Las Claves #Nscale

Miguel Ángel Valero

El Tesoro de EEUU salió a recomprar hasta 4.000 millones$ de deuda a largo plazo y solo se llevó 2.400 millones, pese a recibir ofertas por 9.740 millones. Los inversores no quieren soltar sus bonos a esos precios: un aviso sobre el apetito por la deuda a largo plazo.

No es el único que tiene problemas. Los 18.000 millones de deuda del megacentro de datos de Oracle  en Nuevo México cotizan por debajo de la par. Oracle levantó centros de datos para la inteligencia artificial (IA) , y los bancos que le prestaron 18.000 millones no logran colocar esa deuda. El apuro se ve en el precio, la banca cotiza esos préstamos entre 89 y 91 centavos por dólar, lo que supone por debajo de su valor nominal. Pesa que S&P rebajara a Oracle a BBB- en julio, el último escalón antes del bono 'basura'. Porque los bancos querían revender esos préstamos a fondos y no consiguen colocarlos, así que se quedan el riesgo en balance. Si Oracle sigue endeudándose, financiar el próximo centro saldrá más caro.

Atención al bono de Oracle y a las tecnológicas que financian la IA con deuda. Porque si el mercado cobra más por prestarles, el rally de la IA se encarece.

Nscale, la nube de inteligencia artificial (IA) londinense respaldada por Nvidia, sale a por la oferta pública de venta de acciones (OPV) más comentada del año: pide una valoración de hasta 35.000 millones$ en el estreno en la Bolsa de Nueva York. La compañía alquila chips de Nvidia a OpenAI, Anthropic y Microsoft, y disparó sus ingresos un 1.252% hasta 140,6 millones en el primer semestre. Pero tan espectacular incremento de la facturación no se traduce en beneficios: pierde 1.020 millones.

Miguel Ángel Valero

En pleno boom de la inteligencia artificial (IA) corporativa, en España nos encontramos ante un gran dilema: las empresas están acumulando licencias de IA, pero la productividad real no termina de despegar. Una investigación de Pleo revela que el 74% de los directivos financieros de las empresas en España admite haber invertido en herramientas de IA cuyo retorno de inversión (ROI) sigue siendo una incógnita.

El 45% de las compañías reconoce que la acumulación de software aislado ha generado sobrecarga y falta de conexión entre las herramientas. Además, pese a la adopción técnica de la IA, los equipos financieros pierden 25,6 horas semanales en tareas puramente administrativas y burocráticas (conciliaciones, búsqueda de recibos, etc.). Y el 59% admite pasar más tiempo controlando el gasto que en la estrategia de negocio.

Los datos muestran que sumar licencias no equivale a ganar eficiencia. El futuro no pasa por comprar más software, sino por integrar datos en tiempo real.

Crédito y Caución: la concentración en chip hace perder competitividad a Europa

Otra advertencia sobre la IA viene de Crédito y Caución. Un análisis de la aseguradora de Crédito de Atradius (controlado por GCO) destaca el auge de la IA, que sigue impulsando la producción y las ventas del sector de electrónica y TIC (tecnologías de la información y de comunicaciones) a nivel global. Estima un crecimiento del 11 % en 2026 y del 7,3 % en 2027. La inversión en centros de datos de IA sigue siendo el principal motor, ya que la combinación de las altas expectativas en torno a esta tecnología y su importancia geopolítica empuja a las empresas a realizar grandes inversiones.

Sin embargo, el informe avisa que Europa se sitúa a la cola de las perspectivas de crecimiento entre los mercados avanzados, con un 2,1 % este año, muy por debajo de la media global. Para 2027, se espera un repunte del 4,4% en la producción de electrónica y ordenadores, debido en gran medida al mayor gasto en defensa en la región.

Europa está perdiendo competitividad en el sector de la electrónica y las TIC al centrar la producción en la fabricación de semiconductores para uso industrial, más que para aplicaciones de IA de vanguardia. Para dinamizar la industria local, la Unión Europea ha aprobado la Ley de Chips, que contempla una inversión de 43.000 millones€ en la producción y la investigación de semiconductores, con el objetivo de reducir la dependencia de las importaciones procedentes de Asia y alcanzar una cuota del 20 % de la producción mundial de chips para 2030. Un reto que cada vez parece más difícil de alcanzar, advierte el informe de la aseguradora de Crédito.

A nivel global, se espera un aumento de la inversión en IA: el gasto mundial fue de 1,7 billones$ en 2025; para este año se espera que aumente hasta los 2,6 billones, y que alcance los 3,5 billones en 2027.

