Las Claves #Dell

Miguel Ángel Valero

Anthropic ha lanzado Claude Fable 5.1 y Claude Mythos 5.1, y aviva la guerra por la inteligencia artificial (IA) barata: Las lecturas de caché pasan a 0,25$ por millón de tokens, un 75% menos que antes, y la empresa calcula un ahorro del 25% en cargas de trabajo típicas y de hasta el 45% en las muy agénticas. "No es que el modelo piense más barato, es que recordar cuesta cuatro veces menos", subrayan en Digital Brain. La empresa asegura que los falsos positivos, una de las quejas más recurrentes de los clientes, se reducen un 85%, el 60% en ciberseguridad. Además, Enterprise Frontier Safeguards permite que el cliente almacene sus datos en infraestructura cloud que controla él, porque "Anthropic nunca ha entrenado con datos de empresa sin permiso explícito, y nunca lo hará".

Es la estrategia de Anthropic para ganar peso en el segmento de empresas, ya que Fable 5 apenas tiene una cuota del 11% del gasto corporativo en IA dos meses después de su lanzamiento.

Pero Glean dice a los directores de sistemas que Anthropic les cobra de más. La compañía asegura ante responsables de tecnología que la factura de los clientes de Anthropic puede ir hasta un 80% por encima de lo necesario, y ataca a Claude por coste de tokens y seguridad del dato. 

Crowstrike refuerza la ciberseguridad

Mientras, CrowdStrike ofrece Falcon Guardian, un producto que hace una lista de todos los agentes de IA dentro de una empresa y bloquea los que nadie autorizó. En Fal.Con 2026, su congreso anual en Las Vegas, presentó el producto, dos modelos propios de ciberseguridad en Safe Mind (Red Tempest para el lado ofensivo y Blue Solano para el defensivo), un laboratorio de investigación y una ampliación del acuerdo con OpenAI: Falcon Guardian pasa a vigilar los agentes de Codex en tiempo de ejecución y GPT-5.6 Cyber entra dentro del servicio FAIRR de análisis de riesgo.

Los nuevos modelos de Safe  Mind están entrenados sobre los abiertos Nemotron de Nvidia con CoreWeave como infraestructura. CrowdStrike asegura que genera un 29% más de detección que los modelos frontera de referencia, remediación 6 veces más rápida y 99% de ahorro en el coste de detectar y responder.

George Kurtz, consejero delegado, lo explica en un comunicado: "La IA no ha cambiado el ataque, ha cambiado su velocidad. La gobernanza por sí sola no puede parar a un agente que ya está en marcha".

Por su parte,  OpenAI reanuda el entrenamiento de Astra que había congelado tras la brecha de Hugging Face y clasifica a Astra como su primer modelo de riesgo cibernético crítico. 

Mientras, el Pentágono proporciona su propia versión de ChatGPT y Grok a toda su plantilla, que supone 3 millones de personas. 

GE Appliances mete IA en fábrica y contrata a 600 personas más para una ampliación de su planta que ha requerido una inversión de 180 millones$. Usa IA para cazar errores de producción, prever demanda y repartir el trabajo. Otra evidencia más sobre que automatizar operaciones no implica necesariamente despidos.

Aunque no siempre es así. Uber ha despedido al 10% de su plantilla, 3.300 empleados, el mayor recorte desde mayo de 2020. La estrategia de Dara Khosrowshahi aplana un 20% las capas directivas, deja el teletrabajo en apenas el 1%, y reenfoca el grupo en tres áreas:  transporte compartido, delivery, y robotaxi, su nueva gran apuesta. 

Tesla vendió 86.166 coches fabricados en China en agosto, un 3,6% más interanual pero un 7,9% menos que en julio. La fábrica en Shanghái preocupa por los números: en julio las ventas subían un 38% interanual; en agosto, solo un 3,6%. Su cuota en el eléctrico chino cayó al 6,6% desde el 15 de 2020, y ya exporta más de la mitad de lo que fabrica. Enfrente, BYD vendió 440.293 vehículos. La planta china de Tesla vende cada vez menos dentro y más al extranjero, porque los rivales locales ofrecen coches más baratos y con más extras.

Meta lanza Muse Voice Transcribe y distingue más de 20 voces en directo. Su primer modelo de voz en tiempo real convierte audio en texto separando a más de 20 personas y manejando más de 25 idiomas, incluso si alguien cambia de idioma a media frase. Resuelve el punto débil de las actas de reunión con mucha gente.

Mientras Dell sube un 7% en Bolsa tras elevar su previsión para el año fiscal 2027, apoyada en la demanda voraz de servidores de IA, Credo se desploma el 18% en el Nasdaq:  el fabricante de chips de conectividad dispara ingresos un 114,7% por la IA, firma su mejor trimestre, con 479 millones$ en ventas, 236 millones en beneficio (+114,7%), pero el margen bruto bajó al 68%, frente al 68,3% esperado.

The Trader: China acelera frente a EEUU con Six Networks

Cuando hablamos de la carrera por la IA entre EEUU y China, casi toda la atención se concentra en los mismos nombres: Nvidia, OpenAI, Google, Huawei o DeepSeek. Hablamos de quién tiene los mejores chips, quién desarrolla el modelo más potente o quién consigue entrenarlo con mayor rapidez. Pero China parece estar planteando la batalla desde un ángulo bastante diferente. Pekín acaba de integrar dentro de su nuevo Plan Quinquenal uno de los mayores programas de infraestructuras de su historia. Se llama Six Networks y contempla inversiones superiores a 26 billones de yuanes, unos 3,8 billones$, hasta 2030. 

El objetivo no es simplemente construir más centros de datos. China quiere crear toda la infraestructura física necesaria para que la IA pueda extenderse por el conjunto de su economía. El plan conecta seis grandes redes: electricidad, agua, telecomunicaciones, capacidad de computación, logística e infraestructuras urbanas subterráneas. Por primera vez, China pretende desarrollarlas como partes de un mismo sistema en lugar de tratarlas como proyectos independientes.

