Mutuactivos Semanal | Nvidia y el ecosistema de IA

Por Ignacio Dolz de Espejo, director de Soluciones de Inversión de Mutuactivos

Los resultados publicados por Nvidia han sido buenos, pero reviven el debate sobre si el ritmo de inversión en inteligencia artificial es sostenible o estamos entrando en una fase de sobre inversión.

La compañía presentó unos ingresos trimestrales de 57.000 millones de dólares, por encima de las previsiones del consenso con un crecimiento del 62% y el beneficio neto aumentó un 65% frente al año pasado. El negocio de centros de datos concentró aproximadamente 51.000 millones del total, consolidándose como el núcleo de la actividad. Además, la guía para el próximo trimestre apunta a ingresos de unos 65.000 millones. Un crecimiento espectacular.

Pero expliquemos cómo funciona el ecosistema de la IA: las empresas de inteligencia artificial necesitan centros de datos para entrenar y hacer funcionar sus modelos; esos centros los construyen los hyperscalers (Alphabet, Amazon Web Services, Meta…) y para equiparlos recurren a las tarjetas gráficas de Nvidia, que se han convertido en el componente crítico de esta infraestructura.

Este engranaje explica por qué el gasto en hardware y capacidad se ha disparado y por qué Nvidia se sitúa en el epicentro del ciclo actual. Y las cifras de Nvidia confirman que la inteligencia artificial genera beneficios tangibles hoy, no solo expectativas (al menos a Nvidia).

Sin embargo, el mercado sigue pendiente de si el capex AI en centros de datos está alcanzando niveles excesivos. Los grandes hyperscalers proyectan inversiones superiores a 300.000 millones de dólares en 2025, con estimaciones que rozan los 400.000 millones concentrados en IA y data centers. 

Este volumen supone un incremento del 40% respecto a 2024 y empieza a mover la aguja macroeconómica, situando al sector tecnológico en una dinámica similar a industrias de capital intensivo como la manufactura pesada. Hay estadísticas que dicen que sin el capex de la IA EE.UU. sólo estaría creciendo un 0,5% y que los hyperscalers están dedicando un 95% de su cash flow operativo a los centros de datos.

¿Es sostenible?

Hay señales de sobreinversión: desajuste entre capex e ingresos, con proyectos cuyo retorno podría alargarse más de diez años; estructuras de financiación cada vez más complejas, con crecimiento en deuda titulizada y vehículos especiales y gestores que, por primera vez en dos décadas, identifican una “burbuja de IA” como uno de los principales riesgos, pese a que la tecnología sigue sobreponderada en carteras globales.

Otros reducen el riesgo inminente. Al fin y al cabo, la demanda sigue superando a la oferta: los chips de Nvidia de nueva generación, como Blackwell, están prácticamente agotadas y los grandes clientes compiten por capacidad, lo que sostiene precios y márgenes.

Además, consultoras como McKinsey proyectan que la capacidad de centros de datos para IA deberá multiplicarse por tres o tres y medio hasta 2030, lo que implica inversiones espectaculares. A nivel macroeconómico, este esfuerzo inversor está desplazando otras partidas, pero también impulsa el PIB y beneficia a sectores adyacentes como utilities, construcción y REITs especializados en data centers.

Sí, es importante analizar la sostenibilidad de los modelos de negocio en el ecosistema de IA. Las startups puras, como OpenAI, Anthropic o Perplexity, siguen en fase de inversión intensa, quemando caja, con pérdidas operativas derivadas de los elevados costes y la necesidad continua de innovación.

Sus modelos actuales, basados en suscripciones y licencias, no cubren el total de costes, y su viabilidad depende de escalar ingresos y diversificar la oferta hacia servicios empresariales o licencias exclusivas.

El horizonte estimado para alcanzar rentabilidad se sitúa entre cinco y siete años, con un riesgo elevado y fuerte dependencia de los hyperscalers para infraestructura y distribución. El problema es que todos están compitiendo por un par de huecos y parece bastante probable que algunos no sobrevivan.

Por el contrario, los hyperscalers cuentan con negocios diversificados y estructuras financieras robustas. Aunque gran parte del capex en IA es inversión, generan flujos positivos en otras áreas como cloud y SaaS. A medio plazo, se espera que consoliden gran parte del negocio de IA, con ingresos recurrentes y márgenes atractivos, lo que los convierte en opciones más defensivas frente a las startups. Por ejemplo, el modelo Gemini de Alphabet no para de mejorar y nadie duda de que Google sobrevivirá.

Para los inversores, la clave está en diferenciar perfiles y vigilar señales críticas: la relación entre capex e ingresos en los hyperscalers, el nivel de endeudamiento en infraestructuras y la evolución del sentimiento de mercado.

Nvidia sigue siendo uno de los grandes beneficiarios del ciclo actual, pero su sensibilidad a cambios en el ritmo de inversión es alta. El ecosistema de IA ofrece oportunidades, pero también riesgos significativos.

También queremos recordar que el peso de la tecnología en los índices es muy elevado y que merece la pena reflexionar sobre diversificar un poco hacía Europa y gestión activa.

Puedes escuchar nuestro análisis semanal en iVoox, Spotify o Apple Podcasts.