Texto | Sleepy.md

29 de abril de 2026, Microsoft, Google, Meta y Amazon entregaron sus informes de resultados del primer trimestre de este año en el mismo día. Si separamos las directrices de gasto de capital que dieron estas cuatro empresas, la cifra se acerca a los 650 mil millones de dólares. Este tamaño, ya equivale aproximadamente al PIB de un país como Suecia en un año.

En otras palabras, las cuatro empresas tecnológicas más ricas del mundo están dispuestas a usar una economía de tamaño medio en un solo año 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 de la batalla final por los activos de IA» globales, si apartamos la vista de esas narrativas grandilocuentes y miramos en los rincones menos visibles y más secretos, descubriremos que ya se ha librado una guerra oculta sobre cadenas físicas, ansiedad de capital y reestructuración industrial, que ha llegado a un punto crítico.

¿Cómo puede una empresa sin reportes financieros arrasar con las acciones de EE. UU.?

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

El 29 de abril, originalmente, era el día más importante de la temporada de informes financieros en EE. UU. 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 este año.

El detonante no fue que alguna empresa listada tuviera un rendimiento decepcionante, sino un artículo del día anterior en The Wall Street Journal, que reportó que OpenAI no logró alcanzar su objetivo de ingresos para 2025, y que la meta de más de 1,000 millones de usuarios activos semanales aún está muy lejos. Lo que más dolió al mercado fue que, según el informe, la CFO de OpenAI, Sarah Friar, advirtió internamente que si el crecimiento de ingresos seguía por debajo de lo esperado, la compañía podría tener dificultades para sostener su compromiso de compra de capacidad de computación por valor de hasta 600 mil millones de dólares.

Una empresa sin cotización en bolsa, sin necesidad de publicar informes financieros, con solo un rumor, hizo que las acciones de Oracle cayeran un 4%, CoreWeave bajara un 5.8%, e incluso SoftBank, en el extranjero, se desplomara un 12% en el mercado extrabursátil.

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

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, la valoración de startups, muchas decisiones aparentemente dispersas, están todas respaldadas por 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 fuerte de esta lógica es que puede auto-reforzarse. Cuanta más gente crea, mayor será la valoración; y cuanto mayor sea la valoración, más gente se convencerá de 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 de usuarios, crecimiento de ingresos y facturas de capacidad de computación.

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 y distribuirlo a diez millones de usuarios, con un costo marginal casi nulo. Durante los últimos veinte años, 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 en el mundo 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 declaración, se esconde uno de los dilemas comerciales más peculiares de 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 de hasta 462 mil millones de dólares, casi el doble 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 trimestre anterior, y el uso de tokens API se disparó de 10 mil millones a 16 mil millones por minuto.

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 en el mundo físico.

Microsoft enfrenta una situación similar. Su crecimiento en Azure alcanza el 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 en comparación con el trimestre anterior, a 31.9 mil millones de dólares, frente a los 37.5 mil millones del trimestre pasado, una reducción de casi 6 mil millones. La compañía explicó esto en su informe financiero 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 aparecerán mañana; los pedidos de GPU, la electricidad, la tierra, los sistemas de enfriamiento y los ciclos de construcción no pueden ser acelerados por el mercado de capitales.

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

La capacidad de computación está empezando a convertirse en un nuevo tipo de «recurso territorial», con una disponibilidad limitada a corto plazo, construcción lenta, y la ubicación siendo crucial. Quien llegue primero, asegura el suministro. En esta carrera por apoderarse de la tierra, las cuatro grandes empresas no arriesgan sus gastos de capital en ese nivel porque ya hayan calculado el retorno, sino porque temen que, si no acumulan esas «tierras», quizás no puedan participar en la partida mañana.

La forma de gastar dinero

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

Con toda honestidad, Meta presentó unos resultados bastante destacados, 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 las expectativas de Wall Street.

Pero Zuckerberg cometió un error prohibido: elevó la guía de gasto de capital para 2026 a entre 125 mil y 145 mil millones de dólares. Cuanto mejor 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 apuesta 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 todavía puede encajar en un balance relativamente claro.

Google tiene una acumulación de pedidos en la nube de 462 mil millones de dólares, Amazon tiene ingresos anuales en IA de AWS, y Microsoft cuenta con usuarios de Copilot y altos RPO. Cada dólar que gastan, aunque no se recupere de inmediato, al menos la bolsa sabe de dónde vendrá el retorno: clientes empresariales, contratos en la nube, suscripciones de software, alquiler de capacidad de computación.

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

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

Lo que invierte en ello, los miles de millones, finalmente tendrá que realizarse a través de un camino más indirecto: aumentar la retención de usuarios con su asistente de IA, mejorar la conversión de anuncios con algoritmos de recomendación, extender la permanencia de los usuarios con contenido generado por IA, y convertir sus gafas inteligentes y hardware futuro en nuevas entradas.

Esta lógica no es inválida, solo que la cadena es demasiado larga. La inversión en la nube consiste en poner GPU en un pedido ya firmado; en cambio, en Meta, gastar 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 los mercados no tienen suficiente paciencia.

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 una incertidumbre.

Lo que genera más ansiedad es la diferencia de tiempo.