"China parece haber entendido que la carrera de la IA no se decidirá exclusivamente por quién tenga el mejor modelo o el semiconductor más avanzado. La IA necesita enormes cantidades de electricidad, centros de datos, agua para refrigerarlos, fibra óptica, redes de telecomunicaciones y una logística capaz de conectar todo el sistema. Por eso Pekín quiere construir centros de supercomputación, grandes centros de datos y hubs específicos para IA conectados mediante redes de altísima velocidad", explica Pablo Gil en The Trader. 

La idea es especialmente ambiciosa: crear una especie de “red eléctrica de capacidad computacional”, capaz de enviar las cargas de trabajo hacia aquellos centros de datos que tengan capacidad disponible en cada momento. Convertir la potencia de cálculo en un recurso nacional que pueda distribuirse allí donde sea necesario.

La electricidad será otra pieza fundamental. China pretende ampliar sus líneas de transmisión de larga distancia, aumentar enormemente el almacenamiento energético e integrar la producción renovable con los centros de datos. Incluso plantea utilizar IA para gestionar la propia red eléctrica en tiempo real. El consumo eléctrico de los centros de datos chinos ya equivale aproximadamente al doble de la producción anual de la presa de las Tres Gargantas, la mayor central hidroeléctrica del mundo por capacidad instalada. 

La carrera de la IA también es, cada vez más, una carrera por disponer de energía abundante y barata. Aquí aparece una diferencia interesante frente a EEUU. El modelo estadounidense está siendo impulsado principalmente por sus gigantes tecnológicos. Meta, Google, Amazon y otras grandes compañías planean invertir cientos de miles de millones$ en centros de datos y capacidad computacional, mientras OpenAI ha llegado a hablar de inversiones de varios billones en infraestructuras durante los próximos años.

China está adoptando un enfoque mucho más centralizado. No quiere simplemente que varias empresas construyan centros de datos. Quiere diseñar una infraestructura nacional coordinada sobre la que después pueda desplegarse la IA en fábricas, vehículos autónomos, robots, logística y ciudades. EEUU parte con una enorme ventaja en semiconductores avanzados, software y modelos de IA. China intenta compensarla utilizando algunas de sus mayores fortalezas: planificación a largo plazo, capacidad industrial, infraestructura energética y una extraordinaria velocidad para ejecutar grandes proyectos.

Pero el plan también tiene puntos débiles. China atraviesa una desaceleración económica, su crisis inmobiliaria ha reducido drásticamente los ingresos de los gobiernos locales y Pekín intenta al mismo tiempo contener el enorme endeudamiento acumulado durante años. Además, las restricciones estadounidenses continúan limitando su acceso a los semiconductores más avanzados. Puedes construir una enorme red de centros de datos, pero su productividad dependerá en buena medida de los chips que puedas instalar dentro de ellos.

Estamos entrando en una segunda fase de la carrera por la IA. La primera estuvo dominada por los chips y los modelos. La siguiente estará cada vez más condicionada por la infraestructura necesaria para hacer funcionar todo ese ecosistema: electricidad, redes, centros de datos, agua, almacenamiento energético y capacidad computacional. 

China ya ha utilizado antes una estrategia muy parecida y los resultados están ahí. Durante años identificó determinadas tecnologías como estratégicas, movilizó financiación, infraestructuras, ayudas públicas y capacidad industrial y creó enormes mercados domésticos para acelerar su desarrollo. El resultado es que hoy China domina buena parte de la cadena mundial de baterías, vehículos eléctricos, paneles solares y tecnologías vinculadas a las energías renovables. Ahora intenta aplicar esa misma lógica a la IA. EEUU conserva una ventaja importante en semiconductores avanzados, software y modelos, pero China parece haber asumido que quizá no necesite liderar cada una de esas piezas individualmente para convertirse en una potencia dominante en IA. Su apuesta consiste en construir el ecosistema que permita desplegarla más rápido, más barato y a mayor escala que sus competidores. Por eso, la verdadera carrera puede terminar decidiéndose no solo por quién desarrolla la inteligencia artificial más avanzada, sino por quién consigue integrarla antes en sus fábricas, robots, vehículos, redes eléctricas y, en definitiva, en el conjunto de su economía. Y en ese tipo de carrera, China ya ha demostrado que sabe competir.

Santander ofrece 50.000 nuevas plazas de formación gratis en IA

El programa Santander | Skills for Work, impulsado por Banco Santander y Coursera, activa 50.000 nuevas plazas de formación online gratuita para quienes quieran adquirir competencias en IA, análisis de datos, liderazgo, marketing o innovación, entre otras competencias. Estas plazas se suman a las 50.000 asignadas en agosto. La iniciativa está abierta a cualquier persona mayor de 18 años residente en 12 países distintos, sin necesidad de ser cliente del banco ni contar con titulación universitaria y se podrán solicitar en Santander Open Academy.

"En un entorno laboral que evoluciona constantemente, el aprendizaje continuo es clave para que las personaspuedan desarrollar nuevas habilidades y adaptarse a las oportunidades del futuro", afirmó Anthony Salcito, VP y General Manager de Enterprise para Coursera. "Junto a Banco Santander, queremos ampliar el acceso a una formación flexible y de alta calidad que permita a miles de personas adquirir competencias con alta demanda, obtener credenciales reconocidas y fortalecer su empleabilidad, independientemente de su punto de partida", añade.

