El riesgo que Wall Street no está mirando en la IA
In a Nutshell
Wall Street está sobrevalorando la IA: las grandes tecnológicas invertirán más de 700.000 millones de dólares en infraestructura, pero el retorno neto real podría limitarse al 5-6% anual tras pagar electricidad, obsolescencia y mantenimiento. Si la competencia reduce márgenes y el gasto se desacelera, toda la cadena (Nvidia, Broadcom, TSMC, proveedores de energía) sufrirá y las acciones podrían caer 30-40%. La lección de Cisco en la burbuja de internet es clara: que la tecnología triunfe no garantiza que las inversiones recuperen el capital invertido.
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Si Wall Street estuviera completamente equivocado sobre cuánto dinero va a generar realmente la inteligencia artificial, la próxima gran caída de la bolsa podría no venir por una recesión, sino porque el mercado descubra que los cientos de miles de millones de dólares que hoy se están invirtiendo nunca iban a generar las ganancias que todos esperaban. Si esa hipótesis es correcta, podríamos estar hablando de una caída del orden del 30 o incluso 40% en el mundo de las acciones.
Hace unos días una nota de Reuters planteaba una pregunta que casi nadie se está haciendo: ¿Quién va a ganar realmente el dinero que justifique todas estas inversiones en infraestructura? Una cosa es que una tecnología cambie el mundo y otra muy distinta es que las empresas que hoy están gastando cientos de miles de millones de dólares recuperen esa inversión. Esa diferencia puede cambiar completamente la forma en que hoy estamos valuando la bolsa.
Para entender por qué tenemos que volver 25 años atrás a otra revolución tecnológica que también prometía cambiar el mundo: internet. Internet efectivamente cambió el mundo, pero muchísimas de las empresas que más subieron durante esa euforia terminaron siendo inversiones desastrosas.
El mejor ejemplo fue Cisco. Cisco era la empresa estrella de internet, fabricaba la infraestructura que hacía funcionar toda la red. Todo el mundo sabía que internet iba a crecer y todo el mundo tenía razón. Pero lo que casi nadie entendió fue que una gran revolución tecnológica no garantiza una gran inversión. Cisco tardó más de 20 años en volver al precio que había alcanzado durante la burbuja. La tecnología fue un éxito, la inversión fue un desastre.
Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta podrían gastar este año más de 700,000 millones de dólares en inteligencia artificial e infraestructura relacionada según la nota de Reuters. Jensen Huang, CEO de Nvidia, dijo que construir un centro de datos de 1 GW podría llegar a costar entre 80,000 y 100,000 millones de dólares.
La pregunta es, ¿cuánto puede facturar una infraestructura de ese tamaño? Analistas de Bernstein estiman que CoreWeave podría generar alrededor de 11,000 millones de dólares de ingresos por año por cada gigawatt de capacidad. Es decir, estamos hablando de una inversión gigantesca para generar una facturación anual que representa apenas una fracción de ese capital.
Atención: se dijo facturar, no ganar. De ahí todavía hay que pagar electricidad, refrigeración, mantenimiento, personal, intereses y todos los demás costos necesarios para mantener funcionando una estructura gigantesca.
Además aparece otro problema: la tecnología envejece rapidísimo y se vuelve obsoleta. Un edificio puede durar décadas, los chips que están adentro no. Nvidia está sacando nuevas generaciones de procesadores a una velocidad cada vez mayor. Entonces se puede encontrar una situación bastante incómoda: se hizo una inversión enorme, todavía se está intentando recuperarla y una parte fundamental de la tecnología que se compró ya empieza a quedar vieja.
La pregunta importante es: ¿cuánto dinero queda realmente después de pagar todos los costos y seguir reinvirtiendo para que esa infraestructura no quede obsoleta? Esa es la cuenta que preocupa y que Wall Street todavía no está mirando con suficiente atención.
Si después de todos esos costos y de seguir reinvirtiendo ese capital termina dejando un rendimiento neto del orden del 5 o 6% anual, estamos hablando de un negocio completamente distinto al que hizo extraordinarias a estas empresas durante los últimos 20 años.
Microsoft, Google y Meta crecieron durante décadas con un modelo fantástico: sumaban clientes, sumaban usuarios, sumaban ingresos, pero no necesitaban invertir una fortuna cada vez que crecían. Eran negocios muy livianos en capital. Con la inteligencia artificial eso cambia. Ahora, para crecer necesitan poner cientos de miles de millones de dólares. Y si todo ese capital termina rindiendo apenas un 5 o 6%, el problema no es que la inteligencia artificial fracase, sino que el negocio puede ser mucho menos rentable de lo que Wall Street espera y eso pega directamente en los márgenes y en las ganancias.
