El 20 de julio de 2026 (hora de Pekín), Zhipu (02513.HK), conocida como la "primera acción de modelo fundacional de IA" en Hong Kong, sufrió otra fuerte caída intradía. El valor cerró en 890,50 HKD, con un descenso del 19,56 % en la jornada. En las últimas cinco sesiones bursátiles, la pérdida acumulada se amplió hasta el 46,23 %. Tras el desplome del 28,49 % registrado el viernes 17 de julio, Zhipu mantuvo su tendencia bajista, alcanzando un mínimo intradía de 920 HKD y perforando oficialmente el nivel crítico de los 1 000 HKD.
No se trata de un caso aislado. Desde su máximo histórico de 2 980 HKD alcanzado el 22 de junio, el precio de las acciones de Zhipu ha retrocedido más del 66 % en solo un mes, lo que supone una pérdida de más de 800 000 millones de HKD en capitalización bursátil. En el mismo periodo, MiniMax (00100.HK), otra de las principales empresas chinas de modelos fundacionales de IA, vio caer su cotización más de un 85 % desde su máximo, acercándose a su precio de salida a bolsa. El colapso simultáneo de estos dos gigantes nacionales de la IA señala un cambio fundamental en la valoración del sector: el mercado ha pasado de perseguir las capacidades técnicas a exigir la validación de los retornos comerciales.
Financiación, desbloqueo de acciones y exceso de oferta: un giro repentino en la dinámica del mercado
Uno de los detonantes de la última corrección de Zhipu fue el aumento repentino de la oferta.
El 8 de julio, Zhipu vivió su primer gran desbloqueo de acciones restringidas tras la salida a bolsa: 25 681 600 títulos (el 5,76 % del capital social total) pasaron a ser negociables, principalmente en manos de 11 inversores de referencia. Antes de este evento, la compañía solo contaba con 11,74 millones de acciones libres en circulación. El desbloqueo duplicó con creces el free float, generando una presión significativa de oferta a corto plazo que lastró el precio.
Poco después, el 13 de julio, Zhipu completó una colocación de 19,78 millones de nuevas acciones H. Esto incrementó aún más el número de títulos disponibles en el mercado, y el precio de colocación fue inferior al de cotización, intensificando la presión vendedora al situar a los inversores en pérdidas latentes. Los datos del mercado muestran que la mayoría de los participantes en la colocación están actualmente en negativo.
Lo que más preocupa al mercado es la presión a largo plazo. En enero de 2027 está previsto un desbloqueo mucho mayor, cuando cerca del 40 % de las acciones originales pasarán a ser negociables. Para las compañías de modelos de IA que aún no han establecido un modelo de beneficios estable, la continua necesidad de financiación y expansión suele interpretarse como una elevada dependencia del capital, lo que indica que todavía están lejos de alcanzar un flujo de caja positivo y autosuficiente.
El entrenamiento de modelos de IA es intrínsecamente intensivo en capital. La adquisición de GPU, la construcción de centros de datos, el alquiler de capacidad de cómputo y la remuneración de talento de primer nivel requieren grandes desembolsos continuos. Hasta que los ingresos alcancen una escala suficiente, cualquier forma de dilución accionarial es percibida por el mercado como una señal de presión sobre la valoración.
El impacto de Kimi K3: un nuevo panorama competitivo para los modelos fundacionales de IA en China
Mientras los desbloqueos y las colocaciones generan presión de "cantidad" por el lado de la oferta, el lanzamiento de Kimi K3 ha desencadenado una reevaluación de "precio" por el lado de la demanda.
En la madrugada del 17 de julio, Moonshot AI anunció el lanzamiento de su modelo fundacional de nueva generación, Kimi K3, con la asombrosa cifra de 2,8 billones de parámetros, lo que lo convierte en el modelo open source más grande del mundo por número de parámetros. Kimi K3 encabezó la clasificación de Frontend Code Arena con una puntuación de 1 679, superando a Fable 5 (1 631) y a GPT-5.6 Sol (1 618), y convirtiéndose en el primer modelo open source que supera a todos los modelos closed source extranjeros en un benchmark de programación de referencia.
Este acontecimiento tiene un alcance sectorial mucho mayor que el simple lanzamiento de un producto. La generación de código es una de las aplicaciones de IA con mayor potencial comercial. Al superar a los gigantes closed source en capacidades clave mediante el open source, Kimi K3 desafía directamente el modelo de negocio de precios elevados que los modelos cerrados extranjeros han mantenido gracias a sus barreras tecnológicas. Tras esta noticia, el Philadelphia Semiconductor Index cayó un 12,5 % en una semana, entrando en mercado bajista técnico, mientras que el sector de IA estadounidense perdió unos 470 000 millones de dólares en capitalización en solo 72 horas.
