Publicado el: 2026-02-11
Durante meses, las grandes tecnológicas aseguraron a los inversores que construir el futuro de la IA exigiría desembolsos de capital sin precedentes. El mercado escuchó, asintió y siguió comprando. Luego llegó la temporada de resultados con cifras reales, y la conversación cambió de la noche a la mañana.
Lo que empezó como una aceptación entusiasta del gasto en infraestructura de IA se transformó en algo más contundente durante un periodo de dos semanas a finales de enero y principios de febrero de 2026. El cambio no tuvo que ver con si la inteligencia artificial representa una tecnología revolucionaria. En su lugar, los mercados empezaron a plantear una cuestión más práctica: ¿dónde está el retorno de la inversión y cuánto tiempo esperarán los accionistas para verlo?
El punto de inflexión llegó cuando Amazon anunció aproximadamente $200 mil millones en gastos de capital planificados para 2026, una cifra que hizo que incluso los inversores más pacientes recalibraran sus expectativas. En conjunto, las grandes tecnológicas ahora están planeando más de $630 mil millones en gasto relacionado con la IA en centros de datos e infraestructura de semiconductores, lo que representa un aumento de aproximadamente 40% respecto a los niveles de 2025. Esa magnitud desencadenó comparaciones con la era puntocom, y no del tipo halagador.
Para los operadores que observaban la acción del precio, emergió un patrón crítico: cuando la guía de gasto de capital mueve los mercados más que las sorpresas positivas en los resultados, la tecnología deja de cotizar por fundamentos y empieza a cotizar por volatilidad. La apuesta por la IA, que antes era una apuesta unidireccional por el futuro, se fracturó en ganadores y perdedores según una prueba sencilla. ¿Puede su flujo de caja financiar su ambición o necesitará financiación externa para mantenerse en la carrera?
La tolerancia del mercado a grandes gastos sin una devolución inmediata tiene límites, y esos límites se hicieron visibles en seis puntos de inflexión distintos entre el 28 de enero y el 6 de febrero de 2026. Cada anuncio siguió un patrón similar: la dirección describió planes de gasto, el mercado interpretó esos planes a través del prisma del flujo de caja y los retornos, y las acciones se revalorizaron en consecuencia.
Lo que hizo que este periodo fuera diferente de ciclos anteriores de resultados fue el calendario. Múltiples empresas reportaron en cuestión de días entre sí, creando un efecto de cascada. Cada nuevo dato no existía de forma aislada, sino que reforzaba o desafiaba la narrativa establecida por el anuncio previo. Para cuando Amazon presentó su guía, el mercado ya había sido condicionado a centrarse en el tamaño de la factura en lugar de en la promesa de beneficios futuros.
La historia comienza el 28 de enero, cuando Meta elevó su previsión de gastos de capital para 2026 a un rango entre $115 mil millones y $135 mil millones, vinculado directamente a sus ambiciones de "superinteligencia". El anuncio supuso un incremento sustancial respecto a las expectativas previas, y aun así la acción de Meta subió fuera de hora. ¿Por qué? El motor publicitario seguía generando suficiente caja para financiar la expansión sin requerir financiación externa ni sacrificar los retornos a los accionistas. Un fuerte flujo de caja libre compró paciencia, y el mercado recompensó esa flexibilidad fiscal.
Un día después, Microsoft presentó la versión más sombría de la misma historia. La compañía señaló un gasto récord en IA mientras que el crecimiento en la nube no logró apaciguar las preocupaciones de los inversores. Incluso cuando Meta recibió aplausos por sus inversiones en IA, la acción de Microsoft cayó tras los resultados. La divergencia fue instructiva. El mercado dejó de tratar el gasto en IA como una apuesta monolítica y empezó a seleccionar ganadores en función de la ejecución, no sólo de la ambición. Las grandes facturas acompañadas de apalancamiento incierto a corto plazo fueron castigadas. Las grandes facturas respaldadas por demanda demostrable fueron recompensadas, al menos temporalmente.