La inteligencia artificial puede ser un éxito rotundo y aún así las acciones pueden quedar demasiado caras. Hay otra diferencia enorme con el negocio tecnológico que se conoció durante los últimos 20 años: la competencia. Durante años cambiar de proveedor era difícil. Si una empresa tenía toda su infraestructura en Amazon Web Services, migrarla podía llevar meses. Si trabajaba con Microsoft, cambiar todo el sistema era caro, complejo y también riesgoso. Eso generaba clientes muy fieles y márgenes muy altos.
Con la inteligencia artificial puede pasar exactamente lo contrario, porque hoy se usa un modelo, mañana aparece uno mejor y se cambia en segundos. Eso obliga a las empresas a competir permanentemente: mejor producto, más capacidad, precios más bajos y más inversión. Y cuando la competencia aumenta, normalmente los márgenes bajan.
Hay un riesgo todavía mayor: el efecto dominó. Imaginemos que dentro de 2 años Microsoft, Amazon, Google y Meta miran los números y llegan a una conclusión muy simple: los números de nuestros centros de datos no están rindiendo lo que esperábamos. ¿Qué hacen ahí? Lo elemental: bajan la inversión. Y ahí el problema empieza a correr en toda la cadena.
Microsoft construye menos centros de datos, entonces compra menos GPUs, Nvidia vende menos. Pero no termina ahí: se necesita menos memoria, menos equipos de networking, menos chips, menos sistemas de refrigeración, menos infraestructura eléctrica, menos fábricas para producir todo eso. Empiezan a sentirlo empresas como Broadcom, Micron, Taiwan Semiconductors, ASML, los proveedores de energía, los fabricantes de equipos: toda la cadena.
Ahí aparece el verdadero riesgo para la bolsa. No hace falta que la inteligencia artificial fracase, ni siquiera hace falta que deje de crecer. Alcanza con que las grandes tecnológicas descubran que no vale la pena seguir aumentando la inversión al ritmo actual. Porque en ese momento el problema deja de ser solamente cuánto gana Microsoft o Google: el problema pasa a ser toda la cadena de empresas cuyas ganancias hoy dependen de que ese gasto siga creciendo. Y cuando una enorme cantidad de expectativas depende de que una rueda siga acelerando, el día que deja de acelerar puede alcanzar para que los precios caigan.
¿Hay alguna alternativa? ¿Qué tendría que pasar para que toda esta cuenta con los números como están hoy cierren? La respuesta es simple: la inteligencia artificial tendría que terminar generando muchísimo más dinero del que hoy podemos ver. Se necesitaría que aparezcan aplicaciones nuevas, nuevos negocios, nuevos mercados. De hecho, probablemente aparezcan usos de la inteligencia artificial que hoy ni siquiera imaginamos.
Eso fue exactamente lo que ocurrió con internet: hace 25 años nadie podía anticipar Google, Netflix, Uber. La inteligencia artificial puede hacer lo mismo, pero para justificar las valuaciones actuales, no alcanza con que la tecnología sea espectacular. Tiene que ser espectacular también el retorno de todo el capital que se está invirtiendo.
Esa es una apuesta mucho más exigente desde el punto de vista contable, porque de alguna manera hoy Wall Street está esperando dos cosas al mismo tiempo: que las empresas sigan invirtiendo cientos de miles de millones de dólares y que además mantengan ganancias y márgenes extraordinarios.
Puede ocurrir, sí, pero si una de esas cosas falla, la cuenta cambia muchísimo. Si los retornos de los centros de datos terminan siendo del 5-6%, si la competencia comprime los márgenes, si los chips obligan a reinvertir más rápido o si las grandes tecnológicas simplemente deciden bajar el ritmo de gasto, las ganancias pueden quedar muy por debajo de lo que hoy espera el mercado y las valuaciones pueden quedar ridículamente caras.
Entonces volvemos a la pregunta con la que empezamos: ¿Puede Wall Street estar completamente equivocado sobre cuánto dinero va a ganar la inteligencia artificial? Ese riesgo existe y hoy está totalmente subestimado. Por eso se habló al comienzo de una posible caída del 30 o incluso 40%. No porque se crea que la inteligencia artificial vaya a fracasar. Puede ser una de las tecnologías más importantes de nuestra vida y aún así haber demasiado optimismo metido en el precio de las actuales valuaciones.
En los mercados financieros no alcanza con acertar qué tecnología va a cambiar el mundo. También hay que acertar cuánto pagar por esa tecnología y esa es la diferencia que puede terminar costando muchísimo dinero.
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