La industria de la IA concentra inversiones históricas, beneficios extraordinarios y una demanda creciente de computación. Al mismo tiempo, el encarecimiento de la financiación, la competencia internacional en semiconductores y las dudas sobre la recuperación de las inversiones están modificando las expectativas de los mercados. En este artículo me centro en el análisis económico de cómo interactúan oferta, demanda, precios, deuda y rentabilidad en uno de los mayores ciclos de inversión tecnológica de las últimas décadas.
Una industria que bate récords mientras aumenta la preocupación financiera
El 15 de octubre de 2026, TSMC presentó unos resultados que, considerados aisladamente, describían una industria en plena expansión. La mayor fabricante de semiconductores por contrato del mundo había facturado 1,49 billones durante el tercer trimestre, un crecimiento interanual del 50,9 %. Su beneficio neto alcanzó los 763.060 millones de dólares taiwaneses, un 68,7 % más, y su margen operativo se situó en el 58,7 %.
TSMC también anunció que sus inversiones de capital previstas para 2026 se situaban entre 60.000 y 64.000 millones de dólares, mientras la demanda de procesadores avanzados para inteligencia artificial continuaba impulsando sus resultados.
Dos días antes, el mercado había comenzado a mostrar una preocupación creciente por la situación financiera de CoreWeave, una de las empresas especializadas en suministrar capacidad de computación para inteligencia artificial. Sus bonos experimentaron fuertes caídas de precio y algunas emisiones llegaron a ofrecer rentabilidades próximas al 15 %, mientras aumentaba considerablemente el coste de asegurarse frente a un posible impago de su deuda.
Esta tensión se extendió a otras empresas relacionadas con la infraestructura tecnológica, aunque con diferente intensidad. Los resultados de Nvidia también reflejan la magnitud del crecimiento industrial. El 26 de agosto, la compañía había comunicado unos ingresos trimestrales de 96.200 millones de dólares, un 106 % superiores a los registrados un año antes. De esa cantidad, 89.000 millones correspondían a su negocio de centros de datos, que creció un 117 % interanual y su margen bruto alcanzó el 75 %.
Estas cifras permiten comprender una de las características económicas más importantes de la expansión actual de la inteligencia artificial: una industria puede experimentar un crecimiento extraordinario de su producción y de sus ingresos mientras aumenta simultáneamente el riesgo financiero de algunos de sus participantes.
La explicación está relacionada con la estructura de sus mercados y con la distribución del capital, los costes y los beneficios a lo largo de la cadena de valor.
Nvidia obtiene ingresos cuando vende sus sistemas, TSMC cobra por fabricar los semiconductores y los fabricantes de memoria reciben sus ingresos cuando venden sus componentes. Sin embargo, las empresas que adquieren esos equipos para construir centros de datos deben recuperar sus inversiones a lo largo de varios años, mediante contratos de alquiler de capacidad, servicios cloud y aplicaciones de inteligencia artificial.
Es decir, el calendario económico es diferente para cada participante: para el fabricante de chips, la venta puede traducirse en ingresos inmediatos, para el operador de infraestructura, esa misma operación representa una salida de caja y el comienzo de una inversión cuya rentabilidad dependerá de la demanda futura, de los precios de alquiler, de la utilización efectiva de los equipos y del coste de financiación.
Existe, por tanto, una distribución asimétrica del riesgo.
La rentabilidad extraordinaria de los proveedores de semiconductores puede coexistir con problemas financieros en sus clientes. Incluso puede contribuir a ellos cuando los elevados precios del equipamiento incrementan el capital necesario para entrar o expandirse en el mercado.
Ello me lleva a intentar examinar la economía de la inteligencia artificial con herramientas habituales en el análisis industrial y financiero: formación de precios, elasticidades, costes marginales, economías de escala, estructura de mercado, coste del capital y expectativas de rentabilidad.
La inteligencia artificial funciona como una cadena de mercados interdependientes
Para comprender cómo se forman los precios de la inteligencia artificial conviene distinguir los diferentes mercados que participan en su producción.
La demanda final aparece cuando una empresa o un consumidor decide utilizar una aplicación que incorpora inteligencia artificial. Puede tratarse de un asistente conversacional, un sistema de programación, una aplicación empresarial, un agente autónomo o un servicio de análisis de información.
Estas aplicaciones necesitan modelos capaces de procesar solicitudes y los modelos, a su vez, requieren capacidad de computación, tanto para su entrenamiento como para su utilización posterior, conocida como inferencia. Los proveedores de computación necesitan aceleradores, memorias, servidores, redes de comunicaciones, almacenamiento, electricidad y centros de datos. A su vez, los fabricantes de semiconductores dependen de empresas especializadas en maquinaria, materiales, diseño de circuitos integrados y procesos de fabricación.
En términos económicos, se trata de una sucesión de mercados relacionados mediante demandas derivadas. La demanda de GPU, por ejemplo, depende en gran medida de la demanda de los servicios que esas GPU permiten producir.
