La factura de la IA borra 1,4 billones en Big Tech
Los cinco gigantes tecnológicos de Wall Street —Microsoft, Amazon, Nvidia, Apple y Alphabet— han visto evaporarse en apenas unas semanas cerca de 1,4 billones de dólares de capitalización bursátil. Solo Microsoft cae alrededor de un 17% en el año, lo que supone más de 600.000 millones menos de valor en el parqué, mientras que Amazon retrocede casi un 14% y destruye otros 340.000 millones.
No se trata de una corrección técnica aislada. Coincide con el momento en que estas compañías anuncian planes de inversión sin precedentes en inteligencia artificial, con compromisos agregados que podrían situarse entre 500.000 y 650.000 millones de dólares combinados en centros de datos, chips y redes avanzadas.
La consecuencia es clara: tras dos años de euforia, el mercado ha dejado de premiar las promesas de la IA y ha empezado a cuestionar si semejante despliegue de capital generará beneficios suficientes.
Lo más significativo es que, por primera vez en mucho tiempo, los inversores están encontrando alternativas rentables fuera del núcleo de la llamada “Big Tech”.
Y el diagnóstico es inequívoco: la revolución de la inteligencia artificial ya no se juzga solo por su potencial, sino por su flujo de caja.
Los datos que nadie quería ver
En lo que va de 2026, el ajuste en las grandes tecnológicas ha roto el hechizo que parecía blindarlas ante cualquier corrección. Microsoft pierde en torno a un 17% y ve su valor reducido a unos 2,98 billones de dólares; Amazon cede cerca de un 13%-14%, hasta el entorno de los 2,1 billones, lastrada por el miedo a un salto histórico en su inversión. Nvidia, Apple y Alphabet tampoco se libran, con recortes sustanciales en capitalización en apenas semanas.
La fotografía agregada es contundente: en cuestión de semanas, el mercado ha evaporado casi 1,4 billones de dólares en las compañías que lideran la carrera de la IA. Es una de las correcciones coordinadas más intensas de los últimos años y se produce, además, en un momento en el que el resto del mercado muestra un comportamiento relativamente más resistente. El Nasdaq Composite ha llegado a retroceder más de un 5% desde finales de enero, mientras que el grupo de los llamados “Magníficos 7” acumula caídas medias superiores al 8%, frente a descensos mucho más moderados en otros segmentos del mercado estadounidense.
Este hecho revela un cambio de psicología. La concentración de rentabilidad en pocos nombres se ha transformado en concentración de riesgo. Ya no cae todo el mercado; caen, sobre todo, quienes cotizaban a múltiplos más exigentes y concentraban las mayores expectativas en IA.
La carrera de gasto que inquieta a Wall Street
El detonante inmediato de la corrección no son unos malos resultados —que, en muchos casos, han sido sólidos—, sino el mensaje sobre el gasto futuro. A comienzos de febrero, varias grandes tecnológicas han puesto negro sobre blanco cifras de inversión nunca vistas: se habla de hasta 650.000 millones de dólares combinados en 2026 solo entre Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft, destinados principalmente a IA generativa, centros de datos y chips avanzados.
En el caso de Amazon, la compañía ya ha advertido de que su inversión de capital aumentará más de un 50% este año y podría rondar los 200.000 millones de dólares, con el foco en ampliar su red de infraestructura para IA. Para los analistas, esto implica que el ‘capex’ previsto podría situarse en el entorno del 25%-35% de las ventas anuales en algunos casos, niveles no vistos desde los grandes ciclos de inversión en infraestructuras tecnológicas de principios de los 2000.
“El problema no es que gasten demasiado en IA, sino que el mercado ya había descontado beneficios imposibles en plazos muy cortos”, resume un gestor de fondos tecnológico europeo.
El contraste con 2023 y 2024 es nítido: entonces, cualquier anuncio de aumento de gasto en IA se interpretaba como una señal de liderazgo; ahora, cada nueva cifra abre la pregunta de cuánto tardará en transformarse en beneficios tangibles.
Proyectos sin madurez y retorno incierto
Más allá de las cifras de inversión, lo que realmente preocupa a los inversores es la visibilidad del retorno. Muchos de los grandes proyectos de IA generativa se encuentran todavía en fase de adopción temprana: copilotos, asistentes de código, agentes empresariales o herramientas creativas tienen una base de usuarios creciente, pero los modelos de monetización siguen en ajuste.
