Goldman Sachs advirtió a inversores que los grandes hiperscalers de Estados Unidos deberán generar cerca de 300,000 millones de dólares anuales en ingresos por inteligencia artificial en los próximos años para justificar el elevado gasto en infraestructura. El banco financiero, a través del analista Ryan Hammond, estima que los hiperscalers irán camino a gastar 800,000 millones de dólares en capital en 2026 y que el consenso de mercado espera que ese monto suba a 1.1 billones en 2027.
Hammond señala que los ingresos en la nube se aceleraron este año, colocándose en torno a 70,000 millones de dólares anualizados por encima de la tendencia previa a la IA en el segundo trimestre de 2026, y que los pedidos pendientes anunciados superan 1.5 billones de dólares. Goldman calcula además que los usuarios de IA tendrían que gastar alrededor de 1 billón de dólares al año en aplicaciones de IA para que los hiperscalers alcancen rendimientos sólidos, cifra que compara con aproximadamente 1.5 billones de gasto global en software en 2026.
El informe también advierte sobre la percepción del mercado: muchos inversores dudan de la durabilidad de las ganancias en acciones de infraestructura de IA, y esas dudas se reflejan en los precios. A los niveles actuales, algunas empresas de semiconductores tendrían que ver caídas sustanciales en ganancias para volver a sus ratios P/E históricos promedio; Goldman apunta que los hiperscalers cotizan a múltiplos bajos y que señales claras de retorno sobre la inversión y un ritmo de gasto más sostenido deberían respaldar las cotizaciones.
Más allá de la infraestructura, Goldman prevé que el sector de software y servicios de IA seguirá creando ganadores y perdedores conforme avance la adopción empresarial. La firma añade que la aceleración reciente del gasto corporativo en IA hará que su impacto en las ganancias sea cada vez más visible en los próximos trimestres.
