Diario Tech & IA
Microsoft y Meta generaron conjuntamente más de US$87,000 millones de flujo operativo durante sus últimos trimestres. Después de pagar por centros de datos, servidores y otras inversiones, Microsoft conservó US$19,600 millones de flujo de caja libre. Meta terminó con apenas US$784 millones.
Las cifras exponen dos caminos diferentes hacia la economía de la inteligencia artificial. Las dos compañías están destinando cantidades extraordinarias a centros de datos, aceleradores, redes, energía, modelos y personal especializado. Sin embargo, Microsoft puede vender una parte importante de esa infraestructura directamente a sus clientes, mientras Meta utiliza la mayor parte para mejorar la publicidad y desarrollar productos cuyos ingresos futuros todavía resultan difíciles de separar.
La diferencia no consiste solamente en cuánto gasta cada compañía. Lo decisivo es la velocidad con la que cada modelo empresarial puede convertir ese cómputo en ingresos, márgenes y efectivo.
Microsoft cerró su cuarto trimestre fiscal de 2026 con US$90,000 millones en ingresos, un crecimiento interanual de 18%. Microsoft Cloud alcanzó US$59,300 millones, un aumento de 27%, mientras Azure y otros servicios en la nube crecieron 43%. La división Intelligent Cloud produjo US$39,300 millones y amplió sus ingresos en 32%.
La compañía generó US$55,400 millones de flujo operativo, pagó US$35,800 millones en propiedades y equipos y terminó con US$19,600 millones de flujo de caja libre. Ese resultado superó ampliamente los US$13,440 millones previstos por los analistas, aunque representó una reducción interanual de 23% debido al crecimiento de las inversiones. Microsoft, Reuters.
Microsoft no está escapando del costo de la IA. Sus gastos de capital alcanzaron US$41,000 millones durante el trimestre, más de 70% por encima del año anterior. Aproximadamente dos tercios correspondieron a activos de vida relativamente corta, principalmente CPU y GPU. La parte restante se dirigió a infraestructura de mayor duración, como edificios, terrenos y componentes estructurales de sus centros de datos.
Además de las compras pagadas en efectivo, Microsoft reconoció US$5,600 millones en arrendamientos financieros, principalmente vinculados con grandes instalaciones. La empresa también mantenía compromisos por US$329,100 millones en arrendamientos de centros de datos que todavía no habían comenzado, algunos sujetos al cumplimiento de condiciones contractuales.
Por tanto, los US$19,600 millones de flujo libre no significan que Microsoft haya recuperado todo el capital invertido en inteligencia artificial. Demuestran algo más limitado, pero económicamente importante: la compañía puede financiar una expansión extraordinaria y todavía producir una cantidad considerable de efectivo después de sus inversiones pagadas durante el trimestre.
La explicación se encuentra en Azure y en la relación histórica de Microsoft con las empresas.
Cuando Microsoft incorpora nueva capacidad, puede venderla como procesamiento, almacenamiento, bases de datos, seguridad, herramientas de desarrollo, acceso a modelos y ejecución de agentes. La infraestructura comienza a generar ingresos mediante servicios consumidos por miles de clientes, sin depender de que un único producto de inteligencia artificial alcance adopción masiva.
La propia compañía indicó que la demanda de Azure continúa superando la capacidad disponible. Las mejoras en la eficiencia de las flotas de CPU y GPU, junto con la incorporación anticipada de nuevos sistemas, permitieron ofrecer capacidad adicional durante el trimestre. Según Microsoft, esa capacidad fue monetizada rápidamente.
El crecimiento tampoco depende exclusivamente de los laboratorios que desarrollan modelos de frontera. Microsoft informó que alrededor de 90% de sus ingresos anuales en la nube proviene de clientes distintos de esas compañías. Sus obligaciones comerciales de desempeño pendientes alcanzaron US$678,000 millones y todo el crecimiento secuencial procedió de compromisos asumidos por clientes que no pertenecen al grupo de grandes laboratorios estadounidenses.
Ese dato ayuda a distinguir demanda concentrada de demanda distribuida. Microsoft mantiene una relación profunda con OpenAI y otras empresas de inteligencia artificial, pero la infraestructura también es utilizada por bancos, comercios, gobiernos, desarrolladores, fabricantes y compañías que modernizan sus sistemas tradicionales.
Microsoft 365 Copilot superó los 30 millones de asientos pagados, frente a aproximadamente 20 millones durante el trimestre anterior. El aumento todavía debe evaluarse en relación con el número total de usuarios de Microsoft 365 y con los costos de inferencia, pero muestra otra ruta hacia la monetización: la IA incorporada como capa adicional sobre software empresarial ya distribuido.
La compañía también reportó que los ingresos de sus servicios basados en PostgreSQL crecieron 55%. Es una señal menos llamativa que el crecimiento de Azure, pero relevante para entender el modelo: los agentes empresariales necesitan datos, memoria, recuperación de información y conexiones con sistemas operativos. Microsoft puede obtener ingresos en varias de esas capas, no solamente mediante el modelo que produce la respuesta final.
