Noche decisiva en informes financieros de IA: 650 mil millones de dólares invertidos en AGI

29 de abril de 2026, Microsoft, Google, Meta y Amazon entregaron sus informes del primer trimestre de este año en el mismo día. Al separar las directrices de gasto de capital que dieron esas cuatro empresas, las cifras se acercan a 650 mil millones de dólares. Esta escala ya equivale al PIB de un país como Suecia en un año.

En otras palabras, las cuatro empresas tecnológicas más ricas del mundo están preparándose con una economía equivalente a la de un país mediano para comprar esa entrada hacia la era de la AGI.

Ahora todos los ojos están firmemente puestos en ese billete hacia la AGI. En este momento, apodado como la «noche decisiva de los activos de IA globales», si apartamos un poco la vista de esas narrativas grandilocuentes y miramos en los rincones menos visibles, descubriremos una guerra oculta sobre cadenas físicas, ansiedad de capital y reestructuración industrial, que en realidad ya ha llegado a un punto crítico.

¿Cómo una empresa sin informes financieros puede hacer colapsar las acciones de EE. UU.?

Lo que realmente puede controlar el ánimo del mercado no son necesariamente las empresas que muestran mayores ganancias en sus balances, sino aquella que todos consideran como un «símbolo de fe».

El 29 de abril era originalmente el día más importante de la temporada de informes en Wall Street. Pero antes de que las empresas entregaran sus resultados, el mercado sufrió una caída repentina e inesperada. Datos de Goldman Sachs muestran que fue el segundo peor día en rendimiento de activos de IA desde que empezó el año.

El detonante no fue que alguna compañía reportara resultados decepcionantes, sino un artículo del día anterior en The Wall Street Journal, que informaba que OpenAI no había logrado alcanzar su objetivo de ingresos para 2025, y que la meta de 1,000 millones de usuarios activos semanales seguía siendo lejana. Lo que más dolió al mercado fue que el informe mencionaba que la CFO de OpenAI, Sarah Friar, había advertido internamente que si el crecimiento de ingresos seguía por debajo de lo esperado, la compañía podría tener dificultades para sostener su compromiso de adquirir capacidad de cálculo por valor de 600 mil millones de dólares.

Una empresa que no cotiza en bolsa, que no necesita publicar informes financieros, con solo un rumor, hizo que las acciones de Oracle cayeran un 4%, CoreWeave bajara un 5.8%, e incluso SoftBank, al otro lado del Pacífico, se desplomara un 12% en el mercado extrabursátil.

Cuando la promesa de capacidad de cálculo de 600 mil millones de dólares choca con un crecimiento de ingresos que no se ha materializado, el mercado se da cuenta de que lo más peligroso en la narrativa de IA no es que nadie crea en el futuro, sino que ese futuro es demasiado costoso.

En los últimos dos años, OpenAI se ha convertido en una especie de religión en Silicon Valley.

La compra de tarjetas gráficas, la construcción de centros de datos, la expansión de proveedores en la nube, las valoraciones de startups, muchas decisiones que parecen dispersas, en el fondo apuestan a una misma creencia: que la capacidad de los modelos seguirá mejorando, que la escala seguirá creciendo, y que la AGI convertirá todas esas inversiones costosas en la entrada a un futuro.

Lo más potente de esta lógica es que puede auto-reforzarse. Cuantos más creen en ella, mayor será la valoración; y cuanto mayor sea la valoración, más gente se verá tentada a creer.

Pero, alrededor del 29 de abril, el mercado empezó a cuestionar seriamente el flujo de caja de esa fe, incluso OpenAI debe enfrentarse a costos de adquisición de clientes, retención, velocidad de ingresos y facturas de cálculo.

Impresora de dinero y agua de enfriamiento

Lo más fascinante de la era de internet es que el crecimiento parece casi ilimitado.

Escribir un código, copiarlo a diez millones de usuarios, y el costo marginal se distribuye casi a cero. Durante las últimas dos décadas, Silicon Valley se atrevió a revolucionar industrias tradicionales con la idea de «quemar dinero para crecer», confiando en que si el efecto de red era lo suficientemente fuerte, la escala absorbería los costos.

Pero en la era de la IA, la máquina de imprimir dinero digital está siendo frenada por las tuberías de enfriamiento del mundo físico.

En la conferencia de resultados del 29 de abril, ante un crecimiento del 63% en los negocios en la nube (con ingresos trimestrales que superaron los 20 mil millones de dólares por primera vez), el CEO de Google, Pichai, expresó con resignación: «Si pudiéramos satisfacer la demanda, los ingresos en la nube podrían ser aún mayores.»