Cuando una empresa desarrolla una aplicación de inteligencia artificial que resulta rentable, aumenta su disposición a pagar por capacidad de inferencia. Si el proveedor de esa capacidad necesita ampliar sus instalaciones para atender las nuevas solicitudes, aumentará su demanda de aceleradores, memorias y equipamiento.
Sin embargo, el traslado de una variación de demanda entre mercados depende de varios factores.
El primero es la capacidad instalada que todavía permanece disponible. Si un centro de datos opera al 60 % de utilización, puede atender parte del incremento de demanda sin adquirir nuevos equipos, pero si funciona prácticamente a plena capacidad, la expansión requerirá nuevas inversiones.
El segundo es la productividad de los equipos existentes. Las mejoras de software, la optimización de la inferencia y la utilización de modelos más pequeños pueden permitir procesar más solicitudes con la misma infraestructura.
El tercero es la elasticidad de la oferta de los proveedores de semiconductores.
Cuando la fabricación está limitada por la capacidad de producción de obleas avanzadas, la disponibilidad de memoria HBM o los procesos de empaquetado, un aumento de la demanda puede traducirse principalmente en mayores precios y plazos de entrega.
A corto plazo, la oferta es relativamente inelástica porque construir nuevas instalaciones, incorporar maquinaria y alcanzar rendimientos industriales adecuados requiere tiempo.
A largo plazo, la ampliación de capacidad permite aumentar la producción. Si la oferta crece más rápidamente que la demanda, aparecen presiones bajistas sobre los precios.
Esta dinámica explica la importancia de distinguir entre la escasez actual y la escasez futura.
La rentabilidad de una inversión industrial depende de los precios que podrán obtenerse cuando la nueva capacidad entre en funcionamiento. Esos precios pueden ser considerablemente diferentes de los que justificaron inicialmente el proyecto.
El poder de mercado de los proveedores
La estructura competitiva de estos mercados también es heterogénea.
El suministro de aceleradores avanzados está concentrado en un reducido número de proveedores. Nvidia ocupa una posición especialmente fuerte gracias al rendimiento de sus sistemas, sus interconexiones, su software y el ecosistema desarrollado alrededor de CUDA.
En fabricación de semiconductores avanzados, TSMC dispone de una posición industrial privilegiada. En maquinaria litográfica de vanguardia, ASML constituye uno de los principales puntos de concentración tecnológica. Y en memorias HBM, los grandes fabricantes internacionales, especialmente SK Hynix, Samsung y Micron, desempeñan un papel decisivo.
La concentración permite que determinados proveedores conserven una parte importante del valor económico generado por la cadena. En condiciones de competencia intensa, el precio tiende a aproximarse al coste marginal, aunque la recuperación de costes fijos exige suficiente margen sobre el conjunto de la producción.
En mercados concentrados, con productos diferenciados y fuertes barreras de entrada, las empresas pueden mantener precios significativamente superiores a sus costes marginales durante periodos prolongados.
El margen bruto del 75 % comunicado por Nvidia en su segundo trimestre fiscal de 2027 es una señal de elevada capacidad de generación de valor, aunque ese porcentaje no equivale directamente a un índice de poder de mercado. Para medirlo sería necesario conocer los costes marginales relevantes, las elasticidades de demanda y las condiciones competitivas específicas.
También importa la elasticidad de la demanda de cada comprador: un laboratorio que necesita entrenar un modelo de frontera puede tener pocas alternativas tecnológicas viables en el corto plazo, por lo que su demanda de determinados sistemas será relativamente inelástica. Sin embargo, una empresa que utiliza modelos para tareas administrativas sencillas dispone normalmente de mayores posibilidades de sustitución.
La sensibilidad al precio aumenta cuando existen alternativas comparables y disminuyen los costes de cambiar entre ellas. La evolución de estas elasticidades será fundamental para determinar cuánto tiempo pueden mantenerse los márgenes extraordinarios de algunos proveedores.
La economía de la escasez: por qué el mercado de memoria resulta tan importante
La industria de semiconductores tiene una larga historia de ciclos de expansión, exceso de capacidad y correcciones de precios.
Durante las fases de escasez, la demanda supera la capacidad productiva disponible. Entonces los fabricantes aumentan la utilización de sus instalaciones y pueden negociar precios superiores. Esos beneficios extraordinarios proporcionan recursos para invertir e incentivan la entrada o expansión de competidores. Cuando las nuevas instalaciones comienzan a producir, la oferta aumenta. Si la demanda no absorbe toda la capacidad adicional, los precios y márgenes pueden reducirse con rapidez.
El mercado de memorias es especialmente sensible a estos ciclos porque combina inversiones muy elevadas, productos relativamente estandarizados en ciertos segmentos y largos periodos de construcción de capacidad.
Sin embargo, conviene distinguir tres categorías tecnológicas.
La DRAM convencional proporciona memoria de trabajo a ordenadores y servidores. La NAND se utiliza principalmente para almacenamiento persistente. La HBM, o memoria de alto ancho de banda, permite transferir grandes cantidades de información con rapidez y resulta especialmente relevante para los aceleradores utilizados en inteligencia artificial. Estos productos comparten determinados recursos industriales, pero presentan diferencias importantes en fabricación, requisitos de calidad, diseño, empaquetado y comportamiento de la demanda.