Esa ventaja no elimina las presiones. El margen bruto de Microsoft Cloud descendió interanualmente hasta 65%, afectado por la mayor participación de Azure, las inversiones en infraestructura y el crecimiento del consumo. El margen bruto total de la compañía se situó en 67%, también por debajo del año anterior.
En otras palabras, Microsoft está vendiendo más IA y más nube, pero cada incremento en utilización también tiene un costo físico. Los agentes y modelos de razonamiento consumen aceleradores, memoria, energía y redes durante periodos más prolongados que muchas cargas tradicionales de software.
Microsoft deberá demostrar que las mejoras de eficiencia, los chips propios, los cambios en precios y el crecimiento del consumo pueden impedir que esos costos erosionen progresivamente sus márgenes.
Meta enfrenta una ecuación diferente.
La compañía produjo US$60,801 millones en ingresos durante el segundo trimestre, un aumento interanual de 28%. Su negocio no está estancado: las impresiones publicitarias crecieron 14%, el precio promedio por anuncio aumentó 12% y las personas activas diariamente en su familia de aplicaciones llegaron a 3,600 millones.
La publicidad generó US$59,363 millones, aproximadamente 98% de los ingresos totales de Meta. Esto confirma que Facebook, Instagram, WhatsApp y las demás aplicaciones continúan funcionando como una poderosa máquina comercial.
Pero los costos crecieron mucho más rápidamente que los ingresos.
Los gastos totales aumentaron 55%, hasta US$42,026 millones. Los gastos de investigación y desarrollo alcanzaron US$21,656 millones, frente a US$12,942 millones un año antes. Meta también registró US$2,400 millones relacionados con procedimientos legales y US$1,180 millones en costos de indemnización asociados con su reducción de personal de mayo.
El ingreso operativo descendió 8%, desde US$20,441 millones hasta US$18,775 millones. El margen operativo cayó de 43% a 31%, aunque parte del deterioro provino de cargos legales, indemnizaciones y otras partidas que impiden atribuirlo enteramente a la inteligencia artificial. Resultados oficiales de Meta.
Meta produjo US$31,862 millones de flujo operativo, pero realizó compras de propiedades y equipos por US$30,116 millones y pagó US$962 millones de principal sobre arrendamientos financieros. Después de esas partidas, su flujo de caja libre quedó reducido a US$784 millones, desde US$8,549 millones un año antes.
La caída fue cercana a 91%.
Esa cifra tampoco significa que Meta tenga solamente US$784 millones disponibles. Al terminar junio mantenía US$90,260 millones entre efectivo, equivalentes y valores negociables. También tenía US$83,660 millones de deuda a largo plazo. El flujo libre mide el efectivo generado durante el periodo después de determinadas inversiones, no el dinero acumulado en el balance.
Existe, además, una precaución metodológica. Microsoft y Meta presentan el flujo libre como una medida no definida por los principios contables GAAP y no utilizan exactamente la misma reconciliación. Meta resta las compras de propiedades y equipos y los pagos del principal de arrendamientos financieros. Microsoft relaciona su flujo libre con el efectivo pagado por propiedades y equipos, mientras informa separadamente los nuevos arrendamientos financieros reconocidos durante el trimestre.
Por esa razón, US$19,600 millones y US$784 millones no constituyen una comparación contable perfectamente simétrica. Aun así, la distancia es suficientemente grande y las cifras operativas suficientemente claras para mostrar dos niveles muy diferentes de presión sobre la caja.
Meta elevó el extremo inferior de su previsión anual de capex. Ahora espera invertir entre US$130,000 millones y US$145,000 millones durante 2026, frente al rango anterior de US$125,000–US$145,000 millones. También proyecta gastos totales de US$165,000–US$169,000 millones.
¿Dónde aparecerá el retorno?
La primera respuesta es la publicidad. La IA ya mejora la recomendación de contenidos, la clasificación de anuncios, la segmentación, la producción de piezas comerciales y la medición de resultados. El crecimiento simultáneo de las impresiones y del precio promedio sugiere que el negocio principal continúa beneficiándose de sus sistemas de aprendizaje automático.
Sin embargo, no es posible aislar con precisión qué proporción de los US$12,285 millones de crecimiento publicitario interanual fue generada por las nuevas inversiones en infraestructura de IA. También influyen la expansión de usuarios, la economía, la demanda de anunciantes, los tipos de cambio y cambios en los productos.
Microsoft vende cómputo como un servicio identificable. Meta lo utiliza como un insumo dentro de una plataforma publicitaria mucho más amplia. La monetización existe, pero es indirecta y resulta más difícil relacionarla con cada dólar de capex.
La segunda respuesta son los productos futuros. Mark Zuckerberg plantea asistentes personales utilizados por miles de millones de personas, agentes empresariales para ventas y atención al cliente, suscripciones y servicios de inteligencia. Si estos productos consiguen escala, Meta podría construir nuevas fuentes de ingresos sobre su enorme distribución.