"Nuestro informe Habilidades del Futuro refleja que el 81 % de las personas siente la necesidad de seguir ampliando sus competencias, pero el coste y la falta de tiempo siguen siendo los principales frenos. Si queremos que el aprendizaje continuo deje de ser una aspiración y se convierta en una realidad, tenemos que eliminar esas barreras y ése es el objetivo de iniciativas como ésta con Coursera", señala Victoria Zuasti, directora global de Programas y Contenidos de Santander Universidades

Instituto Santalucía crea OrientIA

El Instituto Santalucía ha lanzado OrientIA para resolver las inquietudes de los ciudadanos en materia de jubilación y pensiones. A través de la IA y en formato conversacional, Orient IA busca adaptarse a la manera actual que tiene la ciudadanía de consumir información, que prefiere mayor contexto, fiabilidad y respuestas directas en sus búsquedas de información. OrientIA nace con el objetivo de responder a esta tendencia y acercar a la sociedad el conocimiento más experto, riguroso e independiente sobre una de las cuestiones que más condicionan el bienestar futuro de las personas. Este cambio en los hábitos del ciudadano resulta especialmente relevante en ámbitos como la jubilación y las pensiones, donde la información suele ser técnica, dispersa y sujeta a cambios normativos.

La herramienta, disponible de forma gratuita desde la web del Instituto, permite formular preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas claras, útiles y contextualizadas sobre jubilación, pensiones, ahorro a largo plazo, previsión social o planificación del futuro. 

A diferencia de otras IA generalistas, OrientIA ha sido concebida para garantizar la máxima solvencia de la información, apoyándose en un conocimiento contrastado y fiable. En este sentido, es una herramienta especializada, construida sobre el conocimiento acumulado por el Instituto durante casi una década a través de informes, estudios, barómetros, contenidos divulgativos, publicaciones de la Pensioteca, y aportaciones del Foro de Expertos. Este conocimiento propio se complementa y contrasta con una selección acotada de fuentes oficiales y organismos de máxima solvencia, que permiten a OrientIA integrar en sus respuestas información normativa, estadística e institucional actualizada. 

Con este lanzamiento, el Instituto da un nuevo paso en su labor divulgativa ofreciendo una experiencia conversacional pensada para ayudar a los ciudadanos a comprender mejor estos conceptos básicos de educación financiera. “OrientIA abre a la ciudadanía un conocimiento único en el mercado, por su credibilidad, independencia y especialización”, afirma José Manuel Jiménez, su director. "La IA nos permite convertir el trabajo experto del Instituto en una experiencia más accesible, directa y útil para cualquier persona que quiera entender mejor su futuro financiero”, añade.

Además, la herramienta ha sido diseñada bajo un prisma de innovación responsable. Su objetivo no es sustituir el asesoramiento profesional ni ofrecer recomendaciones personalizadas de inversión, sino ayudar al usuario a comprender conceptos, identificar factores relevantes y acceder a información fiable sobre cuestiones relacionadas con la jubilación y la previsión social. OrientIA no tiene finalidad comercial ni orienta hacia productos o soluciones concretas. Entre otras cuestiones, la IA puede ayudar a resolver dudas frecuentes sobre los años de cotización necesarios para acceder a determinadas modalidades de jubilación, cómo puede afectar haber trabajado en otro país, qué significa la tasa de reposición, qué elementos influyen en la pensión futura o qué aspectos conviene tener en cuenta para planificar mejor la etapa de retiro.

Desde el punto de vista tecnológico, OrientIA se apoya en una arquitectura de inteligencia artificial generativa con recuperación aumentada de información, lo que permite que las respuestas se construyan a partir de un corpus documental autorizado. Algo que contribuye a reforzar la precisión, reducir riesgos asociados a respuestas no contrastadas y mantener la conversación dentro del ámbito.Asimismo, el sistema incorpora criterios de gobernanza, trazabilidad y mejora continua. A partir de las consultas realizadas, OrientIA permitirá identificar las principales dudas de los ciudadanos, detectar temas que generan mayor incertidumbre y seguir ampliando el conocimiento divulgativo del Instituto en torno a la jubilación, las pensiones y la longevidad.

Robeco: el agente de IA no sustituirá al analista, pero transforma el proceso

La IA agéntica puede transformar el análisis de inversión: no al sustituir a los analistas, sino cambiando la forma en que las ideas de inversión se identifican, ensayan, documentan y cuestionan. La IA agéntica no desplaza al criterio de los analista, sino que les proporciona una herramienta de análisis más poderosa, defiende un informe de Robeco.

El análisis de inversión siempre ha tenido que lidiar con la complejidad. Los mercados generan más datos, más artículos, más información empresarial, más noticias, más conjuntos de datos alternativos y más relatos contrapuestos de las que cualquier equipo por sí solo puede procesar manualmente. El reto actual no consiste simplemente en encontrar información, sino en determinar qué es lo relevante, cuál es su grado de fiabilidad, si aporta algo nuevo y si puede traducirse en una propuesta de análisis o en una perspectiva de inversión.

Es aquí donde la IA agéntica puede empezar a transformar el proceso de análisis. La primera ola de IA generativa ayudó a las personas a trabajar más rápido: resumiendo documentos, redactando textos, programando y respondiendo a preguntas. Es útil, pero en gran medida está orientada a tareas concretas. La IA agéntica va más lejos, ya que admite flujos de trabajo con varias etapas, transfiere el contexto de una etapa a la siguiente, utiliza herramientas, supervisa tareas y genera resultados estructurados para que sean revisados por personas.

Este cambio es importante para el análisis de inversión, ya que constituye una cadena de trabajo: buscar ideas, recopilar datos, comprobar hipótesis, comparar señales, documentar resultados, cuestionar conclusiones y decidir si merece la pena dar continuidad a una idea. Sin embargo, en lugar de automatizar el juicio, el objetivo de la IA agéntica consiste en dotar a los analistas de una herramienta mejorada.

