Los grandes inversores tecnológicos sintieron el peso del gasto en inteligencia artificial sobre los márgenes y la caja. En cambio, los proveedores de semiconductores e infraestructura energética comenzaron a traducir esa demanda en más ventas, pedidos y efectivo.
La inversión en IA siguió creciendo, pero los balances mostraron que los retornos aún se distribuyen de forma desigual entre quienes financian la expansión y quienes proveen la infraestructura.
La tendencia de inversión vinculada con la inteligencia artificial atravesó esta semana una nueva prueba en Wall Street. La temporada de balances continuó con resultados de compañías pertenecientes a distintos eslabones del ecosistema tecnológico y energético que sostiene la expansión del sector.
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Así, los números de Alphabet, matriz de Google y uno de los mayores proveedores mundiales de servicios digitales y computación en la nube, Tesla, fabricante de vehículos eléctricos y desarrollador de robotaxis, robótica y almacenamiento energético, Texas Instruments, productor de semiconductores analógicos, y GE Vernova, proveedor de equipos para generación y redes eléctricas, permitieron observar qué compañías capturaron mejor el flujo de dinero hacia el sector en expansión.
Más allá de las cifras puntuales, los resultados dejaron una discusión de fondo sobre la sostenibilidad del ciclo. La demanda vinculada con la inteligencia artificial continuó firme, pero el mercado empezó a mirar con mayor atención qué compañías ya logran convertir ese impulso en ingresos, márgenes y flujo de caja libre, y cuáles todavía absorben el costo de expandir su capacidad.
Esa diferencia también depende del lugar que cada empresa ocupa dentro de la cadena. Un informe de Research de Inviu señaló que algunos cuellos de botella podrían aliviarse a medida que aumente la oferta, mientras otros, vinculados con la infraestructura física y energética, requieren plazos mucho más largos. Esa brecha será clave para entender quiénes pueden sostener su poder de fijación de precios y capturar una mayor parte del gasto.
Los balances de Alphabet y Tesla mostraron el principal límite que enfrenta hoy la carrera inversora vinculada con la inteligencia artificial. En ambos casos, la demanda siguió creciendo, pero el aumento del gasto avanzó con mayor velocidad y comenzó a presionar sobre los márgenes y el flujo de caja libre.
Alphabet, la tecnológica que controla Google y uno de los mayores proveedores mundiales de servicios digitales y computación en la nube, volvió a registrar una fuerte expansión de sus negocios. En este avance, Google Cloud, la división que ofrece capacidad informática, almacenamiento y herramientas de inteligencia artificial a empresas, aumentó sus ingresos 82% interanual, mientras el negocio de búsquedas y publicidad creció 17%.
Sin embargo, esa mejora convivió con una nueva aceleración de las inversiones. La compañía elevó su previsión de capex para 2026 desde un rango de entre u$s180.000 millones y u$s190.000 millones hasta u$s205.000 millones, mientras el flujo de caja libre terminó en terreno negativo.
Para Ignacio Hernández Morán, analista de renta variable de IEB, Alphabet “mostró un gran crecimiento tanto en Cloud como en Search”, aunque aclaró que la expansión del resultado neto estuvo “principalmente explicada por una ganancia de equity securities”. De esta manera, una parte relevante de la mejora provino de la revaluación de inversiones financieras y no exclusivamente del negocio operativo.
La relación entre crecimiento y gasto también fue destacada por Paulino Seoane, head de Investment Ideas de Balanz, quien señaló que “la facturación y el capex aumentan 24% y 100%, respectivamente”. La comparación resume la tensión central del balance, donde la demanda siguió firme, pero la inversión necesaria para sostenerla creció a un ritmo muy superior.
Por su parte, Tesla, fabricante de vehículos eléctricos que también desarrolla conducción autónoma, robotaxis, robots humanoides y sistemas de almacenamiento energético, expuso el mismo problema con mayor intensidad. La compañía superó las previsiones de ingresos, con u$s28.240 millones frente a los u$s26.400 millones esperados, pero obtuvo u$s0,33 por acción, por debajo de los u$s0,54 proyectados.
Más allá de estos resultados, la empresa alcanzó entregas récord, aumentó 50% los ingresos de servicios y mantuvo el crecimiento de su división energética, enfocada en baterías para hogares, empresas y redes eléctricas. Sin embargo, esos avances no alcanzaron para compensar la compresión de los márgenes y el mayor desembolso destinado a inteligencia artificial, infraestructura y robotaxis.
“El sacrificio de rentabilidad para el desarrollo de robotaxis e IA fue alto para los resultados de este trimestre”, sostuvo Hernández Morán. Seoane por su parte agregó que “el capex fue más del doble que en el primer trimestre”, mientras la ganancia por acción quedó por debajo de lo previsto.
Así, los dos balances aportaron una señal común. El problema no estuvo en la falta de demanda, sino en la velocidad con la que el gasto comenzó a absorber los ingresos adicionales. Así lo resume Gabriel Proruk, analista de equity IEB, y explica que “Alphabet y Tesla demostraron que ese desequilibrio comienza a pesar sobre el flujo de caja libre, que en ambos casos se tornó negativo”.
Los balances de Texas Instruments y GE Vernova expusieron otra cara del ciclo. En lugar de financiar directamente los grandes modelos y centros de datos, ambas compañías venden componentes o infraestructura necesaria para sostenerlos.