Por ahora, la empresa ha ofrecido pocos datos sobre precios, adopción, ingresos o márgenes potenciales. Esa ausencia explica parte de la reacción del mercado. Los inversionistas no están negando que Meta pueda desarrollar productos valiosos; están cuestionando cuánto capital debe comprometer antes de demostrar su modelo económico.
La tercera alternativa es vender la capacidad directamente.
Zuckerberg reconoció que Meta ha recibido varias ofertas de compañías interesadas en alquilar su infraestructura a precios que representarían una prima significativa sobre el costo de construcción. La declaración sugiere que la capacidad posee un valor de mercado observable, incluso antes de que Meta la convierta en productos propios.
No se anunciaron contratos firmados, clientes, cantidades ni calendarios. Tampoco significa que Meta vaya a transformarse inmediatamente en competidor de Azure, Amazon Web Services o Google Cloud.
La posibilidad plantea, no obstante, un costo de oportunidad. Cada GPU reservada para entrenar modelos internos es una GPU que Meta no alquila a un tercero. La compañía renuncia a un ingreso potencial inmediato porque considera que desarrollar inteligencia propia producirá un rendimiento superior en el futuro.
Zuckerberg defendió esta decisión argumentando que vender inteligencia puede ofrecer márgenes mucho mayores que vender cómputo. En teoría, tiene razón: un producto de software exitoso puede capturar más valor que la infraestructura subyacente. El problema es que el cómputo tiene clientes y precios actuales, mientras los asistentes, agentes y servicios de Meta todavía dependen de adopción futura.
Este dilema distingue la posición de Meta de la de Microsoft. Microsoft puede monetizar la infraestructura mientras desarrolla productos propios. Meta debe decidir cuánto reservar para su apuesta interna y cuánto ofrecer al mercado para aliviar la presión sobre la caja.
La comparación con el metaverso resulta inevitable, pero debe mantenerse dentro de límites razonables. Reality Labs volvió a perder US$4,619 millones durante el trimestre y acumula años de inversiones sin convertirse en una fuente relevante de ingresos. Ese antecedente explica por qué algunos inversionistas exigen más claridad antes de respaldar otra expansión tecnológica abierta.
Pero la IA no es equivalente al metaverso. Ya está generando demanda medible en publicidad, nube, software y semiconductores. Meta puede integrarla en productos utilizados diariamente por miles de millones de personas. El precedente relevante no consiste en que ambas apuestas necesariamente terminarán igual, sino en la forma en que la dirección está dispuesta a comprometer capital durante años antes de que aparezca un retorno proporcional.
Microsoft tampoco está libre de riesgos. Sus compromisos de infraestructura son enormes, sus márgenes de nube están bajo presión y su flujo libre cayó pese al crecimiento operativo. Una desaceleración de Azure, un exceso de capacidad o una reducción del precio de los servicios de IA podría deteriorar el rendimiento de las inversiones.
La empresa también modificará la vida útil estimada de determinados centros de datos y edificios, ampliándola de 15 a 25 años. El cambio influirá en la clasificación de futuros arrendamientos y en el momento en que se reconoce la depreciación. No reduce el dinero necesario para construir la infraestructura ni modifica la demanda física de chips y energía.
La diferencia actual es que Microsoft puede señalar ingresos en Azure, 30 millones de asientos pagados de Copilot, consumo de GitHub Copilot y US$678,000 millones en obligaciones comerciales pendientes. Meta puede señalar una publicidad creciente y una capacidad de cómputo valiosa, pero todavía debe establecer cuánto valor adicional producirán sus nuevos modelos y productos.
Eso es lo que los resultados dicen sobre todo el sector.
No todos los dólares invertidos en centros de datos tienen la misma probabilidad de retorno. Un acelerador instalado en Azure puede ser vendido a varios clientes mediante servicios diferenciados. Otro utilizado para entrenar un asistente gratuito puede generar valor estratégico, mejorar la publicidad o convertirse en una plataforma futura, pero su retorno será más incierto y difícil de medir.
La competencia de la inteligencia artificial también es una competencia entre modelos empresariales y balances financieros.
Microsoft está demostrando que puede vender capacidad mientras construye la siguiente generación de productos. Meta está apostando a que conservar esa capacidad y transformarla en inteligencia propia generará un rendimiento mayor que alquilarla.
El trimestre no decide cuál estrategia ganará a largo plazo. Sí establece quién tiene hoy la ruta más clara entre infraestructura, ingresos y efectivo.
Microsoft todavía no ha recuperado toda su inversión en IA. Meta tampoco ha demostrado que la suya vaya a fracasar. Pero mientras una convierte rápidamente la nueva capacidad en ventas de nube y mantiene US$19,600 millones de flujo libre, la otra consume casi toda la caja trimestral para financiar productos cuyo rendimiento todavía no puede aislarse.
La nueva carrera de la IA no se medirá únicamente en parámetros, agentes o centros de datos. También se medirá en cuánto efectivo queda después de construirlos.