El filtro en el proceso de análisis constituye un punto de partida práctico. Los equipos de inversión se enfrentan a un flujo constante de artículos académicos, análisis de mercado, informes de resultados, declaraciones ante autoridades reguladoras, notas internas y consultas de clientes. Gran parte de la inversión sigue partiendo de este tipo de discurso: flujo de noticias, cambios de política, debates entre analistas, comentarios de directivos y evolución del sentimiento de mercado.  Buena parte de ello puede ser relevante; sin embargo, es imposible leerlo en su totalidad. El tiempo de un analista humano es limitado, y siempre ha sido difícil utilizar esos datos sistemáticamente por su carácter cualitativo, contextual y, a menudo, caótico.

Un flujo de trabajo de análisis agéntico puede contribuir a separar la información relevante del ruido en una fase muy temprana al examinar grandes volúmenes de contenido, identificar lo que merezca un análisis más detallado, extraer las conclusiones clave y señalar de qué manera se solapa una nueva idea con el análisis ya existente. Por ejemplo, un agente encargado de escanear documentos no decide si una idea tiene sitio en una cartera. Ayuda a los analistas a decidir a qué le prestan atención.

De esta manera, la interpretación puede ser más rigurosa y accionable. Al analista le corresponde decidir si esa interpretación tiene relevancia financiera, está descontada en el precio o aporta algo nuevo. Sin embargo, la IA contribuye a detectar pautas en distintas empresas o sectores, así como a comprobar si la idea es válida como señal. Esto resulta especialmente útil para inversores que deseen combinar el análisis por fundamentales con una disciplina sistemática, lo que a menudo se describe como un enfoque 'quantamental'. La oportunidad no consiste en elegir entre juicio humano y análisis sistemático, sino en combinarlos de forma más eficaz: utilizar la IA para procesar la información del mercado a gran escala, al tiempo que los analistas se mantienen como responsables de las preguntas, la interpretación y la decisión de investigar más a fondo.

Una vez estructurada la información del mercado, el siguiente reto consiste en disciplinar el análisis. La IA sirve para discriminar las ideas propuestas, extraer metodologías, identificar los datos necesarios y facilitar el trabajo de replicación. Además, sirve para comparar las distintas opciones de diseño y documentar las ventajas e inconvenientes que conllevan. Esa versatilidad conlleva un riesgo: la IA puede ampliar la búsqueda no solo de ideas prometedoras, sino también de falsos positivos. Un resultado plausible puede parecer convincente antes de analizarlo en mayor profundidad. 

Por lo tanto, el valor de un flujo de trabajo agéntico radica en hacer que el tránsito de la idea al dato contrastado sea más sistemático y fácil de cuestionar, al llevar un registro de qué se ha comprobado y porqué, de las hipótesis relevantes y de las posibles deficiencias, y de por qué se dio continuidad a una línea de investigación, se suspendió o se rechazó. En ese sentido, la IA agéntica puede reforzar la memoria de análisis. Las pruebas fallidas no son una pérdida de tiempo si se lleva un registro adecuado. Forman parte del conocimiento institucional de la gestora, lo que sirve para que los futuros analistas se ahorren llegar al mismo callejón sin salida por una vía ligeramente diferente

La documentación constituye una herramienta muy útil. El análisis de inversión suele depender de que alguien se acuerde de por qué se tomó una decisión: qué conjunto de datos se utilizó, qué hipótesis se descartaron, por qué no se adoptó una señal concreta o por qué se modificó un modelo. Los flujos de trabajo agéntico pueden resultar de ayuda al crear un historial de datos sobre el análisis facilitado por la IA. Dicho historial puede incluir los documentos originales utilizados, los registros horarios de acceso, la versión del modelo o del flujo de trabajo, las herramientas utilizadas, las intervenciones de los analistas, las comprobaciones de estabilidad, los resultados de validación y la persona concreta que revisa. Lejos de ser un mero trámite administrativo, hace posible la revisión del análisis realizado con IA.

Un informe bien redactado generado por IA puede resultar peligroso si es imposible identificar la parte elaborada por el modelo, los cambios introducidos por el analista, las afirmaciones procedentes de fuentes externas y las conclusiones que fueron cuestionadas. Cuanto más se utiliza la IA para el análisis, más importante resulta diferenciar los resultados brutos del modelo de la labor de inversión aprobada por la firma de inversión. En última instancia, la mesa de análisis del futuro podría estar más documentada, no menos. Podría ser más sistemática, no menos. Ser más transparente sobre la incertidumbre y menos segura por defecto.

¿Qué cambiará para los analistas? Si la IA puede recopilar información, resumir artículos, redactar códigos y probar variantes con mayor rapidez, el analista puede dedicar menos tiempo a recopilar datos y más tiempo a evaluarlos. Para ello se requieren habilidades distintas: formular mejores preguntas, reconocerlas pruebas poco sólidas, comprender el origen de los datos, cuestionar los resultados del modelo, detectar problemas de ejecución y saber cuándo no seguir con una idea. Para los analistas más jóvenes, eso puede resultar especialmente importante. La IA puede facilitar el aprendizaje al impulsar el acceso a la información. Pero también puede generar una falsa sensación de control. No es igual comprender un método que leer un resumen. Replicar un resultado no equivale a saber si este tiene cabida en una estrategia real. En la era de la IA agéntica, la cultura de análisis sigue siendo tan relevante como siempre, ya que puede potenciar tanto los buenos hábitos como los malos.

¿Dónde quedan las personas? "Son las personas las que deciden si merece la pena plantear una pregunta. Son las personas las que deciden si un resultado tiene sentido financiero. Son las personas las que deciden si merece la pena seguir analizando una idea, darle prioridad o descartarla. Son las personas lasque deciden si las pruebas tienen peso suficiente para iniciar un proceso de inversión. Por lo tanto, el valor de la IA agéntica en el análisis podría radicar no tanto en sustituir conocimientos especializados como en conectar diferentes formas de conocimiento especializado: el contexto de fondo, las pruebas sistemáticas, la disciplina de datos y el juicio humano", contestan en Robeco.

