El “argumento bajista” sobre la IA no es uno solo, sino tres. Lo que dice Burry sobre los beneficios, Bernstein sobre la financiación circular, y el MIT sobre los ingresos. Dos tienen razón a medias. Uno se desmorona ante los datos.

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Michael Burry rompió un silencio de dos años el 11 de noviembre para acusar a las mayores empresas tecnológicas del mundo de manipular sus cuentas, calificándolo como uno de los fraudes más comunes de la era moderna. Eso llamó la atención, y con razón. Cuando el hombre que apostó a la caída de la burbuja inmobiliaria dice que los resultados de la IA son falsos, hay que prestarle atención. Pero el argumento bajista sobre la IA que se ha consolidado en los últimos seis meses no es uno solo. Son tres. Y cuando los analizas por separado, dos se sostienen como riesgos reales, y uno se desmorona al contrastarlo con los datos.

Este es el problema con la forma en que suele debatirse el argumento bajista sobre la IA. Los escépticos mezclan tres afirmaciones distintas en un único sentimiento.

  • Los beneficios son falsos.
  • La demanda es artificial.
  • La inversión nunca generará rentabilidad.

Cada una de ellas apunta a algo real, pero también se exagera más allá de lo que respaldan las pruebas. Y lo que es más notable, eso suele ocurrir en la misma frase.

He dedicado la mayor parte del año a esta cuestión. El verano pasado, defendía que “La solución al problema del déficit estaría en la infraestructura de IA”. Luego, el mes pasado, sometí esa tesis a una prueba de resistencia comparándola con el análisis de Goldman y admití que mis cálculos iniciales sobre el multiplicador habían sido “demasiado generosos”. Así que no estoy defendiendo aquí una postura optimista permanente. Estoy haciendo lo que mis clientes querrían que hiciera: reforzar el argumento bajista y, a continuación, comprobar los datos. Analicemos los tres argumentos en el orden en que suelen plantearlos los escépticos.

El argumento bajista sobre los beneficios de la IA

Empecemos por Burry, porque es el más perspicaz. Veamos:

“Subestimar la depreciación al prolongar artificialmente la vida útil de los activos aumenta los beneficios”.

Su razonamiento es el siguiente. Las empresas hiperescalables amortizan el hardware de Nvidia a lo largo de cinco o seis años, cuando la vida económica real de un chip en un ciclo de tres años se acerca más a los dos o tres años. Si se alarga el plazo y se subestima el gasto anual, el beneficio declarado parece mejor de lo que la economía justifica. Calcula que la diferencia asciende a unos 176.000 millones de dólares de depreciación subestimada en todo el sector entre 2026 y 2028. Según el mismo cálculo, Oracle sobrevalora sus resultados en cerca del 27% y Meta, en cerca del 21% para 2028.

¿Se equivoca? No en lo que respecta a la contabilidad. Las hipótesis sobre la vida útil son una verdadera palanca, y un ciclo de chips de dos a tres años en un calendario de seis años es algo que cabe cuestionar. Si tienes acciones de estas empresas basándote únicamente en los resultados declarados, tómate este argumento en serio.

Aquí es donde el argumento se exagera. La amortización es un gasto no monetario. Sí, afecta al beneficio por acción (BPA) declarado, pero no afecta ni un solo dólar del flujo de caja operativo. Alphabet seguirá generando aproximadamente 165.000 millones de dólares en flujo de caja operativo en 2025, y a esa cifra no le importa cómo los contables amorticen un servidor. El problema que describe Burry, incluso si se aceptan todas las cifras, es una cuestión de calidad de los beneficios y de valoración. Los pesimistas confunden “los beneficios están sobrevalorados” con “el negocio no funciona”, y sólo la primera afirmación se sostiene tras examinar los informes.

Financiación circular y demanda artificial

El segundo argumento es el circular. Nvidia invierte en OpenAI. OpenAI compra servicios en la nube a Oracle. Oracle compra chips a Nvidia. Stacy Rasgon, de Bernstein, afirmó que esta estructura ”alimentaría claramente las preocupaciones sobre un ciclo ‘circular’“, y la comparación con la financiación de proveedores de la era puntocom —cuando Nortel y Lucent prestaban dinero a los clientes para que compraran su propio equipo— surge por sí sola. Los analistas han cuantificado estos acuerdos en más de 800.000 millones de dólares.

La preocupación es legítima en el caso de esos acuerdos concretos. El error es considerar que ese bucle lo explica todo. UBS ha estimado que el acuerdo entre OpenAI y Nvidia representa hasta un 13% de los ingresos previstos de Nvidia para 2026. El 87% restante procede de clientes que compran en condiciones de mercado. La mayor parte de los ingresos por IA de los hiperescaladores proviene de empresas y consumidores que pagan dinero real por la nube y el software, no de los mismos dólares que se persiguen a sí mismos en un círculo de cinco empresas.

¿Merece la pena prestar atención a esta parte circular? Por supuesto. Según informes, OpenAI va camino de perder unos 14.000 millones de dólares este año, y los acuerdos con garantías de los proveedores, como el de AMD, son precisamente el tipo de estrategia que parece inteligente hasta que la demanda se desploma. Pero la afirmación de que “parte de la financiación es circular” es una señal de alerta. No es, por sí sola, una tesis sobre la burbuja.