Detrás de esa frase, se esconde la paradoja más peculiar del negocio en la era de la IA: la demanda supera con creces la oferta, pero el crecimiento está siendo limitado implacablemente por las leyes físicas.

Google tiene una acumulación de pedidos en la nube por valor de 4.620 millones de dólares, casi duplicándose respecto al trimestre anterior. Los productos de soluciones de IA crecieron casi un 800% interanual, los usuarios de Gemini Enterprise aumentaron un 40% respecto al mes anterior, y el uso de tokens API subió de 10 mil millones por minuto a 16 mil millones.

Estas cifras, en cualquier otra empresa de internet, serían motivo de celebración. Pero en la declaración de Pichai, lo que se escucha es una nueva dificultad en la era de la IA: los clientes ya hacen fila, el dinero ya está en camino, pero los servidores aún no están listos, la electricidad no está conectada, y los chips avanzados aún no se fabrican en las fábricas de obleas.

No es que no haya demanda, sino que la demanda es tan grande que está haciendo que el crecimiento vuelva a estar atado a las leyes físicas.

Microsoft enfrenta una situación similar. Su crecimiento en Azure alcanza un 40%, y los ingresos anuales por IA superan los 37 mil millones de dólares, una cifra que en enero de 2025 era solo de 1.3 mil millones, casi triplicándose en 15 meses.

Sin embargo, el gasto de capital de Microsoft cayó respecto al trimestre anterior, a 31.9 mil millones de dólares, frente a los 37.5 mil millones del trimestre previo, una reducción de casi 6 mil millones. La compañía explicó esto como una «cuestión de cronograma en la construcción de infraestructura». La implicación es que el dinero puede ser aprobado hoy, pero los centros de datos no aparecen mañana; los pedidos de GPU, la electricidad, la tierra, los sistemas de enfriamiento y los ciclos de construcción no se pueden acelerar por el mercado de capitales.

Cuando todos piensan que estamos corriendo hacia un mundo virtual, lo que en última instancia decidirá quién gana y quién pierde, sigue siendo la ley más antigua: los activos físicos y las leyes físicas.

El poder de cálculo está empezando a convertirse en un recurso similar a la «tierra», limitado a corto plazo, de construcción lenta, con ubicación clave, y donde el primero en llegar asegura el suministro. En esta carrera por la tierra, las cuatro grandes empresas no arriesgan tanto porque hayan calculado exactamente el retorno, sino porque temen que, si no acumulan esas «tierras», quizás mañana no puedan acceder a la mesa de juego.

La forma de gastar dinero

Después del cierre del 29 de abril, con resultados que superaron expectativas y un aumento en el gasto de capital, Google subió un 7%, mientras Meta cayó un 7%.

En realidad, Meta presentó unos resultados bastante sólidos, con ingresos de 56.31 mil millones de dólares, un aumento del 33% respecto al año anterior, la tasa de crecimiento más rápida desde 2021; y un EPS de 10.44 dólares, muy por encima de lo que esperaba Wall Street.

Pero Zuckerberg cometió un error: Meta elevó su guía de gasto de capital para 2026 a entre 125 mil y 145 mil millones de dólares. Cuanto mejores sean los resultados, más tenso se vuelve el mercado. Porque lo que realmente preocupa a los inversores no es si Meta está ganando dinero ahora, sino si usará el efectivo generado por su negocio publicitario para apostar a una gran inversión en IA, sin un camino claro de recuperación.

La penalización del mercado no perdona, y la diferencia radica en la granularidad de la monetización.

El gasto en IA de Google, Amazon y Microsoft puede al menos encajar en un balance relativamente claro: Google tiene 4.620 millones en pedidos en la nube, Amazon en su AWS tiene ingresos anuales por IA, y Microsoft cuenta con usuarios de Copilot y altos RPO. Cada dólar que gastan, aunque no se recupere de inmediato, al menos el mercado sabe de dónde vendrá la recuperación: clientes empresariales, contratos en la nube, suscripciones de software, alquiler de capacidad de cálculo.

Por eso, los mercados de capital están dispuestos a seguir escuchando sus historias. La historia puede ser muy lejana, pero la ruta de recuperación no puede ser completamente invisible.

El problema de Meta es que no tiene un negocio de nube para vender externamente.

