Héctor Santcovsky · LA FINANCIARIZACIóN HA LLEGADO: LA IA YA GASTA MáS DE LO QUE INGRESA

La cursa per la intel·ligència artificial ha entrat en una nova fase. Fins fa poc, n'hi havia prou amb anunciar inversions colossals en centres de dades i xips perquè el mercat les celebrés. Aquesta setmana, en canvi, els resultats de les grans tecnològiques han deixat una pregunta sobre la taula: quant de temps pot sostenir-se una cursa que consumeix més diners dels que retorna?

Alphabet, Amazon, Meta i Microsoft preveuen invertir conjuntament més de 740.000 milions de dòlars el 2026, segons TechCrunch. Alphabet parla de fins a 205.000 milions; Amazon, de 220.000; Meta, de 145.000. Les xifres impressionen, però el més significatiu és que la despesa comença a superar els diners que aquestes companyies generen amb la seva activitat. Entre gener i setembre, les cinc grans —inclosa Oracle— van invertir 556.900 milions, mentre el seu flux de caixa operatiu va ser de 542.900 milions, segons 24/7 Wall St. El flux de caixa lliure conjunt va passar d'un saldo positiu de 143.500 milions a un de negatiu de 14.000 milions en un any. Les recompres d'accions, mentrestant, van caure un 83%.

El mercat ha començat a demanar comptes. Alphabet va perdre entre un 11% i un 12% el dijous 29, en el que TechCrunch va descriure com la pitjor jornada de la seva història. La caiguda va esborrar uns 500.000 milions de dòlars del seu valor en Borsa. La companyia encadenava el seu segon trimestre amb flux de caixa lliure negatiu i el creixement dels anuncis en el seu cercador —un 12%— va ser el més feble dels últims cinc trimestres. Amazon va caure un 7% i, el divendres, el Nasdaq va retrocedir un 2,9%, arrossegant també Nvidia, Broadcom i Qualcomm.

Per mantenir el ritme, les grans tecnològiques recorren cada vegada més al deute. El 2026 van emetre uns 326.000 milions de dòlars, el triple que l'any passat, segons S&P Global, citat per TechCrunch. Microsoft va col·locar 25.000 milions en bons: la seva primera emissió en dòlars des del 2017. El deute no demostra per si sol que el model hagi de fallar, però sí que canvia la naturalesa de l'aposta. Ja no es tracta només d'invertir beneficis acumulats; també es tracta de convèncer els creditors que les rendibilitats futures arribaran a temps.

Hi ha motius per a l'optimisme. La demanda existeix i alguns serveis creixen amb rapidesa: Google Cloud va augmentar un 103%, Azure un 48% i la cartera de comandes d'AWS va assolir els 587.000 milions. Microsoft va tancar el trimestre amb flux de caixa positiu i va superar les previsions. El mercat distingeix, per tant, entre qui ja troba clients disposats a pagar per la IA i qui encara ha de demostrar com convertir les seves inversions en ingressos.

Però també creixen els dubtes. Hi ha més de tres bilions de dòlars compromesos en centres de dades, i el finançament depèn cada vegada més dels mercats de deute. La revisió arriba fins i tot a les empreses privades: CNBC informa que OpenAI hauria reduït la seva ronda de finançament d'uns 30.000 a uns 20.000 milions de dòlars. A Washington, un grup de congressistes demòcrates ha presentat una resolució no vinculant contra un eventual rescat públic d'empreses de IA.

El que estem veient no és només una discussió sobre quant val una tecnologia. És també una discussió sobre qui finança el seu desplegament i qui assumeix les conseqüències si la rendibilitat promesa no apareix. Quan el capital deixa de premiar el creixement per si mateix i comença a exigir resultats, la innovació entra en una altra lògica en la qual s'ha de demostrar que pot pagar la factura.

Per als inversors, el focus es desplaça de la despesa en capital a la caixa i a la capacitat de monetitzar els serveis. Per a les empreses usuàries, la rivalitat pot traduir-se en preus més baixos: OpenAI va llançar GPT-6.1 Terra a un preu un 50% inferior al del seu predecessor. Però aquesta competència té límits. Si es corregeix la despesa, Europa i Espanya —molt dependents dels serveis al núvol nord-americans— podrien trobar-se amb capacitat més cara o més difícil de contractar.

