Por Canuto  

El gestor de fondos de cobertura Gavin Baker asegura que el gasto en IA de las grandes tecnológicas ya muestra resultados. Argumenta que los inversores han sido demasiado apresurados en vender las acciones del sector, dado que el flujo de caja mejora y la demanda de cómputo sigue fuerte.
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  • El flujo de caja libre de Meta se desplomó 91% interanual, pero su efectivo operativo creció 25%.
  • Baker señala que los precios de las GPU siguen altos, lo que evidencia demanda sostenida.
  • Los contratos de cómputo infravalorados representan un descuento frente al mercado spot.

El gestor de fondos de cobertura Gavin Baker, conocido por sus inversiones tempranas en SpaceX, lanzó un contundente mensaje a los mercados: los inversores han sido demasiado rápidos al juzgar el enorme gasto de las grandes tecnológicas en infraestructura de inteligencia artificial. En el podcast “Invest Like The Best”, Baker explicó que la mejora del flujo de caja, la demanda continua y los contratos infravalorados son razones para no entrar en pánico.

En julio, las acciones de empresas de memoria y chips sufrieron una ola de ventas a medida que crecía la preocupación por el retorno de inversión (ROI) de proyectos como los de Meta. Sin embargo, Baker sostiene que ya se ven señales de aceleración en la generación de efectivo, lo que respondería a las preguntas sobre la rentabilidad de la IA.

El contexto es clave: Meta, gigante de las redes sociales, reportó una caída interanual del 91% en su flujo de caja libre durante el segundo trimestre de 2026, ubicándose en USD $784 millones. Aún así, su efectivo neto de actividades operativas aumentó un 25% interanual, un movimiento que Baker describe como “una aceleración material a esta escala”.

Según Baker, el mercado spot de GPU muestra precios persistentemente altos, lo que contradice la idea de una demanda débil. “No creo que nadie en el 24 o el 25 pensara que los precios de las GPU antiguas seguirían disparándose en 2026”, dijo al podcast. Esto indicaría que la infraestructura de IA instalada aún no se ha monetizado por completo.

Además, muchos proveedores de la nube están ligados a contratos firmados cuando las GPU eran más baratas, lo que crea un descuento artificial frente al mercado spot. Baker destacó que esa base contratada de cómputo “negocia con un descuento masivo” en comparación con los precios actuales, lo que sugiere que el valor real de la capacidad es mayor al reconocido por los mercados.

El gestor de Atreides Management, con una carrera marcada por la anticipación de tendencias tecnológicas, insistió en que el mercado está malinterpretando la fase actual de la IA. Las empresas no solo están gastando, sino que también están viendo cómo el efectivo regresa a sus balances, un signo de que la monetización comienza a materializarse.

El contexto de la venta masiva

La venta de acciones de memoria y chips en julio respondió a un temor generalizado: que las big tech gastaran sumas astronómicas en IA sin un camino claro hacia la rentabilidad. Meta, con sus inversiones en centros de datos y modelos avanzados, se convirtió en el símbolo de esta preocupación.

Los analistas venían alertando sobre el incremento del gasto de capital (capex) en infraestructura de IA, que alcanzó niveles récord en varias compañías. La reacción del mercado fue inmediata, castigando a los fabricantes de semiconductores y a los proveedores de memoria, que son los proveedores directos de esta expansión.

Sin embargo, Baker ve esto como un reacción exagerada. “Vas a ver mucha aceleración que va a responder a estas preguntas sobre el ROI”, afirmó, refiriéndose a los próximos resultados financieros que, según él, ya muestran mejoras en el efectivo generado por las operaciones.

El gestor comparó esta etapa con los primeros días de Internet, cuando las inversiones en fibra óptica y servidores también parecían excesivas, pero luego generaron retornos masivos. La clave está en la persistencia de la demanda, que en el caso de la IA se refleja en los precios de las GPU y en los contratos a largo plazo.

Para Baker, el mercado está castigando a las empresas justo cuando los primeros frutos comienzan a aparecer. La aceleración del flujo de caja, como la observada en Meta, es una señal de que las inversiones están madurando y que el camino hacia la rentabilidad es más corto de lo que muchos temen.

Meta: un caso concreto

Los números de Meta, aunque impactantes al primer vistazo, revelan una narrativa más compleja. La caída del 91% en el flujo de caja libre se debe en gran parte al desembolso masivo en infraestructura de IA, pero el aumento del 25% en el efectivo operativo contradice la idea de que no hay retorno.

Baker destacó que este incremento es “material” y que refleja una mejora en la eficiencia operativa, impulsada por los ingresos generados por los productos de IA de la empresa. Aunque el flujo de caja libre se reduce por las inversiones, el negocio subyacente está generando más efectivo que antes.

Este fenómeno no es exclusivo de Meta. Otras grandes tecnológicas, como Microsoft y Alphabet, también están reportando aumentos en sus ingresos por servicios de nube e IA, aunque no todos los datos han sido tan positivos. La tendencia, según Baker, es clara: la demanda de cómputo de IA está creciendo a un ritmo que justifica el gasto.

