El gasto de capital en IA se dirige hacia 1,7 billones de dólares: ¿qué nivel de retorno sería razonable? Goldman Sachs hizo los cálculos

Los proveedores estadounidenses de servicios en la nube de hiperescala están experimentando un nivel sin precedentes de gasto de capital en IA, pero si podrán obtener un retorno razonable de estas inversiones se ha convertido en el foco principal de debate para los inversores. Goldman Sachs ha presentado recientemente un marco de investigación que proporciona una cifra concreta.

Según información de la plataforma de trading Wind Catcher y el informe de Goldman Sachs, basándose en una suposición de retorno sobre el capital invertido (ROIC) anualizado del 15%, seis proveedores estadounidenses de servicios en la nube de hiperescala —Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta, Oracle y SpaceX— deben generar en conjunto unos ingresos acumulados de aproximadamente 1,42 billones de dólares entre 2028 y 2030, para poder ofrecer un retorno razonable respecto a la inversión de capital en IA de su "segunda etapa" (2026-2027). En términos unitarios de capacidad, este umbral equivale a un ingreso anual promedio de aproximadamente 11.600 millones de dólares por gigavatio (GW).

Los analistas de Goldman Sachs consideran que la reciente compresión de los retornos es el resultado natural de un ciclo de inversión inicial masiva, y no evidencia de una baja rentabilidad estructural de la economía de la IA. El informe también destaca que los tres principales proveedores de nube pública (AWS, Azure y Google Cloud) habían acumulado, hasta el segundo trimestre de 2026, aproximadamente 1,69 billones de dólares en pedidos contractuales pendientes de ejecución, superando con creces el umbral necesario de 1 billón de dólares y proporcionando así un respaldo importante para el potencial de futura monetización.

Los proveedores estadounidenses de servicios en la nube de hiperescala están experimentando un aumento sin precedentes en la intensidad de su gasto de capital. Goldman Sachs divide la construcción de capacidad de IA en tres fases: en la "primera etapa" entre 2023 y 2025, el gasto total de capital ascendió a unos 633.000 millones de dólares, con un promedio anual de unos 211.000 millones; en la "segunda etapa" de 2026 a 2027, el gasto de capital totalizó aproximadamente 1,73 billones de dólares, promediando 863.000 millones al año; y en la "tercera etapa", prevista entre 2028 y 2030, el gasto total podría alcanzar los 4,14 billones de dólares, unos 1,38 billones por año.

Según datos de consenso de Visible Alpha, desde principios de 2026 la expectativa de gasto de capital para 2026-2027 de los cinco proveedores de nube de hiperescala cotizados en bolsa (Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta y Oracle) se ha elevado en aproximadamente un 66%, con un aumento total en dos años de unos 750.000 millones de dólares. Goldman Sachs afirma que su propia previsión para el gasto de capital de 2027 sigue siendo superior al consenso del mercado y considera que esta estimación más alta está más alineada con las expectativas reales de los inversores.

A medida que el mercado va asimilando el tamaño del gasto de capital, el debate actual entre los inversores se ha desplazado a dos cuestiones estrechamente relacionadas: qué retorno puede esperarse de la ronda de inversiones de 2026-2027 y cómo evolucionará la intensidad de capital a largo plazo después de 2028.

Goldman Sachs ha realizado una estimación independiente sobre el tamaño del gasto de capital en infraestructura de IA desde la perspectiva de la cadena de suministro de semiconductores, la cual coincide con las estimaciones de la demanda.

Según las orientaciones de las empresas de semiconductores y las propias previsiones de Goldman Sachs, se estima que el gasto de capital en infraestructura de IA para 2027 será de aproximadamente 1,3 billones de dólares, aumentando un 60% interanual; en 2028 se espera que alcance unos 2 billones de dólares, lo que representa un aumento adicional del 42%. Medido en capacidad de cómputo, se prevé que en 2026, 2027 y 2028 las nuevas instalaciones de centros de datos de IA sumen alrededor de 20 GW, 35 GW y 57 GW respectivamente.

En detalle, Broadcom ha dado orientación para que sus clientes desplieguen 10 GW y 20 GW de capacidad relacionada con IA en los fiscos 2027 y 2028 respectivamente; Nvidia afirma que cada GW del sistema Blackwell corresponde a unos ingresos de 25.000 millones de dólares, mientras que la próxima generación Rubin eleva esa cifra a 40.000 millones; AMD, por su parte, estima que el rango de ingresos potenciales por GW sería de 15.000 a 20.000 millones de dólares. Tomando estos datos, Goldman Sachs calcula un coste promedio de gasto de capital inicial de unos 42.000 millones de dólares por cada GW, cifra que se convierte en una de las principales hipótesis de su modelo de ROIC.

El núcleo del marco ROIC de Goldman Sachs es cuantificar cuánto deben generar en ingresos los seis principales proveedores de nube de hiperescala para lograr un retorno de referencia en su inversión en IA durante la "segunda etapa".

Entre los supuestos clave, Goldman Sachs fija el umbral de ROIC de referencia en un 15% anualizado, tomando como base el gasto anual promedio de capital de 2026-2027 y midiendo el retorno a través de la ganancia neta operativa tras impuestos (NOPAT) de 2028-2030. El gasto de capital inicial promedio de 42.000 millones de dólares por GW se distribuye en un 70% para "capacidad de cómputo" (servidores, chips, hardware de red, etc.) y un 30% para "infraestructura física" (terreno, edificios e instalaciones asociadas). Para la depreciación, la vida útil de los activos de cómputo se estima en 5 años y la de infraestructura física en 15 años. Los costes operativos y de mantenimiento anuales de los centros de datos (electricidad, personal, etc.) se suponen en torno a 836 millones de dólares por GW.

