Nikhil Kamath y Brian Armstrong advirtieron sobre una amenaza estructural para las valoraciones premium de las compañías de IA.
Kamath dijo que hacer short a todas las empresas privadas de IA hoy podría hacerle ganar dinero a los inversores en un plazo de cinco años.
Armstrong dijo que los modelos open-source se ejecutan con seis meses de retraso y hasta un 99% menos de costos de inferencia.

Nikhil Kamath, cofundador de Zerodha, y Brian Armstrong, CEO de Coinbase, advirtieron que las valoraciones altísimas de las principales empresas de IA como OpenAI y Anthropic enfrentan una enorme amenaza estructural.

La advertencia llega en medio de un creciente escepticismo entre los inversores, ya que ambos líderes compararon la actual fiebre por la IA con la caída de las puntocom y con las burbujas pasadas del mercado cripto.

A billionaire investor says if you bet against every AI company today, you’d be rich in five years, and the CEO of Coinbase [Brian Armstrong] quietly agrees it might be a bubble.[Nikhil] “If I were to take every private company in AI and short their stock today, in five years,… pic.twitter.com/pXglaN9u7a
— BILLIONAIRE UNIVERSITY® (@TheBillionaireU) July 17, 2026

¿Por qué Kamath apostaría en contra de todas las empresas de IA?

Hablando en el pódcast «People by WTF», ambos líderes hicieron comparaciones directas entre el actual auge de la IA, el colapso de las puntocom en los 2000 y las burbujas típicas del mercado cripto. Su preocupación principal es que los modelos propietarios caros podrían perder frente a alternativas más baratas.

Kamath explicó el riesgo en términos personales, como inversor. Dijo que apostar en contra (hacer short) de cada empresa privada de IA hoy podría hacerle ganar dinero en cinco años, comparando este momento con la burbuja de Internet.

«Como yo, el inversor trader del mercado de acciones, empiezo a pensar que si apostara en contra de cada empresa privada de IA hoy, en cinco años podría ganar dinero… Se siente un poco como… la ‘burbuja de Internet’», dijo Kamath.

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Six bubbles.Five crashes.One crash left.1972 → Nifty Fifty Bubble → Crashed1989 → Japanese Bubble → Crashed1999 → Dot-Com Bubble → Crashed2007 → Housing Bubble → Crashed2016 → Chinese Bubble → Crashed2026 → AI Bubble → Cra…Every cycle looked different.… https://t.co/Q9yBUxUt7k pic.twitter.com/V0cIYMx4aC
— Wimar.X (@DefiWimar) June 23, 2026

El cofundador de Zerodha también espera que la industria se fragmente. Un mercado dominado por unos pocos gigantes estadounidenses daría paso a economías regionales y autosuficientes, impulsadas por la ingeniería inversa y el desarrollo local rápido.

Según esa visión, cada país dejaría de importar modelos caros y construiría los suyos propios. India crearía su propia versión nacional, con los tokens y la energía localizados, suficientemente funcional para su uso diario aunque no sea la más avanzada.

«Si el mundo va en esa dirección, no veo razón para pagar los múltiplos que tienen hoy estas empresas privadas», argumentó el cofundador de Zerodha.

🇨🇳 China just torched the U.S. AI lead in a single afternoon.Moonshot AI, a little-known Beijing startup, dropped Kimi K3 on Thursday and it instantly kicked into the top tier of global models.It beat Anthropic's Fable 5 and OpenAI's GPT-5.6 Sol on coding tests, then edged… pic.twitter.com/KGf8zdLb3V
— Mario Nawfal (@MarioNawfal) July 17, 2026

¿En qué consiste la amenaza de ser 99% más barato que describe Brian Armstrong?

Armstrong, por su parte, estuvo de acuerdo con esa evaluación del mercado. Señaló la gran diferencia de costos entre los laboratorios más avanzados y los modelos de código abierto que los siguen de cerca.

Los principales laboratorios invierten miles de millones de dólares en buscar el próximo gran avance. Mientras tanto, las alternativas de código abierto, con un retraso de solo unos seis meses, llegan al mercado a una fracción minúscula de ese costo.

El CEO de Coinbase le puso un número a esa brecha. Los modelos de código abierto van unos seis meses detrás y cuestan hasta un 99% menos para la inferencia, así que una mayor parte de las tareas podría cambiarse hacia ellos.

The future is open source. We need to embrace it and get on with it. Imagine if America closed the door on open source.We would explicitly be forcing American companies to pay $26-56 per 1MM tokens for the same intelligence their adversaries/competitors around the world would… https://t.co/AkIWsb2X3C
— Chamath Palihapitiya (@chamath) July 18, 2026

Armstrong mostró dos futuros posibles. Los modelos más avanzados seguirán siendo valiosos para tareas altamente especializadas, como descubrir nuevas leyes de la física, pero los consumidores y negocios comunes se volverán muy sensibles al precio.

«Me pone un poco nervioso ver que estas valoraciones están creciendo así de rápido también. He visto cosas similares en cripto. Se corrigen, y después aparece el valor real, así que crecen de nuevo más adelante», señaló Armstrong.

Cuando los modelos estándar funcionen de forma barata en hardware común, las barreras empresariales que ahora protegen a las empresas de IA de alto valor podrían desaparecer por completo. Ese desgaste está en el centro de la advertencia.

Armstrong terminó con una nota de precaución. Las valoraciones que crecen demasiado rápido le generan preocupación, y recuerda patrones que vio en el cripto, donde los precios primero se corrigieron, luego se encontró el valor real y después el crecimiento volvió.

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