La apuesta de $475 mil millones: las grandes tecnológicas (Big Tech) redoblan la apuesta a pesar de la inquietud de los inversores

A medida que la temporada de resultados de enero de 2026 entra en plena actividad, la narrativa en torno al sector tecnológico ha cambiado drásticamente. Hace dos años, el mercado premiaba cualquier mención de la IA generativa (generative AI) con subidas vertiginosas en las cotizaciones. Hoy, mientras Microsoft, Amazon, Alphabet y Meta se preparan para publicar sus resultados trimestrales, el ambiente en Wall Street está definido por una sola y exigente pregunta: ¿Dónde está el retorno de la inversión?

Nuevas proyecciones indican que estos cuatro hiperescaladores (hyperscalers) tienen previsto gastar colectivamente $475 mil millones en infraestructura de IA en 2026 —una cifra que casi se ha duplicado desde 2024. Este astronómico gasto de capital (capital expenditure) (CapEx) representa la mayor construcción industrial en la historia moderna, eclipsando el coste ajustado por inflación del programa Apolo. Si bien el compromiso con la inteligencia artificial (artificial intelligence) es inquebrantable, la paciencia de los inversores se está agotando. La fase de "constrúyelo y vendrán" ha terminado; el mercado ahora exige pruebas de que los billones vertidos en centros de datos y silicio personalizado están generando ingresos sostenibles y no circulares.

La escala del gasto: una anomalía histórica

Para entender el escrutinio al que se enfrentan las grandes tecnológicas esta semana, hay que captar la magnitud del compromiso financiero. La cifra de $475 mil millones no es meramente un gasto operativo; es una transformación estructural de la capa de computación de la economía global.

Según datos que circulan antes de las llamadas de resultados, se proyecta que Amazon lidere la lista con un CapEx en efectivo que superará los $125 mil millones, impulsado en gran parte por su agresiva expansión de los centros de datos de AWS y el despliegue de sus chips Trainium. Alphabet le sigue de cerca, con una previsión que se estrecha alrededor de los $93 mil millones, mientras que se espera que el gasto de Meta alcance los $72 mil millones, alimentado por su búsqueda de la Inteligencia Artificial General (Artificial General Intelligence, AGI) y la integración de IA en el metaverso.

Sin embargo, es Microsoft quien está en el centro de la tormenta. Con proyecciones para el año fiscal que sugieren un gasto por encima de $80 mil millones, el gigante de Redmond es, posiblemente, el más expuesto al escepticismo de los inversores. La estrategia de la compañía depende en gran medida de la relación simbiótica entre Azure y OpenAI, una apuesta que requiere una escalada continua de infraestructura para mantener modelos como GPT-5.2.

Desglose de la factura

El gasto no es uniforme. En 2024, casi el 70% del CapEx en IA fluyó directamente a las arcas de Nvidia por las GPUs. En 2026, esa mezcla está cambiando. Una parte significativa ahora se destina a:

• I+D en silicio personalizado: Reducir la dependencia de Nvidia.
• Infraestructura energética: Adquisición de energía nuclear y renovable para alimentar campus a escala de gigavatios.
• Planta física: El hormigón y el acero de los centros de datos, a menudo retrasados por cuellos de botella en permisos.

El contraataque del silicio: Microsoft presenta Maia 200

Justo 24 horas antes de su informe de resultados programado, Microsoft intentó cambiar la narrativa anunciando la Maia 200, su acelerador de IA personalizado de segunda generación. El momento fue calculado para tranquilizar a los inversores y mostrar que la compañía está gestionando activamente su estructura de costes.

La Maia 200 representa un desafío directo al statu quo de la industria. Construida en el proceso de 3 nm de TSMC y con 216 GB de memoria HBM3e, Microsoft asegura que el chip ofrece tres veces el rendimiento de los Trainium de Amazon en cargas de trabajo de inferencia específicas y supera al último TPU v7 de Google en benchmarks de punto flotante.

