Cómo se está preparando el "dinero inteligente" para el gran reinicio del mercado de la IA

En los últimos dos años, el mercado estadounidense se guió principalmente por la historia de la IA, los chips y los centros de datos.

La emoción de dar dinero a los llamados "hiperescaladores" que luego invertirían fuertemente en inversiones en infraestructura de IA entusiasmaría a cualquier inversor.

Pero ahora estamos descubriendo que construir el futuro de la IA no es solo una carrera tecnológica. Es un rompecabezas financiero medido en billones. Los flujos de efectivo, los costos de la deuda, los cronogramas de depreciación y las garantías de crédito ahora importan tanto como las redes neuronales.

Y las últimas semanas han sido una montaña rusa. Los fondos de cobertura y los fondos soberanos se están reposicionando, los inversores experimentados están haciendo nuevas apuestas y las acciones especulativas todavía están tratando de aferrarse a la exageración.

Estamos viendo un mercado que está reevaluando lo que significa la construcción de IA para los balances, los mercados crediticios y la rentabilidad a largo plazo.

La ola de gasto de capital de un billón de dólares sale volando de los balances de las grandes tecnológicas

Los números son lo suficientemente grandes como para obligar a los inversores a repensar cómo evalúan a los gigantes tecnológicos.

Morgan Stanley estima que el gasto global en infraestructura de IA alcanzará aproximadamente $ 2.9 billones entre 2025 y 2028.

Las grandes plataformas solo pueden financiar aproximadamente la mitad de eso a través del flujo de caja interno. Necesitan aproximadamente $ 1.5 billones de fuentes externas para construir los centros de datos y las redes de energía necesarias para la próxima etapa de adopción de IA.

Meta, por ejemplo, optó por construir un vasto campus utilizando un vehículo de inversión especial financiado principalmente por los fondos de crédito privados de Blue Owl. La compañía conserva solo una participación minoritaria. La deuda pertenece al vehículo, no a la empresa.

Meta firma un contrato de arrendamiento a largo plazo y registra la participación como una inversión no cotizada. El modelo evita la presión que vendría con la colocación de decenas de miles de millones de dólares de nuevos préstamos en su propio balance.

Un análisis de Bloomberg sugiere que la estructura está diseñada para proteger las ganancias y mantener bajo el apalancamiento reportado mientras se expande la capacidad a gran escala.

Otras empresas están siguiendo caminos similares. Oracle emitió 18.000 millones de dólares en bonos para el crecimiento del centro de datos. Meta también vendió 30.000 millones de dólares en notas en su segunda gran venta en dos años.

Alphabet está preparando bonos a largo plazo de hasta 50 años.

Sin embargo, estos bonos tradicionales cubren solo una pequeña parte de la construcción. Gran parte de la expansión ahora se está llevando a cabo a través del crédito privado, las estructuras de arrendamiento y el financiamiento de proveedores.

Esto traslada las pesadas obligaciones de financiación a prestamistas especializados, empresas de neonube y mineros que han pasado a alojar cargas de trabajo de IA.

Su costo de deuda es mucho más alto. Algunos pagan tasas flotantes superiores al 12%. A menudo dependen de garantías prioritarias de empresas tecnológicas más grandes para obtener financiamiento.

El resultado es un sistema en el que el riesgo de construcción excesiva se encuentra fuera de los balances centrales de los hiperescaladores. Los inversores están comenzando a preguntarse qué sucede si la demanda decepciona o si los clientes retrasan los proyectos. Esas preguntas llegan primero al mercado crediticio.

Los swaps de incumplimiento crediticio de Oracle se ampliaron recientemente después de que quedó claro cuán dependiente era la demanda futura de OpenAI, una empresa que quema efectivo mientras negocia más de un billón de dólares en asociaciones de infraestructura.

Los primeros signos de tensión aparecen en la tecnología especulativa

La transición de la pura emoción a la financiación dura apareció rápidamente en el mercado. Un grupo de acciones cuánticas y de IA más pequeñas que casi se habían triplicado desde julio hasta mediados de octubre cayeron aproximadamente un tercio durante el último mes.

La temporada de ganancias obligó a los inversores a comparar las valoraciones estiradas de los nombres especulativos con los sólidos resultados de las empresas establecidas. Muchos decidieron que el intercambio ya no tenía sentido.

También hubo desencadenantes específicos de la industria. Los rumores de apoyo gubernamental a la computación cuántica se desvanecieron. Varias empresas de alojamiento de IA redujeron las previsiones de ingresos debido a retrasos en los principales contratos.

Pero el impulsor subyacente fue el retorno a la rentabilidad y la generación de efectivo.

Los inversores comenzaron a recompensar a las empresas con ganancias establecidas y a retirarse de aquellas con beneficios distantes o inciertos. El factor de valor aumentó, mientras que los nombres especulativos de IA se revirtieron bruscamente.

Estos movimientos también se relacionan con la cuestión de la financiación.

