Musk, Pichai y Griffin discrepan sobre la capacidad de cómputo de IA: Silicon Valley ve escasez actual, Wall Street duda de la rentabilidad futura

La inversión en capacidad de cómputo de IA se encuentra en una encrucijada de narrativas divididas. Los líderes de Silicon Valley, respaldados por pedidos reales y periodos de recuperación de la inversión extremadamente cortos, insisten en que la capacidad de cómputo es gravemente escasa y la demanda supera a la oferta; mientras que los principales gestores de activos de Wall Street se preguntan con frialdad: una vez que la oferta alcance a la demanda, con el colapso de los precios marginales, la invalidación de los modelos de depreciación y el endurecimiento del cálculo del ROI empresarial, ¿podrán mantenerse los retornos de este negocio?

Elon Musk, CEO de SpaceX, presentó en la última conferencia de resultados el plan de expansión de capacidad de cómputo más agresivo hasta la fecha: se espera que la capacidad en línea alcance entre 2,5 y 3 GW para finales de 2026, con 10 GW adicionales en 2027, y marcó el tono de las previsiones afirmando que "me sorprendería si la capacidad en línea es inferior a 13 GW para entonces". Describió un mercado al contado en el que todos los grandes proveedores de nube y decenas de empresas medianas y pequeñas están "acosando sin piedad" para alquilar más capacidad de cómputo: "Si dijéramos 'sí' a todo el mundo, podríamos alquilar nuestra capacidad varias veces". Sundar Pichai, CEO de Google, también confirmó públicamente, de forma inusual, que hoy en día es "extremadamente difícil" para los clientes asegurar capacidad de cómputo para 2027, y que toda la industria desearía tener el doble de la capacidad planificada originalmente.

Sin embargo, Ken Griffin, fundador de Citadel, advirtió en una entrevista con Bloomberg: las GPU son estructuralmente muy similares a las aerolíneas, con costes operativos marginales extremadamente bajos; una vez que la oferta supere a la demanda, los precios de alquiler al contado caerán en picado, y el mercado está pasando de una "compra temática" a un análisis fundamental real, una prueba que "acaba de empezar".

El núcleo de esta discrepancia no es solo una diferencia de opinión sobre la curva de demanda de IA, sino una divergencia fundamental sobre la naturaleza del "valor de la capacidad de cómputo": ¿es una prima por un recurso escaso o una infraestructura que acabará convirtiéndose en una commodity?

Musk: el periodo de recuperación se reducirá a seis meses y la demanda de cómputo está lejos de tocar techo

Los resultados del tercer trimestre de SpaceX ofrecen la instantánea más directa del desequilibrio actual entre oferta y demanda de cómputo de IA. En el tercer trimestre del año fiscal 2026, finalizado en septiembre, los ingresos de la compañía crecieron un 161% interanual hasta los 14.580 millones de dólares, superando las expectativas de los analistas en aproximadamente un 10%. El negocio de Superinteligencia (SI) generó unos ingresos trimestrales de 7.600 millones de dólares, un aumento secuencial de 5.000 millones, convirtiéndose en el motor de crecimiento más importante. La compañía pasó de una pérdida neta de 1.100 millones de dólares en el mismo periodo del año anterior a un beneficio de 4.400 millones, y el EBITDA ajustado creció un 306% interanual hasta los 8.800 millones de dólares.

La lógica de negocio descrita por Musk en la conferencia apunta directamente a la intensidad de la demanda: el periodo de recuperación del coste de despliegue de la infraestructura de supercomputación se ha reducido a menos de un año, y el director financiero, Bret Johnsen, afirmó que, con los precios actuales, el precio por vatio ya supera el extremo superior del rango de 30 a 50 dólares discutido anteriormente, con un periodo de recuperación inferior a un año. Musk fue aún más radical:

"No descarto que el periodo de recuperación de la inversión en cómputo se reduzca a seis meses el próximo año."

Musk opta por firmar contratos a corto plazo con precios del mercado al contado en lugar de acuerdos a largo plazo, basándose en su convicción de que el valor unitario de la capacidad de cómputo seguirá una tendencia alcista:

"A medida que el software de IA sigue mejorando y los modelos se optimizan, el valor de inteligencia efectiva que puede generar cada vatio de cómputo también aumenta, y ese es el soporte fundamental del precio del cómputo. En las renovaciones de contratos, lo que vemos es que el precio en dólares por vatio sube, no baja."

En cuanto al ritmo de despliegue, Musk reveló que el equipo está poniendo en línea de forma estable unas 200.000 GB300 al mes, y que el próximo año mantendrá ese ritmo y cambiará a la capacidad de cómputo Vera Rubin. También confirmó que el clúster de entrenamiento compuesto por 440.000 Vera Rubin estará en línea a finales del segundo trimestre. El gasto de capital de SpaceX en el cuarto trimestre se espera que alcance entre 35.000 y 40.000 millones de dólares. La compañía mantiene su objetivo de alcanzar unos ingresos recurrentes anuales (ARR) del negocio de SI de 100.000 millones de dólares a finales de este año, y prevé que el ARR se sitúe entre 500.000 millones y 1 billón de dólares a finales de 2027.

Pichai: el negocio de la nube está cediendo cómputo a la investigación de IA de vanguardia y los modelos de previsión de demanda han fallado sistemáticamente

Sundar Pichai, CEO de Google, aportó una confirmación desde el otro polo del ecosistema de IA en una entrevista con el podcast Big Technology. Confirmó que el modelo insignia de Google, Gemini 4 Argon, consumió 25 billones de tokens en las 72 horas posteriores a su lanzamiento, el triple que la generación anterior, Gemini 3.0, en el mismo periodo. Los datos internos que citó son igualmente concretos: en las cuatro semanas posteriores al lanzamiento de Argon, la producción de código interno de Google aumentó un 30% y la tasa de reversión de código se redujo en aproximadamente un tercio.

Sobre la escasez de cómputo, Pichai confirmó directamente la razonabilidad de lo que circula en la industria: hoy en día es "extremadamente difícil" para los clientes asegurar capacidad de cómputo para 2027. Atribuyó este problema al retraso rígido de la construcción de infraestructura:

"Hay un desfase de 2 a 3 años desde la decisión de construir un centro de datos hasta su puesta en producción, y la capacidad que tenemos hoy es el resultado de decisiones tomadas en 2024. Incluso si volviéramos al año pasado por estas fechas, la explosión de tareas de agentes aún no se había producido."

Aún más inusual es que Pichai admitió públicamente la priorización interna de recursos de cómputo en Google: la investigación de IA de vanguardia es la primera prioridad "no negociable", y el negocio de la nube, en la práctica, "ya está renunciando a ingresos a corto plazo para apoyar el desarrollo de IA de vanguardia, porque estamos haciendo concesiones en materia de cómputo". Se trata de una confirmación formal a nivel de CEO, no de una perspectiva estratégica.

Ante las dudas sobre la "sobreconstrucción", Pichai respondió distinguiendo horizontes temporales: "Si se toma un horizonte temporal suficientemente largo, este nivel de construcción es completamente razonable. Estamos en las primeras fases de la tecnología más importante de la historia. Esto no es como la fibra óptica: cuando se tiende la fibra, queda a oscuras y nadie la usa. Nosotros la usamos enfrentándonos a restricciones de capacidad todos los días". No negó la posibilidad de un exceso puntual a corto plazo, pero su juicio sobre la demanda a largo plazo es determinista: "Con el tiempo suficiente, la capacidad de cómputo que hemos planificado acabará teniendo uso".

Griffin: tres trampas que apuntan a los cimientos de la lógica de inversión en cómputo

En la cumbre anual de Citadel sobre el futuro de los mercados globales, Ken Griffin, en una entrevista con la periodista de Bloomberg Dani Burger, cuestionó sistemáticamente la sostenibilidad de la narrativa de Silicon Valley desde tres dimensiones.

El riesgo de fijación de precios marginales es la primera advertencia de Griffin. Comparó directamente las GPU con la industria aérea: "Las GPU son muy similares a las aerolíneas: su coste operativo marginal es extremadamente bajo. Si hay un asiento vacío en un vuelo, aunque se venda por solo 20 dólares, ese asiento genera beneficios. Es precisamente esta característica la que determina que, en cuanto aparezca un exceso de capacidad, los precios caerán en picado". Citó como referencia histórica el fiasco de la "fibra oscura" en la burbuja de las telecomunicaciones de 2000: una gran cantidad de fibra tendida nunca se iluminó por falta de demanda, y los precios de las telecomunicaciones se desplomaron. En su marco, los altos precios al contado actuales no son una prueba de la resiliencia de la demanda, sino una prima temporal mientras la oferta sigue en fase de restricción.

La invalidación del modelo de depreciación es el segundo riesgo. Griffin señaló que existe una anomalía en el mercado actual: las GPU antiguas de hace cinco o seis años siguen cobrando alquileres extremadamente altos. Pero considera que esta situación es difícil de mantener: "Cada vez más gente empieza a preocuparse de que ya no puedo aplicar a un chip, en su séptimo, octavo o noveno año, la misma tasa de capitalización o modelo de ingresos que hace 12 meses". Si las instituciones de inversión siguen descontando con un alto valor residual a 7-9 años, sus modelos de valoración se enfrentarán a una presión de revaloración sistémica.

El cálculo del ROI empresarial es la tercera presión estructural. Griffin describió un panorama empresarial que contradice la narrativa de grandes gastos de capital: "Las empresas más inteligentes de Estados Unidos se están volviendo muy conscientes de qué negocios necesitan pagar precios altísimos por los modelos de primer nivel y cuáles pueden funcionar con modelos de código abierto a un coste extremadamente bajo. Todo el mundo empresarial está mirando las facturas de Anthropic y OpenAI y diciendo: tenemos que pensar bien cómo asegurarnos de que realmente estamos obteniendo productividad de esto". Según The Wall Street Journal, Anthropic reveló en su documento S-1 que planea invertir 750.000 millones de dólares en gastos de cómputo en el futuro, y la cifra sigue aumentando. Cuando la periodista preguntó a Griffin si existe tensión entre ambas cosas, su respuesta fue breve y directa: "Sí. Ya ha respondido usted misma a la pregunta al formularla".

Griffin no niega el carácter transformador de la tecnología de IA: "En este momento, es casi seguro que existe una burbuja localizada. Cualquier cambio fundamental en la economía suele ir acompañado de burbujas". Pero subrayó que eso no significa que se pueda ignorar el riesgo de precios actual: "la revalorización del mercado acaba de empezar".

La esencia de la discrepancia: un doble desajuste de horizontes temporales y bases de fijación de precios

Al ordenar las declaraciones de las tres partes, esta discrepancia no es una simple disputa entre optimismo y pesimismo, sino narrativas paralelas construidas sobre horizontes temporales y supuestos de fijación de precios diferentes.

Lo que describen Musk y Pichai es un shock de demanda inmediato, impulsado por la explosión de los agentes, que está ocurriendo ahora mismo: por mucha capacidad de cómputo que se acumule, nunca es suficiente; los periodos de recuperación se miden en meses, no en años; y los precios al contado no dejan de subir. La premisa de esta lógica es que la persistencia del crecimiento de la demanda superará la velocidad de la oferta para alcanzarla.

Lo que Griffin cuestiona es si esa "prima de escasez" podrá mantenerse una vez que la oferta complete su puesta al día. Su tesis central no es negar la realidad de la demanda actual, sino señalar que las GPU, como clase de activo, se parecen estructuralmente a los asientos de avión: un coste marginal cercano a cero implica que, una vez roto el equilibrio, el descubrimiento de precios se ajustará a la baja de forma no lineal.

Ambas narrativas son internamente coherentes, pero se refieren a cortes temporales distintos. La tensión actual del mercado reside en que los inversores deben juzgar cuánto durará realmente la ventana de escasez de cómputo, y ese juicio tendrá un impacto de orden de magnitud en la valoración de los proveedores de infraestructura de supercomputación, los fabricantes de GPU y las cadenas de suministro relacionadas.