El dilema del capital de riesgo: la triple prueba del capital, la financiación y las asociaciones en la ola de la IA

El reciente desplome en el precio de las acciones de Oracle ha provocado una reflexión profunda en el mercado. Esto no es solo un problema de una sola empresa, sino una señal de que toda la lógica de inversión en riesgo en IA está experimentando un cambio silencioso. Los inversores han comenzado a darse cuenta de que contar únicamente historias de crecimiento en el gasto de capital ya no es suficiente para sostener los sueños de valoración en la nube; ahora necesitan ver retornos comerciales reales. Entonces, ¿qué es lo que realmente preocupa al mercado? Desde las dimensiones de retorno de capital, dificultad de financiamiento y relación entre empresas, la inversión de riesgo en el campo de la IA enfrenta desafíos sin precedentes.

¿Puede una inversión de capital masiva generar retornos reales?

La característica más destacada de esta ola de IA es que las empresas tecnológicas han aumentado sin precedentes su gasto de capital. Este cambio está impulsando a las empresas tecnológicas estadounidenses a pasar de un modelo de operación “ligero en activos” a una estructura más intensiva en capital, de “pesados en activos”. Según datos de FactSet, los cinco principales hyperscalers (proveedores de servicios en la nube a gran escala) en los últimos cuatro trimestres han invertido un total de 357.200 millones de dólares en áreas relacionadas con IA, y se espera que esta cifra supere los 500.000 millones de dólares para 2026.

Estas cifras parecen enormes, pero el problema profundo radica en la incertidumbre de los retornos. Desde la perspectiva del flujo de caja, estas cinco compañías destinan en promedio aproximadamente el 60% de su flujo de caja libre a gastos de capital en IA. Entre ellas, Oracle dedica un 582% de su flujo de caja operativo a estos gastos, lo que significa que su flujo de caja libre ya no puede cubrir sus necesidades de inversión: la empresa debe depender de financiamiento externo para mantener este ritmo de inversión.

La preocupación del mercado por la rentabilidad de la inversión en IA (ROI) crece cada día. Aunque la IA se considera ampliamente como la dirección tecnológica con mayor potencial para el futuro, su camino hacia la comercialización sigue siendo difuso y los modelos de ganancia aún están en fase de exploración. Esto plantea una cuestión fundamental: ¿cuánto de esas enormes inversiones se traducirá en beneficios reales y en qué escala?

Desde un punto de vista económico, la inversión de capital generalmente sigue la ley de rendimientos marginales decrecientes. A medida que aumenta la escala de inversión, la eficiencia marginal de la inversión en IA probablemente disminuirá. Sin embargo, lo que preocupa es que los costos de inversión en IA no han disminuido; desde 2023, los precios de los equipos de computación y procesamiento de información han seguido en aumento, en marcado contraste con la caída continua en los precios de los bienes de capital durante la ola de internet de los años 90. Este fenómeno revela una realidad que no se puede ignorar: la inversión actual en IA aún no ha alcanzado la etapa de economías de escala, sino que está atrapada en una situación de “escala ineficiente”.

Este cambio en la percepción impacta directamente en la valoración de las acciones. Si los inversores tenían expectativas demasiado optimistas sobre los retornos, esas expectativas deben ajustarse. La caída en el precio de las acciones de Oracle es una manifestación clara de ese ajuste. Marca el fin de una era: la era en la que solo anunciar aumentos en el gasto de capital era suficiente para entusiasmar al mercado ya quedó atrás. Ahora, lo que los inversores quieren no es una promesa interminable de inversión de fondos, sino retornos comerciales tangibles y visibles.

El deterioro del entorno de financiamiento y la reevaluación del riesgo de deuda empresarial

¿De dónde provienen los fondos para que las empresas puedan realizar inversiones a gran escala? Si los flujos de caja internos no son suficientes, deben recurrir a financiamiento externo. La disponibilidad y el costo del financiamiento dependen de la confianza del mercado financiero en la capacidad de las empresas para pagar sus deudas y en sus perspectivas operativas, es decir, las condiciones crediticias. Cuando la confianza del mercado se tambalea, las condiciones crediticias se vuelven más estrictas, y las empresas no solo enfrentan mayores costos de financiamiento, sino que también ven amenazada la continuidad de sus planes de inversión.

Oracle enfrenta precisamente esta situación. Sus ambiciosos planes de gasto de capital dependen en gran medida del apoyo del financiamiento externo. Según su último informe financiero, el gasto de efectivo en ese trimestre se incrementó aún más, y su flujo de caja libre cayó a -10.000 millones de dólares. Desde el balance, a mayo de 2025 (año fiscal 2025), Oracle reportó ganancias (antes de intereses, impuestos, depreciaciones y amortizaciones) por 28.900 millones de dólares, pero su deuda neta alcanza los 97.700 millones de dólares. La enorme brecha entre ganancias y deuda resulta especialmente llamativa.

Esta desconexión está llevando al mercado a reevaluar el riesgo de la deuda de Oracle. Un indicador claro es el diferencial de los swaps de incumplimiento crediticio (CDS), que en los últimos meses ha estado en aumento, superando los 140 puntos básicos y alcanzando niveles máximos desde la crisis financiera de 2008. Esto indica que los prestamistas están cada vez más preocupados por el riesgo crediticio de Oracle y exigen una mayor protección contra incumplimientos. Esto, a su vez, sugiere que los costos y la dificultad de financiamiento futuros de Oracle probablemente aumentarán significativamente.