Por eso, un aumento de la oferta de DRAM convencional puede provocar una reducción de sus precios sin traducirse inmediatamente en mayor disponibilidad de HBM.
El 30 de septiembre de 2026, TrendForce publicó unas previsiones que ilustran la tensión existente entre oferta y demanda. La consultora estimaba que los precios contractuales de DRAM convencional aumentarían entre un 10 % y un 15 % durante el cuarto trimestre de 2026, mientras que los de NAND podrían subir entre un 15 % y un 20 %. La explicación principal era la prioridad que los fabricantes estaban concediendo a productos avanzados para servidores, junto con el crecimiento de las necesidades de almacenamiento empresarial. Estas cifras son previsiones de precios contractuales, no variaciones observadas de precios spot.
- Los precios spot reflejan transacciones realizadas en mercados relativamente inmediatos y pueden reaccionar rápidamente a cambios de inventarios y expectativas.
- Los precios contractuales suelen negociarse para determinados periodos o volúmenes y pueden incorporar compromisos de suministro.
- El precio medio de venta, por su parte, depende de la combinación efectiva de productos comercializados. Una empresa puede aumentar su precio medio aunque reduzca el precio de algunos componentes, simplemente porque vende una proporción mayor de productos avanzados.
TrendForce señalaba el 7 de octubre que algunos fabricantes y grandes compradores habían suscrito acuerdos plurianuales de suministro de DRAM para servidores, con mecanismos de bandas de precios. Estos contratos pueden estabilizar ingresos y compras, aunque también limitan la capacidad de beneficiarse de futuras subidas de precio. La importancia económica de estos acuerdos reside en que modifican la distribución del riesgo entre compradores y vendedores.
Un ejemplo de cómo la elasticidad determina el efecto de aumentar la oferta
Supongamos un mercado de memoria con un precio inicial de 100 unidades monetarias y unas ventas de 100 millones de unidades. El ingreso total de los productores sería de 10.000 millones.
Imaginemos ahora que la capacidad disponible aumenta un 20 % y que, por simplificar, la oferta adicional llega efectivamente al mercado.
Entonces, la evolución del precio dependerá de la elasticidad de la demanda.
Podemos utilizar una función de demanda de elasticidad constante: Q = 100 × (P / 100)^(-ε)
Donde Q se mide en millones de unidades, P es el precio y ε representa el valor absoluto de la elasticidad-precio de la demanda.
Si la demanda es relativamente inelástica, con ε = 0,5, vender 120 millones de unidades requeriría reducir el precio hasta aproximadamente 69,44. Los ingresos del sector serían entonces de 8.333 millones, un descenso del 16,7 % respecto a la situación inicial.
Si la demanda es más elástica, con ε = 2, el mismo aumento de producción podría absorberse con un precio de aproximadamente 91,29. Los ingresos totales alcanzarían los 10.955 millones, un incremento cercano al 9,5 %.
| Variable | Situación inicial | Demanda inelástica | Demanda elástica |
|---|---|---|---|
| Cantidad vendida, millones | 100 | 120 | 120 |
| Precio unitario | 100 | 69,44 | 91,29 |
| Ingresos, millones | 10.000 | 8.333 | 10.955 |
| Variación de ingresos | -16,7 % | +9,5 % |
Cálculos a modo de ejemplo suponiendo la elasticidad constante, la venta efectiva de toda la producción adicional y la ausencia de cambios en la calidad o composición de los productos.
Esto nos muestra por qué un aumento de la producción no garantiza mayores ingresos y ayuda a comprender las preocupaciones de los inversores ante la posible expansión de nuevos fabricantes.
Supongamos además un coste variable constante de 50 unidades por chip. Si prescindimos de costes fijos para comparar únicamente los márgenes de contribución, el mercado inicial generaría 5.000 millones. En el escenario de demanda inelástica, la contribución total caería hasta aproximadamente 2.333 millones, mientras que en el escenario de demanda elástica se situaría alrededor de 4.955 millones.
La elasticidad determina cuánto debe ajustarse el precio para absorber la nueva oferta. La estructura de costes determina posteriormente el impacto sobre la rentabilidad.
En mercados como el de semiconductores, caracterizados por elevados costes fijos y fuertes inversiones iniciales, estos mecanismos pueden producir cambios muy importantes en los resultados operativos.
China introduce una nueva variable en las expectativas de oferta
La evolución reciente de los fabricantes chinos de memoria ha añadido incertidumbre sobre el equilibrio competitivo futuro.
ChangXin Memory Technologies, conocida como CXMT, está desarrollando sus capacidades en memorias DRAM, mientras que Yangtze Memory Technologies, YMTC, se concentra principalmente en NAND. Ambas forman parte del esfuerzo industrial chino por reducir su dependencia de proveedores extranjeros en componentes estratégicos.
Durante octubre de 2026, los avances anunciados por CXMT en diseños de memorias de mayor densidad contribuyeron a la caída de las cotizaciones de varios fabricantes internacionales. Los analistas citados por la prensa financiera señalaron, no obstante, que todavía existía incertidumbre sobre la viabilidad comercial y la capacidad de producir esos componentes a escala competitiva.