Para los lectores de Creati.ai, la importancia de este lanzamiento de hardware no puede subestimarse. Al desplazar las cargas de inferencia —la ejecución real de los modelos de IA para usuarios— hacia su propio silicio, Microsoft pretende mejorar drásticamente sus márgenes. Si Copilot y los servicios Azure AI pueden ejecutarse en Maia 200 en lugar de en costosos clústeres H100 o Blackwell, el camino hacia la rentabilidad se aclara mucho más. La reacción del mercado, no obstante, fue tibia, con la acción de Nvidia cayendo menos del 1 %, lo que indica que los inversores ven esto como una cobertura a largo plazo más que como un reemplazo inmediato del dominio de Nvidia en entrenamiento.

De la FOMO al ROI: el cambio de sentimiento de los inversores

El cambio psicológico en el mercado es palpable. En 2024, el miedo a quedarse fuera (fear of missing out, FOMO) impulsó capital hacia cualquier empresa que comprara GPUs. En 2026, el foco está estrictamente en la economía por unidad.

Analistas de Goldman Sachs y Morgan Stanley han publicado notas advirtiendo que los "beneficiarios de productividad" —empresas que usan la IA para recortar costes— están volviéndose más atractivos que los "constructores de infraestructura". La preocupación es la aparición de una "economía circular" donde los gigantes tecnológicos registran ingresos vendiendo herramientas de IA a startups a las que, al mismo tiempo, financian.

Las próximas llamadas de resultados serán una prueba de esfuerzo para esta tesis. Los inversores buscan tres métricas específicas:

1. Tasas de adopción de Copilot: ¿Están los clientes empresariales superando las fases piloto hacia licencias por plaza completas?
2. Consumo de Azure AI: ¿El crecimiento está impulsado por demanda orgánica o por créditos subsidiados?
3. Preservación de márgenes: ¿Pueden mantenerse los márgenes operativos mientras los costes por depreciación de estas enormes inversiones se disparan?

Pronóstico estratégico y análisis de riesgos para 2026

La siguiente tabla resume el panorama de capital proyectado para las "Cuatro Grandes" hiperescaladores a medida que avanzamos en 2026. Estas cifras representan un consenso de estimaciones de analistas y actualizaciones recientes de guía.

La realidad física: energía y permisos

Más allá de los estados financieros, se avecina una comprobación de la realidad física. La limitación para 2026 ya no es solo el suministro de chips: es la electricidad.

Con colas para conexión a la red en centros clave como Northern Virginia e Irlanda que se extienden hasta cinco años, los hiperescaladores se ven obligados a convertirse en empresas energéticas. Los acuerdos recientes de Microsoft por capacidad de energía nuclear y la inversión de Amazon en reactores modulares pequeños (SMR) son respuestas directas a este cuello de botella.

Sin embargo, estos proyectos energéticos tienen largos plazos de ejecución. Mientras tanto, existe un riesgo real de una "bolsa de aire" donde miles de millones en chips permanezcan inactivos en almacenes, esperando la energía necesaria para encenderlos. Este riesgo de "activo varado" es el principal argumento bajista para 2026. Si los retrasos en los centros de datos persisten, el reloj de depreciación de esos chips sigue corriendo independientemente, lo que podría arrastrar las ganancias por acción (EPS) incluso si la demanda se mantiene robusta.

Conclusión: el trimestre del "demuéstramelo"

Mientras esperamos el toque de campana para esta semana crítica de resultados, las apuestas para el sector de la inteligencia artificial nunca han sido tan altas. La apuesta de $475 mil millones está hecha. La infraestructura se está vertiendo. Los chips se están diseñando.

Para los ejecutivos del nivel C en Microsoft, Amazon, Alphabet y Meta, la tarea ya no es vender una visión del futuro, sino demostrar que el futuro es rentable hoy. Si no consiguen proporcionar pruebas concretas de un incremento de ingresos acorde con su gasto, la corrección del mercado podría ser rápida y severa. Por el contrario, si logran demostrar que la economía por unidad de la IA está dando un vuelco —ayudados por innovaciones como la Maia 200—, la actual carrera alcista podría estar apenas comenzando.