El argumento bajista sobre los ingresos de la IA

Ahora, el que se derrumba. La versión de los titulares proviene del estudio del MIT “GenAI Divide”: el 95% de los proyectos piloto de IA en empresas no mostraron ningún impacto medible en los beneficios a pesar de los miles de millones gastados. Los pesimistas interpretan eso como prueba de que la inversión en capital fijo nunca generará un rendimiento. Inversión en capital fijo sin ingresos. La historia de las puntocom, otra vez.

Hay dos problemas. En primer lugar, hay que leer lo que realmente descubrió el MIT. Los fracasos fueron organizativos, no tecnológicos. Las empresas desarrollaban herramientas internamente en lugar de comprarlas, y las destinaban al marketing en lugar de a las funciones administrativas. En la misma encuesta, aproximadamente el 90% de los trabajadores afirmó utilizar herramientas personales de IA en el trabajo, frente a sólo el 40% de las empresas con suscripciones oficiales.

Aquí está el punto más crucial. Los ingresos están ahí. Simplemente no siempre pasan por el presupuesto corporativo de IA.

En segundo lugar, y ésta es la parte que omite el grupo que sostiene que “no hay ingresos”, el estudio mide el rendimiento para el comprador, no los ingresos del vendedor. Morningstar estima que, en 2025, el sector de la IA en Estados Unidos generó unos 100.000 millones de dólares en ingresos por servicios. Eso es suficiente para cubrir el coste de funcionamiento de los modelos. La cuestión nunca ha sido si los ingresos son REALES. Se trata de si esos ingresos acabarán cubriendo el entrenamiento de los modelos y la investigación, no solo el coste de la inferencia. Esa es una cuestión pendiente. “Nadie está pagando por esto” no lo es.

Así pues, recapitulemos dónde nos encontramos. Dos de los tres argumentos de los pesimistas son riesgos reales relacionados con el precio y la financiación. El tercero, que el gasto nunca generará ingresos, es el que se desmorona ante los datos.

Me gusta la inversión en IA. En general. Lo que no deja de preocuparme no son los ingresos, sino el flujo de caja libre. Los cuatro hiperescaladores gastaron unos 410.000 millones de dólares en inversión de capital en 2025, y las previsiones para 2026 apuntan a una cifra cercana a los 700.000 millones de dólares. Eso es mucho dinero que sale de la empresa. Pivotal Research prevé que el flujo de caja libre de Alphabet caiga casi un 90% este año, pasando de 73.000 millones de dólares a unos .00 millones. El de Amazon podría llegar a ser negativo.

Pero la caída del flujo de caja libre no es automáticamente la señal de alarma que parece, y aquí es donde discrepo de los más pesimistas. Hay una diferencia entre una empresa que malgasta efectivo para mantener a flote un modelo moribundo y otra que invierte sumas récord para construir el siguiente. Alphabet, Amazon y Microsoft no están recomprando acciones a estos niveles. Están reinvirtiendo el efectivo en el negocio.

La suposición que se esconde tras el argumento bajista —que el gasto nunca generará rentabilidad y que el flujo de caja libre nunca se recuperará— es, en sí misma, una apuesta en contra de tres de los mejores gestores de capital de los últimos veinte años. A Amazon le pasaron una década diciéndole que AWS era una distracción. A Microsoft la dieron por perdida antes de Azure. “Esta vez es diferente” es una frase peligrosa en ambos sentidos. La advertencia honesta es que la verdadera diferencia en esta ronda no son las empresas, sino el activo: una GPU con un ciclo de dos a tres años tiene que amortizarse rápidamente, de una forma que aquellas apuestas en infraestructura que duraban una década nunca tuvieron que hacerlo.

Así pues, la versión honesta del argumento bajista sobre la IA no es que “los beneficios sean falsos” o que “nadie esté pagando”. Es ésta: el gasto se adelanta en años a la recuperación de la inversión, y todos los hiperescaladores están invirtiendo como si el rendimiento ya estuviera demostrado. Y aún no lo está. Lo crucial es que se puede tener razón sobre los fundamentales y, aun así, pagar demasiado por ellos. Cisco tuvo ingresos reales en el año 2000. Aun así, cayó un 80% y tardó casi dos décadas en recuperar ese máximo.

Qué significa para los inversores el escenario pesimista sobre la IA

Hay que diferenciar los dos riesgos, ya que requieren respuestas distintas. El riesgo de ingresos, la historia del MIT sobre la “ausencia de ROI”, es en gran medida ruido para un inversor diversificado. El riesgo de valoración y flujo de caja es el que hay que gestionar. Tener una exposición razonable a la expansión de la IA está bien. Sin embargo, no lo es hacerlo como si cada dólar de inversión prometida se convirtiera directamente en beneficio.

Así es como lo hemos posicionado. Mantenemos exposición a la IA tanto en los modelos de “Renta variable de crecimiento agresivo” como en los de “crecimiento conservador”, pero la hemos mantenido ajustada a una ponderación objetivo, en lugar de dejar que los valores ganadores alcancen una concentración que resultaría dolorosa si se comprimieran los múltiplos. Cuando el sector se revalorice —y en algún momento lo hará—, la diferencia entre una posición del 4% y una del 9% es la diferencia entre una caída que nosotros gestionamos y una que nos gestiona a nosotros.

La conclusión es la siguiente: merece la pena tomarse en serio el escenario bajista de la IA en lo que respecta al precio y la financiación. No merece la pena tomárselo en serio en lo que respecta a la demanda. Cualquiera que le venda todo el paquete como una única historia, ya sea alcista o bajista, le está vendiendo un estado de ánimo, no un análisis.

Los ingresos son reales. Lo que hay que vigilar es el flujo de caja. Ajuste la valoración en consecuencia.

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