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Goldman Sachs expects combined 2027 capital spending by Meta, Microsoft, Alphabet, Amazon and Oracle to reach about $1.2 trillion, up from roughly $800 billion in 2026, largely driven by AI infrastructure. The buildout may support demand for chips, memory, data centers, power and cloud services, but monetization remains the key test. Can AI applications generate enough revenue and cash flow to justify the rising investment?
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El aumento de 150.000 millones de dólares de NVIDIA es una señal de confianza en la dirección.
Su nueva autorización de recompra de acciones eleva su capacidad de recompra autorizada restante a 235.000 millones de dólares, que se espera que dure hasta el año fiscal 2028. NVIDIA la considera el mayor aumento de autorización de recompra de acciones en su historia.
Figuras clave
· Ingresos del segundo trimestre del año fiscal 2027: 96,2 mil millones de dólares, un aumento del 106% interanual
· Ingresos de centros de datos: 89.000 millones de dólares, un aumento del 117% interanual
· Orientación para el tercer trimestre: unos 108.000 millones de dólares, más o menos un 2%
· Rendimientos del primer trimestre: ~20.000 millones de dólares, incluyendo recompras y dividendos
· Capital devuelto a los accionistas en el segundo trimestre: alrededor de 26.000 millones de dólares, incluyendo recompras y dividendos en efectivo
Pero una autorización de recompra es capacidad, no un calendario fijo de compra.
El impacto depende de la ejecución, el precio de las acciones, la generación futura de efectivo, los márgenes y cuánto capital necesita NVIDIA para mantener el liderazgo tecnológico en toda la pila de IA.
Esa es la gran cuestión del mercado.
El gasto en IA ya no se limita a comprar más GPUs. Se trata de centros de datos, redes, energía, fábricas de IA y si los clientes pueden traducir la inversión en computación en rendimientos económicos duraderos.
Si la demanda se mantiene fuerte, la autorización restante de 235.000 millones de dólares podría respaldar la idea de que NVIDIA ve una oportunidad de flujo de caja de varios años. Si la monetización se ralentiza o los márgenes se estrechan, el equilibrio entre reinversión y retornos para los accionistas podría hacerse más visible.
A principios de mayo, NVIDIA añadió 80.000 millones de dólares a su autorización y aumentó su dividendo trimestral de 0,01 a 0,25 dólares por acción. La medida de septiembre supone un avance en una política más amplia de rentabilidad de capital, no un evento independiente.
Dos detalles afinan la tesis. La orientación para el tercer trimestre asume que no habrá ingresos por cálculo de centros de datos procedentes de China, haciendo que el objetivo de 108.000 millones de dólares sea una prueba más limpia de la demanda en otros lugares, manteniendo en cuenta el riesgo de política. El margen bruto del segundo trimestre fue del 75,0%; la previsión del tercer trimestre es del 74,0%, más o menos 50 puntos básicos. La durabilidad del margen ayudará a determinar cuánto ingreso por IA puede reinvertirse en I&D y devolver a los accionistas.
Para los participantes del mercado, ¿qué importa más aquí: el tamaño de la recompra de NVIDIA, la demanda de IA o si los clientes de IA pueden traducir el gasto en computación en rendimientos duraderos?
#NVIDIA150BBuyback
La parte difícil del mercado de chips alternativos nunca fueron los chips. Fue el balance.
General Compute acaba de anunciar un acuerdo plurianual con Cerebras para desplegar la inferencia a escala de obleas. Es el primer despliegue que se obtiene contra la deuda de 400 millones de dólares de Upper90, y esa instalación podría ser la primera en poner chips de inferencia como garantía en lugar de GPUs.
Todos los demás neocloud compran NVIDIA, porque NVIDIA financia las compras. Los aceleradores alternativos no tenían un canal equivalente para financiar, desplegar y presentar a los clientes a gran escala. La deuda por chips alternativos pasó de ser una tesis a un contrato firmado.
La codificación agential es la primera carga de trabajo en la nueva capacidad, donde cientos de llamadas secuenciales por tarea convierten la velocidad de decodificación en tiempo de reloj de pared. La capacidad se abre en el primer trimestre de 2027.
¿Entonces qué chip se financiará después? 🤔
General Compute
🚨 ÚLTIMA HORA: Muy emocionados de anunciar que vamos a desplegar la inferencia más rápida del mundo con @Cerebras.
Habla con cualquier desarrollador y están emocionados de construir con una IA 20 veces más rápida... El problema es que casi no hay computación disponible.
Estamos aquí para resolver eso.
Usar GPUs para prellenado - ahora es más asequible que nunca.
Gracias a todo el equipo de Cerebras y estamos entusiasmados por hacer crecer esta colaboración.
Primeros tokens en vivo Q127 🚀
El auge de la IA se está convirtiendo en una historia de inversión capital.
Construir IA a gran escala requiere mucho más que modelos potentes.
