Microsoft, que también amplía su infraestructura de inteligencia artificial, mantuvo un flujo de caja libre positivo de 18.600 millones de dólares. El contraste, destacado por Parakeet Capital, ayuda a entender por qué el crecimiento de los servicios en la nube puede entusiasmar a los inversores y, al mismo tiempo, no alcanzar para sostener la valuación de la empresa que financia esa expansión.
La reacción de Alphabet llegó después de los resultados del 28 de octubre. En su informe de análisis y estrategia, Parakeet Capital señaló que la acción perdió cerca de 10% en las operaciones posteriores al cierre, mientras Microsoft avanzó alrededor de 4% en ese período. La caída de Alphabet también reflejó un desempeño de la publicidad inferior a las expectativas.
Google Cloud facturó 30.710 millones de dólares, 103% más que un año antes. La publicidad generó unos 82.000 millones de dólares, por debajo de lo que esperaba Wall Street. Parte del dinero destinado a comprar equipos y poner en funcionamiento centros de datos proviene de ese negocio publicitario.
Así, Alphabet tuvo un resultado decepcionante en una actividad clave para pagar la expansión de la nube justo cuando la nueva línea de negocios exige más infraestructura.
Los estados financieros muestran la brecha. Entre julio y septiembre, Alphabet generó 42.290 millones de dólares de flujo operativo y pagó 51.355 millones por propiedades y equipos. La diferencia explica el déficit de caja libre.
En el trimestre anterior, ese flujo ya había sido negativo, por 5.855 millones de dólares. Sin embargo, en los últimos doce meses seguía en terreno positivo, con 19.747 millones. La evolución trimestral permite observar cómo se redujo el margen a medida que se aceleraron los desembolsos.
La compañía mantuvo su previsión de inversiones de capital de entre 195.000 millones y 205.000 millones de dólares para 2026. Además, anticipó un incremento significativo para el año siguiente, aunque no precisó una cifra.
En Microsoft, el flujo operativo del mismo período alcanzó los 58.000 millones de dólares. Las compras de propiedades y equipos pagadas en efectivo sumaron 39.400 millones. La empresa informó inversiones de capital por 45.200 millones, cifra que incluye arrendamientos financieros, y explicó que parte de la capacidad que esperaba recibir de terceros se demoró.
Una parte de esos despliegues pasó al segundo semestre de su año fiscal, período en el que la compañía prevé que la inversión vuelva a acelerarse. Su saldo de caja positivo le da más margen para afrontar el gasto. El calendario de entregas también ayuda a explicar parte de la diferencia que observó el mercado durante el trimestre.
El contraste permite distinguir entre la capacidad de financiar las inversiones y el rendimiento que estas generan. La primera determina cuánto margen tiene una empresa para atravesar varios trimestres de desembolsos y cuánto necesita recurrir a deuda u otras fuentes de capital.
La segunda indica si el esfuerzo crea valor para los accionistas. Incluso una compañía con recursos suficientes para financiar el ciclo puede ver caer sus acciones si el mercado modifica sus expectativas de rendimiento o el plazo en que espera obtenerlo.
Goldman Sachs cuantificó esa segunda cuestión en un informe sobre tendencias del 10 de noviembre. Eric Sheridan, analista principal de internet y entretenimiento interactivo de Estados Unidos del banco, calcula que Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle y SpaceX podrían alcanzar un retorno sobre el capital invertido de 15% o más.
Para llegar a ese umbral con las inversiones de 2026 y 2027, el análisis estima que harían falta ingresos acumulados cercanos a 1,42 billones de dólares entre 2028 y 2030.
La cifra equivale a unos 473.000 millones de dólares anuales en promedio. Ryan Hammond, estratega sénior de cartera de Estados Unidos de Goldman Sachs, recoge un cálculo que ubica el punto de equilibrio en unos 350.000 millones de dólares por año en ingresos vinculados a la inteligencia artificial, suficientes para cubrir la depreciación y los gastos operativos. La distancia entre ambos montos muestra cuánto más se necesita para remunerar el capital una vez cubiertos esos costos.
La escala del umbral se aprecia al observar las previsiones de inversión. Para Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft y Oracle, el consenso reunido por Goldman Sachs calcula inversiones de capital cercanas a 800.000 millones de dólares en 2026 y de 1,1 billones en 2027.