Miguel Ángel Valero

Alphabet y Tesla no son solo la cara y la cruz del actual momento de la inteligencia artificial (IA), tras presentar resultados. Constituyen también la mejor evidencia de la creciente desconfianza de los inversores sobre la capacidad de transformar en beneficios las enormes inversiones realizadas y comprometidas.

Alphabet volvió a sorprender al mercado, aunque con preocupantes sombras. El propietario de Google registró un crecimiento del 27% interanual en sus ingresos, hasta 104.000 millones$, y multiplicó por cuatro su beneficio hasta 112.000 millones. Excluyendo las plusvalías derivadas de sus inversiones en compañías vinculadas a la IA, como SpaceX y Anthropic, el beneficio alcanzó los 42.000 millones, lo que supone un crecimiento del 22%.

Aunque los servicios de Google siguen representando cerca del 80% de las ventas, toda la atención se concentra en el negocio de computación en la nube, Google Cloud. Los ingresos de esta división crecieron un 82% interanual hasta 24.768 millones, superando ampliamente las estimaciones del consenso. Al mismo tiempo, la cartera de pedidos de servicios cloud aumentó hasta 514.000 millones, frente a los aproximadamente 460.000 millones del trimestre anterior, reforzando las señales de una demanda sostenida de capacidad computacional asociada al desarrollo de la IA.

Al mercado le preocupa el capex: Alphabet elevó sus planes de gasto en centros de datos para 2026 hasta 200.000 millones$, un 5% por encima de la estimación previa, reabriendo el debate sobre la rentabilidad futura del esfuerzo inversor requerido por esta transformación tecnológica. 

Los resultados de Alphabet indican que la IA sigue funcionando como un potente motor de crecimiento, pero ya no todos sus negocios avanzan al mismo ritmo, lo que dispara las dudas de los inversores. Frente a la espectacular evolución de Cloud, el negocio de búsquedas, históricamente el más rentable del grupo, se situó por debajo de las expectativas al ingresar 63.270 millones cuando el consenso esperaba 63.280 millones.

En el segundo trimestre el beneficio ascendió a los 112.107 millones, el 298% más, lo que amplía el semestral un 178%, hasta 174.685 millones. El beneficio por acción alcanza los 9,11$ y supera las expectativas. 

En Alphabet destacan el fuerte avance de la 'nube' por el auge de la IA y que sus inversiones están “redefiniendo qué es posible en cada parte de nuestro negocio”. Pero los analistas no colocan el foco en el crecimiento, sino en cómo pueden seguir logrando retornos de unas inversiones que no parecen tener fin, ya que para 2027 se esperan 262.000 millones, tres veces más que en 2025. El resultado es que  las acciones cayeron más del 3% (llegaron a hacerlo un 4%), desde los máximos de mayo, Alphabet cae un 15%, aunque todavía acumula una revalorización del 9% en Bolsa (vale más de 4 billones$).

Tesla defrauda

Por su parte, Tesla defraudó al mercado, que le castiga con una caída del 2,5%. Ganó 0,32$ por acción, el 3% menos y lejos de los 0,51$ esperados, y, aunque el flujo de caja operativo aumentó un 85%, hasta los 4.697 millones, registra un flujo de caja libre negativo de 1.100 millones por unas inversiones de capital de 5.789 millones. El beneficio neto atribuible en el segundo trimestre es de 1.114 millones (-5%); el resultado bruto de explotación (Ebitda), 3.273 millones (-4%), el beneficio operativo descendió un 57%, hasta los 398 millones, y el margen operativo pasa en un año del 4,1% al 1,4%. 

No convencen las excusas de la empresa de Elon Musk, que echa la culpa de la caída de la rentabilidad al incremento de los gastos operativos, especialmente por las inversiones en IA y en I+D, así como a una reducción del precio medio de venta de los vehículos y a menores ingresos procedentes de créditos regulatorios.

Tesla cierra el primer semestre de 2026 con unos ingresos de 28.236 millones$ (+26%) gracias al aumento de las entregas de vehículos, el crecimiento de los negocios de almacenamiento energético y servicios, y las mayores suscripciones a su sistema de conducción asistida FSD (+56%, 1,48 millones, lo que supone el 55% de los nuevos vehículos entregados en EEUU).

Obviamente, Tesla destaca lo positivo: récord de entregas de vehículos, 480.126 en el segundo trimestre (+25%); máximo histórico de producción, con 451.758 unidades fabricadas; un 41% más de capacidad de almacenamiento energético; incremento del 18% en estaciones de carga. La división de Servicios registró un beneficio bruto de 648 millones y un margen del 14%.

Tesla ya produce el Cybercab en su planta de Texas, ha comenzado las pruebas de conducción del vehículo autónomo en vías pública, amplió el servicio Robotaxi sin supervisión en varias ciudades de Texas y Florida y continúa preparando su expansión a nuevas áreas metropolitanas de EEUU. Sigue desarrollando su robot humanoide Optimus. Tras desmantelar las líneas de producción de los modelos S y X en Fremont, la empresa está instalando las primeras líneas de fabricación del robot, cuya producción está prevista para este año con fines iniciales de entrenamiento y desarrollo.

De cara a los próximos trimestres, Tesla aseguró que mantiene su estrategia de maximizar la utilización de la capacidad de sus fábricas y continuar invirtiendo en IA, software, robótica y fabricación. El Tesla Semi y la nueva generación de Megapack mantienen su calendario de producción para este año, y las nuevas líneas de producción de Optimus continúan su instalación. A largo plazo, los beneficios procedentes del software, la IA y la flota autónoma complementarán progresivamente los ingresos derivados de la venta de vehículos. 