Si la deuda de Oracle conlleva más riesgo porque su mayor socio de IA está quemando dinero, ¿cómo deberían valorar los mercados a las empresas más pequeñas en la cadena de suministro?

Cuando la solvencia de los gigantes se convierte en parte de la discusión, el halo alrededor de los pequeños jugadores se atenúa.

Esa dinámica explica por qué las caídas más pronunciadas ocurrieron en la periferia del ecosistema de IA.

El dinero inteligente se está reposicionando a medida que madura el ciclo de IA

Los cambios más interesantes provienen de los mayores inversores institucionales.

Muchos fondos de cobertura redujeron posiciones en los Siete Magníficos durante el tercer trimestre.

Bridgewater redujo su participación en Nvidia en casi dos tercios y redujo a la mitad su posición en Alphabet. Tiger Global y Lone Pine vendieron Meta. Coatue recortó Nvidia.

Estas empresas rotaron en software de aplicación, pagos, rieles, aseguradoras y nombres de consumidores seleccionados.

Sus decisiones sugieren un deseo de asegurar las ganancias y reducir la exposición a las operaciones tecnológicas más concurridas y caras.

SoftBank vendió toda su participación de 5.800 millones de dólares en Nvidia, no debido a la pérdida de fe en la IA, sino debido a un cambio de enfoque.

El grupo está comprometiendo decenas de miles de millones a OpenAI y ha prometido apoyo para el proyecto del centro de datos Stargate en los EE. UU.

Los planes requieren una gran financiación. La venta de Nvidia recauda el efectivo necesario para llevar a cabo esos proyectos.

Sin embargo, el momento ha llevado a algunos inversores a preguntarse si las valoraciones en el sector de los chips han alcanzado su punto máximo después de un repunte masivo de varios años.

Más recientemente, el Fondo de Inversión Pública de Arabia Saudita salió de posiciones en nueve empresas que cotizan en Estados Unidos, incluidas Visa y Pinterest.

Su cartera en Estados Unidos cayó a unos 19.400 millones de dólares, el nivel más bajo de este año.

El fondo soberano está desviando más capital a proyectos nacionales vinculados a Vision 2030 y a grandes inversiones en juegos, como el acuerdo privado de 55.000 millones de dólares para Electronic Arts.

Estos cambios apuntan a una tendencia en la que los asignadores globales están reduciendo la amplia exposición a la renta variable estadounidense y concentrándose en activos estratégicos donde ven un control más fuerte o una alineación más clara con las prioridades nacionales.

Sin embargo, no todos los inversores a largo plazo comparten la misma opinión.

Berkshire Hathaway reveló una nueva participación por valor de más de 5.000 millones de dólares en Alphabet.

La posición ya está indicando un cambio de tono con respecto a años anteriores, cuando Warren Buffett a menudo decía que lamentaba haber perdido la oportunidad.

Berkshire parece ver un valor duradero en la combinación de modelos de búsqueda, nube e inteligencia artificial de Alphabet a los precios actuales, incluso cuando otros grandes inversores recortan las acciones.

Los movimientos contrastantes resaltan cuán dividida se ha vuelto la base de inversores a medida que el ciclo de IA entra en una fase más intensiva en capital.

La calidad de los beneficios vuelve a estar en el punto de mira

Ha surgido otra capa de escrutinio en torno a cómo las Big Tech informan sus ganancias.

Michael Burry expresó su preocupación de que las empresas estén extendiendo la vida útil de los equipos de servidores y GPU para reducir los costos anuales de depreciación.

Meta espera recortar casi 3 mil millones de dólares de sus gastos de depreciación de 2025 al extender los plazos.

Alphabet y Microsoft han hecho ajustes similares. La depreciación entre los principales gastadores se ha duplicado aproximadamente en los últimos dos años y se espera que aumente aún más.

El debate se centra en la rapidez con la que este equipo pierde valor económico.

Nvidia lanza nuevos chips a un ritmo rápido. Un cronograma de cinco años y medio puede no reflejar los ciclos de reemplazo reales. No hay una respuesta simple.

La vida útil de los servidores ha aumentado en algunos casos, gracias a una mejor optimización.

Pero la escala del gasto de capital significa que incluso pequeños cambios en los supuestos pueden mover significativamente las ganancias reportadas.

Los inversores ahora hablan más sobre la durabilidad del flujo de caja libre que sobre las ganancias generales, un cambio que habría parecido poco probable durante la fase inicial del repunte de la IA.

La combinación de una depreciación creciente, necesidades masivas de capital y estructuras financieras complejas ha cambiado la forma en que los mercados ven el sector.

Los principales índices parecen estables, pero los flujos subyacentes muestran un mercado en transición.

Las ganancias siguen creciendo para las plataformas más grandes y la demanda de modelos de IA sigue siendo fuerte.

La pregunta en el futuro se convierte en doble.

Primero, ¿cuánto puede afectar la tecnología a nuestras vidas y afectar la productividad?

Pero lo que los inversores necesitan saber es quién paga el próximo billón de dólares de infraestructura y qué empresas convierten esa inversión en rendimientos genuinos a largo plazo.