Desde la economía industrial, conviene separar cuatro fases que frecuentemente aparecen mezcladas en la interpretación de estas noticias.
- La primera es demostrar una capacidad tecnológica.
- La segunda consiste en fabricar el producto con rendimientos industriales suficientes, es decir, obtener un porcentaje elevado de componentes funcionales por oblea.
- La tercera exige producir a un coste competitivo.
- La cuarta requiere alcanzar volúmenes comerciales, desarrollar relaciones estables con clientes y cumplir sus requisitos de calidad.
Los anuncios tecnológicos pueden modificar inmediatamente las expectativas bursátiles, incluso cuando el efecto sobre la oferta mundial tarda años en materializarse. Esta diferencia temporal es especialmente importante para interpretar las valoraciones de Micron, Samsung y SK Hynix. Los inversores descuentan beneficios futuros así que si consideran que la entrada de competidores reducirá los precios dentro de varios años, pueden revisar hoy el valor de las compañías establecidas.
La caída bursátil explica un cambio en las expectativas, pero no demuestra por sí misma que los precios actuales estén disminuyendo.
Cuatro escenarios para la competencia china
- El primer escenario es la sustitución de importaciones. Los fabricantes chinos aumentan su capacidad, pero destinan una proporción elevada de su producción al mercado nacional. En ese caso, el efecto más inmediato sería una pérdida potencial de ventas para proveedores extranjeros en China. La capacidad liberada podría dirigirse a otros mercados y generar presiones competitivas indirectas.
- El segundo escenario contempla una expansión de la oferta internacional. Si CXMT o YMTC alcanzan escalas productivas relevantes y cumplen los requisitos comerciales necesarios para exportar, el incremento de oferta podría reducir los precios en determinados segmentos. La magnitud del efecto dependería de las elasticidades, de la diferenciación tecnológica y de las restricciones comerciales.
- El tercer escenario sería una segmentación más intensa del mercado. China podría ganar competitividad en memorias convencionales o productos maduros mientras los fabricantes internacionales conservan ventajas en HBM avanzada y otros componentes de mayor complejidad. Esto produciría estructuras competitivas diferentes dentro de una misma industria.
- El cuarto escenario está relacionado con los costes y las políticas industriales. El acceso a financiación favorable, los incentivos fiscales, las subvenciones, las economías de escala y la integración de las cadenas de suministro pueden modificar el coste económico de producir semiconductores. Sin embargo, las ayudas públicas también tienen un coste de oportunidad y pueden favorecer inversiones de rentabilidad insuficiente.
Desde una perspectiva de bienestar económico, la reducción de precios puede beneficiar a los consumidores y compradores industriales, mientras que los productores establecidos pueden experimentar una disminución de sus beneficios. También aparecen posibles efectos distributivos sobre empleo, inversión, innovación y seguridad de suministro.
La competencia china en aceleradores presenta otra dinámica
En los procesadores de inteligencia artificial, Huawei, SMIC y otros fabricantes chinos afrontan desafíos diferentes a los de la memoria convencional.
Las restricciones estadounidenses a la exportación de determinados semiconductores avanzados han reducido el acceso de las empresas chinas a algunos productos internacionales.
Una investigación basada en datos de IDC, indicaba que la cuota de Nvidia en el mercado chino de aceleradores para centros de datos había descendido al 34 % durante el primer semestre de 2026. Huawei alcanzó aproximadamente el 28 % de ese mercado, con 572.000 aceleradores suministrados frente a los 678.000 de Nvidia.
Una restricción comercial disminuye la disponibilidad de determinados bienes importados. Si existe una demanda interna suficientemente grande, se crean incentivos para desarrollar productos sustitutivos. Estos incentivos pueden traducirse en inversiones nacionales, aprendizaje industrial y mejoras tecnológicas.
Sin embargo, la sustitución efectiva depende de que las empresas nacionales alcancen niveles adecuados de rendimiento, fiabilidad, coste y compatibilidad.
Huawei está desarrollando aceleradores y sistemas de computación que buscan compensar parcialmente las limitaciones de rendimiento individual mediante arquitecturas de mayor escala. En septiembre de 2026, reconocieron que la demanda de sus equipos de IA superaba su capacidad disponible y presentó planes para nuevas generaciones de aceleradores durante 2027.
Para el mercado mundial, la consecuencia potencial es una mayor fragmentación de las cadenas de valor. Esa fragmentación podría generar capacidades duplicadas, costes adicionales de adaptación y menores economías de escala globales. También puede ofrecer mayor seguridad de suministro a determinados países y reducir algunas dependencias estratégicas.
La evaluación económica depende del equilibrio entre eficiencia productiva, resiliencia y objetivos de política industrial.
La inversión en infraestructura: los ingresos actuales frente al capital que debe recuperarse
La expansión de la IA está provocando un incremento extraordinario de las inversiones en centros de datos.