El dinero que invierte, miles de millones, tendrá que recuperarse a través de otros caminos más indirectos: aumentar la retención de usuarios con su asistente de IA, mejorar la conversión en publicidad, extender el tiempo de permanencia con contenido generado por IA, y convertir sus gafas inteligentes y hardware futuro en nuevas entradas.

Esa lógica no es inválida, solo que la cadena es demasiado larga. Para las empresas de nube, quemar dinero significa poner GPU en un pedido ya firmado; para Meta, quemar dinero significa poner GPU en un modelo de eficiencia publicitaria aún no completamente probado. La primera puede ser descontada, la segunda solo puede ser confiada inicialmente. Aunque tiene sentido, la cadena de monetización es demasiado larga, y Wall Street no tiene paciencia para esperar tanto.

Y en los mercados de capital, la paciencia es un lujo. Especialmente cuando el gasto de capital alcanza los cientos de miles de millones, los inversores están dispuestos a pagar por el futuro, pero no por siempre por algo vago.

Y lo que más angustia es la diferencia de tiempo.

El CEO de Amazon, Andy Jassy, admitió en la llamada que la mayor parte de la inversión en 2026 no dará frutos hasta 2027 o 2028.

Eso significa que las grandes empresas están empujando su flujo de caja actual para que la capacidad futura se materialice en dos años. Con un proceso que incluye construcción de centros de datos, suministro de chips, acceso a energía, demanda de clientes y iteraciones de modelos. Cualquier desviación en alguna de esas etapas puede hacer que el mercado vuelva a revaluar.

El lugar más peligroso en esta carrera armamentística de IA es aquí: el dinero se gasta hoy, la historia se cuenta hoy, pero las respuestas solo se revelarán en dos años.

Fronteras industriales cada vez más borrosas

La IA no ha desplazado a la búsqueda en los dos años recientes como muchos esperaban. Cuando ChatGPT apareció, el mercado creyó que la búsqueda sería reemplazada por respuestas directas, y empresas como Perplexity fueron vistas con gran expectativa. Pero en el informe del 29 de abril, Google mostró que las consultas de búsqueda alcanzaron un récord histórico, con ingresos publicitarios de 77.25 mil millones de dólares, un aumento del 15% respecto al año anterior.

Esto es más parecido a la «paradoja de Jevons» en la era de la IA. En 1865, el economista William Stanley Jevons descubrió que la mejora en la eficiencia de las máquinas de vapor no redujo el consumo de carbón, sino que lo aumentó significativamente, porque la mayor eficiencia hacía que más personas pudieran permitirse usar vapor, disparando la demanda total. De manera similar, la IA hace que la búsqueda sea más compleja y que los usuarios hagan más preguntas.

Eso también explica por qué Google, en comparación con Meta, puede convencer más fácilmente al mercado. Tiene ingresos de los viejos canales, y también nuevos en la nube; puede ganar dinero con publicidad y con la demanda empresarial de capacidad de cálculo. La IA no ha destruido sus muros, sino que, hasta ahora, los ha reforzado.

Una reconfiguración similar de fronteras también está ocurriendo en la industria de chips. El mismo día, Qualcomm, líder en chips para móviles, reportó ingresos de 10.6 mil millones de dólares. En la conferencia, su CEO Cristiano Amon anunció una decisión importante: Qualcomm entrará en el mercado de centros de datos, colaborando con un gran proveedor de nube en chips personalizados, que empezarán a enviarse a finales de este año.

El principal mercado de Qualcomm siempre ha sido el móvil. Pero cuando la carga de cálculo de IA empieza a redistribuirse entre la nube y los dispositivos, también debe redefinir su posición.

Si en el futuro toda la IA se centraliza en la nube, el valor de los chips para móviles se comprimirá; si la IA en el dispositivo se vuelve estándar, Qualcomm tendrá que demostrar que no solo sirve para teléfonos, sino también para inferencia, terminales y centros de datos de bajo consumo.

Su entrada en los centros de datos no es tanto un ataque, sino una defensa.

Cuando la IA pasa de ser un «lujo en la nube» a un «estándar en el dispositivo», las fronteras industriales comienzan a difuminarse. Las empresas de chips móviles intentan entrar en los centros de datos, los proveedores en la nube desarrollan sus propios chips, y las empresas de chips exploran modelos. La «fuga» de Qualcomm es solo la punta del iceberg en esta gran reestructuración.