AMD, Super Micro Computer y Dell se suben a la ola de la IA

AMD invertirá hasta $5.000 millones en Anthropic, la dueña de Claude, y a cambio le venderá decenas de miles de millones en servidores. Anthropic desplegará hasta 2 gigavatios de los nuevos chips Instinct MI450 desde el primer semestre de 2027. Est supone un golpe directo al pretendido dominio de Nvidia en los data centers.

Super Micro Computer termina su cuarto trimestre fiscal con una rentabilidad mucho mejor de lo esperado, aunque los ingresos se quedan peligrosamente en la parte baja de su guía de objetivos. Pero el mercado premia el margen y se olvida de los ingresos. Su subida en Bolsa beneficia, curiosamente, a su competido Dell Technologies (+10%), ya que arrastra a todo el sector de servidores y le aúpa a la ola de la IA.

"Una vez más, las compañías se encargan de recordar al mercado dónde está el verdadero motor de las Bolsas. Desde nuestra perspectiva, esta primera batería de resultados vuelve a reforzar la idea de que el ciclo de inversión en inteligencia artificial se mantiene fuerte. En este contexto, consideramos oportuno mantener la exposición a mercado, con especial preferencia por aquellos segmentos que se benefician de esta tendencia estructural más allá de los propios hiperescaladores, aprovechando eventuales correcciones para incrementar posiciones", señalan los analistas de Banca March.

UBS recomienda acciones europeas y de emergentes

"Hemos elevado la calificación de las acciones europeas y de la Eurozona a Atractiva, ya que esperamos que la región deje atrás tres años de estancamiento en los beneficios. En nuestra opinión, la mejora del impulso cíclico y la moderación de la inflación están creando un contexto más favorable para los beneficios empresariales y para una participación más amplia del mercado", explican en UBS.

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: "Más allá de la inversión indexada convencional, seguimos viendo oportunidades en nuestra selección de valores de líderes europeos, en vehículos que ofrecen una exposición más granular a los sectores preferidos de CIO, en enfoques de fondos diversificados y en estrategias estructuradas".

"Los inversores deberían centrarse en mantener una exposición geográfica equilibrada dentro del universo de los mercados emergentes. El contexto macroeconómico es sólido. La actividad manufacturera se mantiene saludable, los precios de las materias primas están elevados y el crecimiento de los beneficios es sólido. Y pese al buen desempeño, las valoraciones de las acciones de mercados emergentes en realidad han bajado en lo que va de año", apunta Maximilian Kunkel, director de Inversiones para CEEMEA.

"En el entorno actual, creemos que la exposición al sector energético puede ayudar a amortiguar nuevas interrupciones en el suministro, los riesgos relacionados con El Niño deberían respaldar a las materias primas agrícolas, y el auge de la IA junto con la tendencia de electrificación siguen siendo factores positivos para los metales industriales. El oro, por su parte, debería mantenerse respaldado por la demanda de los bancos centrales, la continua diversificación fuera del dólar estadounidense y las preocupaciones sobre la deuda global a largo plazo", señalan Giovanni Staunovo, estratega, y Dominic Schnider, responsable global de Divisas y Materias Primas.

Banor: las valoraciones tan altas sufrirán severas correcciones

En este contexto, los analistas de Banor destacan que las valoraciones en la Bolsa de EEUU continúan extremadamente altas. El Warren Buffett Ratio, un indicador que muestra la relación entre la capitalización total del mercado bursátil y el PIB, y otros indicadores como la relación entre la capitalización de mercado y agregados monetarios como M2, muestran que las valoraciones se acercan o superan sus máximos históricos. Por tanto, el mercado descuenta que los crecimientos de los beneficios empresariales serán muy altos, y que también lo es la capacidad de las empresas para monetizar las nuevas tendencias tecnológicas.

El sólido crecimiento de los beneficios sigue siendo el principal soporte de las Bolsas, y los tipos de interés continúan en niveles normales. Mientras esto siga así, el repunte de las Bolsas seguirá, aunque “la calidad del avance parece menos robusta de lo que sugieren los índices principales”, según los analistas de Banor.

Un grupo pequeño de sectores y temáticas han sido las que han mantenido el rally de la Bolsa. El índice de referencia de los semiconductores ha subido casi un 100% en 2026; las empresas vinculadas directa o indirectamente a las infraestructuras de IA, como incluidos fabricantes de DRAM, proveedores de neo-nube (nuevas plataformas de computación en la nube especializadas en IA), suministradores de hardware, centros de datos y otros que se benefician del gasto de capital relacionado con la IA, han tenido un comportamiento en Bolsa muy sólido.

Los analistas de Banor afirman que el nivel de gasto de capital actual es aproximadamente siete veces superior al registrado por el sector Tecnología, Medios y Telecomunicaciones (TMT) entre 1999–2000. Sólo en 2026, las inversiones relacionadas con la IA podrían llegar a 800.000 millones$. Una cifra que “refleja la importancia de la transformación en marcha, y plantea dudas sobre la sostenibilidad financiera en el largo plazo de este ciclo de inversión”.

Pero el enorme gasto de capital podría absorber toda o casi toda la liquidez generada por las siete grandes cotizadas tecnológicas de EEUU. Ello supondría una menor capacidad por parte de los 7 Magníficos para apoyar al mercado con recompras de acciones, hasta ahora uno de los instrumentos que más han apoyado a las Bolsas. El mercado descuenta tanto un crecimiento muy potente impulsado por la IA, como la capacidad de convertir estas inversiones en ganancias rápidas y elevadas. Si el efecto FOMO (miedo a quedarse fuera) sobre las acciones de la IA se disipa, los segmentos con valoraciones más altas podrían estar expuestos a fuertes correcciones.  

