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 de resultados del primer trimestre de este año en el mismo día. Al separar las directrices de gasto de capital que dieron estas cuatro empresas, las cifras se acercan a 650 mil millones de dólares. Esta escala ya equivale al PIB anual completo de Suecia.

En otras palabras, las cuatro empresas tecnológicas más ricas del mundo están preparándose con una economía de tamaño medio de un país desarrollado 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 ligeramente la vista de esas narrativas grandilocuentes y miramos en los rincones menos visibles, descubriremos que ya se está librando una guerra oculta sobre cadenas físicas, ansiedad de capital y reestructuración industrial, que 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 beneficios en sus balances, sino aquella que todos consideran como un «símbolo de fe».

El 29 de abril, originalmente, era uno de los días más importantes de la temporada de informes en las acciones estadounidenses. 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 principios de año.

El detonante no fue que alguna compañía listada tuviera resultados decepcionantes, sino un artículo del día anterior en The Wall Street Journal, que reportaba 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 un 5.8%, e incluso SoftBank, al otro lado del Pacífico, se desplomara un 12% en el mercado extrabursátil.

Cuando la promesa de 600 mil millones de dólares en capacidad de cálculo chocó con un crecimiento de ingresos que no se materializaba, el mercado se dio cuenta de que lo más peligroso en la narrativa de IA no era que nadie creyera en el futuro, sino que ese futuro era demasiado costoso.

En los últimos dos años, OpenAI ha sido como una 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 aparentemente dispersas, estaban todas respaldadas por una misma creencia: que la capacidad de los modelos seguiría avanzando, que la escala seguiría creciendo, y que la AGI eventualmente convertiría todas esas inversiones costosas en un boleto para el futuro.

La fortaleza de esta lógica radica en su capacidad de auto-reforzarse. Cuanta más gente crea en ella, mayor será la valoración; y cuanto mayor sea la valoración, más gente se verá tentada a seguir creyendo.

Pero, alrededor del 29 de abril, el mercado empezó a cuestionar seriamente el flujo de caja de esa creencia, incluso OpenAI tuvo que enfrentarse a costos de adquisición de clientes, retención de usuarios, 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 parecía 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 la red era lo suficientemente fuerte, la escala absorbería los costos.

Pero en la era de la IA, la impresora de dinero del 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 cierta resignación: «Si pudiéramos satisfacer toda 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 mil millones de dólares, casi duplicándose respecto al trimestre anterior. Los productos de soluciones de IA crecieron casi un 800% interanual, los usuarios pagos de Gemini Enterprise aumentaron un 40% respecto al trimestre anterior, y el uso de tokens API pasó 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 están en fila, el dinero ya está en camino, pero los servidores aún no están construidos, la electricidad aún 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 alcanzó un 40%, y los ingresos anuales por IA superaron los 3700 millones de dólares, frente a solo 130 millones en enero de 2025, en solo 15 meses casi triplicándose.

Sin embargo, el gasto de capital de Microsoft cayó respecto al trimestre anterior a 31.900 millones de dólares, desde 37.500 millones, una reducción de casi 6.000 millones. La explicación en el informe financiero fue que se trataba de una «sincronización 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 solo con capital.

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 cálculo está empezando a convertirse en un nuevo tipo de «recurso territorial»: limitada a corto plazo, de construcción lenta, con ubicación clave, y en la que el primero en llegar asegura el suministro. En esta carrera por la tierra, los cuatro gigantes no arriesgan tanto porque hayan calculado exactamente el retorno, sino porque temen que, si no acumulan esas «tierras», mañana no podrán acceder a la mesa de juego.

La forma de quemar 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 que Meta cayó un 7%.

Honestamente, Meta presentó unos resultados bastante destacados: ingresos de 56.31 mil millones de dólares, un aumento del 33% interanual, la tasa de crecimiento más rápida desde 2021; 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 fue implacable, y la diferencia radica en la granularidad de la monetización.

El gasto en IA de Google, Amazon y Microsoft puede al menos integrarse en un balance relativamente claro: Google tiene 4.620 mil millones en pedidos en la nube, Amazon tiene ingresos anuales en IA en AWS, y Microsoft cuenta con usuarios pagos de Copilot y altos RPO. Cada dólar gastado puede no devolver beneficios inmediatamente, pero Wall Street sabe más o menos de dónde vendrán los retornos: 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 el camino de retorno 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, debe terminar en otro camino más tortuoso: mejorar la retención de usuarios con su asistente de IA, aumentar la conversión en publicidad con sus algoritmos de recomendación, extender la duración de la interacción con contenido generado por IA, y convertir sus gafas inteligentes y futuros hardware en nuevos puntos de entrada.

