Un “poroteo fino” de los astronómicos balances de las empresas de IA en la nube

A esta altura, en el negocio de la IA, hablar de miles de millones de dólares es cosa del pasado, algo “muy 2022”. Hoy, a tres años de que ChatGPT encendiera la mecha del boom de la inteligen...

A esta altura, en el negocio de la IA, hablar de miles de millones de dólares es cosa del pasado, algo “muy 2022”. Hoy, a tres años de que ChatGPT encendiera la mecha del boom de la inteligencia artificial, en ese sector ya se habla de billones de dólares. El valor de mercado de Microsoft, cuya nube Azure cuenta con un brillante perfil de IA, no está muy lejos de su reciente récord de US$4 billones. Alphabet, que ha renovado Google con asistencia de IA, acaba de alcanzar los US$3 billones. En un buen día, Amazon, con una nube rival, alcanza la misma cifra. Meta, que actualmente se concentra tanto en la IA como en las redes sociales, se consolida como una empresa de unos US$2 billones. Hace unas semanas, Oracle, que compite con Alphabet, Amazon y Microsoft en la nube de IA, alcanzó el billón, y si algunas ventas de acciones se concretan según lo previsto, para finales de año, OpenAI, el desarrollador de ChatGPT, y sus dos rivales, Anthropic y xAI, podrían sumar juntas otro billón de dólares de valuación de mercado.

Hoy los ingresos y los gastos en IA también rondan cifras de 12 ceros. Según la firma de investigaciones Gartner, el año pasado el gasto en hardware y software de IA a nivel mundial rozó el billón de dólares, y es probable que para el año que viene esa cifra se duplique hasta alcanzar los US$2 billones. Entre 2024 y 2026, las cinco grandes potencias de la IA que cotizan en bolsa habrán invertido más de US$1 billón en inversiones de capital, principalmente en centros de datos de IA. Una pequeña parte terminará en manos de Nvidia y Broadcom, sus proveedores de semiconductores de IA, entre otras empresas. Se estima que durante ese período, ambos fabricantes —que tienen una capitalización bursátil combinada de US$6 billones—sumarán casi 1 billón de dólares en ventas.

Semejante cantidad de ceros solo suele ser necesaria en las estadísticas oficiales de las economías del G20, pero en el mundo de los negocios resulta apabullante, sobre todo teniendo en cuenta que examinar las finanzas de los titanes de la IA es como mirar fijamente al interior de un agujero negro. Independientemente de si genera previsibilidad o no, la última sugerencia del presidente Donald Trump de que las empresas norteamericanas pasen de emitir informes financieros trimestrales a emitirlos semestralmente podría empeorar todavía más las cosas. ¡Pobre el analista financiero que no tenga la templanza y buena vista!

Afortunadamente, algunos tienen ambas cosas, y están empezando a hacerse preguntas sobre algunos aspectos de la contabilidad de la IA. Y el impacto de la respuesta a la que lleguen también podría medirse en miles de millones de dólares, a favor o en contra de los titanes de la IA.

Las preguntas más urgentes se refieren a los activos de las gigantes tecnológicas, en concreto, a la “longevidad” de todos esos sofisticados chips de IA que están instalando en sus centros de datos. El año pasado, Nvidia, fabricante de la mayoría de ellos, anunció que presentaría un nuevo chip de IA todos los años, y no cada dos años. En marzo, su CEO, Jensen Huang, comentó que “cuando el Blackwell se empiece a distribuir en grandes cantidades, no hace falta que regalen los Hoppers”, en referencia a los chips más recientes de Nvidia y a sus predecesores, respectivamente.

Nadie tomó lo que dijo Huang al pie de la letra: eso implicaría que la vida útil de los costosos productos de su empresa es ahora de tan solo 12 meses. Queda claro que estaba siendo irónico. De hecho, en los últimos tiempos sus mayores clientes han alargado la vida útil de sus servidores, reduciendo de esa manera los costos de amortización en sus balances. En 2022, Microsoft lo amplió de cuatro a seis años la vida útil de sus servidores, y Alphabet hizo lo mismo en 2023. Amazon y Oracle lo cambiaron de cinco a seis años en 2024, y en enero de 2025, Meta lo pasó de cinco a cinco años y medio.

