Los números primero. Nvidia, la compañía más valiosa del mundo, proyectó un crecimiento de ingresos superior a 70% para el próximo año, tras resultados trimestrales que superaron las expectativas del mercado. Julius Baer, el banco privado suizo, tomó ese dato como evidencia de que el ciclo de inversión en inteligencia artificial «se está acelerando, no estancando», según el informe semanal CIO Weekly firmado por su Group Chief Investment Officer, Yves Bonzon.
El documento, citado en su traducción al español, plantea que sin las restricciones actuales de suministro —que van desde memoria, manufactura y empaquetado hasta energía y capacidad de centros de datos— la demanda subyacente de los clientes de Nvidia permitiría una proyección cercana a 100%. «El factor limitante es que el mundo no puede construir infraestructura de IA con la rapidez suficiente, y la disposición a gastar de los clientes no es un problema», sostiene Julius Baer.
El salto en los compromisos de compra respalda esa lectura: Nvidia elevó sus obligaciones futuras con proveedores de US$119.000 millones a US$279.000 millones en un solo trimestre. Para el banco, se trata de «un salto enorme, que refleja la convicción de la compañía de que la demanda de IA seguirá siendo extraordinariamente fuerte en el futuro previsible».
El director financiero de Nvidia indicó, además, que el backlog de la industria cloud —los contratos ya firmados pero aún no reconocidos como ingreso— supera los US$2 billones. El gasto de capital de los cinco mayores hyperscalers de Estados Unidos se proyecta en cerca de US$800.000 millones para 2026 y US$1,3 billones para 2027. Según datos de Bloomberg Finance L.P. y Jefferies citados en el informe, la cartera acumulada de contratos en Microsoft, Amazon, Alphabet y Oracle se ha disparado en los últimos trimestres.
Julius Baer reconoce, sin embargo, dos riesgos. El primero es la concentración: una parte significativa de esa cartera estaría vinculada a OpenAI y Anthropic, los principales laboratorios de frontera en IA. El segundo es el financiamiento circular, dado que algunos hyperscalers son a la vez inversionistas y socios estratégicos de esas mismas compañías. Sobre si esos clientes generan ingresos suficientes para sostener el gasto comprometido, el banco responde que, hasta ahora, sí: tanto OpenAI como Anthropic muestran fuerte crecimiento de ingresos mientras el costo de operar los modelos sigue cayendo, un comportamiento que Julius Baer atribuye a la paradoja de Jevons —costos más bajos que impulsan mayor consumo agregado—.
El mercado ya votó, y lo hizo con capital propio. Ningún gobierno subsidia estos US$279.000 millones en compromisos de compra ni el billón y medio de capex proyectado para 2027: es riesgo asumido por accionistas, fondos y corporaciones que apuestan su propio balance. La discusión sobre burbuja es legítima y el propio informe la deja abierta al señalar la concentración de clientes y el financiamiento circular entre hyperscalers.
Pero conviene distinguir entre advertencia prudencial y catastrofismo. Cuando el capital privado financia infraestructura a esta escala, la corrección —si llega— la absorben quienes invirtieron, no el contribuyente. Esa es, precisamente, la diferencia entre una burbuja de mercado y una burbuja de gasto público: la primera se autocorrige; la segunda se socializa.