Sin embargo, existe mucha incertidumbre sobre la confianza en los beneficios de la IA, además de la elevada inversión que se necesita para generar la potencia de cálculo necesaria, los cuellos de botella provocados por el suministro energético y la regulación, y las dificultades que plantea la reconfiguración de las organizaciones. Otro de los riesgos para el sector es la disputa por el liderazgo en alta tecnología entre EEUU y China. El Gobierno norteamericano lleva años imponiendo restricciones para impedir que las empresas chinas adquieran tecnologías y equipos de fabricación de semiconductores estadounidenses. Y un deterioro de las relaciones entre ambas naciones puede afectar negativamente a las cadenas de suministro globales de las TIC y la electrónica.

OpenAI admite que sus agentes de IA siguen  por libre

OpenAI reconoce que un grupo de sus agentes de IA escribió en varios sitios de internet, alega que el sector "no tiene un estándar claro" sobre cómo reportar desalineamientos durante la fase de entrenamiento, evaluación y despliegue, y promete un marco de divulgación en próximas semanas. Implícitamente, admite que el proveedor de IA no va a avisar en tiempo real al usuarop de que su modelo se está comportando raro, porque hasta ahora ni siquiera tenía un procedimiento para hacerlo. 

Por otra parte, OpenAI desvela que sus agentes de IA trabajan 3,1 jornadas por cada una humana en investigación, pero no concreta cuánto de ese trabajo termina en producción, en algo útil.

Mientras, Microsoft estrena un Copilot que trabaja solo dentro de un Windows virtual. Project Opal recoge tareas de oficina de varios pasos (preparar una auditoría, clasificar tickets de sistemas) y las ejecuta por su cuenta dentro de un PC virtual con Windows. 

Incidentes de seguridad con bitcoin y con Gemini

Un grupo voluntario llamado Bitcoin Red Team usó modelos de IA para revisar el código de 390 repositorios de bitcoin y encontró 85 fallos críticos de seguridad en 27,5 horas. El exchange Boltz tuvo que parar operaciones para arreglar los suyos.

Tres excursionistas fueron rescatados después de planificar la ascensión con Google Gemini. Según la oficina del sheriff del condado de Siskiyou (EEUU), Gemini les recomendó "bastante menos comida y agua de la que el grupo necesitaba". Salieron a las 3 de la madrugada y coronaron a las 7 de la tarde, 16 horas después. Intentaron bajar de noche, llamaron al sheriff pidiendo indicaciones y pasaron la noche en Mud Creek Canyon. Lección del sheriff: "Siempre es aconsejable llamar antes del viaje a la estación local de guardabosques para asegurarte de tener la información más exacta, y nunca depender solo de la IA para planificar tu viaje". Google no se hace responsable.

Agentes de IA de Claude firman la primera demostración verificada del teorema de Fermat, uno de los problemas más famosos de la historia de las matemáticas. Los agentes completaron en 11 días una demostración del último teorema de Fermat verificable por ordenador, con 13 millones de líneas de código. Los matemáticos habían presupuestado años para ese trabajo.

Nscale dice tener 103.000 millones$ en ingresos ya contratados. La compañía de infraestructura de IA se lo enseñó a los inversores antes de una posible salida a Bolsa este mes. La cifra se habría duplicado después de que Anthropic firmara un acuerdo de 45.000 millones por su capacidad de cálculo.

Miguel Ángel Valero

La fiebre de la inteligencia artificial (IA) sigue animando las salidas a Bolsa. Nscale, la firma londinense especializada en la 'nube' para IA, prepara su salto a Wall Street en septiembre para captar 3.000 millones$, con Goldman Sachs y JPMorgan al frente. La compañía, valorada en 14.600 millones tras entrar Nvidia y Nokia, asegura que cuenta con 51.000 millones en ingresos ya contratados.

Alibaba no se queda atrás en la carrera por captar financiación para la IA. Coloca en Hong Kong 710 millones de acciones nuevas a 112,70 dólares hongkoneses y se embolsa 10.200 millones$, la mayor ampliación de una cotizada en esa Bolsa. La inversión en IA (chips, infraestructura y modelos) se dispara un 75%. 

Los resultados trimestrales de Nvidia, que se harán públicos el martes 25 de agosto, constituyen, una vez más, la señal más clara sobre el estado de la inversión en IA. Se espera que la compañía supere los 90.000 millones$ en ingresos y registre unos beneficios cercanos a los 50.000 millones (+114% interanual). La empresa continúa inmersa en el proceso de transición entre su gama de productos Blackwell y Rubin, sin que, hasta la fecha, existan evidencias de que este cambio esté afectando de manera significativa a sus márgenes. 

