Ā”Hola! Te escribe Lalo.
Hay un nĆŗmero que deberĆa quitarte el sueƱo si tienes dinero en tecnologĆa, o simplemente si te importa hacia dĆ³nde va la economĆa. Este aƱo, las grandes compaƱĆas de IA van a gastar alrededor de 750 mil millones de dĆ³lares construyendo centros de datos. Sus ingresos totales por IA, en cambio, rondan entre 150 mil millones y 200 mil millones de dĆ³lares. La diferencia no es un detalle contable. Es un abismo.
Y no lo dice un crĆtico tecnĆ³fobo ni un bajista de Wall Street. Lo dice Gary Gensler, exdirector de la SEC y hoy profesor en MIT Sloan. Su frase es directa: "El gasto no tiene ingresos proporcionales todavĆa. Eso es un hecho." Lo que viene despuĆ©s, dice, es la pregunta que vale un billĆ³n de dĆ³lares: Āæse pagarĆ” sola esa inversiĆ³n?
Esta semana analizo exactamente eso: los nĆŗmeros detrĆ”s del mayor despliegue de capital en la historia reciente, quĆ© tiene que pasar para que todo tenga sentido financiero y quĆ© ocurre si no sucede. QuĆ©date.
š El modelo matemĆ”tico que lo explica todo
šø CuĆ”nto se estĆ” gastando y quiĆ©n lo estĆ” gastando
ā ļø El escenario en que esto sale mal
š Lo que dicen los flujos de caja hoy
Precios del dĆa
CRIPTO:
š¢ Bitcoin = $77,742.00 | +1.7% (24h)
š¢ Ethereum = $2,491.48 | +1.8% (24h)
š¢ Solana = $105.72 | +5.7% (24h)
ACCIONES:
š¢ AAPL = $337.00 | +1.4% (24h)
š¢ MSFT = $497.75 | +1.5% (24h)
š¢ NVDA = $219.34 | +2.5% (24h)
š El modelo matemĆ”tico que lo explica todo
Jessica Wachter es profesora de finanzas en Wharton y ex economista jefe de la SEC. Cuando quiso medir el impacto de la IA en la economĆa, decidiĆ³ no predecir quĆ© tan Ćŗtil serĆ” la tecnologĆa. Hizo algo mĆ”s concreto: calculĆ³ cuĆ”nto tienen que crecer los ingresos de estas compaƱĆas para justificar lo que ya estĆ”n gastando.
Su estimaciĆ³n es que entre ahora y 2027, los hyperscalers gastarĆ”n cerca de 1.1 billones de dĆ³lares en infraestructura. Para que esa inversiĆ³n tenga sentido financiero, considerando el costo de capital, una tasa de retorno del 15% y la depreciaciĆ³n de los activos, las compaƱĆas necesitan multiplicar su productividad por un factor de 2.7 antes de 2030.
Ese nĆŗmero no es imposible. Wachter lo compara con el boom tecnolĆ³gico de los noventa en Estados Unidos, que produjo ese tipo de crecimiento. La diferencia: aquel ciclo se desarrollĆ³ en unos diez aƱos a partir de mediados de la dĆ©cada. AquĆ el plazo es mucho mĆ”s corto, y ella lo describe como una cantidad enorme de crecimiento comprimida en muy pocos aƱos.
šø CuĆ”nto se estĆ” gastando y quiĆ©n lo estĆ” gastando
Los llamados hyperscalers son Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta y Oracle, que trabaja en alianza con OpenAI. SegĆŗn algunas proyecciones, entre estas cinco compaƱĆas podrĆan invertir mĆ”s de cinco billones de dĆ³lares en los prĆ³ximos cuatro aƱos en infraestructura de IA.
Para ponerlo en contexto: esas inversiones podrĆan llegar a representar alrededor del 3% del PIB de Estados Unidos. No es una apuesta corporativa aislada. Es un evento macroeconĆ³mico.
Este aƱo el gasto estimado es de 750 mil millones de dĆ³lares solo en construcciĆ³n de centros de datos. Y no hay seƱales de que el ritmo vaya a bajar. Las compaƱĆas siguen anunciando expansiones, nuevos contratos de energĆa y acuerdos de largo plazo con proveedores de chips.
ā ļø El escenario en que esto sale mal
Wachter no suaviza la conclusiĆ³n. Si el aumento de productividad no ocurre, escribe junto a su coautor, "el actual despliegue serĆ” la mayor asignaciĆ³n errĆ³nea de capital en la historia". No es retĆ³rica: es el resultado lĆ³gico de una ecuaciĆ³n que no cierra.
El mecanismo del problema es simple. Las compaƱĆas ya estĆ”n pidiendo prestado dinero para financiar la construcciĆ³n. Si los ingresos no crecen al ritmo necesario, los pagos de intereses empiezan a pesar. SegĆŗn Wachter, a partir de ahĆ las empresas se quedan atrĆ”s en esos pagos, y eso pone la quiebra sobre la mesa.
Hay otros factores que complican el escenario. La tecnologĆa podrĆa volverse mĆ”s eficiente y requerir menos poder computacional. La demanda de productos de IA podrĆa desacelerarse. Los clientes podrĆan migrar a modelos mĆ”s baratos. Cualquiera de esas variables harĆa que parte de la infraestructura construida dejara de tener uso rentable.
š Lo que dicen los flujos de caja hoy
Hay una mĆ©trica que los analistas miran cuando quieren saber si una empresa estĆ” gastando mĆ”s de lo que genera: el flujo de caja libre, que es el flujo operativo menos los gastos de capital. Para el grupo de hyperscalers, se espera que ese nĆŗmero caiga pronto a territorio negativo.
Incluso Alphabet, una compaƱĆa que histĆ³ricamente ha generado y acumulado cantidades enormes de efectivo, reportĆ³ en su Ćŗltimo trimestre que sus ingresos de casi 120 mil millones de dĆ³lares fueron absorbidos por el gasto en infraestructura de IA.
Eso importa porque Alphabet no es una startup que quema efectivo mientras busca su modelo de negocio. Es una de las empresas mĆ”s rentables del planeta. Si el gasto en IA estĆ” comiendo su flujo de caja, imagina la escala del problema que enfrentan las que estĆ”n en peor posiciĆ³n financiera.
La pregunta que queda abierta no es si la IA serĆ” Ćŗtil. Probablemente lo serĆ”. La pregunta es si serĆ” suficientemente Ćŗtil, suficientemente rĆ”pido, para justificar 5 billones de dĆ³lares en cuatro aƱos. Nadie tiene esa respuesta hoy.
Eso es todo por hoy. CompĆ”rtela con alguien. Ā”Buen fin de semana!