Volvamos al punto de partida de esta gran caída para ver qué sucedió realmente. ¿Fue el estallido de una burbuja o un pánico excesivo? ¿Fue una corrección o un final?

El 1 de julio, un titular de noticias decía que Meta podría vender su excedente de capacidad de cómputo de IA, creando un modelo de negocio similar al de NeoCloud. El mercado lo interpretó como la primera señal real de un "exceso de oferta de capacidad de cómputo". Combinado con las preocupaciones previas sobre que la memoria representaba una parte demasiado alta del CapEx total, comenzó una caída sistémica.
1️⃣ META pierde en la carrera de la IA
Esto ya debería ser un hecho público. Además de estar rezagada en modelos, las grandes inversiones en IA también están agotando el flujo de caja de Meta. Sin ningún cambio, el flujo de caja libre de Meta se mantendrá negativo durante los próximos años.
Actualmente, la capacidad de cómputo H100/H200 en la infraestructura interna actual de Meta tiene una tasa de utilización de aproximadamente el 65%, y el 35% restante de capacidad ociosa proporciona una vía de monetización para Meta, que necesita efectivo.
No es una cantidad pequeña de dinero.
2️⃣ Clasificación de la capacidad de cómputo
Meta alquila principalmente clústeres de GPU de la generación H100/H200, mientras que la última generación de "capacidad de cómputo de entrenamiento de primer nivel GB300" sigue siendo principalmente para uso propio.
Meta actualmente planea dos modelos para alquilar capacidad de cómputo:
1) Alquilar cómputo en bruto, permitiendo a los clientes entrenar/inferir en los centros de datos de Meta (similar a CoreWeave);
2) Abrir el acceso a modelos de IA alojados en la infraestructura de Meta.
La demanda de tarjetas de inferencia vs. tarjetas de entrenamiento se dividirá; las tarjetas viejas para inferencia y las nuevas para entrenamiento serán la tendencia principal.
La capacidad de cómputo de entrenamiento de primer nivel sigue siendo escasa. El plazo de entrega para la capacidad de cómputo de entrenamiento de alta gama sigue siendo de más de 6 a 9 meses.
3️⃣ ¿Se ha desacelerado la demanda de IA?
SemiAnalysis proporcionó un conjunto de cifras específicas: solo en la primera mitad de 2026, Meta ya ha contratado más de 5 GW de capacidad de centros de datos, que incluyen arrendamiento en la nube y salas de alojamiento, sin incluir todo el progreso de los proyectos de construcción propia.
¿No se mencionó antes que hay un 35% de capacidad ociosa? Entonces, ¿por qué siguen comprando nueva capacidad de cómputo?
El desarrollo de grandes modelos del Meta Superintelligence Lab (MSL) se enumera como la dirección principal para el uso de la capacidad de cómputo, apoyando la iteración de entrenamiento de la próxima generación de la serie Llama y modelos multimodales, en un intento de alcanzar a OpenAI/Anthropic.
Sistema de recomendación de anuncios (RecSys): espacio para una expansión de 10 veces.
SemiAnalysis cree que Meta confía en que puede expandir la complejidad del sistema de recomendación de anuncios más de 10 veces, acelerando así el crecimiento de los ingresos. Esto requiere invertir tanto en capacidad de cómputo de inferencia como de entrenamiento. Los modelos RecSys más grandes y más caros ya están impulsando a los anunciantes a pagar precios más altos, manteniendo al mismo tiempo un fuerte retorno de la inversión publicitaria.
Por encima de esto, seguimos manteniendo posiciones con dolor pero manteniéndonos optimistas.