- Microsoft comunicó que durante el trimestre terminado el 30 de junio de 2026 había realizado inversiones de capital por 41.000 millones de dólares, incluyendo arrendamientos financieros. Aproximadamente dos tercios correspondían a activos de vida útil relativamente corta, principalmente CPU y GPU. En el mismo periodo registró un flujo de caja operativo de 55.400 millones y un flujo de caja libre de 19.600 millones.
- Alphabet informó de inversiones de capital por 44.900 millones de dólares en el segundo trimestre de 2026, frente a un flujo de caja operativo de 39.100 millones. Esto significa que la inversión en inmovilizado superó el efectivo generado por sus operaciones durante ese trimestre, incluso cuando su negocio registró fuertes crecimientos de ingresos y la empresa elevó su previsión de inversión para el conjunto de 2026 hasta una horquilla de 195.000 a 205.000 millones de dólares.
- Meta también incrementó considerablemente sus compromisos de inversión. En julio situó sus previsiones de CAPEX para 2026 entre 130.000 y 145.000 millones de dólares, incluyendo los pagos de principal de arrendamientos financieros.
Antes de comparar estas cifras hay que tener en cuenta que las empresas no calculan siempre el CAPEX de la misma manera. Algunas incluyen determinados arrendamientos financieros y otras los presentan por separado. Además, estas inversiones también financian servicios tradicionales de nube, publicidad, almacenamiento y redes. Por tanto, no podemos atribuir todo ese gasto exclusivamente a la inteligencia artificial. Aun así, las cifras muestran la enorme cantidad de capital que está absorbiendo la infraestructura tecnológica.
Por qué una empresa puede ganar dinero y quedarse sin efectivo
Una empresa puede presentar beneficios elevados y, al mismo tiempo, disponer de menos efectivo porque está realizando grandes inversiones. Esto ocurre porque la contabilidad reparte el coste de determinados activos a lo largo de su vida útil, aunque el dinero necesario para comprarlos se haya desembolsado mucho antes.
Por ejemplo, si una empresa adquiere miles de GPU para utilizarlas durante varios años, normalmente registra esos equipos como activos y va reconociendo su depreciación progresivamente. Sin embargo, debe pagar su adquisición o asumir las obligaciones financieras correspondientes desde el principio.
Por eso resulta importante observar el flujo de caja libre, que, de forma simplificada, representa el efectivo generado por las operaciones después de descontar las inversiones en inmovilizado pagadas en efectivo. Una empresa puede tener beneficios contables y un flujo de caja libre negativo si está invirtiendo más de lo que genera con su actividad y esto tampoco significa que tenga problemas. Una inversión puede consumir mucho efectivo durante sus primeros años y resultar rentable posteriormente. La cuestión económica es cuánto dinero permitirá generar durante su vida útil y si ese rendimiento compensará el capital comprometido.
ROIC y WACC: cuándo una inversión crea valor
Para evaluar la rentabilidad de estas inversiones conviene utilizar dos indicadores habituales en economía financiera.
- El primero es el ROIC, o rentabilidad del capital invertido. Mide el beneficio operativo después de impuestos que obtiene una empresa en relación con el capital utilizado para desarrollar su actividad.
- El segundo es el WACC, o coste medio ponderado del capital. Representa la rentabilidad que la empresa necesita ofrecer para compensar el coste de sus recursos financieros, tanto los aportados por los accionistas como los obtenidos mediante deuda.
La comparación es sencilla: si una empresa obtiene una rentabilidad del 8 % sobre el capital invertido, pero financiar ese capital le cuesta un 10 %, está obteniendo menos de lo que necesita para compensar adecuadamente a quienes aportan los recursos.
Imaginemos una inversión de 1.000 millones de dólares que genera 80 millones anuales de beneficio operativo después de impuestos. Su ROIC sería del 8 %. Si su WACC es del 10 %, necesitaría generar 100 millones para cubrir el coste económico del capital. Aunque presenta un beneficio operativo positivo, le faltan 20 millones para alcanzar la rentabilidad exigida.
Este cálculo es muy importante en la inteligencia artificial porque las empresas están comprando equipos muy caros que deberán generar ingresos durante varios años. Además, existe un riesgo tecnológico: una nueva generación de GPU puede ofrecer un rendimiento mucho mayor y reducir el precio al que se alquilan los equipos anteriores, y entonces una inversión que parecía rentable cuando se hizo puede dejar de serlo antes de tiempo.
La economía de un centro de datos: utilización, precios y rentabilidad
Los centros de datos especializados en inteligencia artificial necesitan grandes inversiones iniciales en servidores, procesadores, instalaciones eléctricas, refrigeración y redes. Una vez construidos, deben afrontar gastos que continúan existiendo incluso cuando parte de sus equipos permanece sin utilizar.
Esta estructura hace que la rentabilidad dependa mucho de dos variables: cuántas horas se utilizan los equipos y cuánto se cobra por ellas.
Supongamos que una empresa dispone de 1.000 GPU que alquila a 2,50 dólares por hora utilizada. Cada GPU tiene una capacidad teórica de 8.760 horas anuales, de modo que la capacidad total asciende a 8,76 millones de horas.