El impacto se trasladó rápidamente a los competidores chinos. El día del lanzamiento de K3, Zhipu se desplomó un 28,49 % y MiniMax un 15,62 %. En una nota del 18 de julio, Goldman Sachs señaló que esto refleja la preocupación del mercado por el panorama competitivo y la sostenibilidad de los líderes en modelos de IA en China, subrayando que "el liderazgo y la sostenibilidad entre las empresas de modelos siguen siendo altamente volátiles".
La matriz competitiva de los modelos fundacionales de IA en China se está redefiniendo. Zhipu es conocida por su serie GLM y su presencia en el mercado empresarial, pero el mercado se centra cada vez más en su ritmo de comercialización. Moonshot AI avanza rápidamente con el ecosistema Kimi y sus capacidades de contexto largo, haciendo del crecimiento de usuarios una métrica clave. DeepSeek busca diferenciarse gracias a su influencia open source y ventajas de costes, mientras que Wenxin de Baidu aprovecha su ecosistema empresarial para despliegues reales. A medida que se reduce la distancia tecnológica entre los principales actores, la vida útil de las ventajas técnicas se acorta y las capacidades de modelo dejan de ser el único criterio de valoración.
CICC destaca que Kimi K3 está construido sobre mecanismos híbridos de atención lineal y tecnología de atención residual, con soporte nativo para comprensión visual y ventanas de contexto de millones de tokens. Esto significa que los modelos chinos no solo están rompiendo barreras en escala de parámetros, sino que también aceleran la innovación a nivel arquitectónico. A medida que la "ventana de liderazgo tecnológico" se reduce de años a meses, el mercado cuestiona de forma natural las primas de valoración de cada compañía.
Las valoraciones de la IA entran en la "fase de validación de ingresos": un cambio sistémico en la lógica inversora global
La caída de Zhipu no es solo un fenómeno puntual en China, sino un reflejo de un cambio sistémico en la lógica de inversión global en IA.
Para 2026, la conocida Scaling Law del sector está tocando techo: limitarse a acumular capacidad de cómputo y datos para mejorar el rendimiento de los modelos ofrece rendimientos decrecientes. Gastar miles de millones en entrenar la próxima generación de modelos gigantes ya no garantiza avances proporcionales. Tanto los mercados públicos como privados están desplazando el anclaje de valoración de la IA desde la destreza técnica hacia la viabilidad comercial.
El cambio es claro: el mercado está pasando del "story trading" de la IA al "cash flow trading" de la IA. Los inversores, que antes pagaban múltiplos elevados por empresas de IA, ahora se centran más en la eficiencia del capex, la resiliencia de los márgenes y la calidad del crecimiento del beneficio. Como señaló un analista, la negociación de IA está pasando de "comprar la narrativa de futuro" a "demostrar el retorno de la inversión".
La inversión global en IA está claramente dividida en etapas. Primera etapa: inversión en infraestructura, es decir, GPUs, cloud computing y centros de datos, con beneficiarios principales como Nvidia y los gigantes de la nube (Amazon, Microsoft, Google). Segunda etapa: validación comercial, donde la clave es si el SaaS de IA, las aplicaciones empresariales y los agentes de IA pueden transformar esa infraestructura en ingresos y beneficios reales.
Esta lógica será puesta a prueba en la próxima temporada de resultados. Alphabet (Google) y Microsoft presentarán sus resultados del segundo trimestre de 2026 el 29 de julio, y Amazon lo hará el 31 de julio. El foco del mercado ha pasado de "cuánto se invierte en IA" a "si el enorme capex genera retornos tangibles". Algunos analistas destacan que, en 2026, los cinco mayores gigantes tecnológicos del mundo invertirán más de 690 000 millones de dólares en capex de IA, mientras que los ingresos directos por servicios de IA podrían rondar los 25 000 millones. Este contraste obliga a los inversores a replantearse toda la lógica de valoración de la cadena de valor de la IA.
En este contexto, las empresas de modelos sufren especialmente la presión de valoración. A diferencia de los proveedores de infraestructura, las compañías de modelos deben responder a la pregunta: "¿Puede la inversión tecnológica traducirse en ingresos?" La plataforma API de Zhipu reportó unos ingresos recurrentes anuales (ARR) de unos 1 700 millones de RMB en marzo de 2026, lo que supone un crecimiento de 60 veces en los últimos 12 meses. En julio, el ARR habría alcanzado los 1 000 millones de dólares. Sin embargo, para una empresa que llegó a superar el billón de HKD en valoración, el mercado exige resultados comerciales más rápidos y verificables.
