CoreWeave y Nebius: ¿el filón de la IA se agota o solo está empezando?
Las empresas de infraestructura para IA se enfrentan a la gran duda: si los retornos millonarios de ahora podrán mantenerse cuando la fiebre inversora se enfríe.
El boom de la inteligencia artificial ha creado una nueva fiebre del oro, y los que venden los picos y las palas —en este caso, la potencia de cálculo— están viviendo su momento dorado. CoreWeave y Nebius son dos de los nombres que más suenan en este negocio: alquilan servidores repletos de las últimas GPU de Nvidia para que otras empresas entrenen sus modelos de IA. Pero, como en toda burbuja que se precie, la pregunta incómoda ya sobrevuela el sector: ¿pueden durar estos beneficios estratosféricos?
Nebius, la compañía que cotiza con el ticker NBIS, ha visto cómo sus acciones se disparaban al calor de la demanda. Su modelo es sencillo sobre el papel: construir centros de datos con hardware de última generación y alquilarlo por horas a startups, laboratorios de investigación y grandes tecnológicas que necesitan músculo computacional sin tener que invertir miles de millones en infraestructura propia. El problema es que ese mismo modelo lo están copiando decenas de competidores, y los clientes más grandes —los Microsoft, Google o Amazon de turno— están construyendo sus propias nubes de IA a toda velocidad.
El miedo que refleja el artículo original de TipRanks es que el pastel se reparta entre demasiados comensales. Si la oferta de computación en la nube para IA crece más rápido que la demanda, los precios por hora de uso se desplomarán. Y si los grandes clientes deciden internalizar sus necesidades, el negocio de alquilar GPU a terceros podría quedarse con las migajas: proyectos pequeños, startups sin financiación o empresas que solo necesitan picos puntuales de capacidad.
A esto se suma la incertidumbre tecnológica. Hoy todo el mundo corre a comprar las H100 de Nvidia, pero ¿y si el próximo gran salto en IA se entrena con chips diferentes o de forma más eficiente? Las empresas como Nebius cargan con una deuda enorme para financiar sus centros de datos, y un cambio de ciclo las pillaría con activos que se deprecian a toda velocidad. No es ciencia ficción: ya pasó con las criptomonedas y las granjas de minería.
Con todo, los defensores de este modelo recuerdan que la demanda de IA no ha hecho más que empezar. Cada nueva aplicación, desde coches autónomos hasta diagnósticos médicos, requiere cantidades ingentes de cálculo. Mientras la inteligencia artificial siga tragando datos y parámetros, alguien tendrá que poner las máquinas. La clave para Nebius y CoreWeave será demostrar que pueden fidelizar clientes, diferenciarse en servicio y capear la inevitable consolidación del sector.
El análisis de Salseo
- El verdadero riesgo no es que la IA deje de usarse, sino que los grandes clientes (hyperscalers) se lleven el negocio a casa. Si Amazon, Google y Microsoft ya están invirtiendo cientos de miles de millones en sus propias infraestructuras de IA, el mercado para alquiladores puros como Nebius podría reducirse a proyectos de menor tamaño y márgenes más ajustados.
- La rentabilidad futura depende del equilibrio entre oferta y demanda de GPU en la nube. Ahora hay escasez y los precios son altos, pero si la capacidad instalada se dispara por la entrada de nuevos competidores, la guerra de precios será feroz. Habrá que vigilar los márgenes brutos de estas empresas en los próximos trimestres: si empiezan a caer, será la primera señal de que el pastel se reparte entre demasiados.
- El espejismo de los contratos a largo plazo puede ser engañoso. Muchos acuerdos actuales son con startups que queman efectivo y dependen de nueva financiación. Si el grifo del capital riesgo se cierra, los impagos y la cancelación de contratos podrían dejar a Nebius con centros de datos a medio gas y una deuda difícil de digerir.
- La obsolescencia tecnológica es un elefante en la habitación. Apostar todo a un tipo de chip (las GPU de Nvidia) es arriesgado cuando la industria busca alternativas más baratas y eficientes. Un avance en chips neuromórficos o en algoritmos que requieran menos cálculo podría convertir en chatarra inversiones de miles de millones. El inversor debe seguir de cerca los anuncios de nuevos chips y las mejoras de eficiencia de los modelos de IA.