La semana pasada, el índice Nasdaq cayó un 4,5%, los ETF de semiconductores descendieron más del 10% y el índice de miedo y codicia de CNN descendió hasta 18, entrando en la zona de miedo extremo. Las acciones de IA, que antes eran perseguidas por el mercado, ahora comienzan a ser vendidas en masa. Justo coincidió con la semana de resultados. El martes, Netflix, SpaceX, General Motors y GE Aerospace publicaron sus resultados; el miércoles, Meta, Tesla, IBM y Lam Research les dieron el relevo. De todos ellos, el que más me interesa es Meta, ya que sus resultados probablemente determinen cómo el mercado percibirá el ciclo de inversión en infraestructura de IA en los próximos meses. Durante los últimos dos años, Wall Street asumió básicamente una lógica: los gigantes tecnológicos están dispuestos a aumentar continuamente sus gastos de capital, lo que garantiza crecimiento sostenido para NVIDIA, almacenamiento, centros de datos y energía. Pero ahora, los inversores empiezan a preguntarse cuándo se recuperarán realmente esas inversiones. Se espera que los ingresos de Meta en el tercer trimestre superen los 63.000 millones de dólares, pero los gastos en IA están comprimiendo sus márgenes. A continuación, Meta no solo deberá demostrar que la IA ha mejorado la eficiencia de monetización de anuncios, sino también explicar cuánto planea invertir el próximo año. Aún más complicado: la tasa del bono del Tesoro de EE. UU. a 10 años ya se acerca al 5%. El aumento del costo de financiamiento está haciendo cada vez más difícil toda la cadena de valor de IA impulsada por enormes gastos de capital. Creo que lo más relevante esta semana no es solo lo que digan los resultados, sino cómo el mercado reacciona ante las buenas noticias. Si las grandes empresas superan las expectativas de ingresos pero sus acciones siguen cayendo debido al aumento de los gastos de capital, significa que Wall Street está revaluando el crecimiento de la IA. Hace dos años, anunciar que se gastarían cientos de miles de millones más en GPU era suficiente para atraer compradores. Ahora, finalmente, todos empiezan a preguntar: ¿cuánto dinero realmente pueden generar estas GPU?