Necesita chips, centros de datos, redes, electricidad, almacenamiento y una enorme inversión.
Por eso el sector de la IA se está expandiendo mucho más allá de las empresas que desarrollan software de IA.
La infraestructura detrás de la IA podría convertirse en una de las mayores historias de inversión de este ciclo.
#AI #ArtificialIntelligence #Tech #NVIDIA
La autorización ampliada de NVIDIA es menos una previsión que una señal de asignación: la dirección ve suficiente flexibilidad en el balance para financiar inversiones en IA mientras devuelve capital. Con el programa en marcha hasta el año fiscal 2028, la verdadera prueba es si el aumento del capital en IA continúa convirtiéndose en flujo de caja libre en lugar de simplemente aumentar las necesidades de gasto.
#NVIDIA150BBuyback
🔥 ¿ESCASEZ DE CHIPS DE IA... ¿O ESCASEZ DE MEMORIA?
Los últimos beneficios de Micron podrían revelar un cuello de botella oculto en el auge de la IA. HBM, la memoria de alto ancho de banda que impulsa GPUs avanzadas de IA, consume mucha más capacidad de obleas que la DRAM tradicional. Los datos de la industria citados por S&P Global sitúan la relación de capacidad de HBM3E respecto a DDR convencional en aproximadamente 3:1.
A medida que la demanda de IA aumenta, más producción se está desplazando hacia HBM, lo que podría reducir el suministro regular de memoria.
🤖 La IA necesita GPUs.
🧠 Las GPUs necesitan HBM.
🏭 HBM necesita capacidad.
.
La memoria cuesta ATH.
Chip exporta ATH. Corea subió un 25% solo en los últimos 3 millones.
Espero que los beneficios de Micron suban mucho mañana. Así como la cadena de suministro de IA en general pronto.
Toda la demanda apunta hacia arriba y a tasas de crecimiento más altas de lo que nadie esperaba. Esto necesita un golpe fuerte para revertir el rumbo (por ejemplo, los recortes de CAPEX de IA de Hyperscaler) que actualmente no están en el horizonte.
¿Por qué Burry sigue siendo corto?
🚨 ESTO ES ALGO MUY SERIO!!
Acabo de leer las matemáticas detrás del auge de la IA y no cuadra.
La IA está a 4,2 billones de dólares menos para pagarse sola. Y las grandes tecnológicas mantienen la deuda fuera de sus libros.
Bain dice que la IA tiene que generar 6 billones de dólares al año para 2031 para cubrir lo que se está construyendo ahora mismo.
Cada suscripción a ChatGPT y cada herramienta de IA que las empresas pagan suma hasta 1,8 billones de dólares. Como mucho.
El nuevo centro de datos de Meta en Luisiana es un proyecto de 30.000 millones de dólares. Meta y Blue Owl depositaron 27.000 millones de deuda en una empresa separada, así que nunca aparece en el balance de Meta.
Microsoft y Google ahora dicen que sus servidores duran 6 años. Nvidia lanza un nuevo chip insignia cada año.
Una vida útil más larga sobre el papel significa costes anuales menores, lo que implica mayores beneficios.
Michael Burry estima que oculta 176.000 millones de dólares de los costes de las grandes tecnológicas para 2028.
Soy optimista con la IA. La uso todos los días.
Pero yo estaba en cripto en 2022. Sé cómo es cuando la deuda aparece antes que el dinero.
Se ve así.
La IA necesita 6 TRILLONES de dólares en ingresos anuales para 2031 para justificar los centros de datos que se están construyendo, según Bain & Company.
Anthropic recaudó solo 4.600 millones de dólares en 2025.
Toda la industria de la IA necesita generar aproximadamente 1.300 veces esa cantidad cada año solo para justificar la infraestructura que se está construyendo.
Bull Theory
🚨 LA SALIDA A BOLSA DE ANTHROPIC DE 2 BILLONES DE DÓLARES PODRÍA PONER AL DESCUBIERTO EL MAYOR PROBLEMA DE TODO EL AUGE DE LA IA.
El mismo dinero sigue moviéndose entre las mismas compañías.
Anthropic podría pronto pedir a los inversores públicos que la valoren en más de 2 billones de dólares.
Pero detrás de esa valoración hay un bucle financiero del que casi nadie habla.
Se parece algo a esto:
Amazon/Google → invertir miles de millones en Anthropic → Anthropic gasta miles de millones en infraestructura en la nube de Amazon/Google → Amazon/Google generan ingresos en la nube → Anthropic recauda más dinero a una valoración más alta → las inversiones de Amazon/Google se vuelven más valiosas
Así es básicamente como funciona el bucle:
Amazon y Google invierten miles de millones en Anthropic. Anthropic necesita enormes cantidades de potencia de cálculo para construir y ejecutar Claude, así que firma enormes contratos en la nube con Amazon y Google.
El dinero entra en Anthropic como capital de inversión, luego miles de millones vuelven a los negocios de infraestructuras de las empresas que lo financian.
