Por momentos puede resultar ocioso mostrar cifras siderales en gastos de inversión y deuda tomada por las empresas que integran el ecosistema de la AI, pero es inevitable hacerlo para poder dimensionar el impacto negativo en las cotizaciones de los principales hiperescaladores. En definitiva, es lo que más le debe interesar a todo inversor particular por más pequeño que sea.
Dicho esto, empecemos. En una nota reciente, el Financial Times aborda de lleno la cuestión del capex agregado de Microsoft, Alphabet, Amazon y Meta. En febrero de 2025 se anunciaba que el mismo ascendía a algo más de 320 mil millones de dólares para ese año. Acabaron gastando 413 mil millones. Ahora la previsión para este 2026 es de 760 mil millones de dólares (esto representa cinco veces más que todo lo ejecutado, por ejemplo, en 2023).
Por su parte, Goldman Sachs calcula 1,2 billones para 2027, y 1,4 billones para 2028 para las cinco mayores empresas (sumando a Oracle). Alphabet, por caso, invirtió 51 mil millones sólo en el tercer trimestre de 2026, más del doble si se compara con un año atrás.
Partiendo desde otra óptica, ZeroHedge apunta decididamente a los compromisos fuera de balance de los hiperescaladores: Nvidia, Broadcom y SpaceX y los detalla en billones de dólares sin descontar. De este modo, se suceden compras de chips y capacidad ya firmadas, alquileres de centros de datos que aún no han empezado, y garantías a terceros. Es que no aparecen como deuda en el balance. Precisamente, durante el mes de agosto pasado hicimos referencia con mayor detalle en esta misma sección a este controvertido embrollo de carácter contable.
El problema es que por más que no aparezcan en los balances estas deudas hay que pagarlas igual. Por cada dólar de deuda declarada hay más de cuatro dólares de compromiso fuera de balance (!).
El banco JP Morgan es otra de las fuentes que estima que el capex de Microsoft, Alphabet, Amazon y Meta en 2026 llegará a casi 760 mil millones de dólares. Esto es, son aproximadamente 77 mil millones lo que pagan entre particulares y empresas: unas diez veces menos de lo que se invierte en un solo año.
Ahora bien, desde la propia OpenAI se difunde que sus ingresos previstos serán de 36 mil millones para 2026 y de 350 mil millones para 2030. De ser así, necesita entonces multiplicar por diez (un 10x) dicha métrica estipulada. Afilando la punta al lápiz, su salida de caja sería de 278 mil millones en estos cinco años.
Sin embargo, el Financial Times calcula que los 122 mil millones que ingresó en marzo de este año (cortito y al pie) se acaban en 2028. En abril, el Wall Street Journal publicó que no llegó a sus objetivos internos en tanto usuarios e ingresos. En octubre, el ritmo anual de ingresos rondaba los 50 mil millones (es decir, unos 20 mil millones menos de lo que se había publicado).
En cuanto a los compromisos fuera de balance por empresas (compras, arrendamientos firmados pero aún no iniciados y garantías) las cifras son más que elocuentes: Alphabet 1.059 mil millones, Meta 866 mil millones, Microsoft 594 mil millones, Amazon 453 mil millones, Oracle 322 mil millones, y Broadcom 202 mil millones. Meta fue la que más sumó en el tercer trimestre: + 195 mil millones. Tras disparar sus compromisos, Meta salió a pedir hasta 95 mil millones a través de emisión de nuevas acciones (35 mil ya colocados) y sus CDS (Credit Default Swap, o seguros de impago) marcaron todo un récord. Alphabet ya había pedido 84,8 mil millones en acciones en junio pasado.
Frente a este panorama complejo, en un artículo publicado en Bloomberg, Cameron Crise se pregunta: “Si Alphabet, Amazon o Meta cayeron otro 50% desde aquí, ¿mantendrían sus planes de gasto en AI? ¿De dónde saldría el dinero?”. Para Crise el boom actual de la AI se sustenta básicamente en que las empresas puedan seguir pagando capex, y eso exige que la Bolsa siga acompañando (ergo, creciendo).
Resulta oportuno repasar quiénes son los actores de este ecosistema que configura actualmente la AI. En primer lugar, aparecen los hiperescaladores (Microsoft, Amazon, Google, Meta). Estas grandes tecnológicas necesitan potencia de cálculo para la AI. De este modo, alquilan capacidad de cálculo para entrenar y ejecutar sus modelos de AI y servicios. En el medio, están los denominados “neoclouds”.