I queda una conseqüència que no hauria de perdre's entre les xifres. Goldman Sachs adverteix que l'automatització mitjançant IA tendeix a accelerar-se durant les recessions. Si arriba una frenada financera, l'exposició dels llocs de treball a la intel·ligència artificial pot deixar de ser una previsió abstracta i convertir-se en acomiadaments. La cursa per la IA es presenta com una promesa de productivitat; caldrà veure qui recull els seus beneficis i qui paga els seus costos.

Héctor Santcovsky
Aquest article ha estat publicat directament pel seu autor, un col·laborador de confiança de BarcelonaDot.org. El seu contingut reflecteix exclusivament la seva perspectiva personal i no ha passat pel procés editorial habitual del mitjà.

La carrera por la inteligencia artificial ha entrado en una nueva fase. Hasta hace poco, bastaba con anunciar inversiones colosales en centros de datos y chips para que el mercado las celebrara. Esta semana, en cambio, los resultados de las grandes tecnológicas han dejado una pregunta sobre la mesa: ¿cuánto tiempo puede sostenerse una carrera que consume más dinero del que devuelve?
Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft prevén invertir en conjunto más de 740.000 millones de dólares en 2026, según TechCrunch. Alphabet habla de hasta 205.000 millones; Amazon, de 220.000; Meta, de 145.000. Las cifras impresionan, pero lo más significativo es que el gasto empieza a superar el dinero que estas compañías generan con su actividad. Entre enero y septiembre, las cinco grandes —incluida Oracle— invirtieron 556.900 millones, mientras su flujo de caja operativo fue de 542.900 millones, según 24/7 Wall St. El flujo de caja libre conjunto pasó de un saldo positivo de 143.500 millones a uno negativo de 14.000 millones en un año. Las recompras de acciones, mientras tanto, cayeron un 83%.
El mercado ha empezado a pedir cuentas. Alphabet perdió entre un 11% y un 12% el jueves 29, en la que TechCrunch describió como la peor jornada de su historia. La caída borró unos 500.000 millones de dólares de su valor en Bolsa. La compañía encadenaba su segundo trimestre con flujo de caja libre negativo y el crecimiento de los anuncios en su buscador —un 12%— fue el más débil de los últimos cinco trimestres. Amazon cayó un 7% y, el viernes, el Nasdaq retrocedió un 2,9%, arrastrando también a Nvidia, Broadcom y Qualcomm.
Para mantener el ritmo, las grandes tecnológicas recurren cada vez más a la deuda. En 2026 emitieron unos 326.000 millones de dólares, el triple que el año pasado, según S&P Global, citado por TechCrunch. Microsoft colocó 25.000 millones en bonos: su primera emisión en dólares desde 2017. La deuda no demuestra por sí sola que el modelo vaya a fallar, pero sí cambia la naturaleza de la apuesta. Ya no se trata solo de invertir beneficios acumulados; también se trata de convencer a los acreedores de que las rentabilidades futuras llegarán a tiempo.
Hay motivos para el optimismo. La demanda existe y algunos servicios crecen con rapidez: Google Cloud aumentó un 103%, Azure un 48% y la cartera de pedidos de AWS alcanzó los 587.000 millones. Microsoft cerró el trimestre con flujo de caja positivo y superó las previsiones. El mercado distingue, por tanto, entre quienes ya encuentran clientes dispuestos a pagar por la IA y quienes todavía tienen que demostrar cómo convertir sus inversiones en ingresos.
Pero también crecen las dudas. Hay más de tres billones de dólares comprometidos en centros de datos, y la financiación depende cada vez más de los mercados de deuda. La revisión alcanza incluso a las empresas privadas: CNBC informa de que OpenAI habría reducido su ronda de financiación de unos 30.000 a unos 20.000 millones de dólares. En Washington, un grupo de congresistas demócratas ha presentado una resolución no vinculante contra un eventual rescate público de empresas de IA.
Lo que estamos viendo no es solo una discusión sobre cuánto vale una tecnología. Es también una discusión sobre quién financia su despliegue y quién asume las consecuencias si la rentabilidad prometida no aparece. Cuando el capital deja de premiar el crecimiento por sí mismo y empieza a exigir resultados, la innovación entra en otra lógica en la que se debe demostrar que puede pagar la factura.
Para los inversores, el foco se desplaza del gasto en capital a la caja y a la capacidad de monetizar los servicios. Para las empresas usuarias, la rivalidad puede traducirse en precios más bajos: OpenAI lanzó GPT-6.1 Terra a un precio un 50% inferior al de su predecesor. Pero esa competencia tiene límites. Si se corrige el gasto, Europa y España —muy dependientes de los servicios en la nube estadounidenses— podrían encontrarse con capacidad más cara o más difícil de contratar.
Y queda una consecuencia que no debería perderse entre las cifras. Goldman Sachs advierte de que la automatización mediante IA tiende a acelerarse durante las recesiones. Si llega un frenazo financiero, la exposición de los puestos de trabajo a la inteligencia artificial puede dejar de ser una previsión abstracta y convertirse en despidos. La carrera por la IA se presenta como una promesa de productividad; habrá que ver quién recoge sus beneficios y quién paga sus costes.