El 2 de febrero, la conversación cambió de nuevo cuando Oracle describió planes para recaudar entre $45 mil millones y $50 mil millones en 2026 mediante una combinación de emisiones de deuda y de capital para ampliar la capacidad en la nube ante la demanda de IA. De repente, la historia dejó de ser solo cuánto planeaban gastar las empresas y pasó a ser también cuál es el coste de financiar ese gasto. Una vez que el financiamiento entró en la ecuación, la tolerancia del mercado disminuyó aún más. La deuda tiene un precio y la dilución por emisión de acciones tiene consecuencias. Ambos empezaron a incorporarse en las valoraciones en tiempo real.
Luego vino el 3 de febrero y la trama se complicó. Anthropic actualizó su plataforma Claude de IA con complementos diseñados para automatizar flujos de trabajo en funciones legales, de ventas, de marketing y de análisis de datos. El lanzamiento, relativamente silencioso y de carácter técnico, desató una venta masiva en las acciones de software, tecnología legal, servicios financieros y gestión de activos.
Aproximadamente $285 mil millones en valor de mercado se evaporaron cuando los inversores se enfrentaron a un nuevo riesgo: la IA ya no era solo una historia de infraestructura sobre quién construye los centros de datos más grandes. Se había convertido en una historia de sustitución sobre qué modelos de negocio corren el riesgo de quedar obsoletos. Firmas de software que antes veían la IA como un viento de cola se enfrentaron de pronto a la posibilidad de que los modelos base pudieran pasar por encima de ellas por completo, ofreciendo automatización de flujos de trabajo directamente a los usuarios finales a precios de consumo.
La reacción fue rápida e implacable. Los proveedores de datos y analítica, las plataformas de cumplimiento y los proveedores de tecnología legal registraron fuertes caídas. En Australia, Xero sufrió su peor jornada bursátil desde 2013. Gestores de activos con exposición a software y servicios de TI, incluidos Blue Owl Capital, Ares, Apollo y KKR, cayeron por simpatía. Lo que los operadores empezaron a llamar la "SaaSpocalypse" marcó el momento en que los temores de la disrupción por IA pasaron de lo teórico a lo tangible.
Para el 4 de febrero, los inversores buscaban tres cosas en cada informe de resultados de las grandes tecnológicas: el tamaño de la factura, evidencia de recuperación y cuánto tiempo podría ceder el flujo de caja libre antes de romperse. El anuncio de Alphabet ofreció el caso de prueba más claro. La compañía dijo que los gastos de capital en 2026 podrían alcanzar entre $175 mil millones y $185 mil millones, casi el doble de los niveles anteriores.
Sin embargo, Alphabet también aportó evidencia. Google Cloud creció un 48% interanual en el cuarto trimestre de 2025, su mayor crecimiento en más de cuatro años. La demanda era real, medible y estaba acelerando. Aun así, la cifra de gasto dominó la reacción del mercado. La evidencia mejoró, pero la factura seguía aumentando más rápido de lo que la comodidad permitía. La paciencia se volvió condicional, vinculada directamente a si el crecimiento de los ingresos podía mantener el ritmo de la intensidad de capital.
Entonces Amazon cerró el ciclo el 6 de febrero. El desembolso de capital planeado por la compañía, de aproximadamente $200 mil millones para 2026, representó el mayor compromiso de infraestructura anunciado durante el ciclo. El mercado escuchó ecos de la era puntocom, cuando la construcción precedía a los modelos de negocio y el gasto en infraestructura superaba la generación de efectivo. Las acciones de Amazon cayeron y la operativa más amplia de IA tambaleó.
El contexto importa aquí. Los más de $630 mil millones colectivos en gasto planificado en IA por parte de las principales empresas tecnológicas representan un ciclo de inversión sin precedentes en la historia del sector. Para ponerlo en perspectiva, esa cifra supera el producto interno bruto (PIB) de la mayoría de los países y rivaliza con lo que el gobierno federal de EE. UU. gasta anualmente en educación, empleo y servicios sociales combinados. Cuando el gasto alcanza esa escala, las preguntas sobre los retornos dejan de ser filosóficas y se vuelven fiduciarias.
El Financial Times enmarcó esta transición como un cambio fundamental de gigantes digitales con pocos activos a constructores con alta intensidad de capital. Durante dos décadas, las grandes tecnológicas prosperaron con márgenes elevados y mínima infraestructura física. El software escalaba sin incrementos correspondientes en la intensidad de capital. La IA cambia esa ecuación por completo.