Los analistas de Banor afirman que la relación inversa actual entre acciones cíclicas y defensivas, que ha subido hasta máximos históricos, es una señal de que en el mercado existe un mayor apetito por el riesgo. Lo que deja entrever que los inversores descuentan perspectivas muy favorables para el crecimiento económico y los beneficios empresariales, y también que penalizan las acciones defensivas. Niveles tan elevados en el diferente comportamiento de acciones cíclicas y defensivas, han sido señales de ciclos de mercado en fase muy avanzada, con márgenes de seguridad decrecientes.   

Por ello, los analistas de Banor creen que si el rally de la IA se ralentiza, el coste del capital aumenta, o los beneficios empresariales decepcionan, podría haber una fuerte rotación de acciones cíclicas a defensivas. 

Y además, las Bolsas fuera de EEUU presentan una brecha de valoración muy elevada, lo que podría impulsar los flujos desde ese mercado hasta Europa o China, que se han quedado rezagadas y presentan múltiplos muy baratos y atractivos. Las condiciones en la segunda mitad del año pueden favorecer a las bolsas europeas. Y ello porque la inflación parece algo más controlada, aunque habrá que comprobar qué empresas logran buenos beneficios.  En Europa, ha habido menos revisiones al alza en los beneficios que en EEUU, pero se han ampliado hacia más sectores. Los sectores industrial, tecnológico y financiero podrían ofrecer oportunidades atractivas, aunque con un enfoque selectivo, teniendo en cuenta el atractivo de cada acción por valoraciones, si su precio refleja o no el potencial. 

Otro punto clave para invertir en Bolsas europeas será el entorno geopolítico, que continuará inestable y seguirá generando oportunidades por la mayor volatilidad. Por ello, los analistas de Banor creen que para aprovechar las oportunidades del mercado europeo, los inversores tendrán que  diversificar, buscando valores sólidos y equilibrio en las carteras, con vistas a posibles movimientos inesperados en el entorno que pudieran producirse. 

Entre las Bolsas europeas destaca el comportamiento alcista del mercado italiano en 2026, que tiene mucha relación con su composición por sectores. Este repunte ha sido impulsado por el sector financiero gracias a la consolidación bancaria, y por empresas vinculadas a los centros de datos y los semiconductores (como STMicroelectronics y Prysmian). Sin embargo, el sector industrial y las pequeñas y medianas empresas (pymes) se han mantenido estables o han registrado leves caídas. El FTSE MIB, principal índice de la bolsa italiana, ha superado ampliamente al índice STAR (pequeñas y medianas empresas).  Y ello porque en Italia ha sucedido lo que en otras partes del mundo, los flujos de inversión se han dirigido hacia empresas de gran capitalización y hacia una serie de temáticas concretas, dando lugar a una concentración en los retornos cada vez mayor. 

Para la segunda mitad de 2026, desde Banor opinan que es más difícil que las tendencias actuales continúen en la Bolsa italiana, porque este mercado podría enfocarse hacia los valores que se han quedado rezagados, y por ello recomiendan una mayor diversificación.  Una diversificación que podría crear oportunidades en empresas industriales y valores de menor capitalización para reducir la brecha de retornos respecto a los líderes, y configurar un entorno de mercado más saludable y equilibrado, menos dependiente de un reducido número de empresas y sectores.

Por su parte, la Bolsa china sólo representa el 4 % del índice MSCI All Country World, muy alejado del tamaño real de la economía china, cuyo peso sobre el PIB mundial es de aproximadamente el 18 %, y cuyo sector industrial es cada vez de mayor calidad.  En China hay cada vez un mayor número de empresas competitivas, algunas líderes mundiales en sus respectivos sectores, que cotizan a valoraciones más de un 50% inferiores a las compañías comparables en EEUU. Los sectores donde China ha desarrollado ventajas competitivas estructurales son los de mayor potencial: vehículos eléctricos, paneles solares, componentes de automoción, robótica e IA. En un entorno probable de mayor rotación de flujos desde EEUU, el descuento en valoración podría impulsar a la renta variable china, opinan los analistas de Banor.

Miguel Ángel Valero

El analista Pablo Gil hace en The Trader interesantes reflexiones sobre el capitalismo, que pueden servir para hacer pensar en este comienzo de 2026. Defiende que el capitalismo sigue siendo “el sistema económico menos malo de todos”, pero desde hace tiempo ha comenzado a generar desigualdad, fragilidad financiera y la sensación de que el juego está trucado. El motivo que subyace en esa metamorfosis es la mezcla de cinco fuerzas que poco a poco han distorsionado el modelo hasta volverlo inoperante.

La primera es la demografía. El capitalismo de posguerra funcionó gracias a muchos trabajadores, pocos jubilados y un crecimiento suficiente para sostener pensiones, sanidad y movilidad social. Hoy el mundo envejece, la población activa se estanca y las promesas hechas a los 'baby boomers' son casi imposibles de cumplir. Esto alimenta un conflicto generacional: jóvenes que financian un sistema del que difícilmente se beneficiarán y que llegan tarde a vivienda y patrimonio.

La segunda fuerza es la globalización. Generó prosperidad y sacó a millones de la pobreza, pero debilitó a la clase media industrial, creando un 'precariado' con empleos inestables, salarios estancados y una sensación crónica de fragilidad. El mercado no compensó estas pérdidas: lo hicieron más las cuentas de las grandes multinacionales que la vida del 20%-25% que siente que siempre le toca perder.

La tercera es la financiarización. Tras romperse el vínculo del dólar con el oro, el sistema pasó a depender de la confianza en los bancos centrales. Eso abrió décadas de dinero barato, ingeniería financiera y rescates constantes. Cada crisis se resolvía con liquidez adicional en lugar de dejar que el mercado limpiara excesos. El crédito barato se convirtió en norma, alimentando burbujas, apalancamiento y sucesivos 'momentos Minsky'.