Imaginemos que la empresa soporta 8 millones de dólares anuales en costes fijos operativos, 5 millones en depreciación, 3 millones en intereses y un coste variable de 0,35 dólares por hora utilizada.
| Concepto | Utilización 60 % | Utilización 75 % | Utilización 85 % |
|---|---|---|---|
| Ingresos | 13,14 M$ | 16,43 M$ | 18,62 M$ |
| Costes variables | 1,84 M$ | 2,30 M$ | 2,61 M$ |
| Costes fijos, depreciación e intereses | 16 M$ | 16 M$ | 16 M$ |
| Resultado antes de impuestos | -4,70 M$ | -1,87 M$ | 0,01 M$ |
Con una utilización del 60 %, la empresa pierde aproximadamente 4,7 millones de dólares anuales. Si consigue elevarla hasta el 85 %, prácticamente alcanza el equilibrio. Los equipos y buena parte de los costes son los mismos, pero el aumento de las horas facturadas transforma el resultado.
Y por supuesto, importa el precio. Si la empresa mantiene una utilización del 85 %, pero la competencia la obliga a reducir el alquiler de 2,50 a 2 dólares por hora, sus ingresos caerían hasta aproximadamente 14,89 millones y registraría una pérdida cercana a 3,72 millones.
Este fenómeno se conoce como apalancamiento operativo: cuando una empresa tiene costes fijos elevados, pequeñas variaciones en los ingresos pueden provocar cambios mucho mayores en sus beneficios. Por eso se está diciendo mucho ahora que una caída de los precios de computación puede tener consecuencias importantes para las empresas que han invertido grandes cantidades de dinero y necesitan mantener una utilización elevada para recuperar su inversión.
CoreWeave: crecer mucho también puede generar problemas financieros
CoreWeave está especializada en infraestructura de computación para inteligencia artificial y ha experimentado un crecimiento enorme este año.
En el segundo trimestre de 2026 registró ingresos de 2.575 millones de dólares, frente a 1.212 millones un año antes. Su facturación aumentó aproximadamente un 112,5 %, pero sin embargo, presentó una pérdida operativa de 49 millones y una pérdida neta de 626 millones porque sus gastos financieros netos alcanzaron los 640 millones de dólares durante ese trimestre.
La empresa también comunicó un EBITDA ajustado positivo de 1.510 millones de dólares. Este indicador permite observar determinados aspectos de su actividad operativa, pero excluye intereses, depreciaciones y amortizaciones, además de los ajustes específicos que utiliza la compañía. Y como hablamos de un negocio que necesita comprar continuamente equipos muy costosos y financiar parte de esas compras con deuda, esos gastos son especialmente importantes.
Durante el primer semestre de 2026, CoreWeave destinó 14.117 millones de dólares a adquisiciones de propiedad y equipamiento pagadas en efectivo, mientras que su flujo de caja operativo fue de 3.663 millones. Al mismo tiempo, la empresa declaró una cartera de ingresos futuros comprometidos de aproximadamente 104.000 millones de dólares al cierre de junio, sin incluir más de 25.000 millones en nuevos compromisos comerciales añadidos a comienzos del tercer trimestre.
Estos contratos ofrecen cierta visibilidad sobre la facturación futura, pero también obligan a disponer de la infraestructura necesaria para prestar los servicios. El volumen de contratos es importante, aunque la rentabilidad dependerá de cuánto cueste cumplirlos y del margen que finalmente proporcionen.
Por qué preocupan sus bonos
Durante octubre de 2026, los bonos de CoreWeave experimentaron fuertes caídas de precio y algunas emisiones llegaron a ofrecer rentabilidades cercanas al 15 %.
Hay que recordar, para poder entenderlo, que el precio de un bono y su rentabilidad de mercado se mueven en sentido contrario. Cuando los inversores consideran que prestar dinero a una empresa implica más riesgo, exigen una rentabilidad mayor y están dispuestos a pagar menos por sus bonos.
Esto no significa que toda la deuda existente de CoreWeave tenga un interés contractual del 15 %. Significa que determinadas emisiones estaban negociándose a precios que ofrecían esa rentabilidad a sus compradores. Si la empresa necesitara emitir nueva deuda en condiciones similares, financiar sus inversiones podría resultar mucho más caro.
Otra señal apareció en los CDS, contratos financieros utilizados para obtener protección frente a determinados eventos de impago. El 15 de octubre, saltó la noticia de que los diferenciales asociados a CoreWeave habían superado los 1.100 puntos básicos, una señal de que había aumentado considerablemente la preocupación de los inversores por su riesgo crediticio. Esta cifra no debe interpretarse directamente como una probabilidad de impago, pero los inversores se asustaron.
Esto nos demuestra que la situación financiera de una empresa importa tanto como su crecimiento comercial. Microsoft, Alphabet o Amazon cuentan con negocios diversificados que generan grandes cantidades de efectivo. Una empresa especializada y más endeudada depende en mayor medida de que sus centros de datos produzcan los ingresos previstos y de poder financiar sus inversiones en condiciones sostenibles.
