Michael Burry advierte sobre Nvidia: el caso alcista vs. el caso bajista para el boom de los chips de IA

El trade de la IA está entrando en una etapa más exigente. Durante los últimos tres años, la tesis alcista fue relativamente simple: los hyperscalers necesitaban más poder de cómputo, Nvidia dominaba los aceleradores de IA, y los modelos más grandes requerían clústeres cada vez más grandes. Esa lógica todavía tiene un fuerte respaldo, pero los inversores ahora enfrentan una pregunta más difícil: ¿pueden los ingresos de la IA y las ganancias de productividad mantener el ritmo del extraordinario gasto de capital necesario para construir la infraestructura?

La crítica de Michael Burry a la nueva iniciativa de financiación de IA de Nvidia, de 500.000 millones de dólares, se enmarca en este debate más amplio. Calificó el plan como una "señal de desesperación", cuestionando si la demanda de IA se está volviendo demasiado dependiente de la financiación. Nvidia, por su parte, sostiene que las alianzas con Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR pueden desbloquear más de 500.000 millones de dólares de capital de terceros para infraestructura de IA.

El verdadero debate entre alcistas y bajistas es más amplio que la financiación. Se reduce al gasto de los hyperscalers, la monetización de la IA, los ciclos de reemplazo de chips, la competencia y los retornos sobre el capital.

El caso alcista: La demanda de IA sigue expandiéndose

El argumento alcista más fuerte es simple: el ciclo de gasto todavía no se rompió.

Los ingresos del primer trimestre fiscal de 2027 de Nvidia alcanzaron los 81.600 millones de dólares, un 85% más que en el año anterior, mientras que los ingresos de Data Center crecieron un 92% hasta los 75.200 millones de dólares. La empresa proyectó ingresos de aproximadamente 91.000 millones de dólares para el próximo trimestre, incluso sin contar los ingresos por cómputo de Data Center en China.

Sus clientes más grandes también están acelerando la inversión. Alphabet elevó su proyección de capex para 2026 a entre 195 USD 205.000 millones de dólares. Meta espera entre 130 USD 145.000 millones de dólares. Microsoft gastó 41.000 millones de dólares en su último trimestre, con alrededor de dos tercios destinados a activos de vida más corta, como CPUs y GPUs.

Más importante aún, la infraestructura de IA está empezando a generar ingresos reales. Los ingresos de Google Cloud crecieron un 82% en el segundo trimestre, hasta los 24.800 millones de dólares, mientras que la cartera de pedidos pendientes alcanzó los 514.000 millones de dólares. Los ingresos de la nube de Microsoft superaron los 214.000 millones de dólares en el año fiscal 2026, con una demanda que se está ampliando cada vez más allá de las empresas de modelos de frontera.

Esto importa porque la próxima etapa del crecimiento de la IA podría venir de la inferencia, los agentes, la programación, la publicidad, la búsqueda, la IA industrial y la implementación empresarial, y no solo del entrenamiento de modelos de frontera. Si la IA se integra en las cargas de trabajo de producción cotidianas, la demanda de semiconductores podría mantenerse estructuralmente alta durante años.

Rubin ofrece otro catalizador. Nvidia asegura que la plataforma ya está en producción, con sistemas que llegarán en la segunda mitad de 2026. AWS, Google Cloud, Microsoft, Oracle y CoreWeave se encuentran entre los primeros adoptantes esperados.

La oportunidad también se extiende más allá de Nvidia. Los clústeres de IA más grandes requieren más memoria HBM, empaquetado avanzado, redes, conectividad óptica, infraestructura eléctrica y refrigeración. Incluso si Nvidia eventualmente capta una porción menor de cada dólar incremental de IA, el mercado general de infraestructura de IA puede seguir expandiéndose.

El caso bajista: ¿Puede la monetización ponerse al día?

Los bajistas pueden mirar los mismos números de capex y llegar a una conclusión muy distinta.

Alphabet gastó 44.900 millones de dólares en capex durante el segundo trimestre y generó un flujo de caja libre negativo de 5.900 millones de dólares. Meta gastó 31.100 millones de dólares y produjo solo 784 millones de dólares de flujo de caja libre trimestral. Microsoft también reconoció que la inversión en infraestructura de IA está presionando los márgenes de la nube.

La pregunta clave, entonces, es simple:

¿Cuántos ingresos incrementales de IA generará cada dólar adicional de capex?

El boom puede continuar mientras los hyperscalers crean que el poder de cómputo sigue siendo escaso. El mercado se vuelve más vulnerable una vez que la capacidad se equipara y las empresas empiezan a exigir mejores retornos de cada nuevo centro de datos.

La depreciación tecnológica crea otro riesgo. Nvidia avanza rápidamente a través de Hopper, Blackwell, Blackwell Ultra y Rubin. Las GPUs más antiguas todavía pueden generar ingresos mediante la inferencia, el ajuste fino y las cargas de trabajo en la nube de menor costo, pero su valor económico podría caer rápidamente a medida que las nuevas arquitecturas mejoren el rendimiento por vatio y el costo por token.

Acá es donde la crítica de Burry a la financiación se vuelve relevante. Las nuevas alianzas de Nvidia con Wall Street buscan desbloquear más de 500.000 millones de dólares de financiación de terceros. Su interpretación bajista es que podría hacer falta una financiación cada vez más sofisticada para sostener un ciclo de gasto cuyos retornos a largo plazo siguen siendo inciertos.

El verdadero peligro surgiría si la demanda de IA se debilitara al mismo tiempo que las tarifas de alquiler de las GPUs más antiguas y sus valores residuales cayeran drásticamente. Los operadores de nube de IA con alto apalancamiento enfrentarían entonces, simultáneamente, un flujo de caja más débil y una garantía más débil.

La competencia agrega otro punto de presión. Google está expandiendo la implementación de TPUs más allá del uso puramente interno, mientras que AMD y los aceleradores personalizados respaldados por empresas como Broadcom apuntan a cargas de trabajo donde la economía premium de Nvidia podría volverse más difícil de justificar.

Nvidia todavía puede crecer en ese entorno, pero la cuota de mercado, el poder de fijación de precios y los márgenes de los semiconductores podrían normalizarse gradualmente.

¿Qué decide el próximo trade de IA?

La próxima etapa del trade de chips de IA se reduce a cuatro variables:

El crecimiento de los ingresos de IA, el capex de los hyperscalers, la utilización de las GPUs y los márgenes de los semiconductores.

El camino alcista se mantiene intacto si las aplicaciones de IA siguen expandiéndose, la inferencia crece, los hyperscalers siguen limitados por la capacidad, las GPUs más antiguas encuentran usos rentables de nivel más bajo, y Rubin lanza otro ciclo de actualización.

El camino bajista comienza cuando el capex crece de manera considerablemente más rápida que la monetización, los márgenes de la nube se comprimen, la economía de las GPUs más antiguas se deteriora y los hyperscalers finalmente frenan el gasto en infraestructura.

La pregunta central es más grande que el plan de financiación de Nvidia de 500.000 millones de dólares:

¿Puede la IA generar suficiente valor económico para justificar la infraestructura que ya se está construyendo, y la ola de inversión aún más grande que todavía está por llegar?

Si la respuesta sigue siendo sí, el ciclo de los semiconductores de IA todavía tiene margen para seguir corriendo. Si esa relación empieza a quebrarse, los inversores podrían necesitar reevaluar toda la cadena, desde Nvidia y la memoria hasta las redes, las fundiciones y los operadores de nube de IA.