Autor original: Sleepy.md

29 de abril de 2026, Microsoft, Google, Meta y Amazon entregaron sus informes del primer trimestre de este año en el mismo día. Si separamos las directrices de gasto de capital que dieron estas cuatro empresas, las cifras se acercan a 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 preparadas para usar una economía de tamaño medio en un país 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 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.

Una empresa sin informes financieros, ¿cómo puede colapsar el mercado 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 un «símbolo de fe».

El 29 de abril era originalmente el día más importante de la temporada de informes en el mercado estadounidense. 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 de rendimiento en activos de IA desde principios de año.

El detonante no fue que alguna empresa 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 más de 1,000 millones de usuarios activos semanales aún estaba 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, sin necesidad de publicar informes, con solo un rumor, hizo caer el precio de Oracle en un 4%, CoreWeave en un 5.8%, e incluso causó una caída del 12% en SoftBank en el mercado extrabursátil, al otro lado del Pacífico.

Cuando la promesa de capacidad de cálculo de 600 mil millones de dólares se enfrentó a un crecimiento de ingresos que no se materializaba, el mercado se dio cuenta de que la parte más peligrosa de 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.

Lo más fuerte de esta lógica es que puede auto-reforzarse. Cuanta más gente crea en ella, mayor será la valoración; y a mayor valoración, más personas se sentirán obligadas a creer.

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, crecimiento de ingresos y facturas de cálculo.

La impresora de dinero y el 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 apostar a que «quemar dinero para crecer» podía revolucionar industrias tradicionales, 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 llamada 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 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 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 pagos de Gemini Enterprise aumentaron un 40% respecto al trimestre 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 están en 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 «temporización 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 realidad 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», con límites a corto plazo, construcción lenta, ubicación clave, y los primeros en llegar aseguran el suministro. En esta carrera por apoderarse de la tierra, las cuatro grandes empresas no están apostando a que ya hayan calculado el retorno, sino que temen que si no acumulan esas «tierras», quizás mañana no puedan participar en la partida.

La forma de gastar dinero

Después del cierre del mercado el 29 de abril, con resultados que superaron expectativas y una revisión al alza del gasto de capital, Google subió un 7%, mientras que Meta cayó un 7%.

Para ser justos, 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: 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 en una gran apuesta de IA, cuyo retorno no está claro.

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: tienen pedidos en la nube por 462 mil millones, ingresos anuales en IA de AWS, usuarios pagos de Copilot y altos RPO. Cada dólar que gastan, aunque no se recupere de inmediato, al menos la Wall Street sabe de dónde vendrá el retorno: clientes empresariales, contratos en la nube, suscripciones de software, alquiler de capacidad de cálculo.

Por eso, el mercado de capitales está dispuesto 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 en la nube para vender externamente.

Lo que invierte en ello, en miles de millones de dólares, tendrá que traducirse en otra vía más indirecta: aumentar la retención de usuarios con su asistente de IA, mejorar la conversión de anuncios con su algoritmo de recomendación, extender la permanencia con contenido generado por IA, y convertir sus gafas inteligentes y futuros hardware en nuevos puntos de entrada.

Esta lógica no es inválida, solo que la cadena es demasiado larga. Para las empresas de la nube, gastar dinero significa poner GPU en un pedido ya firmado; para 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 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 más preocupa 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 retorno 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. 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 pasos puede hacer que el mercado revalúe todo.

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.

La frontera difusa de la industria

La IA no ha llegado, como muchos esperaban hace dos años, a desplazar rápidamente a la búsqueda en las plataformas.

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 aumento del 15% respecto al año anterior.

Esto se asemeja más 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 buscar sea más complejo 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 sus viejos canales, y también nuevos en la nube; puede ganar dinero con la publicidad y con la demanda empresarial de capacidad de cálculo. La IA no ha derribado 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 llamada, 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 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», todas las fronteras 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 de la búsqueda de oro, con dos lenguajes de valoración

En la misma fiebre de la IA, en EE. UU. ya estamos en una fase estricta de «desmentido de monetización». Incluso los líderes en control y detección de procesos semiconductores, si muestran siquiera un poco de riesgo geopolítico o arancelario, son reevaluados por el mercado. Después del 29 de abril, KLA Corporation (KLA) reportó ingresos de 3.415 mil 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 su acción cayó un 8% después del cierre.

La causa no fue un mal desempeño, 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. Por muy buenos que sean los resultados, no pueden contrarrestar el miedo instintivo a los riesgos geopolíticos.

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

Aquí, por supuesto, también se mira el desempeño, 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 un impresionante informe trimestral: ingresos de 2.885 mil millones de yuanes, un aumento del 159.56% respecto al año anterior, rompiendo por primera vez en un trimestre la barrera de los 2 mil millones; y beneficios netos de 1.013 mil millones, un crecimiento del 185.04%. Al día siguiente, las acciones de Cambrian subieron mucho, y su valor de mercado superó los 670 mil millones de yuanes, alcanzando un máximo histórico, con un aumento superior al 62% desde principios de año.

El mismo día, Muxi, una compañía 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 a 98.84 millones de yuanes. Es la primera vez que esta empresa, que solo lleva unos meses en el mercado, presenta un informe trimestral.

En la misma cadena de infraestructura de IA, en EE. UU. y en China, las valoraciones reaccionan de manera completamente distinta.

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 fuerte sean las restricciones externas, mayor será la valoración estratégica de la computación nacional. En EE. UU., descuentan riesgos, en China, valoran la escasez.

La salida de dinero inteligente

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. Para el primer trimestre, ya había salido silenciosamente de la lista de los diez principales 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, quienes primero aprovecharon esa narrativa fueron los que aseguraron sus ganancias.

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

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

En esta noche de resultados por 6500 mil 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, las valoraciones de la computación nacional se están reajustando.

En esta misma fiebre 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 nervio 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 dónde estará la salida. La entrada a la era de la IA es costosa, pero aún más costoso es saber cuándo salir.