Bajo estos supuestos, el modelo calcula que los seis proveedores de nube de hiperescala deben generar unos ingresos acumulados de 1,42 billones de dólares entre 2028 y 2030 para alcanzar el umbral del 15% de ROIC. Goldman Sachs también ofrece un análisis de sensibilidad: si el objetivo de ROIC se establece entre 0% y 30%, los ingresos acumulados necesarios oscilan entre 908.000 millones y 1,89 billones de dólares, y los ingresos anuales por GW entre 6.200 y 18.600 millones.

Goldman Sachs aclara que los principales proveedores actualmente logran un ROIC sobre el capital invertido que probablemente supera el umbral de referencia del 15%; por tanto, el modelo se orienta a responder a la inquietud de ciertos inversores sobre un posible ROIC negativo en escenarios extremos.

Para anclar el umbral abstracto de ingresos a la demanda real, Goldman Sachs utiliza los datos sobre pedidos contractuales pendientes de los tres principales proveedores de nube pública como referencia.

De acuerdo al informe de Goldman Sachs, hasta el segundo trimestre de 2026, AWS, Azure y Google Cloud reportaron conjuntamente pedidos pendientes por unos 1,69 billones de dólares, lo que supone un incremento interanual del 152%, y aproximadamente 1,5 veces más respecto al inicio de 2026. La dirección de cada empresa ha señalado que la insuficiencia de capacidad de cómputo está limitando su capacidad para atender la demanda relacionada con IA, y que esta es una de las principales razones para incrementar el gasto de capital.

Goldman Sachs calcula que para el gasto de capital combinado de unos 1,22 billones de dólares de estas tres empresas entre 2026 y 2027, con un umbral de ROIC del 15%, sería necesario lograr unos ingresos acumulados de 1 billón de dólares entre 2028 y 2030. Esta cantidad equivale a solo el 59% del total actual de pedidos pendientes de 1,69 billones de dólares. Goldman Sachs señala que esta comparación parte del conservador supuesto de que los pedidos no crecerán en el futuro, cuando en realidad estos han mantenido un ritmo de crecimiento de doble dígito trimestralmente.

Los directivos de varios proveedores de nube de hiperescala han avalado públicamente el potencial de rentabilidad del gasto de capital en IA.

Según el informe de Goldman Sachs, en la conferencia de resultados del segundo trimestre de 2026, Amazon indicó que su gasto de capital en AWS e IA tiene una clara visibilidad de retornos futuros robustos: el punto de equilibrio para servidores y equipos de red es de unos tres años (con una vida útil de 5 a 6 años), lo que implica un período de generación sustancial de flujo de caja de 2 a 3 años tras alcanzar el punto de equilibrio; la infraestructura física de los centros de datos tiene una vida útil de más de 30 años, lo que permite varios ciclos económicos de servidores. Durante la llamada de resultados del cuarto trimestre fiscal de 2026, Oracle reveló que el ROIC de sus grandes proyectos de infraestructura está en el nivel superior del rango de 20% a 30%. En el evento Communacopia+ de Goldman Sachs, SpaceX declaró que el gasto de capital actual en capacidad de IA puede recuperar la inversión en aproximadamente un año.

Microsoft destaca que la economía unitaria en el área de IA ya es mejor que la de la computación en la nube en sus primeras etapas y que no existen obstáculos estructurales para el margen bruto del negocio de IA, por lo que a largo plazo podría llegar a igualar los márgenes de la nube tradicional. Varias empresas también enfatizan la flexibilidad de la infraestructura de sus centros de datos en cuanto a ubicación geográfica, tipos de hardware y adaptación a cargas de trabajo, lo cual ayuda a optimizar la utilización y reducir el riesgo de quedar atados a una determinada tecnología.

Goldman Sachs considera que la monetización futura de la capacidad de IA se basará en múltiples rutas y que ya existen casos concretos que sustentan la aceleración de la demanda.

En el segmento corporativo, los tres principales proveedores de nube pública ya han subido precios para diferentes tipos de cargas de trabajo y servicios, y existe margen para mayores futuros aumentos conforme se acelera el ritmo de renovación de contratos. Los modelos de monetización empresarial van desde infraestructura como servicio “bare metal” (como el reciente acuerdo de autorización de capacidad anunciado por SpaceX) hasta servicios completos de software empresarial. En el segmento de consumidores, el camino de monetización más maduro es el de la publicidad (Meta, Alphabet, Amazon), pero modelos emergentes como suscripciones y comercialización de agentes inteligentes también están en fase de rápida exploración. Goldman Sachs destaca especialmente que productos de inteligencia artificial para consumidores como Muse, lanzados recientemente por Meta, podrían impulsar el cambio de un paradigma de IA de consumo basado en conversaciones hacia uno orientado a la acción, generando una mayor demanda de capacidad y mecanismos de monetización en el mediano y largo plazo.

Desde la perspectiva de señales de demanda, Goldman Sachs observó en su reciente evento Communacopia+ que las aplicaciones empresariales de IA están avanzando rápidamente de la experimentación a la implementación, con retornos impulsados por la productividad cada vez más claros. Al mismo tiempo, el cambio de estrategia de los usuarios empresariales de “maximizar tokens” a “optimizar tokens” está mejorando la estructura general de retornos y se está convirtiendo en un indicador adelantado de la aceleración de los ingresos de los proveedores de nube de hiperescala.