31.10.2026 / INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Acciones tecnológicas caen y crecen las dudas por el negocio de la IA
Alphabet sufrió este jueves una caída del 12,6% en Wall Street y perdió cerca de US$500.000 millones de valor de mercado. El golpe arrastró al Nasdaq y reavivó las dudas de los inversores sobre las inversiones multimillonarias que las grandes tecnológicas destinan a la inteligencia artificial.
Alphabet perdió alrededor de US$500.000 millones de capitalización bursátil durante la jornada. El impacto fue suficiente para llevar al Nasdaq a una caída del 1,37%, mientras que el S&P 500 retrocedió 0,30% y el Dow Jones bajó 0,25%.
El dato resulta todavía más significativo porque la baja estuvo concentrada en las grandes compañías vinculadas al boom tecnológico: cuatro de cada cinco acciones que integran el S&P 500 terminaron la rueda en terreno positivo, según datos difundidos por Associated Press.
Alphabet y el costo de la carrera por la inteligencia artificial
El detonante fueron los resultados trimestrales de Alphabet y, especialmente, las cifras que muestran cuánto está costando su apuesta por la inteligencia artificial.
La compañía informó ingresos por US$127.600 millones durante el tercer trimestre, un crecimiento interanual del 25%. Sin embargo, algunos de sus principales negocios quedaron por debajo de las expectativas del mercado y la empresa volvió a registrar un flujo de caja libre negativo.
Alphabet destinó US$51.300 millones a inversiones de capital durante el trimestre, principalmente por la construcción de centros de datos y otra infraestructura necesaria para desarrollar y operar modelos de inteligencia artificial. Como consecuencia, registró un flujo de caja libre negativo de alrededor de US$9.100 millones.
Fue el segundo trimestre consecutivo con ese indicador en terreno negativo.
La empresa había anticipado además que sus inversiones de capital podrían alcanzar los US$205.000 millones durante 2026, más del doble de lo desembolsado el año anterior.
La preocupación del mercado no implica necesariamente que el negocio de inteligencia artificial esté retrocediendo. Google Cloud, una de las divisiones más vinculadas a esa expansión, registró ingresos por US$30.700 millones y creció más del 100% interanual.
El problema que empieza a plantear Wall Street es otro: cuánto deberán gastar las compañías antes de que los ingresos generados por la IA compensen las inversiones necesarias para desarrollarla.
De la carrera por la IA a la carrera por demostrar rentabilidad
Durante los últimos años, las principales compañías tecnológicas aceleraron una competencia por construir centros de datos, comprar procesadores avanzados y asegurar capacidad energética para entrenar y operar modelos cada vez más grandes.
Google, Microsoft, Meta y Amazon se encuentran entre las compañías que más recursos destinan a esa infraestructura.
La magnitud de esas inversiones fue aceptada durante buena parte del boom de la inteligencia artificial bajo la expectativa de que la tecnología abriría nuevos mercados y aumentaría significativamente la productividad y los ingresos de las compañías.
Ahora los inversores parecen exigir algo más: resultados concretos. La reacción frente a Alphabet mostró esa nueva sensibilidad. La empresa mantiene negocios altamente rentables y Google Cloud continúa creciendo, pero el mercado castigó con fuerza el aumento de los gastos y el deterioro del flujo de caja.
Microsoft ofreció un contraste. La compañía también incrementó fuertemente sus inversiones en infraestructura y destinó US$45.200 millones a gastos de capital durante su último trimestre, pero consiguió mantener un flujo de caja libre positivo de US$18.600 millones.
La diferencia ayuda a explicar el nuevo criterio con el que los inversores empiezan a evaluar a las grandes tecnológicas: no solamente cuánto están invirtiendo en IA, sino qué capacidad tienen para financiar esa expansión y convertirla en ingresos.
El temor se extiende al sector tecnológico
El golpe sobre Alphabet repercutió en otras compañías asociadas al ciclo de inversión en inteligencia artificial.
El índice de semiconductores perdió alrededor del 1,4%, interrumpiendo cuatro jornadas consecutivas de subas. Microsoft también terminó en baja y distintas compañías de software sufrieron fuertes retrocesos.
Amazon agregó nuevas señales de cautela después del cierre del mercado. Sus acciones cayeron en las operaciones posteriores a la rueda después de que la empresa presentara una previsión de ventas para el cuarto trimestre que decepcionó a los inversores.
El fenómeno no significa todavía un derrumbe generalizado de Wall Street. El índice Russell 2000, que agrupa empresas estadounidenses de menor capitalización, avanzó alrededor del 1%, mientras numerosos sectores alejados de las grandes tecnológicas terminaron la jornada con ganancias.
La diferencia sugiere que, por ahora, las dudas están concentradas principalmente alrededor de las valuaciones y los niveles de inversión de las empresas que protagonizaron el auge de la inteligencia artificial.
La gran pregunta detrás del boom de la IA
La discusión llega después de años de fuertes subas bursátiles impulsadas por las expectativas alrededor de la inteligencia artificial generativa.
La construcción de centros de datos requiere inversiones gigantescas en procesadores, servidores, redes y energía. Al mismo tiempo, buena parte de las compañías tecnológicas todavía busca modelos de negocio capaces de monetizar esos servicios a una escala comparable con los recursos comprometidos.
En el caso de Google aparece además una tensión adicional. La empresa necesita invertir para competir con nuevos servicios de inteligencia artificial, pero al mismo tiempo debe proteger su principal fuente histórica de ingresos: la publicidad asociada a su buscador.
Las nuevas búsquedas mediante herramientas de IA todavía tienen una monetización inferior a la búsqueda tradicional, reconoció la compañía durante la presentación de resultados.
Por eso, el desplome de Alphabet funciona como una advertencia para todo el sector. Wall Street no parece haber abandonado todavía su apuesta por la inteligencia artificial, pero empieza a pedir una respuesta a una pregunta que durante el auge quedó relegada: cuánto dinero puede generar la tecnología frente a los cientos de miles de millones de dólares necesarios para desarrollarla.
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