Texas Instruments, fabricante estadounidense de chips analógicos y procesadores integrados en automóviles, maquinaria industrial, equipos de comunicaciones y sistemas electrónicos, presentó un resultado positivo en ingresos, márgenes y flujo de caja. La facturación creció 23% interanual y las ganancias avanzaron 48%, mientras la empresa superó las previsiones del mercado.
“Fue un resultado altamente positivo, con crecimiento en ingresos, márgenes y flujo de caja tanto trimestralmente como en su comparación interanual”, afirmó Hernández Morán. Seoane coincidió y calificó el balance como “brillante, tanto en facturación como en ganancias”.
El desempeño mostró cómo el gasto vinculado con la inteligencia artificial comenzó a extenderse más allá de los aceleradores fabricados por Nvidia. Los centros de datos también requieren chips analógicos para gestionar energía, temperatura, comunicaciones y distintas funciones electrónicas.
Además, Texas Instruments comenzó a reducir su gasto de capital después de varios años de construcción de fábricas. Esa moderación le permitió convertir la recuperación de la demanda en una mejora más directa del efectivo generado por el negocio.
GE Vernova, fabricante de turbinas de gas, equipos eólicos, transformadores y sistemas para redes eléctricas, también confirmó que una parte creciente del dinero llegó a la infraestructura física. La compañía registró ventas por u$s11.100 millones y un EBITDA de u$s1.200 millones, frente a u$s9.100 millones y u$s800 millones, respectivamente, un año antes.
A su vez, elevó por segundo trimestre consecutivo su previsión anual de ingresos hasta u$s46.000 millones. Las órdenes aumentaron 88% interanual y el backlog, que representa los pedidos ya contratados pero todavía no entregados, alcanzó u$s176.000 millones hasta 2030.
Aunque los márgenes operativos quedaron por debajo de algunas estimaciones, el flujo de caja libre superó las expectativas gracias a los anticipos de clientes. “La empresa logró récord en órdenes y backlog, lo cual nos da buenas expectativas a futuro”, explicó Hernández Morán.
Seoane también destacó que GE Vernova “se convirtió en un actor central del mundo de la IA” por su capacidad para atender la demanda eléctrica de los grandes conglomerados tecnológicos. Según remarcó, las órdenes crecieron 88% y la empresa volvió a mejorar su proyección anual por la fuerte demanda de equipos de generación.
La reacción bursátil mostró que una demanda sólida ya no alcanzó para sostener valuaciones exigentes. Así, Alphabet cayó alrededor de 7% y Tesla perdió cerca de 14%, según IEB, debido a la combinación de mayor capex, presión sobre los márgenes y flujo de caja libre negativo.
“La narrativa principal es el aumento del capex para desarrollo de IA e infraestructura en detrimento de márgenes y rentabilidad”, explicó Hernández Morán. Para el analista, los inversores “ya no se conforman con promesas, sino que exigen delivery”.
Texas Instruments también operó en terreno negativo pese a superar las expectativas. Sin embargo, desde IEB interpretaron el movimiento como una toma de ganancias generalizada, ya que la empresa redujo su gasto de capital y mantuvo perspectivas favorables.
En GE Vernova, la lectura estuvo más asociada a la valuación que a la demanda. En este sentido, IEB destacó el flujo de caja, la cartera récord de pedidos y la relación entre órdenes y ventas superior a dos veces. Seoane, en cambio, observó una toma de ganancias después de una suba cercana al 53% durante el año.
La expansión también trasladó presión al mercado de crédito. Según el informe de Research de Inviu, el flujo de caja conjunto de los cinco mayores hiperescaladores ronda los u$s320.000 millones anuales, mientras el capex proyectado supera los u$s700.000 millones para los próximos años.
Esa brecha obliga a recurrir con mayor intensidad a deuda, prepagos de clientes, contratos de largo plazo y estructuras de financiamiento con terceros. A su vez, se estima que la emisión de bonos tecnológicos podría alcanzar cerca de u$s275.000 millones durante el año, en un mercado que comenzó a mostrar mayor sensibilidad frente a la concentración de nuevas colocaciones.
El riesgo no pasó necesariamente por una crisis de solvencia. Las grandes tecnológicas conservaron balances sólidos, pero una saturación del crédito podría elevar el costo del capital y obligarlas a seleccionar con mayor cuidado sus proyectos.
En consecuencia, los beneficios se distribuyeron de manera desigual. Los hiperescaladores asumieron el gasto inicial y el riesgo de recuperarlo, mientras los proveedores con productos escasos, contratos plurianuales y elevados costos de sustitución recibieron pedidos y anticipos con mayor previsibilidad.
Hacia adelante, Proruk consideró que el mercado seguirá “la velocidad de conversión del backlog de Google Cloud a ingresos efectivos”, la recuperación de los márgenes automotores de Tesla, la mejora de la demanda industrial y automotriz para Texas Instruments y la capacidad de GE Vernova para sostener el crecimiento de sus negocios de gas y electrificación.
En definitiva, los balances confirmaron que el dinero de la inteligencia artificial continuó fluyendo, pero también que sus retornos se repartieron de forma desigual. Alphabet y Tesla financiaron proyectos cuyos ingresos todavía deben materializarse, mientras Texas Instruments y GE Vernova comenzaron a transformar ese gasto en ventas, pedidos y efectivo.