Esa lógica no es inválida, solo que la cadena es demasiado larga. Para los proveedores 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 en teoría funciona, la cadena de monetización es demasiado larga, y Wall Street no tiene 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 lo difuso.

Lo que genera más ansiedad aún 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 los gigantes están empujando el flujo de caja actual hacia la capacidad que se materializará en dos años. Entre medio, están la construcción de centros de datos, el suministro de chips, la conexión eléctrica, la demanda de clientes y la iteración de modelos. Cualquier desviación en estos aspectos puede hacer que el mercado vuelva a reevaluar.

El riesgo más grande en la carrera armamentística de IA está aquí: el dinero se gasta hoy, la historia se cuenta hoy, pero las respuestas se conocerán en dos años.

Fronteras industriales cada vez más borrosas

La IA no ha desplazado rápidamente a la búsqueda en los dos años anteriores como muchos esperaban.

Cuando ChatGPT apareció, el mercado creyó que la publicidad en búsquedas sería absorbida 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% interanual.

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 planteen más preguntas.

Eso también explica por qué Google puede convencer más fácilmente al mercado que Meta. Tiene ingresos de las viejas entradas, y también un nuevo balance en la nube; puede ganar dinero tanto con publicidad como con la demanda empresarial de capacidad de cálculo. La IA no ha destruido sus muros, sino que, al contrario, ha reforzado su posición.

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 comenzarán a enviarse a finales de este año.

El principal campo 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 grandes modelos 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 pase de ser un «lujo en la nube» a un «estándar en el dispositivo», todas las fronteras industriales comenzarán a difuminarse. Las empresas de chips móviles intentan entrar en los centros de datos, los proveedores en la nube empiezan a desarrollar sus propios chips, y las empresas de chips exploran modelos. La «fuga» de Qualcomm es solo la punta del iceberg de esta gran reestructuración.

La 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 estricta de «desmentido de monetización». 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 29 de abril, KLA Corporation reportó ingresos de 3.415 millones de dólares, muy por encima de las expectativas, con un EPS ajustado de 9.40 dólares, superior a los 9.16 dólares previstos.

Pero, tras el cierre, su acción cayó un 8%.

La razón no fue que los resultados fueran malos, sino que el mercado temía los aranceles y la exposición a China.

La lista de clientes de KLA incluye muchas fábricas de obleas en China. En el contexto de un desacople tecnológico entre EE. UU. y China, esa «exposición china» es como una espada de Damocles suspendida sobre su cabeza. Por muy buenos que sean los resultados, no pueden contrarrestar el miedo inherente a los riesgos geopolíticos.

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

Aquí, por supuesto, también se mira el rendimiento, 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, Cambrian reportó unos resultados impresionantes: ingresos de 2.885 mil millones de yuanes, un aumento del 159.56% interanual, 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, alcanzando una capitalización de mercado de más de 670 mil millones de yuanes, un récord histórico, con un aumento superior al 62% desde principios de año.

Ese 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 una reducción significativa en pérdidas, de 233 millones de yuanes en el mismo período del año anterior a 98.84 millones. Es la primera vez que esta compañía, que solo lleva unos meses en el mercado, presenta resultados trimestrales.

Ambas, en la cadena de infraestructura de IA, ofrecen valoraciones completamente distintas: en EE. UU., enfrentan un entorno de cadenas de suministro globales complejas, con resultados, pedidos, aranceles, exposición a China y controles de exportación que pueden afectar su valoración; en China, la narrativa de la autosuficiencia y la estrategia de computación nacional amplifican su valor estratégico, y la percepción de escasez aumenta su valoración.

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 mercado de aproximadamente 9.2 mil millones de yuanes, siendo el segundo mayor accionista individual. Sin embargo, en el informe del primer trimestre, ya había desaparecido de la lista de los diez mayores accionistas.

Si se estima aproximadamente 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, los primeros en aprovechar esa narrativa fueron quienes vendieron con ganancias.

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

Zhang Jianping claramente pertenece al segundo grupo. Entró en Cambrian antes de que fuera un consenso general, y cuando la empresa fue incluida en la narrativa de «líder en computación nacional», decidió salir.

En esta noche de resultados de 6.500 millones de dólares, los gigantes de Silicon Valley están ansiosos por la escasez de capacidad, los analistas de Wall Street sufren por el desfase temporal en la monetización, y en China, el mercado está revalorando la computación nacional.

En esta misma fiebre de oro de la 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 pedidos acumulados, Meta de eficiencia publicitaria; OpenAI, sin publicar resultados, sigue siendo un elemento que afecta toda la cadena de capacidad de cálculo.

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.