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

Eso significa que las grandes empresas están empujando su flujo de caja actual hacia la capacidad que se realizará en dos años. Entre medio, hay construcción de centros de datos, suministro de chips, acceso a electricidad, demanda de clientes y iteraciones de modelos. Cualquier desviación en estos aspectos puede ser reevaluada por los mercados.

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.

Los límites difusos de la industria

La IA no ha desplazado a la búsqueda tan rápidamente como muchos esperaban hace dos años.

Cuando ChatGPT apareció por primera vez, el mercado creyó que la búsqueda por anuncios 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 15% más que el 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 máquinas de vapor, disparando la demanda general. De manera similar, la IA hace que la búsqueda sea más compleja y que los usuarios hagan más preguntas.

Este es también un punto donde Google puede convencer más fácilmente al mercado en comparación con Meta. Tiene ingresos de viejos canales de entrada, además de nuevas cuentas en la nube; puede ganar dinero tanto con publicidad como con la demanda empresarial de capacidad de computación. La IA no ha derribado sus muros, sino que, hasta ahora, los ha fortalecido.

Una reconfiguración similar de límites 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 comenzarán a enviarse a finales de este año.

El principal campo de batalla de Qualcomm siempre ha sido los dispositivos móviles. Pero cuando la carga de trabajo 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 una ofensiva, sino una defensa.

Cuando la IA pasa de ser un «lujo en la nube» a un «estándar en el dispositivo», todos los límites industriales empiezan a difuminarse. Las empresas de chips para 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.

La misma fiebre del oro, dos lenguajes de valoración

La misma fiebre del oro en IA en EE. UU. ya entra en una fase de «desmentido de monetización» rigurosa. Incluso los líderes en control y detección de procesos semiconductores, si muestran un riesgo geopolítico o arancelario, serán reevaluados por el mercado. Después del 29 de abril, KLA Corporation reportó ingresos de 3.415 mil millones de dólares, superando expectativas, con un EPS no-GAAP de 9.40 dólares, por encima de los 9.16 dólares previstos.

Pero su acción cayó un 8% después del cierre.

La causa no fue un mal rendimiento, sino preocupaciones sobre aranceles y exposición a China. La lista de clientes de KLA incluye muchas fábricas de chips en China. En el contexto de la desconexión tecnológica entre EE. UU. y China, esa «exposición china» es como una espada de Damocles suspendida sobre su cabeza. Aunque sus resultados sean excelentes, no pueden contrarrestar el miedo natural del mercado a los riesgos geopolíticos.

En el mercado de A-shares, se usa otro lenguaje.

Aquí, por supuesto, también se observan los resultados, pero muchas veces, los resultados solo son combustible; lo que realmente enciende la chispa es la narrativa, si tienes en tus manos ese billete llamado «sustitución nacional».

El 29 de abril por la noche, Cambrian reportó un resultado trimestral impresionante: ingresos de 2.885 mil millones de yuanes, un aumento del 159.56% respecto al año anterior, rompiendo por primera vez en la historia la barrera de los 2 mil millones en un solo trimestre; y un beneficio neto de 1.013 mil millones de yuanes, un aumento del 185.04%. Al día siguiente, las acciones de Cambrian subieron mucho, alcanzando una capitalización de mercado de más de 670 mil millones de yuanes, un máximo histórico, con un aumento del 62% desde principios de año.

El mismo día, Muxi, que reportó ingresos de 562 millones de yuanes, aumentó un 75% respecto al año anterior, y redujo significativamente sus pérdidas, de 233 millones a 98.84 millones de yuanes. Es la primera vez que esta empresa de GPU, que salió a bolsa en diciembre de 2025, presenta resultados en un trimestre completo.

En la misma cadena de infraestructura de IA, EE. UU. y China ofrecen respuestas completamente diferentes en valoración.

KLA enfrenta un complejo balance de la cadena de suministro global, con factores como rendimiento, pedidos, aranceles, exposición a China y control de exportaciones, cada uno influyendo en la valoración.

Cambrian y Muxi, en cambio, enfrentan un entorno narrativo diferente: cuanto más fuertes sean las restricciones externas, mayor será el valor estratégico de la computación nacional. EE. UU. penaliza el riesgo, mientras que China valora la escasez.

La salida de dinero inteligente

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

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. Para el primer trimestre, ya había salido discretamente de la lista de los diez principales accionistas.

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

Siempre hay dos tipos de personas en el mercado: quienes compran la narrativa y quienes la valoran.

Zhang Jianping claramente pertenece a este segundo grupo. Entró en Cambrian antes de que se convirtiera en un consenso general, y cuando fue incluido en la gran historia del «líder en computación nacional», se retiró.

En esta noche de resultados de 6500 millones de dólares, los gigantes de Silicon Valley están ansiosos por la escasez de capacidad, los analistas de Wall Street sufren por el desfase en la monetización, y en China, el mercado está revalorando la computación nacional.

En esta misma fiebre del oro en IA, cada mercado usa su propio lenguaje. EE. UU. habla de ciclos de retorno, China de sustitución nacional; los proveedores en la nube hablan de acumulación de pedidos, Meta de eficiencia publicitaria; OpenAI, sin publicar resultados, sigue moviendo toda la cadena de capacidad de computación.

Todos están convencidos de que tienen en sus manos ese billete 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 puede ser costosa, pero aún más costoso es saber cuándo hay que salir.