación que los usuarios individuales. El riesgo que Sam Altman reconoce es construir demasiada capacidad de computación demasiado rápido y que la demanda se retrase. Si eso sucede, OpenAI se queda con miles de millones en infraestructura subutilizada y la tesis se rompe. Pero su confianza proviene de ver múltiples fuentes de demanda independientes tirando de la computación al mismo tiempo, junto con suficiente flexibilidad para ajustarse si el tiempo o la economía se retrasan ligeramente.

En lugar de hacer doomscrolling, pasa 40 minutos entendiendo el futuro de la IA.