En esta noticia
La temporada de balances confirmó que la demanda vinculada con la inteligencia artificial sigue creciendo y que las grandes tecnológicas ya comenzaron a convertirla en ingresos.
Sin embargo, también dejó al descubierto una brecha de u$s 430.000 millones entre las ganancias declaradas por los gigantes del sector y el dinero que efectivamente generaron después de financiar sus inversiones.
Ese desfasaje se convirtió en la nueva prueba para la fiebre de la IA en Wall Street. El mercado ya no mira solamente cuánto crecen los ingresos, las ganancias o los contratos firmados.
Ahora también busca determinar qué compañías tienen suficiente caja y capacidad financiera para sostener la construcción de centros de datos, la compra de chips y la ampliación de la infraestructura energética.
Según un informe de One618 elaborado por su estratega José M. Echagüe, los hyperscalers, las grandes empresas que operan infraestructura tecnológica y servicios en la nube, acumularon ganancias netas por u$s 599.000 millones durante los últimos doce meses. Sin embargo, su flujo de caja libre fue de apenas u$s 169.000 millones. La diferencia asciende a u$s 430.000 millones.
No obstante, esto no significa que las compañías hayan perdido ese monto ni que exista un agujero contable.
La brecha surge porque una parte considerable del dinero generado por el negocio fue destinada a financiar las enormes inversiones que exige la carrera por la inteligencia artificial.
“La cuenta de resultados dice si la compañía gana plata; el cash flow dice cuánto tiempo puede sostener la idea sin pedir permiso”, resumió Echagüe en el reporte.
La demanda existe y los balances lo confirmaron
La advertencia sobre la caja aparece después de una temporada de resultados ampliamente favorable para Wall Street.
Con el 87% de las empresas del S&P 500 reportado, el 78% superó las estimaciones de ganancias y el 73% batió las previsiones de ventas.
Al excluir efectos contables extraordinarios y resultados provenientes de inversiones privadas, las ganancias crecieron 31%, mientras que los ingresos avanzaron 15%.
La mejora tampoco estuvo limitada a las empresas más grandes. De acuerdo con One618, la compañía mediana del índice Russell 3000 registró un crecimiento de 15% en sus ganancias por acción y de 8% en sus ventas.
Para la consultora, estos números muestran que el mercado no sube únicamente porque desaparecieron algunas malas noticias macroeconómicas.
Detrás del avance también existe una economía corporativa que continúa creciendo pese al nivel elevado de las tasas reales.
“La micro sigue haciendo delivery”, sostuvo el informe.
Los resultados también debilitaron uno de los principales cuestionamientos que rodeaban a la inteligencia artificial: la posibilidad de que las tecnológicas estuvieran invirtiendo cientos de miles de millones de dólares en infraestructura sin una demanda suficiente para justificarla.
AWS registró un crecimiento de 37%; Azure, la plataforma de Microsoft, avanzó 43%; y Google Cloud expandió sus ingresos 82%, según las cifras recopiladas por One618.
Pero la señal más relevante provino de los contratos pendientes de ejecución. El backlog de Google Cloud aumentó en u$s 52.000 millones durante el trimestre y alcanzó los u$s 514.000 millones.
El de AWS llegó a u$s 496.000 millones, casi 2,5 veces el nivel registrado un año antes.
“La validación no vino sólo por ingresos actuales, sino por ingresos contratados. Eso cambia el debate”, explicó Echagüe.
Para el estratega, el mercado ya no observa los centros de datos como una promesa futurista, sino como infraestructura que cuenta con clientes, contratos y niveles crecientes de utilización.
De las ganancias a la caja
La existencia de demanda, sin embargo, no resuelve el problema financiero. El desarrollo de la IA necesita centros de datos, energía, memoria, redes y equipamiento especializado. Todo eso requiere niveles de inversión que reducen significativamente el efectivo disponible.
Por eso, One618 considera que “la caja volvió a mandar” en las decisiones de los inversores.
Durante la última temporada de balances, el mercado premió especialmente a las empresas que presentaron revisiones positivas tanto en sus ganancias por acción como en su flujo de caja libre. En cambio, las compañías que mejoraron sus beneficios contables, pero deterioraron su generación de efectivo, quedaron rezagadas.
La diferencia es importante porque una empresa puede mostrar ganancias crecientes mientras utiliza buena parte de los recursos para financiar inversiones. Si ese gasto continúa aumentando, deberá recurrir a su caja acumulada, emitir acciones o tomar deuda para sostenerlo.
“El mercado puede aceptar esa diferencia si cree que se está comprando un estándar tecnológico de largo plazo. Lo que no puede hacer es ignorarla”, advirtió el reporte.
