Inteligencia Artificial: el único destino real del capital
¿Es una burbuja? Por qué el capex en IA premia a Google y castiga a Meta desde agosto
En el último post comentábamos el lanzamiento de Gemini 3, el nuevo modelo de Google que está batiendo prácticamente todos los tests de inteligencia y, sobre todo, señalando algo más importante que la propia capacidad del modelo: lo han entrenado principalmente en TPUs, no en GPUs de NVIDIA. La nueva narrativa es que esto marca un giro en cómo se está construyendo la infraestructura de IA.
La clave es que por primera vez un “hyperscaler” demuestra que puede entrenar modelos punteros sin depender al 100% del hardware de NVIDIA.
Y además, Berkshire Hathaway (Warren Buffet) ha revelado una nueva inversión en Alphabet (Google): 17,85 millones de acciones valoradas en aproximadamente 4.300 millones de dólares
Antes de seguir
CAPEX:
Es el dinero que una empresa mete en infraestructura dura: chips, servidores, datacenters, redes eléctricas, robots, torres de refrigeración… cosas que cuestan miles de millones y no se pueden improvisar. Inversión para ampliar capacidad y dominar un mercado durante años.
HYPERSCALER:
Son los cuatro gigantes que operan a una escala que nadie más puede igualar: Google, Microsoft, Amazon y Meta. Son los únicos capaces de levantar centros de datos del tamaño de ciudades, firmar contratos eléctricos de gigavatios y entrenar modelos de IA que queman más energía que un país pequeño. El resto simplemente alquila su infraestructura.
¿Se está invirtiendo demasiado dinero?
Una crítica habitual al boom de inversión en IA es que estos cientos de miles de millones en capex están desplazando otras oportunidades igual de valiosas. Yo no lo veo así. La realidad es más simple: la IA es la primera oportunidad de escala real que aparece en más de una década.
Hasta 2022, los hyperscalers —Microsoft, Google, Meta, Amazon— funcionaban como gigantes financieros maduros: márgenes de FCF del 30-45 %, montañas de efectivo, recompras masivas y un capex que rara vez superaba el 50 % del flujo de caja disponible. Había dinero de sobra… y muy pocas ideas donde gastarlo.
En resumen: antes de la IA no sabían dónde invertir.
La situación cambió cuando apareció, por primera vez desde el internet de los 2000 o el shale oil, un proyecto capaz de justificar quemar capital a un ritmo nunca visto: entrenar y desplegar modelos de frontera.
En un mundo sin proyectos, la IA es el único destino del capital.
En 2025, el gasto global en infraestructura de IA (GPUs, TPUs, centros de datos, energía) estará en 250–300 mil millones de dólares anuales. Parece enorme, pero sigue siendo menos del 2 % de la inversión fija global. Cuando empiece a rozar el 5-8 % (probablemente hacia 2028-2030) veremos impacto real en el coste del capital. Hoy estamos justo en la fase opuesta: empresas y fondos soberanos, tras años acumulando liquidez en la era de tipos cero, por fin encuentran algo en lo que tiene sentido vaciar el bolsillo.
En un panorama saturado de capital y escaso de ideas innovadoras, la IA destaca como la excepción. El CAPEX en IA se erige como la única opción viable en el mercado actual.
¿Es una burbuja?
Las dudas sobre el gasto en IA son lógicas: energía, redes eléctricas al límite, capex disparado… todo eso está ahí.
1. Las Big Tech no están apalancándose: están reciclando una montaña de cash
Microsoft, Alphabet, Meta y Amazon generaron 333.000 millones de dólares de FCF en 12 meses.
El apalancamiento neto: cerca de mínimos históricos. Están reinyectando beneficios obscenos en infraestructura.
Esto no es deuda absurda, no es riesgo sistémico.
Es lo mismo que ya hicieron con:
la nube,
las redes móviles,
la fibra,
y medio internet moderno.
2. La red eléctrica de EE. UU. se está expandiendo como no lo hacía desde los 70
En 2023–2024 se añadieron 150 GW de nueva capacidad limpia, el crecimiento más rápido jamás registrado.
Y desde 2020:
Google, Microsoft y Amazon han firmado >50 GW en PPAs,
equivalente al consumo eléctrico entero del Reino Unido.
La IA obliga a ampliar capacidad, y gracias a ella se está desplegando más generación que en cualquier otra década reciente. El grid se estaba quedando viejo, fragmentado y sin motivación económica para modernizarse. Los centros de datos son el incentivo que le faltaba a la infraestructura energética:
si quitas a los centros de datos de la ecuación, esta expansión no existe.
3. La tecnología siempre se adelanta a los límites físicos
Hay un patrón que nunca falla:
Llega una nueva demanda gigantesca.
La infraestructura existente se queda corta.
El capital privado entra como nunca.
La infraestructura se amplía más rápido de lo previsto.
Internet en los 90 iba a “colapsar” la red telefónica.
Los móviles 4G iban a “saturar” el espectro.
El cloud iba a “hundir” los datacenters privados.
En todos los casos, la industria se adaptó más rápido que los límites físicos.
La IA está siguiendo exactamente el mismo camino.
4. Los riesgos existen pero no apuntan a una burbuja
Riesgos reales:
potencia eléctrica,
hardware limitado,
capex brutal,
dependencia de TSMC,
ciclos de hardware rapidísimos,
modelos con vida útil corta.