Entrenar modelos de lenguaje grandes requiere centros de datos del tamaño de pequeñas ciudades, que consumen electricidad a escala industrial. La inferencia, el proceso de ejecutar modelos de IA para miles de millones de usuarios, exige inversión sostenida en infraestructura sin puntos finales obvios. El resultado es un modelo de negocio que se parece menos al motor publicitario de Google y más a una empresa de servicios públicos o de telecomunicaciones, ambos sectores que históricamente cotizan a múltiplos más bajos debido a la intensidad de capital.
Cuando el gasto empieza a superar la generación de efectivo, surgen preguntas prácticas: ¿cuánta deuda pueden absorber los balances? ¿Se ralentizarán o detendrán las recompras de acciones? ¿Qué ocurre con las políticas de dividendos? Incluso si la demanda de IA resulta ser real, el modelo de financiación ahora influye directamente en la valoración. Eso representa un cambio significativo respecto a la era de "comprar la visión" que caracterizó 2023 y gran parte de 2024.
Dos factores complican la narrativa de la resaca. Primero, algunas empresas muestran una demanda concreta junto con el gasto. El crecimiento en la nube de Alphabet del 48% en el cuarto trimestre es la prueba más clara de que los clientes empresariales están adoptando servicios de IA a escala y pagando por ellos. Esa tasa de crecimiento, la más alta en años, sugiere que el despliegue no es especulativo sino sensible a un tirón real del mercado.
Segundo, el mercado no ha rechazado la IA por completo. La volatilidad del precio de las acciones y la rotación sectorial indican escepticismo sobre el momento y los rendimientos, no sobre la viabilidad de la tecnología. Lo que los inversores exigen es una vinculación más estrecha entre el despliegue y la rentabilidad. Muéstrennos los clientes. Muéstrennos el poder de fijación de precios. Muéstrennos que el capital desplegado hoy genera retornos mañana, no en algún futuro indefinido.
Esto podría ser un reordenamiento de precios en lugar de un colapso. Las valoraciones se ajustan. Las expectativas se reajustan. Las empresas que naveguen con éxito esta transición serán aquellas que puedan demostrar con claridad tres cosas: asignación disciplinada de capital, retorno medible sobre el capital invertido y una trayectoria creíble que conecte el gasto en infraestructura con el crecimiento de los beneficios.
Se presentan tres escenarios. Las empresas parpadean primero, mantienen los gastos de capital estables pero proporcionan una guía más granular con hitos específicos, cronogramas y objetivos de rentabilidad. En su lugar, los inversores parpadean, aceptando un flujo de caja libre comprimido en el corto plazo a cambio del control de plataformas a largo plazo y el dominio de mercado. O nadie parpadea, y cada llamada de resultados sucesiva se convierte en un nuevo referéndum sobre la factura frente a la prueba, manteniendo la volatilidad elevada y un desempeño sectorial fragmentado.
El siguiente punto de control claro llega el 25 de febrero de 2026, cuando Nvidia presente los resultados del cuarto trimestre del ejercicio fiscal 2026. Ese informe ofrecerá la lectura más directa sobre la demanda de infraestructura de IA, ya que Nvidia suministra los chips que alimentan los centros de datos que todos están construyendo. Si la demanda de los hiperescaladores se mantiene fuerte, respaldará la tesis de que el gasto está justificado. Si los pedidos se debilitan, planteará preguntas más difíciles sobre si la oferta está superando a la demanda.
Más allá de Nvidia, esté atento a las señales de financiación. Los analistas esperan una mayor emisión de bonos corporativos en Estados Unidos en 2026, con los despliegues de IA de los hiperescaladores como motor clave. Si el lenguaje de "protección de calificación" se extiende entre los equipos directivos, indicará cuán en serio se toman las empresas el riesgo de degradaciones crediticias. La dinámica del mercado de bonos, incluidos los diferenciales de crédito y el apetito de los inversores por deuda tecnológica, moldearán cuánto capital adicional puede acceder Big Tech y a qué coste.
La historia de la IA no ha terminado. Simplemente ha entrado en una nueva fase, una en la que el mercado exige recibos junto con la visión. La ventana para gastar sin demostrar un impacto directo en el resultado final se está cerrando. Lo que venga después separará a las empresas que construyeron negocios sostenibles de las que simplemente montaron infraestructura y esperaron que la demanda siguiera.
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