- Uber agotó en abril su presupuesto anual previsto para herramientas de IA, de acuerdo con The Information.
- Microsoft ha reducido el uso interno de Claude Code y ha favorecido sus propias herramientas.
- Para Nvidia, el aumento del gasto en computación puede reforzar la demanda; para sus clientes, abre una pregunta de rentabilidad.
La IA promete productividad, pero también facturas más altas
La inteligencia artificial (IA) se vendió durante años como una tecnología capaz de hacer más con menos recursos. La experiencia reciente de algunas grandes empresas apunta a una realidad más compleja: la productividad puede aumentar, pero el gasto en computación también puede crecer con rapidez.
Ese giro afecta directamente a NVIDIA Corporation (NASDAQ:NVDA). Si cada consulta, revisión de código o flujo de trabajo automatizado consume más capacidad de cálculo, la demanda de chips e infraestructura puede seguir aumentando. El problema es que los clientes de Nvidia no necesariamente capturan esa mejora en forma de rentabilidad inmediata.
Ahí aparece la tensión para los inversores. La tesis alcista de Nvidia se refuerza si las empresas usan cada vez más IA. Pero si ese uso dispara los costes operativos de sus clientes, la adopción empresarial puede volverse más difícil de presupuestar y más exigente en términos de retorno.
Uber ilustra el riesgo presupuestario
Uber Technologies Inc. (NYSE:UBER) es uno de los casos más claros. The Information informó de que la compañía empezó a desplegar Claude Code, la herramienta de programación de Anthropic, entre sus ingenieros a finales del año pasado. Para marzo, alrededor del 84 % de los ingenieros de Uber ya la utilizaba.
El problema fue el ritmo del gasto. Según esa misma información, Uber había agotado de forma efectiva en abril el presupuesto anual previsto para IA. Algunos usuarios intensivos generaban costes mensuales de miles de dólares, una cifra difícil de encajar cuando el modelo de consumo se extiende a miles de empleados.
La situación muestra una diferencia clave frente al software tradicional. Una suscripción suele ofrecer un coste más previsible. En cambio, muchas herramientas de IA funcionan con modelos basados en uso, tokens o capacidad de cálculo. Cuanto más productivo se vuelve un equipo gracias a la IA, más puede crecer la factura asociada.
Lee también: Acciones de Banco Santander resisten presión política en EEUU tras críticas republicanas por compra de Webster
Microsoft también ajusta el uso de herramientas externas
Microsoft Corporation (NASDAQ:MSFT) aparece en una posición distinta, pero con un dilema parecido. La compañía ha reducido internamente el uso de Claude Code y ha favorecido herramientas propias como GitHub Copilot. Oficialmente, el movimiento encaja con una estrategia de estandarización tecnológica.
Sin embargo, los informes disponibles apuntan a que el aumento de costes también influyó en la decisión. Microsoft no solo es un gran inversor en IA; también es una compañía que debe gestionar el coste de desplegar esas herramientas dentro de su propia estructura.
La cuestión es relevante porque Microsoft ocupa una posición privilegiada en el sector: tiene nube, software empresarial, herramientas de programación y exposición a OpenAI. Si incluso un actor con esa escala revisa el uso de herramientas externas por coste, el resto del mercado tendrá que vigilar con más atención el equilibrio entre productividad y gasto.
La ventaja de Nvidia nace del consumo
Para Nvidia, el problema de sus clientes puede ser una oportunidad. Madison Mills, periodista especializada en IA en Axios, recogió que un vicepresidente de Nvidia señaló que los costes de IA de su equipo habían superado durante meses a los costes humanos.
Bryan Catanzaro, vicepresidente de Applied Deep Learning en Nvidia, también reconoció que los costes de computación habían crecido por encima de los costes de empleados en su equipo. Desde el punto de vista de Nvidia, esa dinámica es favorable: más uso de IA implica más demanda de capacidad de cálculo.
El riesgo no está tanto en Nvidia como proveedor, sino en la economía de sus clientes. Si las compañías necesitan más chips, más servidores y más capacidad de nube para sostener la productividad, el beneficio puede concentrarse en los proveedores de infraestructura mientras los usuarios finales luchan por convertir la IA en margen operativo.
Qué implica para los inversores
Para los inversores, el debate no consiste en negar el valor de la IA. La pregunta es quién captura ese valor. Nvidia puede beneficiarse de cada aumento en el consumo de computación, mientras empresas como Uber o Microsoft deben demostrar que el gasto adicional se traduce en más ingresos, mejor eficiencia o ventajas competitivas duraderas.
La diferencia entre productividad y rentabilidad será cada vez más importante. Una herramienta que ayuda a escribir código más rápido puede ser valiosa, pero si su coste crece de forma proporcional al uso, el retorno económico no es automático.
La conclusión para el fin de semana es clara: la IA puede seguir impulsando la demanda de infraestructura, pero eso no significa que todos los compradores de herramientas de IA salgan ganando por igual. En esta fase del ciclo, Nvidia parece mejor posicionada para monetizar el aumento del consumo, mientras sus clientes tienen que demostrar que la factura merece la pena.
Foto: Blossom Stock Studio / Shutterstock
Lee también: El dividendo de 0,50 euros de Sabadell entra en cuenta atrás
Para más actualizaciones sobre este tema, activa las notificaciones de Benzinga España o síguenos en nuestras redes sociales: X y Facebook.
Recibe información exclusiva sobre los movimientos del mercado 30 minutos antes que otros traders
La prueba gratuita de 14 días de Benzinga Pro, disponible en inglés, te da acceso a información exclusiva para que puedas recibir señales de trading útiles antes que millones de otros traders. HAZ CLIC AQUÍ para comenzar tu prueba gratuita.