El Momento Minsky se refiere al punto en que los inversores sobreendeudados se ven obligados a vender incluso sus inversiones más sólidas para poder pagar sus préstamos. Esto provocaría grandes pérdidas en los mercados, así como una gran demanda de liquidez, lo que obligaría a los bancos centrales a hacer importantes préstamos de dinero. Se trata de una teoría elaborada por Hyman Minsky, un economista y profesor de la Universidad de Berkeley, basada en su hipótesis de la inestabilidad financiera.

La cuarta fuerza es el riesgo moral. Si los grandes actores creen que el Estado no les dejará caer, asumen riesgos excesivos. La crisis de 2008 lo escenificó: se dejó caer a Lehman, pero hubo que rescatar al resto. El mensaje fue que siempre habrá red de seguridad. Desde entonces, las pérdidas extremas se socializan y los beneficios extremos se privatizan.

La quinta fuerza es la concentración de poder. Años de tipos bajos y regulación capturada han favorecido a gigantes que dominan sectores enteros, acumulan datos, beneficios y capacidad de influencia. Empresas zombis sobreviven gracias al crédito barato. La competencia real se reduce, las barreras de entrada aumentan y los beneficios corporativos están cerca de máximos históricos. Algunos actores privados ya rivalizan en poder con los propios Estados.

"Todo esto genera un riesgo claro: que el capitalismo deje de percibirse como un sistema imperfecto, pero justo, y pase a verse como un juego amañado. Y cuando esa percepción se extiende, la democracia se erosiona: populismo, rechazo a la inmigración y polarización son síntomas de esa fractura entre mercado, Estado y ciudadanía", advierte este experto.

La historia muestra momentos en los que el capitalismo se “reseteó”, como tras la Gran Depresión o la crisis de los 70. Hoy podría tocar un nuevo reseteo, coincidiendo con la revolución de la inteligencia artificial. Si la IA cumple sus promesas de productividad, muchos trabajos desaparecerán o cambiarán radicalmente, no solo fabriles, también administrativos, profesionales y de servicios. Y para hacer frente a esa potencial situación surge la propuesta más polémica: una Renta Básica Universal. ¿Puede sostenerse un sistema capitalista y democrático si el 50%-70% no tiene empleo estable? Para unos, la renta básica es una compensación necesaria. Para otros, un mecanismo que rompe el vínculo entre trabajo, utilidad y autoestima.

"El problema no es que el capitalismo esté muriendo, sino que lleva demasiado tiempo sin actualizarse. Cuando un sistema deja de ofrecer expectativas creíbles a la mayoría, pierde legitimidad política antes que eficiencia económica. La próxima gran decisión no será ideológica, sino práctica: o se reparte mejor la renta que generen el capital y la IA, o el propio sistema acabará empujando hacia soluciones cada vez menos democráticas. La buena noticia es que el capitalismo ya se ha adaptado antes. La mala es que los grandes cambios suelen llegar tras crisis profundas. 

Cuentas para niños en EEUU

Esta reflexión sobre el capitalismo y la necesidad de ponerse al día se refuerza con otro análisis sobre la decisión de Michael Dell, fundador y CEO de Dell Inc., uno de los principales vendedores de computadoras en el mundo. y su esposa Susan Dell han anunciado una donación récord de 6.250 millones$ para financiar las llamadas Trump Accounts, un nuevo instrumento de inversión para niños en EEUU

Los Dells aportarán 250$ a las cuentas de inversión de unos 25 millones de niños de hasta 10 años que no habrían sido elegibles para ayudas del gobierno (1.000$ para recién nacidos entre 2025 y 2028). La aportación del magnate informático debe invertirse en fondos indexados que replican el mercado bursátil, y las cuentas solo serán accesibles cuando los niños beneficiarios cumplan 18 años. Entonces podrán usar los fondos para educación, vivienda, emprendimiento… o lo que definan como “futuro”.

Entre la parte interesante y discutible del plan está que este gesto filantrópico se vende como un “salto generacional”: una inyección de capital en jóvenes sin recursos, una forma de democratizar el ahorro/inversión desde la infancia. Sin embargo, conviene mirar con lupa varios aspectos:

• 250$ no es una suma elevada: aunque supone un empujón inicial, el éxito real dependerá de cuánto aporten las familias después (y muchas vivirán al límite, sin capacidad adicional de ahorro).
• El programa (y la donación) no resuelven problemas estructurales de pobreza infantil, desigualdad o acceso real a oportunidades educativas y profesionales. En ese sentido, puede ser más un parche simbólico que una solución definitiva.
• Que las aportaciones vengan de individuos con enorme patrimonio (como los Dell) refuerza la idea de que la creación de riqueza en gran parte depende de voluntarismo y no de políticas estructurales sostenibles.

Pero esta decisión pone sobre la mesa algo crucial, ya que evidencia algo que muchos olvidan: invertir temprano sigue siendo una de las grandes herramientas de futuro. La llamada “magia del interés compuesto” lo demuestra: pequeñas cantidades, si se invierten con constancia y tiempo, pueden crecer de forma exponencial. A largo plazo, un capital inicial modesto puede multiplicarse. Cuanto antes se empiece, más tiempo tiene el dinero para crecer. Esa acumulación, además de ofrecer seguridad financiera, puede permitir educación, salud, vivienda, emprendimiento o simplemente mayor libertad de decisiones vitales.

"Me pregunto por qué en países con alta desigualdad (o con un Estado del bienestar limitado) no hay iniciativas sistemáticas que fomenten el ahorro/inversión desde la infancia… ¿No sería más eficaz combinar intervenciones sociales estructurales con herramientas de inversión temprana y educación financiera desde jóvenes?", subraya Pablo Gil.

"Para quienes hablamos de independencia financiera, inversión a largo plazo y educación financiera, esta noticia es un recordatorio: el verdadero capital no está solo en el dinero, sino en el tiempo y en la constancia. Un capital que, bien gestionado, permite abrir puertas de oportunidad, movilidad social y libertad personal", concluye.