Los tipos de interés también determinan cuánto vale una inversión
El coste del dinero influye directamente en las decisiones de inversión. Cuando aumentan los tipos de interés y las rentabilidades exigidas por los mercados, las empresas pueden necesitar pagar más para financiar sus proyectos. También aumenta la rentabilidad mínima que los inversores esperan obtener por asumir riesgos.
Esto afecta especialmente a negocios que requieren grandes desembolsos iniciales y cuyos ingresos llegarán durante muchos años.
Imaginemos un proyecto que generará 100 millones de dólares anuales durante diez años. Si utilizamos una tasa de descuento del 8 %, esos ingresos futuros tienen un valor actual aproximado de 671 millones de dólares. Si la tasa aumenta al 12 %, su valor actual disminuye hasta unos 565 millones. El proyecto sigue generando exactamente los mismos flujos de caja previstos, pero su valoración cae aproximadamente un 15,8 % porque ha aumentado la rentabilidad que exigen los inversores.
Esto ayuda a explicar por qué una empresa tecnológica puede seguir creciendo y, aun así, experimentar una caída importante en su valoración bursátil. Las expectativas de ingresos futuros son importantes, pero también lo es el coste del capital necesario para obtenerlos.
La eficiencia de la IA puede cambiar los precios y la demanda
Las mejoras tecnológicas están reduciendo rápidamente los recursos necesarios para realizar determinadas tareas con inteligencia artificial. La optimización de los modelos, la utilización de sistemas más pequeños y los avances en inferencia permiten procesar más solicitudes con una misma infraestructura.
Un estudio publicado por Epoch AI en marzo de 2025 encontró reducciones muy pronunciadas en los precios de inferencia para niveles comparables de rendimiento, aunque con diferencias importantes según las tareas analizadas. Los investigadores también advertían que no podía suponerse que esas tasas de reducción continuarían indefinidamente.
Desde el punto de vista económico, lo importante es cuánto cuesta obtener un resultado útil. Un modelo puede cobrar menos por cada unidad de texto procesada, pero necesitar varios intentos para completar una tarea. Otro puede resultar más caro por solicitud y resolverla correctamente a la primera. La mejora de eficiencia también introduce una cuestión interesante sobre el comportamiento de la demanda.
La (ya tan famosa) paradoja de Jevons
En economía existe un fenómeno conocido como paradoja de Jevons, relacionado con la posibilidad de que una mejora en la eficiencia de utilización de un recurso termine aumentando su consumo total.
Imaginemos que el precio de realizar una tarea con inteligencia artificial disminuye un 50 %. Si el número de tareas aumenta también un 50 %, el gasto total se reduce un 25 %. Pero si la reducción de precio provoca que el número de tareas se triplique, el gasto total aumenta un 50 %.
El resultado depende de cuánto crezca la demanda cuando disminuye el precio.
Esto tiene consecuencias importantes para la industria de la IA. Una reducción del coste de inferencia puede facilitar que millones de empresas incorporen aplicaciones que antes resultaban demasiado caras. Sin embargo, también puede intensificar la competencia entre proveedores y reducir los ingresos que obtienen por cada servicio.
Además, hay que distinguir entre gasto y consumo físico de computación. El número de tareas puede crecer mientras disminuye la cantidad de recursos informáticos necesaria para ejecutarlas. Por tanto, un aumento de la utilización de aplicaciones de IA no garantiza un incremento equivalente de la demanda de GPU. La rentabilidad dependerá de cómo evolucionen conjuntamente los precios, el volumen de servicios y los costes de producción.
La competencia y la financiación pueden transformar el mercado
Las grandes inversiones necesarias para construir infraestructura de IA favorecen a las empresas que ya disponen de recursos financieros, tecnología y contratos comerciales. Comprar aceleradores, asegurar suministro eléctrico, construir centros de datos y mantenerlos operativos exige una capacidad de inversión considerable.
Si los costes financieros aumentan o los precios de alquiler disminuyen, las empresas más endeudadas pueden verse obligadas a frenar su expansión, vender activos o buscar alianzas. Las compañías con balances más sólidos estarán mejor preparadas para mantener sus inversiones e incluso adquirir competidores. Esto haría que aumentara la concentración del mercado en unas cuantas empresas y reforzar el poder de negociación de los grandes operadores.
TAmbién hay que prestar atención a las relaciones financieras entre empresas que venden equipos y las que los compran (Nvidia, por ejemplo, mantiene vínculos comerciales y financieros con CoreWeave). Esto puede facilitar inversiones y asegurar demanda, pero también hacen necesario analizar de dónde proceden finalmente los ingresos. La sostenibilidad del mercado dependerá de que las aplicaciones y servicios ofrecidos encuentren clientes capaces de pagar por ellos de forma rentable, más allá de los compromisos financieros entre empresas tecnológicas.
¿Existe una burbuja en la inteligencia artificial?
Las inversiones actuales recuerdan en algunos aspectos a la expansión de internet durante los años noventa. Entonces se construyeron enormes infraestructuras de telecomunicaciones sobre expectativas de crecimiento muy elevadas. Internet terminó transformando la economía mundial, pero algunas de las empresas que financiaron aquella expansión no consiguieron recuperar sus inversiones.