Éstos compran GPU a gran escala, las alojan en centros de datos y las alquilan por horas. Venden capacidad bajo demanda a empresas de todos los tamaños: desde startups hasta grandes corporaciones. Por último, vemos a los fabricantes de los fierros. Producen los chips (Nvidia, AMD), la memoria (Samsung, SK Hynix) y los equipos para fabricarlos (ASML, ASM International, BE Semiconductor), y otros componentes claves. Más allá del complejo semiconductor: eléctricas e industriales que construyen y alimentan los centros de datos. Toda la cadena se beneficia si hay demanda real y sostenida.
El hecho concreto es que las “neoclouds” compran con deuda y leasing: se endeudan hoy a cambio de ingresos que esperan comprar mañana. De esta manera, tiene tres problemas encima: a) los chips tienen una vida útil más bien corta. Nadie sabe cuántos años sigue siendo rentable una GPU antes de que salga otra mucho mejor; b) dependen de muy pocos clientes. Si dos o tres grandes deciden no renovar, el agujero es inmediato; y c) el riesgo no está donde parece. La gran tecnología que alquila puede dejar de alquilar sin más. El que se queda con la deuda y las naves llenas de fierros es el intermediario.
La pregunta que se impone -por tanto- es la siguiente: ¿cómo se retroalimentan cotizaciones, financiación e inversión en este ecosistema? Para el autor, la secuencia circular sería así: a partir de cotizaciones en máximos, los hiperescaladores emiten deuda y nuevas acciones con facilidad (Meta hasta 95 mil millones; Alphabet casi 85 mil millones). Esto lleva a un capex récord en centros de datos (760 mil millones en 2026), ventas récord en Nvidia, Broadcom, Oracle, CoreWave (y el resto de las neoclouds) y de la nube de las propias hiperescaladoras. Esto lleva a beneficios y euforia que retroalimentan la Bolsa.
Como dice Michael Howell: “El auge de la inversión en AI está alcanzando una escala sin precedentes, pero la historia demuestra repetidamente que la liquidez y la financiación, más que la tecnología, suelen convertirse en las principales limitaciones de los ciclos de inversión”. Howell prevé que solo este año el capex de las grandes empresas de tecnología en la nube en EE. UU. alcance casi el billón de dólares y podría llegar a los 1,75 billones de dólares en el año 2027. “Si bien las implicaciones económicas y tecnológicas son transformadoras, las implicaciones para la inversión no son tan alentadoras. La historia sugiere que los períodos de gasto de capital extraordinario suelen culminar en un exceso de capacidad, una reducción de los márgenes y dificultades financieras”, concluye.
Pero, y aún más importante, el ciclo de inversión en AI se desarrolla paralelamente a un ciclo de refinanciación de deuda global sin precedentes. La interacción entre las crecientes necesidades de refinanciación y las demandas cíclicas de liquidez podría convertirse en el principal obstáculo para el boom actual.
El precedente de la burbuja de las telecomunicaciones de 2000-2002. De toda la red de fibra óptica instalada en EE.UU. en ese período sólo entre el 2 y 5% estuvo encendida; el resto se conoció como “fibra oscura” (apagada). Las operadoras se endeudaron para tender fibra óptica a lo pavote pensando en una demanda que no llegó a tiempo; los precios del ancho de banda cayeron. Quebraron empresas como 360Networks, Global Crossing, McLeodUSA, PSINet, Teligent, Williams Communications, Winstar, entre otras.
El peso de las “telecos” en los impagos de bonos corporativos de EE.UU. pasó del 13,3% en 2000 al 25,8% en 2002. Se invirtieron por entonces 35 mil millones en dos años y se tendieron 100 millones de millas de fibra óptica. Esa misma fibra óptica sostiene hoy en día a Internet. Es decir, la revolución llegó, pero muchos de los que la financiaron perdieron su guita.
Veamos ahora la rentabilidad de las 7 Magníficas este año (datos al 30 de octubre): Apple: 26,9%; Nvidia: 16,1%; Microsoft: 10,8%; Amazon: 7,9%; Google: 1,4%; Meta: -4,2%; y Tesla: -12,9%.
Sólo las dos primeras están superando al S&P 500. ¿Qué tienen en común? Son las dos que más Free Cash Flow tienen. El resto, debido a su gran inversión en AI, tiene menos liquidez disponible, y eso el mercado -impiadoso- lo está castigando.
Disclaimer: El contenido de este apunte no debe interpretarse bajo aspecto alguno como consejo de inversión o recomendación de compra o venta de un activo o título en particular. Dicho contenido representa únicamente la opinión personal de quien lo suscribe. En todos los casos, todo inversor particular debe asesorarse con un profesional (ALyC) inscripto y habilitado a tal efecto ante la Comisión Nacional de Valores (CNV) de la República Argentina.
Tu opinión enriquece este artículo: