El 28 de octubre, Microsoft y Alphabet presentaron sus resultados del tercer trimestre el mismo día, y ambas transmitieron una versión del mismo mensaje: los mayores compradores de capacidad de IA del mundo ya no elevan su presupuesto cada trimestre sin fricción. Microsoft recortó su previsión de gasto en infraestructura para todo el año a 170.000 millones de dólares desde 175.000 millones, y su directora financiera, Amy Hood, explicó que los retrasos en la entrega de proveedores externos de GPU aplazarán parte de la capacidad disponible hasta la primera mitad de 2027. Microsoft no nombró a esos proveedores, pero depende de empresas como CoreWeave, IREN y Nebius, conocidas en el sector como «neoclouds», para complementar sus propios centros de datos. Los ingresos de Azure crecieron de todos modos un 48 %, y analistas de Cantor Fitzgerald calificaron el trimestre como una confirmación más de la oportunidad de crecimiento ligada a la IA de Microsoft, elevando su precio objetivo para la acción.
El informe de Alphabet, publicado el mismo día, apuntó en una dirección relacionada. En lugar de volver a elevar su previsión de gasto en infraestructura para 2026, como había hecho antes en el año, la empresa la mantuvo entre 195.000 y 205.000 millones de dólares. Los ingresos de Google Cloud se más que duplicaron hasta 30.700 millones de dólares, por encima de lo esperado por los analistas, pero Alphabet no alcanzó las previsiones de ingresos ni de beneficio por primera vez en casi cuatro años y registró un flujo de caja libre negativo de más de 9.000 millones; la acción cayó más de un 10 %. Su directora financiera, Anat Ashkenazi, dijo que la capacidad de cómputo externa solo empezó a llegar al final del trimestre, y que el gasto en infraestructura aumentará de forma significativa en 2027, con el detalle pendiente para la presentación del cuarto trimestre. Según la crónica de CNBC, esa cifra anual va camino de superar los 300.000 millones de dólares el año que viene.
Las empresas detrás de las empresas: por qué las «neoclouds» importan a su contrato
Dos semanas antes, el 14 de octubre, Gartner ya había señalado la tensión que hay detrás de estas cifras. La consultora prevé que más del 80 % de los proveedores de «neocloud», las empresas especializadas que alquilan capacidad de GPU a los grandes proveedores y a las empresas, dejarán de operar de forma independiente antes de 2030, por la presión de costes y la falta de un modelo de negocio diferenciado, y advirtió que más de 3,5 billones de dólares en gasto de infraestructura de IA podrían quedar expuestos a pérdidas de valor contable para entonces. Gartner no precisó cuántas de esas empresas desaparecerán sin más frente a las que serán adquiridas o se fusionarán, pero la dirección apunta a lo mismo que Microsoft acaba de confirmar desde el lado del comprador: la cadena de suministro de GPU que sostiene el auge de la IA pasa en parte por empresas cuya propia supervivencia como negocio independiente está hoy en duda.
Por qué importa aunque su empresa nunca compre una GPU directamente
La mayoría de las empresas nunca firma un contrato con un proveedor de neocloud; compran capacidad de IA empaquetada dentro de una suscripción de nube o de software de Microsoft, Google, Amazon o de un proveedor más pequeño construido sobre ellos. Pero la tensión de suministro que Microsoft acaba de describir, y el riesgo de consolidación que Gartner acaba de cuantificar, están por encima de cada uno de esos contratos. Si los propios grandes proveedores van cortos de cómputo y los suministradores especializados detrás de ellos no tienen garantizada su existencia como empresas independientes dentro de cuatro años, ese riesgo termina apareciendo en algún punto en el precio, la disponibilidad o las condiciones de servicio del cliente.
Cuatro preguntas antes de firmar o renovar un contrato de nube con IA
- Pregunte quién opera realmente el hardware detrás de su contrato. Un revendedor o una capa de software construida sobre un proveedor de nube más pequeño hereda el riesgo de suministro y de supervivencia de ese proveedor, aunque la factura nunca mencione una GPU.
- Trate las fechas de entrega como estimaciones, no como compromisos. Microsoft, con mucho más peso frente a sus proveedores que cualquier cliente individual, aun así vio capacidad aplazada hasta 2027; deje margen en los calendarios de proyectos que dependan de nueva capacidad de IA.
- Revise qué dice el contrato si un proveedor es adquirido o cierra. La portabilidad de los datos, los plazos de aviso y las cláusulas de continuidad del servicio importan más cuando Gartner prevé que la mayoría de los proveedores especializados de este mercado no seguirán siendo independientes.
- Revise los supuestos de precio pensando en 2027, no solo en este año. Ambas empresas señalaron el próximo año como el momento en que el gasto, y con él la presión de costes sobre los clientes, vuelve a subir.
Por nuestra parte, cuando un cliente nos pregunta si es el momento de comprometerse con un proveedor o un contrato de capacidad de IA, esta es la capa que revisamos primero: no la precisión del modelo, sino si la infraestructura que hay debajo, y la empresa que la posee, seguirá ahí en los términos prometidos.