Mira Amazon.
Ha invertido 33.000 millones de dólares en Anthropic, mientras que Anthropic se ha comprometido a gastar más de 100.000 millones en AWS durante la próxima década.
Amazon no solo apuesta a que Anthropic se vuelva valioso. También se está posicionando para obtener enormes ingresos en la nube a medida que Anthropic crece.
Google tiene una relación aún más grande.
Ha comprometido hasta 40.000 millones de dólares a Anthropic en un acuerdo que involucra tanto efectivo como computación, además de 3.000 millones anteriores, por un total de 43.000 millones. Anthropic se ha comprometido a gastar 200.000 millones en Google Cloud durante los próximos 5 años.
Google puede aprovechar el aumento de la valoración de Anthropic mientras proporciona la costosa infraestructura que Anthropic necesita para operar.
Eso se vuelve mucho más importante cuando miras las finanzas reales de Anthropic.
Según detalles del prospecto de la OPV de Anthropic revisado por Reuters, la empresa generó solo 4.600 millones de dólares en ingresos en 2025, pero gastó 7.330 millones solo en computación e infraestructura.
Los gastos operativos totales alcanzaron los 12.650 millones de dólares y su pérdida operativa se amplió a 8.060 millones de dólares.
Y ahora llega el número que hace que todo lo demás parezca pequeño.
Anthropic tiene 518.000 millones de dólares en obligaciones futuras de nube, computación e infraestructura, mientras que cerró 2025 con solo 20.280 millones de dólares en efectivo, equivalentes de efectivo e inversiones a corto plazo.
Sus compromisos futuros de infraestructuras superan 100 veces sus ingresos de 2025 y aproximadamente 25 veces su liquidez de fin de año.
Sin embargo, la empresa podría salir a bolsa por más de 2 billones de dólares.
Con esa valoración, Anthropic valdría aproximadamente 435 veces sus ingresos de 2025.
Aún más absurdo, la empresa fue valorada en unos 965.000 millones de dólares hace solo cuatro meses, lo que significa que su valoración propuesta ha aumentado en más de 1 billón en ese tiempo.
Anthropic está creciendo increíblemente rápido, y ese es el argumento que los inversores usarán para justificarlo. Los ingresos crecieron aproximadamente 12 veces en 2025.
Pero ahí es exactamente donde la apuesta se vuelve enorme.
Anthropic no solo necesita ingresos para seguir creciendo. Necesita que los ingresos crezcan lo suficientemente rápido como para acabar apoyando cientos de miles de millones en compromisos de infraestructura, mientras convierte un negocio que actualmente gasta mucho más de lo que gana en uno extremadamente rentable.
Y ni siquiera sus ingresos actuales son tan seguros como podría sugerir una valoración de 2 billones de dólares.
Casi una cuarta parte de los ingresos de Anthropic en 2025 provienen de solo dos clientes, y muchos de sus mayores clientes no están atados a contratos a largo plazo. Pueden reducir gastos cuando quieran.
Hay otra capa en este bucle.
Cuando las empresas privadas de IA obtienen financiación a valoraciones drásticamente más altas, las grandes tecnológicas que ya tienen participaciones en ellas pueden registrar ganancias en papel sobre esas participaciones.
Así, las mismas empresas pueden obtener ingresos en la nube por el gasto en IA y, al mismo tiempo, beneficiarse económicamente cuando las empresas de IA que gastan ese gasto se revaloran más.
Esto no significa que los ingresos de la nube sean falsos, ni que esté ocurriendo algo ilegal. El cálculo es real y realmente se está utilizando.
Pero plantea una pregunta incómoda: ¿cuánto de esta demanda es independiente y cuánto es el mismo capital moviéndose en círculo?
Las grandes tecnológicas financian los laboratorios de IA. Esos laboratorios gastan enormes cantidades con las grandes tecnológicas. Ese gasto impulsa la expansión de los centros de datos y el crecimiento de la nube. Las mayores valoraciones de la IA aumentan el valor de las inversiones originales de las grandes tecnológicas, liberando aún más capital para expandir aún más el sistema.
Eventualmente, alguien fuera de ese ciclo tiene que generar suficiente flujo de caja real para justificar que todo se construya.
Por eso esta OPV importa más allá de Anthropic en sí.
Pronto se podría pedir a los inversores públicos que pongan un precio de 2 billones de dólares en una empresa situada en medio de este mismo sistema, una que conlleva cientos de miles de millones en obligaciones futuras, miles de millones en pérdidas operativas y una enorme cantidad de crecimiento futuro ya previsible.
Si la demanda de los usuarios finales crece lo suficiente, esta podría ser una de las mayores apuestas de infraestructura jamás hechas.
Si no es así, el auge de la IA podría descubrir que invertir miles de millones en tus propios clientes para que puedan gastar miles de millones contigo generó mucho más crecimiento reportado que el beneficio real.