También en enero de este año, Amazon revirtió su postura y lo redujo a cinco años para algunos equipos, señalando que esa medida reduciría en US$700 millones las ganancias operativas de 2025 —alrededor del 1%—, debido a un mayor gasto de amortización. Frente a los vertiginosos avances en la fabricación de chips, parecen cálculos optimistas. Y los rivales de Amazon en IA, que se aferran a sus prolongados calendarios de amortización, directamente parecen vivir en Disney. En julio, Jim Chanos, un veterano “vendedor en corto” (short-seller), posteó en las redes que si la verdadera vida útil económica de los chips de IA de Meta es de dos a tres años, entonces “la mayoría de sus ‘ganancias’ están sustancialmente sobreestimadas”. Y un reciente análisis realizado por el banco Barclays sobre los números de Alphabet, Amazon y Meta estimó que con mayores costos de amortización, las ganancias por acción de esas empresas reducirían entre un 5% y un 10%.

Si aplicamos esa misma lógica a las cinco grandes empresas de IA, el impacto potencial en sus balances es enorme. Las empresas no declaran el valor contable neto de su infraestructura informática. Sin embargo, podemos obtener una idea aproximada multiplicando el valor bruto —el que cada una difunde en sus informes anuales—, por la relación entre el valor contable neto y el valor contable de toda la planta y el equipo (excluyendo los terrenos, que no tienen costos de amortización). A continuación, supongamos que la mitad de la suma resultante está invertida en servidores, de acuerdo con su participación estimada en la masa global de capital en IA. Entonces, si todos estos servidores pierden su valor en tres años, y no cuando cada empresa supone, sus ganancias anuales combinadas se reducirían en US$26.000 millones de dólares antes de impuestos, o el 8% del total del año anterior.

Con la relación actual entre capitalización bursátil y ganancias antes de impuestos de las cinco empresas, esto supondría una reducción de US$780.000 millones de su valor de mercado combinado. Si se recalculan las cifras con un costo de amortización de los servidores cada dos años, en lugar de tres, el impacto asciende a US$1,6 billones. Si tomamos literalmente a Huang, obtenemos la asombrosa cifra de US$4 billones, equivalente a un tercio de valuación conjunta de mercado de las cinco empresas.

En realidad, no todos los servidores de “las cinco grandes de la IA” serían obsoletos después de tres años, y mucho menos 12 meses. Para empezar, pueden seguir realizando una gran cantidad de tareas no relacionadas con la IA, y algunas tareas de IA también pueden subdelegarse a procesadores más antiguos. De todos modos, como esas empresas están reformulando su negocio en torno a la IA, es probable que cada vez compren más componentes de alta gama, que son precisamente los que quedan obsoletos más pronto.

El año pasado, los tres principales clientes de Nvidia, que al parecer son Alphabet, Amazon y Microsoft, gastaron unos US$15.000 millones cada uno en comprar los chips de silicio de Huang. Probablemente Meta no se quedó atrás, y Alphabet y Amazon también le pagaron varios miles de millones de dólares más a empresas como Broadcom y Marvell por chips personalizados basados ​​en sus propios diseños.

Lo preocupante es que incluso por apenas US$10.000 millones en activos de servidores que se recambien todos los años, las ganancias por acción disminuirían un 7% para Alphabet y Microsoft, y un 12% para Amazon y Meta. Para Oracle, que tiene un balance general más modesto, la caída es del 6% por cada US$1000 millones en activos.

Evidentemente, la IA no está a punto de perder su “aura de billón de dólares”. Ahora bien, ¿de cuántos billones estamos hablando exactamente? Habría que preguntarle a un buen contador.

(Traducción de Jaime Arrambide)