Todo eso está ahí.
Pero una burbuja financiera requiere dos ingredientes:
apalancamiento excesivo, y
expectativas de retorno irreales.
Ninguna de las dos cosas está presente aquí.
El apalancamiento no existe.
Estas empresas literalmente imprimen el dinero que están gastando.
Los retornos no son hipotéticos.
La IA ya genera ingresos en:
Search,
cloud,
anuncios,
productividad,
automatización,
venta de compute,
copilots,
seguridad,
verticales enterprise.
Y sobre todo: abre mercados nuevos que no existían hace tres años.
¿Entonces qué está pasando ahora mismo?
Después de ver que el capex en IA no está desplazando nada, que las Big Tech pueden financiarlo sin despeinarse y que la infraestructura energética se está expandiendo como no lo hacía en 50 años, la pregunta lógica es:
si no es una burbuja, ¿por qué están cayendo algunas acciones de IA?
La respuesta es mucho más aburrida, y mucho más sana, de lo que parece:
el mercado está cambiando de fase.
Estamos viendo una transición hacia la evaluación prudente.
El mercado ha cambiado: de AGI a beneficios
OpenAI no cotiza, así que no podemos ver su valoración en TradingView.
No hace falta entender a fondo toda la narrativa de IA para ver lo que está pasando. Solo con mirar los gráficos desde agosto se ve el cambio de humor del mercado:
Google → máximos, tendencia limpia, compras constantes.
Meta → caída fuerte, medias bajistas, intentando hacer suelo.
Eso ya te dice algo sin leer una sola noticia:
el capital está premiando un tipo de IA y castigando otra.
Pero si miras la narrativa por encima, entiendes por qué.
Desde verano, el mercado ha pasado de financiar visiones filosóficas de AGI a exigir IA que facture ya:
menos promesas,
menos magia,
menos “modelo que piensa”,
más contratos,
más cloud rentable,
más integración en productos que generan ingresos desde el día uno.
Google encaja perfectamente en esa narrativa:
ha ido convirtiendo IA en dinero real de forma visible, trimestre tras trimestre. Con sus modelos entrenados con TPUs propias muestra que tiene un plan y lo ejecuta para obtener beneficios.
Meta, por otro lado, está apostando a largo plazo con iniciativas como Llama, XR, el código abierto y el desarrollo de nuevos ecosistemas. Sin embargo, el retorno de estas inversiones aún no es evidente. Como resultado, cuando el mercado se inclina hacia la rentabilidad inmediata, el precio de las acciones de Meta se ve afectado.
No necesitas la narrativa para operar el precio,
pero entender la narrativa te ayuda a leer mejor el precio.
Si solo miras los gráficos, ya ves el comportamiento divergente.
Si entiendes la narrativa, ves que no es casualidad:
es un cambio estructural del mercado premiando monetización inmediata.
Y el cambio se ve especialmente claro desde agosto:
justo cuando la narrativa de “AGI inminente” empieza a enfriarse y la narrativa de “IA rentable” coge fuerza.
Gráficos
Para no volver a repetir gráficos de MAG7 vamos a ver hoy otras empresas del sector:
1. Aceleradores de IA (GPU/TPU/ASIC)
Empresa destacada: Broadcom (AVGO).
🟢 Como hemos visto en META/Google, desde que en septiembre se produce esa divergencia en la narrativa, en Broadcom empieza este descanso en la tendencia alcista. Si mantiene los 320-330, el stop está cerca y la media de 50 está al alcance. Parece estar corrigiendo en “tiempo” en vez de en precio.
2. Redes ópticas / interconexión
Empresa destacada: Arista Networks (ANET).
🟡 Perdida la media de 50 días, se encuentra en una caída desde máximos de casi un 30%, acercándose a la media de 200 días. Puede empezar a rebotar en la media de 200.
3. Memoria y almacenamiento
Empresa destacada: SK Hynix (000660).
🟡 Está en corrección sana dentro de un trend muy fuerte. Ha roto la 21 EMA tras un rally brutal, así que puede necesitar más tiempo/rango para digerir subidas, pero mientras no pierda con claridad la zona de la 50SMA, sigue siendo un líder del ciclo HBM/IA más en fase de respiro que de techo estructural. La tendencia es alcista pero la media de 50 días se encuentra $55 por debajo del precio actual.
4. Infraestructura energética + datacenters para IA
Empresa destacada: IREN Ltd (IREN).
🔴 Subida impresionante en 2025 pero ahora mismo está en corrección profunda, por debajo de sus medias cortas y con presión vendedora fuerte. Perdidas las medias de 21 y 50 días, el precio puede perder todavía un 50% para llegar hasta la media de 200 días.
5. GPU cloud especializado en IA
Empresa destacada: CoreWeave (CRWV).
🔴 CRWV está en tendencia bajista firme, con todas las medias en contra y sin señal de giro. Ha llegado a nuestra zona objetivo de la caída en torno a los $70, a partir de aquí puede empezar a hacer una nueva base durante las próximas semanas.
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Disclaimer: Todo el contenido tiene fines educativos y refleja mi análisis personal del mercado. No constituye asesoramiento financiero ni recomendación de inversión.