En los últimos trimestres, las grandes compañías han logrado demostrar que la IA impulsa el uso de la nube y aumenta el consumo de capacidad de cómputo, pero el impacto directo en márgenes no es tan evidente. Los costes de entrenamiento y despliegue de modelos de gran tamaño, las licencias de datos y la necesidad de renovar infraestructuras cada pocos años presionan las cuentas de resultados. En paralelo, la rápida mejora de modelos competidores acelera la comoditización de determinadas funciones, limitando el poder de fijación de precios.
La consecuencia es clara: el mercado empieza a distinguir entre la narrativa de la IA y los proyectos con caja real detrás. Aquellas iniciativas que no acrediten tracción comercial suficiente corren el riesgo de ser vistas como “capex experimental” más que como motor de beneficio estructural.
La rotación silenciosa hacia otros ganadores
Mientras Big Tech corrige, otros segmentos se están convirtiendo en refugio para parte del capital que sale de las grandes plataformas digitales. Fabricantes de chips y equipamiento, así como compañías defensivas con flujos de caja estables, están absorbiendo parte de ese movimiento.
Este desplazamiento sugiere que los inversores no están abandonando la temática de IA, sino reordenando la cadena de valor en la que quieren estar posicionados. La lógica es sencilla: si el riesgo está en quienes gastan decenas de miles de millones sin garantía clara de retorno inmediato, el dinero se traslada hacia quienes venden los “picos y palas” —chips, memorias, equipos de red— o hacia empresas con ingresos más previsibles.
Es una rotación interna, no una huida total. Pero el liderazgo ya no es tan concentrado como hace un año.
¿Burbuja de IA o simple ajuste de valoración?
La pregunta de fondo es si el mercado está pinchando una burbuja de IA o simplemente reequilibrando unas valoraciones que se habían estirado demasiado. Los grandes “hyperscalers” destinaron ya cientos de miles de millones de dólares a inversiones de capital en 2024 y 2025, y el sector podría superar el umbral de medio billón anual en 2026.
Los paralelismos con finales de los 90 son inevitables, pero con diferencias relevantes: hoy las grandes tecnológicas financian buena parte de estas inversiones con beneficios retenidos, no con deuda especulativa. Además, muchas aplicaciones de IA ya generan ingresos medibles.
Sin embargo, el mercado llevaba meses pagando múltiplos que asumían crecimientos de beneficios de dos dígitos durante largos periodos, especialmente en el núcleo de la “Big Tech”, mientras la mediana del mercado ofrecía expectativas más moderadas pero más realistas.
El diagnóstico más extendido es que estamos ante un ajuste necesario, que devuelve las valoraciones a rangos más compatibles con los beneficios esperados. Si los grandes grupos logran demostrar que su gasto en IA se traduce en márgenes estructuralmente superiores, las cotizaciones podrían estabilizarse; si no, la prima que habían acumulado seguirá reduciéndose.
El contraste con Europa y otras regiones
El contraste con otras regiones es significativo. Los índices europeos, con menor peso de gigantes tecnológicos y mayor presencia de banca, energía y consumo básico, han mostrado una volatilidad mucho más baja en estas semanas de corrección tecnológica.
En Asia, el mapa es más matizado: mientras fabricantes de semiconductores se benefician de la demanda ligada a la IA, otros segmentos más expuestos a la automatización sufren por el temor a que la propia IA erosione sus modelos de negocio. El resultado es un mercado global a dos velocidades, donde la concentración del riesgo —y también de la oportunidad— vuelve a situarse en Estados Unidos, pero con una distribución interna distinta a la de 2023.
Qué puede pasar ahora para las grandes tecnológicas
A corto plazo, la atención del mercado se centrará en los próximos resultados trimestrales y, sobre todo, en las nuevas guías de inversión en IA. Cada revisión de ‘capex’, cada pista sobre precios de servicios de IA en la nube y cada comentario sobre la adopción real en empresas y administraciones será escrutado al milímetro.
El escenario benigno pasa por demostrar tres cosas: que la demanda de servicios de IA es estructural y no un “boom” pasajero; que una parte creciente de ese negocio se traduce en ingresos recurrentes de alto margen; y que la inversión actual puede moderarse a medio plazo sin poner en riesgo el liderazgo tecnológico.
En el escenario adverso, el mercado empezaría a ver en la IA un nuevo ciclo de sobreinversión, con retornos inferiores a lo esperado y una competencia que presiona los precios a la baja.
En cualquier caso, el mensaje que deja esta corrección es claro: la era del entusiasmo sin exigencia ha terminado. A partir de ahora, cada dólar gastado en chips, centros de datos y modelos deberá justificarse en términos de rentabilidad. El próximo trimestre no se juzgará por innovación, sino por disciplina financiera.