Héctor Santcovsky
Este artículo ha sido publicado directamente por su autor, un colaborador de confianza de BarcelonaDot.org. Su contenido refleja exclusivamente su perspectiva personal y no ha pasado por el proceso editorial habitual del medio.

The race for artificial intelligence has entered a new phase. Until recently, it was enough to announce colossal investments in data centres and chips for the market to celebrate them. This week, however, the results of the big tech companies have left a question on the table: how long can a race that consumes more money than it returns be sustained?

Alphabet, Amazon, Meta, and Microsoft plan to invest a combined total of more than $740 billion by 2026, according to TechCrunch. Alphabet talks of up to $205 billion; Amazon, $220 billion; Meta, $145 billion. The figures are impressive, but the most significant aspect is that spending is beginning to exceed the money these companies generate from their activities. Between January and September, the big five — including Oracle — invested $556.9 billion, while their operating cash flow was $542.9 billion, according to 24/7 Wall St. The combined free cash flow went from a positive balance of $143.5 billion to a negative $14 billion in one year. Meanwhile, share buybacks fell by 83%.

The market has started to demand accountability. Alphabet lost between 11% and 12% on Thursday the 29th, in what TechCrunch described as the worst day in its history. The drop wiped about $500 billion off its stock market value. The company was experiencing its second consecutive quarter with negative free cash flow, and the growth of ads in its search engine — 12% — was the weakest in the last five quarters. Amazon fell by 7%, and on Friday, the Nasdaq retreated by 2.9%, also dragging down Nvidia, Broadcom, and Qualcomm.

To keep up the pace, the big tech companies are increasingly turning to debt. In 2026, they issued about $326 billion, triple that of last year, according to S&P Global, cited by TechCrunch. Microsoft placed $25 billion in bonds: its first dollar issuance since 2017. Debt alone does not prove that the model will fail, but it does change the nature of the bet. It is no longer just about investing accumulated profits; it is also about convincing creditors that future returns will arrive on time.

There are reasons for optimism. Demand exists, and some services are growing rapidly: Google Cloud increased by 103%, Azure by 48%, and AWS's order book reached $587 billion. Microsoft closed the quarter with positive cash flow and exceeded forecasts. The market, therefore, distinguishes between those who already find clients willing to pay for AI and those who still have to demonstrate how to turn their investments into revenue.

But doubts are also growing. More than three trillion dollars are committed to data centres, and financing increasingly depends on debt markets. The review even reaches private companies: CNBC reports that OpenAI would have reduced its funding round from about $30 billion to about $20 billion. In Washington, a group of Democratic congressmen has presented a non-binding resolution against a potential public bailout of AI companies.

What we are seeing is not just a discussion about how much a technology is worth. It is also a discussion about who finances its deployment and who assumes the consequences if the promised profitability does not appear. When capital stops rewarding growth for its own sake and starts demanding results, innovation enters another logic where it must prove it can pay the bill.

For investors, the focus shifts from capital expenditure to cash and the ability to monetise services. For user companies, rivalry can translate into lower prices: OpenAI launched GPT-6.1 Terra at a price 50% lower than its predecessor. But that competition has limits. If spending is corrected, Europe and Spain — highly dependent on US cloud services — could find themselves with more expensive or harder-to-contract capacity.

And there is a consequence that should not be lost among the figures. Goldman Sachs warns that automation through AI tends to accelerate during recessions. If a financial slowdown occurs, the exposure of jobs to artificial intelligence may cease to be an abstract forecast and turn into layoffs. The race for AI is presented as a promise of productivity; it remains to be seen who reaps its benefits and who pays its costs.

Héctor Santcovsky
This article has been published directly by its author, a trusted contributor to BarcelonaDot.org. Its content exclusively reflects his personal perspective and has not gone through the usual editorial process of the medium.