No es la desaparición de la demanda de IA, sino una reestructuración de la lógica de valoración
El reciente desplome de Zhipu no indica un colapso de la demanda de IA ni implica un giro negativo en las perspectivas del sector de modelos fundacionales de IA en China.
Los fundamentos del sector de IA en China siguen evolucionando a gran velocidad. Goldman Sachs prevé que los ingresos por API y suscripciones de modelos de IA chinos pasarán de unos 35 000 millones de RMB en 2026 a 879 000 millones en 2030, multiplicándose por 25. Los modelos fundacionales de IA ya han superado el "punto de inflexión de producción", pasando de los laboratorios a entornos productivos reales. Estas tendencias a largo plazo no cambian pese a la volatilidad bursátil.
Lo que realmente está cambiando es la forma en que el mercado valora estas compañías. A medida que el sector de la IA pasa de "quemar efectivo para contar historias" a "hacer números para obtener retornos", los inversores prestan cada vez más atención a la rentabilidad, la mejora del flujo de caja y el retorno de la inversión. Como apuntó un observador del mercado, siempre que la realización de beneficios de una empresa se retrase respecto a las expectativas, o que la comercialización de la IA se ralentice, los activos con valoraciones elevadas pueden verse sometidos a presión correctiva: "Así es como funcionan los mercados de capitales, no es señal de debilidad estructural en la industria de la IA".
Para las empresas de modelos, las valoraciones futuras dependerán cada vez más de métricas comerciales verificables: crecimiento de ingresos por API de IA, número y calidad de clientes empresariales, reducción de costes de inferencia, mejora de márgenes brutos y escala real de los despliegues comerciales. La importancia del tamaño del modelo cede ante la pregunta de "cuánto pueden facturar realmente estos modelos".
La caída de Zhipu de 2 980 HKD a 890 HKD en solo un mes es el reflejo del giro del mercado desde el "story trading" de la IA al "cash flow trading". Para el sector en su conjunto, esto puede no ser el final de una burbuja, sino el inicio de un sistema de valoración más sano y sostenible.
FAQ
P: ¿Cuáles son las principales razones detrás del desplome de las acciones de Zhipu?
Una combinación de factores: el desbloqueo de acciones del 8 de julio y la colocación de nuevas H-shares el 13 de julio incrementaron notablemente la oferta en el mercado; el 17 de julio, Moonshot AI lanzó el modelo open source Kimi K3 con 2,8 billones de parámetros, lo que llevó a una reevaluación del panorama competitivo de los modelos fundacionales de IA en China; y, a nivel global, la lógica de inversión en IA está pasando de ser "impulsada por historias" a exigir "validación de ingresos".
P: ¿Cómo afectó exactamente Kimi K3 a Zhipu?
Kimi K3, con 2,8 billones de parámetros, se convirtió en el mayor modelo open source del mundo y superó a todos los modelos closed source extranjeros en benchmarks clave de programación. Esto rompió las expectativas sobre el liderazgo técnico sostenido de pioneros como Zhipu, señalando que la brecha tecnológica entre los modelos chinos se está cerrando rápidamente y que la capacidad técnica ya no es el único criterio de valoración.
P: ¿Cómo está cambiando la lógica de valoración en la industria de la IA?
El mercado está pasando de "escala del modelo → alta valoración" a "crecimiento de ingresos → alta valoración". Los inversores están trasladando el foco desde el número de parámetros y la capacidad técnica hacia métricas comerciales verificables como ingresos por API de IA, número de clientes empresariales, costes de inferencia, margen bruto y escala de las aplicaciones comerciales.
P: ¿El desplome de Zhipu implica un futuro sombrío para la industria de la IA en China?
En absoluto. Goldman Sachs prevé que los ingresos de los modelos de IA en China crecerán de 35 000 millones de RMB en 2026 a 879 000 millones en 2030. La caída refleja un ajuste de las burbujas de valoración y una corrección en la lógica de precios, no la desaparición de la demanda del sector.
P: ¿En qué fase se encuentra actualmente la inversión en IA?
La inversión global en IA está pasando de la primera etapa (inversión en infraestructura: GPUs, cloud computing, centros de datos) a la segunda etapa (validación comercial: SaaS de IA, aplicaciones empresariales, agentes de IA). Las empresas de modelos enfrentan mayor presión de valoración, mientras que aquellas del plano de aplicación que logren demostrar retornos comerciales serán reevaluadas por el mercado.
