Los inversores en IA ya buscan rentabilidad

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Por Ignacio Dolz de Espejo, director de Soluciones de Inversión y Producto

Julio fue probablemente el mes en el que la inteligencia artificial dejó de ser solo una historia de crecimiento para convertirse en una de búsqueda de rentabilidad.

A comienzos de mes, la aparición de nuevos modelos chinos de código abierto volvió a hacer dudar de que solo los LLM occidentales, con presupuestos casi ilimitados, podían liderar la carrera de la IA. La pregunta pasaba a ser quién sería capaz de justificar las inversiones gigantescas en centros de datos, chips, memorias y capacidad en la nube. Esa duda alcanzó de lleno a las empresas dependientes del CAPEX de los centros de datos semiconductores. Micron (memoria) llegó a perder un 13% en una sola sesión. Intel (procesadores para entrenar IA) y AMD (CPUs y GPUs) cayeron cerca de un 9% y un 7% mientras el ETF de semiconductores encadenaba una de sus peores semanas recientes.

El 15 de julio, el foco se desplazó a Corea. Durante la primera mitad del año, Samsung Electronics y SK Hynix se habían convertido en dos de los grandes símbolos bursátiles de la revolución de la IA por su papel en memorias avanzadas y componentes críticos para centros de datos. El entusiasmo había sido tan intenso que muchos inversores canalizaron su apuesta a través de ETFs apalancados sobre estas compañías. Cuando comenzaron las ventas, esos mismos vehículos actuaron como aceleradores de la caída. SK Hynix sufrió caídas muy fuertes y Samsung registró movimientos diarios poco habituales para una compañía de su tamaño.

En ese momento, la volatilidad ya no respondía solo a fundamentales empresariales, sino también a la estructura de mercado: los ETFs vendían porque las acciones bajaban, y las acciones seguían bajando porque los ETFs tenían que vender.

A esa presión se sumó la reducción de exposición de varios hedge funds en semiconductores, memoria y compañías vinculadas a infraestructura tecnológica. No fue tanto un cambio brusco en la tesis de largo plazo como una liquidación de posicionamiento acumulado durante meses: demasiados inversores concentrados en las mismas ideas, con niveles elevados de apalancamiento y una liquidez menor de la que parecía cuando todo subía.

Sin embargo, casi al mismo tiempo comenzó a producirse el giro que probablemente definirá el verano: una fuerte rotación desde compañías de semiconductores hacia hyperscalers. Los resultados empresariales demostraron después que la tesis principal seguía viva, aunque ya no podía aceptarse sin matices. Todo empezó con los resultados de Alphabet el 22 de julio y luego se confirmó con los de Microsoft y Meta el día 29.

El 21 de julio, los inversores empezaron a cuestionar si Alphabet estaba gastando demasiado dinero en IA sin una rentabilidad clara a corto plazo. A esto se unió el retraso de Gemini 3.5 Pro, el modelo que Google había diseñado para competir mejor en programación y agentes con OpenAI y Anthropic. Cuando publicó resultados el 22, las cifras operativas fueron buenas, con un crecimiento muy fuerte de Google Cloud. Pero el mercado se centró en el fuerte aumento previsto de las inversiones en centros de datos. Fue la primera señal clara de que los inversores empezaban a exigir retorno.

El 29 de julio publicó Microsoft, y rebotó con mucha fuerza porque convenció al mercado de dos cosas a la vez: que la demanda de inteligencia artificial sigue creciendo a un ritmo extraordinario y que no va a necesitar aumentar indefinidamente sus inversiones para capturar ese crecimiento.

Azure, su plataforma de computación en la nube desde la que empresas de todo el mundo almacenan datos, ejecutan aplicaciones y consumen servicios de inteligencia artificial, aceleró su crecimiento hasta el 43%. Al mismo tiempo, Microsoft 365 Copilot, su asistente de inteligencia artificial integrado en herramientas como Word, Excel, Outlook o Teams, superó los 30 millones de licencias de pago. Además, la compañía mostró una cartera de contratos futuros muy sólida, lo que confirmó que la demanda de servicios de IA es real y está respaldada por compromisos de gasto ya firmados por los clientes. También lanzó un mensaje de disciplina financiera que tranquilizó a los inversores: mantuvo estable su plan de gasto y explicó que estaba obteniendo mejoras de eficiencia en su infraestructura, aprovechando mejor la capacidad ya instalada y alargando la vida económica de parte de sus centros de datos. Cuenta con una de las carteras de pedidos más sólidas del sector y parece capaz de transformar esa demanda en beneficios y generación de caja con más rentabilidad de la prevista. El mercado dejó de ver a Microsoft como una empresa que simplemente gasta para crecer y empezó a verla como una empresa que está aprendiendo a monetizar la inteligencia artificial de forma cada vez más eficiente.

Meta ofreció una lectura diferente. Demostró que la IA está impulsando con fuerza su negocio publicitario, mejorando la segmentación de anuncios, el tiempo de uso de sus plataformas y los ingresos por usuario. Pero el mensaje que más pesó fue la aceleración de sus inversiones, con una revisión al alza de las previsiones de gasto para seguir construyendo capacidad de computación e infraestructuras. El mercado interpretó que está en una fase más temprana de monetización y le penalizó. Ya no basta con anunciar más CAPEX; hay que explicar cuándo y cómo ese CAPEX se traducirá en beneficios sostenibles.

El caso más representativo de la rotación fue el del hedge fund Situational Awareness, gestionado por Leopold Aschenbrenner. Tras una primera mitad de año extraordinaria, apoyada en posiciones concentradas y apalancadas en infraestructura de inteligencia artificial, memorias y semiconductores como SK Hynix, Micron o CoreWeave, el fondo quedó atrapado por el cambio de sentimiento de julio. A medida que aumentaban las dudas sobre los retornos futuros del gasto en IA y se intensificaban las caídas en chips, memorias y tecnología asiática, llegaron los “capital calls” de los bancos que le financian: peticiones de mayores garantías o de reducción del apalancamiento. La presión culminó el 30 y el 31 de julio, cuando el fondo se vio obligado a vender prácticamente toda su cartera cotizada para reducir apalancamiento. El episodio resumió mejor que ningún otro lo ocurrido durante el mes: no se había roto la historia de la inteligencia artificial, pero sí se había roto la complacencia alrededor de ella.

Nunca se ha invertido tanto dinero en infraestructura tecnológica. Nunca se habían destinado tantos recursos a centros de datos, redes eléctricas, chips y plataformas cloud. Nunca había existido una competencia tan intensa entre modelos. Pero hace un año bastaba con estar relacionado con la inteligencia artificial para atraer capital. Julio no ha terminado con esa historia, pero sí parece haber puesto fin a la fase en la que cualquier inversión vinculada a la IA se aceptaba sin preguntar por el retorno. A partir de ahora, el mercado seguirá premiando el crecimiento, pero exigirá demostrar cómo se va a capturar rentabilidad.

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