¿Powell desinfló la burbuja de la IA (él lo sabe)? ¿Y eso significa que deberías comprar acciones de NVDA?

“Sí, esto es diferente en el sentido de que estas empresas, las empresas que están tan sobrevaloradas, en realidad tienen ganancias y cosas por el estilo.”

Powell evitó mencionar empresas específicas, pero el mensaje fue inequívoco. Los líderes de la actual ola de IA son rentables, cuentan con una sólida capitalización y generan un flujo de caja real.

Gasto y rentabilidad en IA: los hechos tras el comentario de Powell

Powell no afirmó literalmente que “el gasto en IA no es una burbuja”, pero sí destacó un contraste importante con la década de 1990. Las empresas que impulsan la IA hoy en día —Microsoft , Alphabet, Amazon, Nvidia y Meta— están generando sólidos beneficios al tiempo que aumentan su inversión en infraestructura de IA.

• Microsoft obtuvo más de 27 mil millones de dólares en ganancias trimestrales, destinando una gran parte del gasto a centros de datos que impulsan su negocio de IA.
• Alphabet registró casi 35.000 millones de dólares en beneficios el trimestre pasado y elevó su objetivo de inversión a más de 90.000 millones de dólares para 2025.
• Amazon tiene previsto gastar unos 125.000 millones de dólares este año, principalmente para respaldar la inteligencia artificial y la capacidad en la nube.
• Nvidia generó más de 26 mil millones de dólares en ganancias trimestrales a medida que aumentaba la demanda de chips de IA.
• Meta prevé invertir entre 70 y 72 mil millones de dólares este año en su infraestructura de IA.

Estos datos respaldan la opinión de Powell. No se trata de empresas emergentes especulativas, sino de negocios con altos márgenes de beneficio, ganancias cuantificables y una gran escala.

Productividad y retorno de la inversión en IA: una perspectiva optimista

En una entrevista reciente con Finance Magnates , yo, Itai Levitan , director de estrategia de investingLive , afirmé que creo que la IA está impulsando uno de los mayores cambios en la productividad de la historia . La IA permite a individuos, equipos y empresas enteras lograr más con menos recursos. En mi opinión, este aumento de la productividad es el más significativo que la humanidad haya presenciado jamás.

Diversos estudios respaldan este argumento. Investigaciones sobre agentes de centros de llamadas revelaron aumentos de productividad superiores al diez por ciento cuando los trabajadores utilizaban herramientas de IA, especialmente entre los empleados más recientes. Empresas de consultoría como McKinsey estiman que la IA generativa podría añadir varios billones de dólares a la producción mundial cada año.

Desde un punto de vista comercial, se estima que OpenAI genera alrededor de 13 mil millones de dólares en ingresos anuales, respaldados por entre 30 y 40 millones de usuarios de pago . La aplicación Gemini de Google es utilizada actualmente por cientos de millones de personas en todo el mundo. Si Powell se refería a empresas de IA que «realmente generan ganancias», estos son ejemplos destacados.

La otra cara del debate: el gasto excesivo y la falta de claridad en los resultados de la IA.

Si bien el potencial a largo plazo de la IA es sólido, los críticos argumentan que gran parte del gasto actual en IA aún no genera retornos consistentes. Algunos analistas cuestionan si la actual intensidad de capital es sostenible.

• Solo un pequeño porcentaje de empresas reportan beneficios financieros claros derivados de las iniciativas de IA.
• Microsoft, Amazon y Alphabet están invirtiendo conjuntamente más de 250 mil millones de dólares en infraestructura de IA este año, lo que eleva el listón para obtener rentabilidad.
• El coste de ejecutar y entrenar modelos grandes está disminuyendo, lo que beneficia a los usuarios pero podría reducir los márgenes de los proveedores de servicios de IA.

En resumen, las empresas que venden herramientas de IA están obteniendo ganancias, pero muchas empresas que adoptan la IA todavía tienen dificultades para convertir la tecnología en beneficios cuantificables.

Donde la inversión en IA muestra retornos visibles y un ROI real

• Automatización del servicio al cliente que reduce el tiempo y el coste de resolución.
• Copilotos de codificación con IA que aceleran el desarrollo de software y mejoran la calidad.
• Herramientas de marketing y creatividad que aumentan la productividad al tiempo que reducen los gastos de producción.
• Búsqueda empresarial y análisis que ayudan a las organizaciones a tomar decisiones más rápido.

Estas áreas ya muestran ganancias de productividad cuantificables, márgenes más sólidos y una creciente adopción.

Donde el gasto en IA parece excesivo o incierto

• Grandes despliegues corporativos sin objetivos comerciales claros ni estrategia de datos.
• Productos de IA para el consumidor que dependen de los primeros usuarios pero tienen dificultades para monetizarlos.
• Los elevados costes de infraestructura, la alta demanda energética y la escasez de centros de datos ralentizan la expansión.

Estos riesgos recuerdan a los inversores que no todos los proyectos de IA generarán el retorno de la inversión esperado.

Perspectiva en vivo de Investing: separando las ganancias reales de la exageración

En mi opinión, la observación de Powell es mayormente acertada. Las principales empresas de IA sí generan ganancias, y sus modelos de negocio son mucho más sostenibles que las inversiones especulativas de la era de las puntocom. Sin embargo, aún es posible un sobrecalentamiento selectivo, especialmente en las capas menos consolidadas del ecosistema de la IA.

Para los operadores e inversores, el reto consiste en distinguir entre el gasto en IA que genera valor inmediato y el que depende de rentabilidades futuras . Los fabricantes de chips, los proveedores de servicios en la nube y los proveedores de infraestructura ya están monetizando sus inversiones. Los desarrolladores de aplicaciones más pequeños quizá aún necesiten tiempo para demostrar su rentabilidad.

El momento oportuno sigue siendo importante, incluso cuando la tendencia a largo plazo es clara.

Este artículo, e incluso el comentario de Powell, no significa que los inversores deban apresurarse a comprar acciones de Nvidia o de cualquier otra empresa de IA a los precios actuales. Como ya he mencionado, las cifras redondas, como los 200 dólares por acción de Nvidia, suelen llamar la atención. Los creadores de mercado a menudo utilizan estos niveles para buscar liquidez, lo que activa órdenes de stop loss en ambos sentidos.

Los inversores a largo plazo también consideran estas cifras redondas como puntos de decisión naturales: algunos recogen beneficios en esos momentos, mientras que otros esperan una corrección antes de comprar más. Estos niveles psicológicos, como 200, 150 o 100, suelen ser más significativos que otros arbitrarios como 173 o 237.

Si bien el artículo sostiene que probablemente no exista una burbuja generalizada en el sector de la IA , eso no convierte automáticamente este nivel de precios en un buen punto de entrada. El momento oportuno sigue siendo crucial, incluso para los inversores a largo plazo. Nvidia podría fácilmente retroceder hasta los 194 dólares o incluso los 187 dólares , según la estructura actual del gráfico.

Por lo tanto, esto no es una señal de compra ni de venta. Es un recordatorio de que, si bien las tendencias a largo plazo y los fundamentos son esenciales, el momento de entrada puede marcar una gran diferencia en los resultados reales de una cartera.