El analista también señaló que muchas empresas tienen contratos de cómputo firmados a precios inferiores a los del mercado spot actual. Esto significa que, aunque el precio de las GPU se ha disparado, los ingresos de los proveedores de nube aún no reflejan ese valor, lo que deja un margen para futuras alzas en sus tarifas.

El caso de Meta es un ejemplo de cómo la inversión en IA puede presionar temporalmente las finanzas, pero también sentar las bases para un crecimiento sostenido. Baker cree que los inversores deberían mirar más allá del flujo de caja libre y enfocarse en las métricas operativas a largo plazo.

La demanda de GPU como señal

Los precios de las GPU siguen siendo un termómetro fiable de la demanda de IA. A pesar de los pronósticos de varios analistas que esperaban una estabilización o incluso una caída, los precios han seguido al alza en 2026. Baker atribuye esto a que “nadie pensaba” que las GPU antiguas mantendrían esos valores, pero la realidad es que los centros de datos y los modelos avanzados requieren cómputo cada vez más potente.

La demanda de GPU proviene no solo de las grandes tecnológicas, sino también de startups de IA, centros de investigación y empresas que implementan soluciones de inteligencia artificial. Esto ha creado un cuello de botella en la oferta, que ha mantenido los precios elevados, incluso para productos de generaciones anteriores.

Baker interpreta esta dinámica como una señal de que el gasto en IA no es un capricho, sino una necesidad estratégica. Si las empresas están pagando precios altos por hardware, es porque esperan obtener retornos sustanciales a cambio. Esta lógica se parece a la de la fiebre del oro, donde todos necesitan las herramientas adecuadas para extraer el valor.

Sin embargo, el ejecutivo también advierte que no todos los actores están en la misma posición. Los proveedores de nube que firmaron contratos a largo plazo con precios más bajos tienen un margen de maniobra mayor, mientras que los nuevos entrantes deben pagar el precio spot, lo que podría frenar su expansión.

La persistencia de los altos precios de las GPU es un argumento contundente contra la teoría de una burbuja de IA. Si el mercado estuviera saturado, los precios caerían. En cambio, la demanda sigue superando a la oferta, lo que respalda la visión de Baker de que la infraestructura instalada aún no se ha monetizado completamente.

Los contratos infravalorados

Uno de los puntos más interesantes de la tesis de Baker es la idea de que los contratos de cómputo actuales están infravalorados. Muchas compañías de nube firmaron acuerdos cuando las GPU eran más baratas, fijando precios que hoy son un 30% a 50% inferiores al mercado spot. Esto significa que su capacidad de generar ingresos es mayor de lo que reportan, porque podrían renegociar esos contratos.

Baker lo explicó de manera clara: “Esencialmente, tienes la base contratada de cómputo instalado negociando con un descuento masivo en comparación con el mercado spot actual”. Esta asimetría crea una oportunidad para que las empresas eleven sus tarifas al renovar los contratos, lo que mejoraría aún más sus flujos de caja.

Para los inversores, esto implica que el potencial de ingresos de las big tech no está reflejado en sus balances actuales. La infraestructura que ya poseen vale más de lo que parece, y la renegociación de contratos podría generar ganancias extraordinarias en los próximos años.

Este fenómeno no solo aplica a los proveedores de nube, sino también a las empresas que alquilan capacidad de cómputo para entrenar modelos de IA. Los contratos a largo plazo, firmados en un contexto de precios bajos, son ahora un activo valioso que puede revalorizarse conforme el mercado evoluciona.

La visión de Baker se sustenta en la idea de que la IA es una infraestructura crítica, similar a la electricidad o al internet. Quien controle la capacidad de cómputo tendrá una ventaja competitiva enorme, y las empresas que invirtieron temprano se encuentran en una posición privilegiada.

Conclusión: paciencia y visión a largo plazo

El mensaje de Gavin Baker es claro: los inversores deben tener paciencia y mirar más allá de los resultados trimestrales. La IA es una transformación tecnológica de gran envergadura, y su monetización requiere tiempo, similar a lo que sucedió con otras revoluciones tecnológicas.

Las señales de mejora en el flujo de caja, la demanda sostenida de GPU y los contratos infravalorados son indicadores de que las inversiones en IA están dando frutos. Baker no solo defiende a las grandes tecnológicas, sino que advierte contra un castigo excesivo que podría frenar la innovación.

Para el gestor, el ROI de la IA no solo se verá en los balances de las empresas, sino en la productividad de la economía global. A medida que la tecnología se adopte en diversos sectores, los beneficios se multiplicarán y el gasto actual parecerá una inversión más que razonable.

En un mundo donde los mercados reaccionan a menudo con pánico ante lo desconocido, el llamado de Baker a la calma y al análisis racional resuena con fuerza. La historia de la tecnología demuestra que las mayores oportunidades surgen cuando otros ven riesgos, y la IA podría ser la próxima gran ola.

Al final, la decisión de invertir o no en las big tech dependerá de una evaluación cuidadosa de cada caso. Baker confía en que los fundamentos actuales, respaldados por el flujo de caja y la demanda, son sólidos y que el mercado pronto reconocerá el verdadero valor de esta infraestructura.


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