Oracle no es un caso aislado. Otras empresas relacionadas con IA enfrentan dificultades similares. Por ejemplo, CoreWeave, una compañía de infraestructura de computación en la nube, en noviembre de 2024, debido a retrasos en la ejecución de algunos contratos, tuvo que reducir su guía de ingresos para todo el año. Tras la caída de su precio, anunció planes para emitir 2.000 millones de dólares en bonos convertibles para reforzar su liquidez. Estas acciones aumentaron aún más las preocupaciones del mercado sobre su presión de financiamiento, y su precio cayó significativamente. Desde noviembre, la acción de CoreWeave ha caído un 37%. Al mismo tiempo, su diferencial CDS se elevó rápidamente de menos de 400 puntos básicos a aproximadamente 773, reflejando un deterioro evidente en su situación crediticia y capacidad de refinanciamiento.

La estrecha relación entre gigantes tecnológicos y el riesgo sistémico emergente

Lo que hace única a esta ola de IA es que los gigantes tecnológicos tradicionales están asumiendo cada vez más el papel de capitalistas de riesgo, convirtiéndose en los principales apoyos de las startups. Este modelo tiene ventajas: puede potenciar la colaboración industrial, crear sinergias y reducir la asimetría de información. Pero también introduce una vulnerabilidad nueva: la formación de relaciones complejas de inversión y financiamiento entre empresas, donde el riesgo de una sola puede propagarse rápidamente a toda la cadena industrial o de capital, generando un riesgo sistémico de contagio.

Actualmente, empresas como Nvidia, OpenAI y Oracle han establecido redes de colaboración profundas en áreas como inversión, servicios en la nube, despliegue de chips y desarrollo conjunto. Estas empresas están “vinculadas” entre sí, formando una red de relaciones estrechas. Por ejemplo: Nvidia ha acordado invertir hasta 1 billón de dólares en OpenAI, comprar 6.3 mil millones en servicios en la nube a CoreWeave, invertir 5 mil millones en Intel y planear desarrollo conjunto de chips. OpenAI ha firmado un acuerdo de colaboración en la nube por valor de 3 billones de dólares con Oracle, planea pagar hasta 2.24 mil millones a CoreWeave y desplegar chips AMD por valor de varias decenas de millones de dólares.

El mercado empieza a preocuparse: si alguna de estas empresas enfrenta fracasos en inversiones o problemas de liquidez, el impacto negativo puede propagarse rápidamente a las demás. La reciente fuerte caída en las acciones de Oracle ya ha dado una pista: las acciones de otras empresas relacionadas también se han debilitado. Incluso empresas con resultados por encima de las expectativas, como Broadcom, han sufrido impactos evidentes en su cotización. Esto demuestra que el mercado está reevaluando el riesgo sistémico que puede estar oculto en la estrategia de “agruparse” de las empresas de IA.

El impacto profundo del cambio en la lógica de IA en la economía estadounidense

En 2025, el crecimiento económico de EE. UU. muestra una notable resiliencia, en gran parte gracias a la expansión de la inversión en activos fijos relacionados con IA y al efecto riqueza que genera. Según cálculos, en la primera mitad de 2025, la contribución de IA al crecimiento del PIB real de EE. UU. fue de aproximadamente 0,7 puntos porcentuales, representando cerca de un tercio del crecimiento total. En otras palabras, si se excluyen los efectos de IA, el impulso interno de los sectores tradicionales no sería suficiente, y el desempeño económico general no sería tan fuerte como sugieren los datos superficiales.

Para 2026, si el mercado empieza a dudar de si la inversión en capital en IA puede realmente generar suficientes retornos, y si las condiciones de financiamiento se vuelven más restrictivas para estas empresas, un escenario más realista es que el ritmo de inversión en activos fijos relacionados con IA se desacelere notablemente. Este riesgo no puede ser compensado con políticas monetarias expansivas, ya que la principal restricción para IA no es el costo del financiamiento, sino la incertidumbre en la realización de los retornos de inversión. Además, las políticas arancelarias del gobierno de Trump han elevado los costos de suministro, incrementando directa o indirectamente los precios de los bienes de capital en IA, una restricción de oferta que tampoco puede ser resuelta por una política de flexibilización de la Reserva Federal.

El efecto riqueza derivado de IA también merece atención. Un estudio de Moody muestra que actualmente casi la mitad del gasto de consumo en EE. UU. proviene del 10% de la población con mayores ingresos, quienes poseen aproximadamente el 87% de las acciones estadounidenses. En los últimos años, esta élite ha seguido beneficiándose de retornos significativos en los mercados de capital. Si la corrección del mercado reduce ese efecto riqueza, el gasto de consumo también se verá presionado.

Al mismo tiempo, el mercado laboral estadounidense muestra signos de debilitamiento persistente, y la incertidumbre en las perspectivas de empleo está reduciendo la confianza del consumidor. Cuando la economía entra en una fase de postciclo, la insuficiencia de demanda de consumo suele ser una característica prominente. ¿Está la actual tendencia de una “distribución en K” en el consumo —donde la brecha entre el gasto de los altos ingresos y el de los consumidores promedio se amplía— enviando señales similares? Esto requiere un seguimiento constante y una atención elevada.

En resumen, la inversión de riesgo en IA está atravesando una transición de optimismo a racionalidad. La desaceleración en el gasto de capital, el endurecimiento de las condiciones de financiamiento y la exposición a riesgos sistémicos por relaciones entre empresas están entrelazándose, reconfigurando la lógica de inversión en todo el sector. No se trata de una simple volatilidad de mercado a corto plazo, sino de una profunda reflexión sobre la sostenibilidad de la inversión en IA.