Bitcoin está recuperando el nivel por encima de 77.000 dólares tras aguantar la línea de 75.000, cerrando su mejor mes en un año. Pero por debajo de la superficie, este repunte lo han impulsado los futuros, no el contado, y eso pone nerviosos a los analistas. Mientras tanto, el grifo de la financiación para IA está abierto a tope. El veterano de DeepMind David Silver acaba de levantar 1.100 millones de dólares para un laboratorio que quiere construir IA sin datos humanos. La startup de IA legal Legora alcanzó una valoración de 5.600 millones. Y GitHub se carga la tarifa plana de Copilot: la facturación por uso entra en vigor el 1 de junio. Riot Platforms presentó un trimestre desordenado pero giró con fuerza hacia centros de datos de IA, con AMD como inquilino ancla. Y Metaplanet acumula pérdidas latentes de unos 490 millones de dólares en Bitcoin mientras intenta comprar más. Vamos allá.
Bitcoin cerró abril por encima de 76.000 dólares, su mejor ganancia mensual en un año, y ahora cotiza un poco por encima de 77.000. En apariencia, es una victoria. El S&P 500 marcó máximos históricos, las tecnológicas publicaron buenos resultados y los ETF de Bitcoin al contado atrajeron 2.000 millones de dólares en abril —la mayor entrada mensual del año hasta ahora, con IBIT de BlackRock a la cabeza.
Pero aquí viene lo incómodo. CryptoQuant señaló que el rally de abril fue casi enteramente impulsado por futuros. La demanda al contado, de hecho, se redujo. Es la misma estructura de mercado que vimos en 2022: rebotes alimentados por apalancamiento que dan paso a nuevas caídas porque no hay compradores reales debajo. El interés abierto está plano, las tasas de financiación están en negativo y los traders mantienen un sesgo corto incluso mientras el precio sube a trompicones. Cada intento de acercarse a 77.000 se vende. La toma de beneficios está frenando los repuntes antes de poder probar los 80.000.
A finales de la semana, los flujos de los ETF al contado se dieron la vuelta: se registraron más de 490 millones de dólares en salidas justo cuando subieron los precios del petróleo y decepcionaron las métricas de crecimiento de la IA. La demanda institucional que impulsó abril muestra grietas en la misma zona alta.
El contrarrelato alcista vino de ARK Invest, que redobló su objetivo de capitalización de 16 billones de dólares para Bitcoin en 2030, impulsado por la demanda institucional. Eso implica un precio por encima de 700.000 dólares por moneda. Es una tesis de largo plazo razonable, pero no cambia lo que puede pasar en las próximas dos semanas. La concentración de coste base en 75.000 es la línea roja. Si se mantiene, la estructura aguanta. Si se pierde, el paralelo con 2022 se pondrá mucho más interesante… y no para bien.
Un dato más silencioso que conviene señalar: Bitso reporta que las stablecoins ya han superado a Bitcoin en compras cripto en América Latina. En economías golpeadas por la inflación, la gente quiere dólares, no volatilidad. Es un cambio estructural en el uso real de las criptos a nivel minorista, aunque el relato institucional sobre Bitcoin acapare los titulares.
Las cifras de financiación en IA esta semana son absurdas, y nos dicen algo sobre adónde cree el dinero inteligente que va la próxima década.
Empecemos por la mayor. David Silver —el investigador de DeepMind detrás de AlphaZero, el programa que aprendió ajedrez y Go desde cero— acaba de levantar 1.100 millones de dólares a una valoración de 5.100 millones para un nuevo laboratorio llamado Ineffable Intelligence. Lideraron Sequoia y Lightspeed, con Google y Nvidia participando. La tesis: construir un superaprendiz que descubra conocimiento mediante aprendizaje por refuerzo, sin datos humanos. Si crees que los modelos de lenguaje grandes están tocando techo porque ya se han comido Internet, esta es la apuesta por lo que viene después. Silver también donará sus ganancias personales a causas benéficas, un buen gesto, pero no es por eso por lo que Sequoia firmó el cheque.
La IA legal vive su propia fiebre del oro. Legora, la startup sueca, levantó una extensión de 50 millones a su Serie D y alcanzó una valoración de 5.600 millones. Superaron los 100 millones en ARR y atienden a más de 1.000 despachos. Su principal competidor, Harvey, afirma contar con unos 100.000 abogados en 1.300 organizaciones. Y luego está Manifest OS, que recaudó 60 millones a una valoración de 750 millones: un modelo distinto en el que reclutan abogados en una red y les dan herramientas de IA para facturar más. Tres grandes apuestas, tres teorías distintas de cómo la IA se come la profesión jurídica.
Parallel Web Systems —la apuesta de Parag Agrawal tras Twitter— recaudó 100 millones a una valoración de 2.000 millones, apenas cinco meses después de su última ronda a 740 millones. Venden APIs de búsqueda web diseñadas específicamente para agentes de IA. Entre sus clientes están Harvey, Notion y Clay. La señal aquí es que la capa de infraestructura para agentes se está consolidando rápido, y Sequoia sigue escribiendo cheques cada vez más grandes a precios más altos.
Y una más pequeña que merece mención: Standard Intelligence, seis personas, levantó 75 millones de Sequoia y Spark con Andrej Karpathy como ángel. Están construyendo modelos de uso del computador entrenados con 11 millones de horas de video, y afirman tener un codificador de video 100 veces más eficiente que el de OpenAI. Si eso se sostiene técnicamente, es una jugada de eficiencia genuinamente interesante en un campo donde todos los demás solo están echando más GPUs al problema.
