Wall Street lleva más de un año debatiendo cuándo se frenará finalmente la fiebre inversora en inteligencia artificial. Sin embargo, las grandes tecnológicas podrían estar todavía lejos de tocar techo.
Los llamados hiperescaladores (gigantes como Microsoft, Amazon, Google o Meta) probablemente gastarán mucho más en IA de lo que espera actualmente el mercado, incluso después de varias revisiones al alza de las previsiones, según un informe publicado el miércoles por Goldman Sachs.
"Las estimaciones de consenso para el capex de los hyperscalers en 2027 son demasiado conservadoras", escriben los analistas del banco.
Goldman calcula que el gasto de capital de estas compañías podría alcanzar aproximadamente 1,1 billones de dólares en 2027, frente a los cerca de 920.000 millones que prevé actualmente Wall Street.
En un escenario más optimista, la cifra podría escalar hasta 1,4 billones de dólares.
La hipótesis central del banco es que la demanda de potencia informática para inteligencia artificial sigue en una fase muy temprana. Goldman prevé que el consumo de tokens se multiplique por 24 de aquí a 2030, impulsado principalmente por la expansión de los agentes de IA para empresas.
Más tokens implican más capacidad de cálculo, lo que a su vez dispara la demanda de centros de datos, chips, equipos de red e infraestructuras energéticas.
"El aumento de los costes de los insumos también ejerce presión al alza sobre la cantidad nominal de capex necesaria para sostener un determinado volumen de consumo de tokens", explican los analistas.
No obstante, el informe también identifica riesgos. Varias compañías han comenzado a alertar del creciente coste asociado al uso de herramientas de IA, lo que plantea dudas sobre si las mejoras de productividad compensarán realmente el gasto necesario para operar modelos cada vez más complejos.
El debate refleja una cuestión más amplia que recorre actualmente el tejido empresarial estadounidense: las empresas están invirtiendo agresivamente en IA, pero todavía tienen dificultades para demostrar un retorno tangible de esas inversiones.
Uno de los principales argumentos que respaldan la visión optimista de Goldman procede de los propios proveedores de servicios en la nube.
Google Cloud y Amazon Web Services registraban conjuntamente una cartera de pedidos pendiente de 832.000 millones de dólares al cierre del primer trimestre, frente a los 358.000 millones de apenas seis meses antes, destacan los analistas.
Aun así, Goldman no espera que la oferta y la demanda de capacidad para IA alcancen un equilibrio hasta, al menos, la segunda mitad de 2027, lo que sugiere que el ciclo inversor podría prolongarse más tiempo del que anticipan los inversores.
Además, la firma sostiene que la historia demuestra que el mercado podría estar infravalorando la magnitud de este despliegue.
Según Goldman, la inversión vinculada a la inteligencia artificial representó alrededor del 1,5% del PIB en 2026. En comparación, los grandes ciclos inversores asociados al ferrocarril, la electrificación o el automóvil alcanzaron picos equivalentes al 2%-3% del PIB.
Pese a todo, la financiación no parece ser el principal límite para este crecimiento.
Los obstáculos más importantes son físicos.
"Existen numerosos proyectos de centros de datos retrasados y tanto la memoria, como la energía y la mano de obra han sido identificados como restricciones para la expansión del capex", señalan los analistas.
Goldman considera que un gasto en capital superior al esperado seguirá impulsando el crecimiento de beneficios de las empresas ligadas a la construcción de infraestructura para IA, especialmente fabricantes de semiconductores, equipos de redes, sistemas de refrigeración y proveedores energéticos.
Sin embargo, el banco también advierte de que algunas áreas de esta temática de inversión comienzan a mostrar signos de saturación.
Las valoraciones de muchas compañías vinculadas a la infraestructura de IA se han disparado en los últimos meses y, en varios segmentos, las cotizaciones han avanzado más rápido que las revisiones al alza de beneficios, aumentando el riesgo de volatilidad.
Al mismo tiempo, las pruebas de que la inteligencia artificial esté generando mejoras generalizadas de productividad siguen siendo limitadas.
Según el análisis de Goldman, el 54% de las empresas mencionaron la productividad relacionada con la IA durante la presentación de resultados del primer trimestre. Sin embargo, solo el 11% cuantificó beneficios concretos en productividad y apenas el 2% puso cifras al impacto sobre sus ganancias.
El informe llega en un momento de corrección bursátil para las tecnológicas, presionadas por la guerra con Irán y la incertidumbre sobre la evolución de los tipos de interés.
El Nasdaq 100 cerró el miércoles con una caída del 2% y acumula un retroceso del 6% desde el inicio de las ventas del pasado viernes. Aun así, el índice mantiene una subida del 13% en lo que va de año.
Los futuros del Nasdaq avanzaban un 0,6% durante la madrugada del jueves.
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