La comparación resulta útil porque permite ver posibles riesgos económicos.
Una empresa puede estar sobrevalorada en bolsa si los inversores esperan beneficios futuros demasiado elevados. TAmbién puede existir sobreinversión si las empresas construyen más infraestructura de la que será posible rentabilizar. Y por supuesto, puede aparecer sobrecapacidad cuando la oferta instalada supera la demanda que puede atenderse de manera rentable.
El endeudamiento añade otro riesgo: incluso una empresa con clientes y activos productivos puede atravesar dificultades si sus ingresos no llegan a tiempo para cumplir sus obligaciones financieras.
La sobreinversión puede surgir sin que las empresas estén tomando decisiones irracionales. Si todos los grandes operadores esperan un crecimiento extraordinario de la demanda, cada uno tiene incentivos para ampliar sus instalaciones y evitar perder cuota de mercado. Como los proyectos tardan años en completarse, cuando finalmente entran en funcionamiento la capacidad conjunta puede superar las necesidades reales.
La rápida evolución tecnológica, además, añade incertidumbre, porque los equipos pueden perder valor económico antes de lo previsto.
Los datos disponibles en octubre de 2026 permiten identificar riesgos de sobreinversión y tensión financiera en determinados segmentos, pero también muestran una demanda importante y empresas con resultados muy buenos. Por eso hay que analizar cada parte de la industria por separado. La situación de un fabricante de chips puede ser completamente distinta de la de un operador que se ha endeudado demasiado.
Tres escenarios económicos para 2027-2030
La evolución de la industria dependerá principalmente del crecimiento de la demanda final, de la cantidad de infraestructura disponible, de las mejoras de eficiencia y del coste de financiación. Podemos plantear tres escenarios.
Expansión sostenible
La demanda de aplicaciones y servicios de IA continúa aumentando y permite utilizar de forma rentable buena parte de la nueva infraestructura. Las mejoras tecnológicas reducen los costes y hacen viables nuevos usos. Los operadores consiguen recuperar sus inversiones, aunque los márgenes extraordinarios de algunos fabricantes pueden moderarse a medida que aumenta la competencia.
En este escenario, la expansión de los fabricantes chinos modifica determinadas cuotas de mercado, pero el crecimiento de la demanda permite absorber una parte importante de la nueva oferta.
Ajuste selectivo
La demanda sigue creciendo, pero menos de lo que algunas empresas habían previsto. Los precios de alquiler de determinadas GPU disminuyen y los operadores más endeudados tienen dificultades para mantener sus márgenes. Algunas compañías reducen inversiones, venden activos o buscan socios, mientras los grandes grupos con balances sólidos mantienen su expansión.
La competencia china puede añadir presión sobre los precios de determinados tipos de memoria y procesadores. La industria continúa creciendo, pero aparecen diferencias importantes entre empresas rentables y empresas con problemas financieros.
Sobrecapacidad industrial
La construcción de centros de datos y la producción de componentes crecen más rápido que la demanda capaz de generar ingresos suficientes. Parte de los equipos permanece infrautilizada, los precios de alquiler disminuyen y algunas inversiones pierden valor.
Los operadores más endeudados tienen mayores riesgos de refinanciación, mientras los fabricantes de semiconductores pueden tener reducciones de pedidos, acumulación de inventario y más presión sobre sus márgenes.
La rentabilidad del capital determinará la siguiente etapa de la industria
La inteligencia artificial está impulsando inversiones extraordinarias en semiconductores, centros de datos, redes y capacidad de computación. Los resultados de Nvidia y TSMC muestran hasta qué punto algunos proveedores están aprovechando esta expansión, mientras las dificultades financieras de CoreWeave ilustran los riesgos que asumen las empresas que necesitan recuperar inversiones muy elevadas durante los próximos años.
La competencia internacional, especialmente el desarrollo de nuevos fabricantes chinos, puede modificar las condiciones de oferta y los precios de determinados componentes. Las mejoras de eficiencia también influirán sobre la demanda de computación, porque permitirán realizar más tareas con menos recursos y facilitarán la aparición de nuevas aplicaciones.
Y todo ello tendrá consecuencias sobre los márgenes empresariales, la utilización de las instalaciones y la capacidad para devolver la deuda. Los próximos años permitirán comprobar qué inversiones consiguen generar ingresos suficientes y cuáles se realizaron sobre expectativas demasiado optimistas.
La historia económica muestra que las grandes transformaciones tecnológicas pueden crear enormes aumentos de productividad y, al mismo tiempo, provocar pérdidas importantes para algunas de las empresas que las financian. Así pasó con internet, si lo pensamos bien.
En la inteligencia artificial, la siguiente etapa dependerá de la capacidad de convertir el crecimiento de la demanda en rentabilidad sostenida. La hora de la verdad llegará cuando las inversiones realizadas deban demostrar que generan suficientes ingresos para cubrir sus costes, remunerar el capital comprometido y seguir siendo competitivas en un mercado cada vez más grande.