Los gigantes de la IA, al borde de una corrección: por qué los resultados «perfectos» ya no bastan

El mercado por fin ha empezado a hacer preguntas incómodas sobre el dinero, y las respuestas claramente no le convencen. Nos habíamos acostumbrado a que cada informe trimestral de Nvidia o Microsoft fuera una fiesta con fuegos artificiales y subidas de dos dígitos en bolsa. Pero Lori Calvasina, de RBC Capital Markets, constata que la fiesta se ha alargado y los invitados empiezan a recuperar la sobriedad. La situación de los ingresos actuales parece «pegajosa», y las expectativas sobre las diez mayores empresas por capitalización han alcanzado un nivel que los analistas llaman «precio de la perfección». Es un punto peligroso en el que cualquier resultado que no sea extraordinario se interpreta como una derrota.

Durante el último año y medio, el sector ha vivido con un crédito de confianza infinito. Las empresas volcaron miles de millones de dólares en comprar chips H100, construir enormes centros de datos y entrenar modelos con billones de parámetros. Los inversores empujaron las cotizaciones sin rechistar, por miedo a perderse el inicio de una nueva era tecnológica. La lógica era sencilla, incluso simplista: quien construya primero la IA más potente se quedará con todo el mercado mundial. Sin embargo, ahora el foco ha pasado de «cuánto habéis gastado en hardware» a «cuántos céntimos de beneficio ha generado cada dólar invertido en entrenamiento». Ahí empiezan los problemas serios que Calvasina llama «viscosidad».

Cuando Calvasina habla del «precio de la perfección», se refiere a una trampa matemática. Los escenarios de éxito más audaces para los próximos años ya están incorporados al valor actual de las acciones de las grandes tecnológicas. Si una empresa presenta un resultado simplemente bueno y estable, ya no basta para mantener el ritmo.

El mercado exige superbeneficios aquí y ahora, y en progresión geométrica. Cualquier mención en los informes de que el gasto de capital en infraestructura de IA crecerá más rápido que los ingresos directos de los servicios en la nube o las suscripciones pone nerviosos a los inversores. Lo vimos en los últimos ciclos financieros, donde superar formalmente las previsiones de los analistas acabó igualmente en ventas de acciones.

Hay otro problema: las diez mayores empresas del S&P 500 pesan demasiado para la economía mundial. El destino del mercado global depende ahora directamente del ánimo de unos pocos gigantes de la IA. Si sus resultados se vuelven «pegajosos», todo el índice empieza a atascarse y los inversores se quedan sin alternativas. Calvasina insinúa que el margen de maniobra de estos gigantes casi ha desaparecido. No les basta con correr para quedarse en el mismo sitio: cada trimestre tienen que dar saltos por encima de sus posibilidades para demostrar que la fe en la inteligencia artificial no es una alucinación colectiva.

Conviene recordar cómo se desarrollaron los ciclos anteriores de exceso de entusiasmo tecnológico. Al auge de la construcción de infraestructura suele seguirle el «valle de la desilusión», cuando se descubre que la adopción de la tecnología en negocios reales va más despacio de lo deseado. Ahora estamos justo en ese punto. Las empresas ya han comprado los chips, pero aún no han descubierto cómo lograr que el usuario común pague por la IA lo suficiente para cubrir esas facturas de Nvidia. Esa brecha entre expectativas y realidad crea la «viscosidad» de la que advierte RBC.

¿Qué significa esto para el sector a corto plazo? Lo más probable es que nos espere un periodo de revalorización amplia y dolorosa. Las empresas tendrán que articular con más claridad y firmeza sus estrategias de monetización. Añadir un «asistente inteligente» al software habitual ya no basta para justificar unos múltiplos de mercado desorbitados. Los inversores quieren ver un impacto real y medible en los márgenes y el beneficio neto. Si eso no ocurre en los próximos dos trimestres, las valoraciones «perfectas» empezarán a derrumbarse bajo su propio peso y arrastrarán consigo la fe en la inminente revolución de la IA.

Lo esencial: llega la hora de los pragmáticos. La euforia por las posibilidades teóricas de los modelos da paso a una auditoría implacable de la realidad. ¿Podrán las corporaciones demostrar que sus algoritmos valen los billones en que se han tasado, o simplemente estamos viendo cómo se infla la burbuja más tecnológica de la historia?