En ese grupo de cinco empresas, el banco estima que el gasto de capital agregado superará el flujo operativo en ambos años. El dato ayuda a explicar por qué incluso las mayores tecnológicas están ampliando sus fuentes de financiamiento. El cálculo de Sheridan sobre rentabilidad considera un conjunto diferente, que incluye a SpaceX como sexto operador, y se refiere al rendimiento que deberían generar las inversiones en los años posteriores.
La principal evidencia favorable a la estimación de Sheridan es la cartera de ingresos comprometidos de AWS, Azure y Google Cloud. Al tercer trimestre sumaba 1,8 billones de dólares, alrededor de 140% más que un año antes. Algunas compañías indicaron que esperan reconocer cerca de la mitad de esos compromisos durante los próximos dos años.
Esa cartera da visibilidad sobre los servicios en la nube de tres empresas. En cambio, el cálculo de 1,42 billones de dólares mide los ingresos que se necesitarían para justificar las inversiones de seis. La clave será seguir qué proporción de lo contratado se reconoce como ingreso, se cobra y deja margen.
La cuenta también depende de las empresas que compran capacidad de cómputo. Lo que para los proveedores de nube representa un ingreso es un costo para quienes entrenan modelos o venden aplicaciones de inteligencia artificial.
Hammond calcula que, en un escenario en el que los proveedores de nube obtengan un retorno de 20% y las aplicaciones busquen un margen operativo también de 20%, estas últimas deberían facturar unos 1,35 billones de dólares por año.
Se trata de una proyección condicionada por los márgenes y por el peso del cómputo entre los gastos. Su magnitud explica la importancia de la demanda de los clientes finales. En las presentaciones de resultados del tercer trimestre, apenas entre 3% y 4% de las empresas del índice S&P 500 cuantificó el impacto de la inteligencia artificial en sus ganancias, según los datos del texto y el gráfico de Goldman Sachs.
Chamath Palihapitiya, fundador y director ejecutivo de Social Capital, advierte en ese informe que un mayor uso puede elevar la factura total de una empresa incluso cuando disminuye el precio de cada unidad de texto que procesan los modelos.
“Si los agentes ejecutan más tareas, la compañía puede terminar pagando más por cómputo. El retorno aparece cuando ese trabajo adicional se traduce en ventas, más producción o ahorros medibles”, analiza.
Sheridan considera que la reducción de precios puede ampliar la adopción y que el aumento del volumen podría compensar la caída del precio por unidad. La diferencia entre ambas perspectivas se resolverá en los presupuestos corporativos, cuando las pruebas deban transformarse en gastos recurrentes.
El mercado de bonos ya refleja el costo de la espera. Amanda Lynam, estratega jefa de crédito de Goldman Sachs, calcula que las cinco grandes tecnológicas habían emitido deuda por 296.000 millones de dólares hasta el 4 de noviembre, por encima de los 250.000 millones que el banco proyectaba para todo el año.
En el conjunto más amplio del crédito sindicado, las emisiones brutas globales vinculadas a la inteligencia artificial alcanzaban unos 687.000 millones de dólares hasta el 3 de noviembre. Solo 43% correspondía directamente a los grandes proveedores de nube.
El resto se distribuía entre otros emisores y estructuras de financiamiento. Un mismo inversor puede quedar expuesto a la expansión de la inteligencia artificial mediante bonos tecnológicos, préstamos a desarrolladores o deuda ligada a centros de datos, aunque cada instrumento aparezca en una cartera diferente.
El informe de Goldman Sachs muestra que el aumento de los diferenciales de crédito fue más pronunciado en la deuda de menor calificación vinculada a la inteligencia artificial. También presenta un contraste puntual: mientras la deuda de CoreWeave atravesaba un período de tensión, la emisión de Microsoft de la semana siguiente recibió pedidos por cinco veces el monto ofrecido, según Sheridan.
En el caso de CoreWeave, Gabriela Borges, analista principal de programas informáticos de Estados Unidos del banco, diferencia entre la deuda corporativa sin garantía, que cotizaba con un rendimiento cercano a 16% según la medida de peor rendimiento posible, y los préstamos garantizados por proyecto, cuyo costo estima inferior.
Para Lynam, el crédito todavía puede financiar la expansión, aunque será cada vez más selectivo. La estratega señala 2028 como un horizonte en el que las pruebas de monetización ayudarán a determinar si la presión sobre las calificaciones disminuye o persiste. Las inversiones se pagan antes de que lleguen los cobros. Si un centro de datos tarda más en entrar en funcionamiento o su cliente pierde solidez, el operador puede verse obligado a volver al mercado en busca de más capital.