La discusión ya no pasa solamente por determinar si la IA generará ingresos. También consiste en saber cuánto capital será necesario invertir antes de obtener retornos suficientes y qué empresas pueden atravesar esa transición sin debilitar su estructura financiera.
La fiebre de la IA llega al mercado de deuda
La magnitud de las inversiones comenzó a trasladar la discusión desde el mercado accionario hacia el crédito corporativo.
Según One618, los hyperscalers ya emitieron alrededor de u$s 220.000 millones de deuda en lo que va del año. Además, cerca de la mitad de los inversores espera que las emisiones con grado de inversión superen los u$s 300.000 millones durante 2026, con un crecimiento adicional superior al 10% en 2027.
Hasta ahora, la discusión sobre inteligencia artificial estuvo concentrada en ingresos, márgenes, valuaciones y liderazgo tecnológico. Pero el aumento del endeudamiento incorpora nuevas preguntas: cuántos bonos podrá absorber el mercado, qué tasa deberán pagar las compañías y cómo impactará la oferta sobre los spreads corporativos.
Para Echagüe, esto no invalida la tesis de inversión, pero obliga a ponerle un precio. “Cuando una tesis necesita que el crédito compre cada vez más supply para validar el equity, el costo de fondeo deja de ser un dato de pie de página”, sostuvo.
One618 señala que los inversores muestran mayor comodidad con la deuda destinada a financiar centros de datos que con las emisiones ligadas directamente a la compra de chips. En ambos casos, el tamaño y la frecuencia de la oferta serán determinantes para la evolución del costo financiero.
Qué acciones elige One618
A pesar de la advertencia, la consultora mantiene una visión constructiva sobre el mercado accionario. La explicación no depende exclusivamente de que la Reserva Federal (Fed) flexibilice su política monetaria, sino de la fortaleza que mostraron los resultados corporativos.
Dentro del universo de inteligencia artificial, One618 prefiere a los hyperscalers que ya demostraron demanda, escala y contratos firmados. En ese grupo ubica a Microsoft, Alphabet y Amazon.
Estas compañías tampoco son inmunes al deterioro del flujo de caja. Sin embargo, cuentan con balances, clientes y negocios consolidados que les permiten financiar mejor la transición.
One618 propone dejar de considerarlas “máquinas infinitas” de generación de caja y empezar a analizarlas como empresas que están utilizando su fortaleza financiera para comprar una posición estratégica en el mercado de IA.
En la parte fisica de la cadena, el informe mantiene a Nvidia como el activo de referencia del principal cuello de botella tecnológico. También destaca a Micron por la demanda de memoria y a Vertiv por su exposición a la infraestructura eléctrica necesaria para operar centros de datos.
La consultora es más cautelosa con compañías apalancadas como CoreWeave, Nebius e IREN. En estos casos, la tesis tecnológica puede resultar acertada, pero el recorrido de sus acciones depende en mayor medida del acceso al crédito y del costo del capital.
Fuera de la IA pura, One618 menciona a JP Morgan Chase, Bank of America y Visa. Son empresas que pueden incorporar inteligencia artificial para aumentar su productividad y mejorar sus márgenes sin tener que colocar decenas de miles de millones de dólares anuales en infraestructura.
El riesgo que observa Wall Street
El principal peligro es que el mercado proyecte demasiado rápido la monetización de la inteligencia artificial y, al mismo tiempo, subestime el costo de financiarla.
Si los contratos pendientes no se convierten en ingresos al ritmo esperado, no sería necesaria una recesión para que las acciones sufran una corrección. Podría alcanzar con una reducción de los múltiplos de valuación y una ampliación de los spreads de crédito.
El segundo riesgo es macroeconómico. One618 advierte que, si la inflación medida por el índice PCE subyacente permanece cerca de 3,3% interanual y el empleo no se deteriora lo suficiente, la Reserva Federal podría conservar una posición más restrictiva de lo que espera el mercado.
El tercero está relacionado con el posicionamiento. Después de la liquidación registrada en julio, el índice de semiconductores SOX llegó a caer 21%, su peor retroceso mensual desde 2002, y posteriormente recuperó casi 17% en apenas cuatro ruedas.
One618 interpreta ese movimiento como una señal de que el desplome estuvo relacionado principalmente con el cierre de posiciones y no con un quiebre de los fundamentos. Pero advierte que el rebote inicial suele beneficiar a los activos que más cayeron. Si existe una segunda etapa alcista, debería favorecer a las compañías que combinan ganancias, contratos, caja y financiamiento.
La demanda de inteligencia artificial, entonces, superó su primer examen. Los balances confirmaron que existen clientes e ingresos suficientes para sostener el negocio. La próxima prueba será demostrar que las ganancias pueden transformarse en caja antes de que el costo de financiar la expansión empiece a pesar sobre las valuaciones.