GitHub anunció esta semana que Copilot pasará a facturación por uso el 1 de junio. Es un cambio más importante de lo que sugieren los titulares, y te dice exactamente cómo se está asentando la economía de la IA con agentes.
La estructura es esta. Los precios base de suscripción se mantienen —Pro cuesta 10 dólares, Pro Plus 39, Business 19 por usuario y Enterprise 39 por usuario—. Pero ahora cada plan viene con una asignación mensual de créditos de IA de GitHub, y esos créditos se consumen por el gasto de tokens a las tarifas de la API del modelo subyacente. Si se agotan, compras más… o te paras. Las autocompletaciones y las sugerencias para el siguiente cambio siguen siendo gratis y no tocan tu saldo de créditos. Pero todo lo que sea de tipo agente —tareas de varios pasos, agentes en la nube, revisión de código— estará medido.
¿Por qué ahora? Porque el viejo modelo por usuario se estaba rompiendo con las cargas de trabajo basadas en agentes. Cuando una sola sesión de Copilot puede ejecutar un agente autónomo durante una hora, planificando, ejecutando e iterando sobre decenas de archivos, el coste en tokens por usuario pasa de centavos a dólares. GitHub estaba asumiendo esa diferencia. Ya no.
La tarificación también aterriza justo cuando GPT-5.5 llega a Copilot para los planes de pago. Es un modelo de codificación con capacidades de agente diseñado ad hoc —82,7% en Terminal-Bench 2.0, 58,6% en SWE-Bench Pro—. Pero aplica un multiplicador de coste de 7,5 veces. Así que tu flamante agente también es el que te vacía los créditos más rápido.
Mientras tanto, Cognition —la empresa detrás de Devin, el ingeniero de software autónomo de IA— estaría negociando una nueva ronda de cientos de millones a una valoración de 25.000 millones de dólares. Arriba desde 10.200 millones en septiembre. Devin compite directamente con el modo agente de Copilot, y esa financiación es el mercado votando si los agentes autónomos de ingeniería son realidad o puro humo.
El patrón en todo esto: el precio SaaS por usuario se está rompiendo bajo la carga de agentes. Todo proveedor que venda herramientas de IA para desarrolladores va a enfrentarse al mismo ajuste hacia la medición por consumo que acaba de hacer GitHub. Los compradores deberían planificarlo. Tu partida de herramientas de IA está a punto de parecerse mucho más a una factura de AWS que a una suscripción de Slack.
Dos historias que en realidad son una: qué pasa con las empresas apalancadas a Bitcoin cuando el precio deja de subir.
Riot Platforms reportó el primer trimestre. Los ingresos superaron expectativas con 167 millones de dólares, pero la pérdida GAAP fue de 500 millones, impulsada por 327 millones en pérdidas contables no monetarias por valoración a mercado de Bitcoin. Minaron 1.473 BTC a un coste directo de 44.629 dólares por moneda, un 26% menos interanual. Mantienen 15.679 BTC valorados en unos 1.100 millones. Buenos números, titular feo.
La historia real en Riot es el giro hacia la IA. AMD ejerció su opción por 25 megavatios adicionales en la instalación de Rockdale, llevando la capacidad contratada total a 50 megavatios bajo un acuerdo a 10 años por 636 millones de dólares. El ingreso operativo neto medio anual proyectado para esa huella ronda los 51 millones. Los ingresos de centros de datos llegaron a 33 millones este trimestre —la mayor parte por tasas únicas de acondicionamiento para inquilinos—, pero los ingresos recurrentes por alquiler deberían alcanzar 37,8 millones a final de año y 55,6 millones cuando los 50 megavatios de AMD estén plenamente operativos en 2027. El CEO Jason Les lo llamó un punto de inflexión. No se equivoca. Riot se está convirtiendo en un arrendador de hiperescala que, de paso, mina Bitcoin. Espera que todo minero cotizado intente alguna versión de este giro.
Y luego está Metaplanet. La tesorería japonesa de Bitcoin posee 40.177 BTC a un coste medio estimado entre 94.000 y 104.000 dólares por moneda. Con Bitcoin cerca de 77.000, eso son unos 490 millones de dólares en pérdidas latentes. La acción cae un 22% en el año y cotiza con un descuento del 36% frente a sus tenencias de Bitcoin —unos 2.000 millones de capitalización frente a 3.100 millones en BTC—.
Y siguen comprando. Esta semana, Metaplanet levantó otros 50 millones mediante bonos cupón cero, totalmente asegurados por EVO Fund. Su objetivo: 100.000 BTC a finales de 2026 y 210.000 BTC —aproximadamente el 1% de todos los Bitcoin— a finales de 2027. Para mantener el ritmo, necesitan sumar unas 60.000 monedas más solo este año.
El riesgo es la reflexividad. El modelo de ingresos de Metaplanet depende de vender opciones contra su pila de Bitcoin y de emitir acciones para comprar más. Si el precio de la acción se mantiene por debajo del NAV, no pueden emitir capital de forma eficiente, lo que estrangula toda la rueda. Ahora, según se informa, están comprando anuncios en la Sphere de Las Vegas para animar el sentimiento. Cuando tu estrategia de tesorería depende del gasto publicitario, algo ha cambiado. MicroStrategy aprendió a convertir el problema del descuento frente al NAV en una ventaja tras años de ejecución. Metaplanet está descubriendo que el manual no se traslada solo a otro mercado en otro ciclo.
Una pregunta para masticar. Si GitHub no pudo hacer que funcionara el precio por usuario con Copilot, y el “por usuario” es el modelo de negocio más exitoso en la historia del software, ¿qué dice eso del resto de productos de IA que aún fingen que valen las viejas reglas?