Una misma fiebre de oro, dos lenguajes de valoración

En la misma fiebre de oro de la IA, en EE. UU. ya se entra en una fase de «desmentido de monetización» rigurosa. Incluso los líderes en control de procesos y equipos de inspección de semiconductores, si muestran siquiera un riesgo geopolítico o arancelario, son reevaluados por el mercado. Después del cierre del 29 de abril, KLA Corporation reportó ingresos de 3.415 millones de dólares, superando expectativas, con un EPS ajustado de 9.40 dólares, por encima de los 9.16 dólares previstos.

Pero su acción cayó un 8% en la sesión posterior.

No fue por malos resultados, sino por preocupaciones sobre aranceles y exposición a China.

Su lista de clientes incluye muchas fábricas de chips en China. En el contexto de un desacople tecnológico entre EE. UU. y China, esa «exposición china» es como una espada de Damocles suspendida. Aunque los resultados sean excelentes, no pueden contrarrestar el temor inherente a los riesgos geopolíticos.

En el mercado A, en cambio, se usa otro lenguaje.

Aquí, los resultados también importan, pero muchas veces, los resultados solo son combustible; lo que realmente enciende la chispa es la narrativa, si tienes en tus manos esa entrada llamada «sustitución nacional».

El 29 de abril, Cambrian reportó un impresionante primer trimestre: ingresos de 2.885 mil millones de yuanes, un aumento del 159.56% respecto al año anterior, rompiendo por primera vez la barrera de los 2 mil millones en un solo trimestre; y beneficios netos de 1.013 mil millones, un crecimiento del 185.04%. Al día siguiente, las acciones de Cambrian subieron, y su valor de mercado superó los 670 mil millones de yuanes, alcanzando un máximo histórico, con un aumento del 62% desde principios de año.

El mismo día, Muxi, una empresa de GPU que salió a bolsa en diciembre de 2025, reportó ingresos de 562 millones de yuanes, un aumento del 75%, y redujo significativamente sus pérdidas, de 233 millones de yuanes en el mismo período del año anterior a 98.84 millones. Esta es la primera vez que la compañía, que debutó en diciembre de 2025, presenta un informe trimestral.

En la cadena de infraestructura de IA, EE. UU. y China ofrecen respuestas completamente distintas.

KLA enfrenta un complejo balance de la cadena de suministro global, con resultados, pedidos, aranceles, exposición a China y controles de exportación, cada uno de los cuales puede afectar la valoración.

Cambrian y Muxi, en cambio, enfrentan un entorno narrativo diferente: cuanto más fuertes sean las restricciones externas, mayor será la valorización de la estrategia de capacidad de cálculo nacional. EE. UU. las penaliza por riesgo, mientras que en China se premia la escasez y la estrategia de autosuficiencia.

La salida de los inversores inteligentes

Pero justo cuando el mercado celebraba a Cambrian, un detalle resultó algo incómodo.

A finales de 2025, el inversor estrella Zhang Jianping aún poseía 6.8149 millones de acciones de Cambrian, con un valor de aproximadamente 9.2 mil millones de yuanes, siendo el segundo mayor accionista individual. Pero en el informe del primer trimestre, ya había salido discretamente de la lista de los diez mayores accionistas.

Si se estima con el rango de precios del trimestre, esa venta representó al menos decenas de millones de yuanes. No se sabe el precio exacto, pero lo que sí se puede afirmar es que, antes de que los resultados explotaran y las acciones alcanzaran máximos históricos, quienes primero aprovecharon la ola narrativa optaron por asegurar ganancias.

En el mercado siempre hay dos tipos de personas: quienes compran la narrativa y quienes la valoran.

Zhang Jianping claramente pertenece a este segundo grupo. Entró en Cambrian antes de que fuera un consenso general, y cuando la historia de «líder en capacidad de cálculo nacional» se consolidó, decidió salir.

En esta noche de informes por 6500 mil millones de dólares, las grandes empresas de Silicon Valley están ansiosas por la escasez de capacidad, los analistas de Wall Street sufren por el desfase temporal en la monetización, y en China, se revalúan los activos nacionales de cálculo.

En esta misma fiebre de oro de la IA, cada mercado usa su propio lenguaje. EE. UU. habla del ciclo de retorno, China del reemplazo nacional; los proveedores en la nube hablan de pedidos acumulados, Meta de eficiencia publicitaria; OpenAI, sin publicar resultados, sigue siendo un referente en toda la cadena de cálculo.

Todos están convencidos de que tienen en sus manos esa entrada hacia la era de la AGI. Pero nadie sabe cuándo terminará esta función, ni por dónde saldrá. La entrada a la era de la IA es costosa, pero aún más costoso es saber cuándo hay que salir.