El mercado está atento a los planes de Nvidia más allá del sector de los semiconductores. Su reciente operación en Poolside –1.000 millones$ de participación y 6.000 millones en licencias de la compañía– refleja la búsqueda de nuevas vías en el ámbito de los grandes modelos de lenguaje y en el desarrollo de la IA. Esta operación se suma a sus inversiones en OpenAI y Anthropic, reforzando su apuesta estratégica por liderar el ecosistema de la inteligencia artificial.

Mientras, las exportaciones de imanes chinos de tierras raras a EEUU baten récord y su precio toca máximos de tres años. Los envíos chinos a EEUU se dispararon un 32,6% en julio a 60,4$ el kilo. Es el segundo mayor volumen desdela imposición de controles por parte de Trump. Las ventas a Japón se desploman un 52%. El refinado fuera de China cae por debajo de los 110$, que es el precio 'suelo' pactado por MP Materials con el Pentágono. Los productores chinos disparan beneficios más de un 113%. MP Materials es la apuesta cotizada en este segmento, protegida por su suelo de precio. Sus ingresos superan los 13.200 millones. En cambio, pierden los coches eléctricos y las empresas de defensa, que pagan más caros sus imanes.

El encarecimiento de las memorias elevará más de un 15% el precio de algunos servidores con chips de Nvidia desde 2027, presionando los costes de infraestructura de IA para Microsoft, Alphabet, Oracle, Amazon y Meta.

Precisamente Meta es protagonista negativo. Además de registrar pérdidas (algo que comparte con Tesla), registra la peor evolución en Bolsa de los Siete Magníficos en lo que va de 2026. 

AT&T recurre a modelos abiertos para ahorrar en IA

AT&T está desviando una parte creciente de su uso interno de IA hacia modelos abiertos para tratar de reducir la factura que paga a Anthropic y OpenAI. En algunas aplicaciones ha logrado ahorros de hasta el 90%. Ya desvía el 40% del uso interno de la IA por sus empleados a modelos abiertos. En programación, reduce el coste un  56%, aunque asumiendo una pérdida de calidad de alrededor del 2%.El objetivo declarado no es gastar menos en total, sino mantener plano el gasto con los laboratorios mientras sube el volumen de operaciones con la IA.

Todos buscan ahorrar en la IA. Stripe compró OpenRouter por 7.000 millones$. Ramp lanzó su propio enrutador, que elige modelo por coste, por puntuación en tests o por dificultad de la tarea. Snowflake asegura ganar un tercio más mandando cada tarea al modelo más barato que la resuelva. Y Callosum acaba de levantar 100 millones para optimizar la combinación de modelo y chip detrás de cada petición.

Los modelos abiertos han cerrado la distancia en las tareas de volumen. Qwen, Gemma y otros resuelven un resumen, una clasificación o un correo con calidad suficiente, y ésas son la mayoría de las peticiones de una empresa grande. El problema es cómo medir la situación de la IA antes y después de la aplicación del modelo abierto.

La especulación se ceba contra las nucleares por la IA

Los cortos han ganado más de 2.100 millones$ apostando contra las nucleares modulares NuScale, Oklo, y Nano Nuclear. Los reactores nucleares modulares iban a alimentar la IA, pero esa opción no funcionó, y los vendedores a la baja se forran. Las tres empresas suman 30.300 millones$ menos de capitalización bursátil desde su máximo de octubre de 2025. NuScale acumula un descenso del 35% en lo que va de año; Oklo, del 39%; y Nano Nuclear, del 18%. La situación salpica también a otros valores, como Cameco, la mayor empresa de uranio cotizada del mundo, con sede en Saskatoon (Canadá), y a los fondos de inversión en este material.

UBS: no depender de una única fuente de rentabilidad ligada al capex

"Una verdadera diversificación exige mirar más allá de las etiquetas estáticas por sector y geografía. Una estrategia de IA resiliente debería equilibrar la exposición a infraestructura con empresas que están monetizando su adopción, y evaluar dónde podría la IA alterar los modelos de negocio existentes, en lugar de depender de una única fuente de rentabilidad ligada al capex", recomienda Ulrike Hoffmann-Burchardi, Directora de Inversiones para América y Responsable Global de Renta Variable en UBS Global Wealth Management.