Por Timothy C. Murray

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¿Es sostenible el gasto en infraestructura de IA?

Por qué los mercados siguen mostrándose escépticos ante el auge de la infraestructura para la inteligencia artificial

May 2026, Monthly Market Playbook

Puntos clave

El impacto del gasto en inteligencia artificial (IA) sobre los beneficios empresariales ha sido extraordinario, y las expectativas de crecimiento de beneficios reflejan la enorme demanda de infraestructura necesaria para respaldar la IA.
Unas valoraciones relativamente contenidas sugieren que los inversores reconocen la solidez actual de los beneficios, pero siguen teniendo dudas sobre cuánto tiempo podrán mantenerse estos sólidos fundamentales.
El aumento del gasto de capital (capex) y de los costes de los insumos está poniendo cada vez más a prueba la capacidad de los (hyperscalers) para sostener un ritmo de inversión agresivo, a medida que la presión sobre el flujo de caja libre aumenta.

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Artificial intelligence infrastructure spending remains one of the most debated topics in equity markets today.

On one hand, companies exposed to this massive wave of capital expenditure have been delivering exceptional earnings growth. On the other hand, investors continue to question whether this level of spending is sustainable— and whether it will ultimately translate into durable returns.

The impact of AI spending on earnings has been dramatic.

If we look at a basket of U.S. companies that are significant beneficiaries of AI infrastructure investment, the shift in earnings expectations is striking. For much of the past decade, forward earnings growth for this group moved between 5% and 20%—a healthy but relatively stable range.

That changed sharply over the past three years, after the public release of ChatGPT and the acceleration in AI adoption. Earnings growth expectations climbed rapidly and stood at more than 50% as of late April.

This reflects enormous demand for the infrastructure needed to support AI—everything from semiconductors and memory to data center equipment and networking capacity.

Despite this surge in earnings, valuations have not followed the same trajectory.

The price-to-earnings multiple for this group has remained relatively contained, fluctuating between roughly 21 and 36 times earnings as investor sentiment has shifted. As of late April, the multiple stood near 27 times—only modestly higher than the broader S&P 500.

That divergence highlights a key tension in the market. Investors clearly recognize the strength of current fundamentals, but they remain uncertain about how long those fundamentals can persist.

Importantly, this skepticism is not driven by concerns about the hyperscalers’ willingness to invest.

Management teams at the largest technology companies have been very clear: they are more concerned about falling behind in the AI race than they are about overspending. In other words, the incentive is to invest aggressively— even at the risk of near-term financial pressure.

The challenge is that the scale of spending required to compete in AI is rising rapidly.

Demand for computing power continues to grow at an extraordinary pace. Both model training and real-time inference require increasingly large amounts of processing capacity. The emergence of more advanced agentic AI systems has further increased workloads, while also accelerating adoption across a broader set of industries.

At the same time, supply constraints have begun to emerge.

The rapid increase in demand for data center infrastructure has led to shortages in key components. Prices for some inputs have surged—highlighting the strain on global supply chains. For example, as of April 28th, prices for DRAM chips have increased by more than 1,700% since the start of 2025.1 While this is a somewhat extreme example, it reflects a broader pattern across many critical inputs required to support AI expansion.

As a result, hyperscaler capex budgets have risen sharply.

In the early stages of the AI buildout, investors were largely unconcerned. These companies generated ample free cash flow and were well positioned to fund aggressive investment. In fact, markets initially rewarded them for leaning into what appeared to be a transformative opportunity.

But that dynamic is beginning to shift.

As capex continues to grow, it is placing increasing pressure on free cash flow. Based on current analyst estimates, rolling 12-month free cash flow for the hyperscalers could approach zero by early 2027. If spending continues to exceed expectations, free cash flow could even turn negative.

That said, the outcome remains highly uncertain. If these companies are able to monetize their AI investments more quickly and more effectively than expected, free cash flow could remain strong enough to support elevated spending levels.

The bottom line is that AI infrastructure spending represents both a powerful opportunity and a growing source of uncertainty.

Earnings growth among AI beneficiaries has been exceptional, reflecting the scale and speed of this investment cycle. But the sustainability of that cycle remains an open question— particularly as capital intensity rises and free cash flow comes under pressure.

For now, markets appear to be balancing these competing forces: strong near-term fundamentals alongside longer-term uncertainty.

As a result, we continue to monitor the evolution of AI spending closely, with a particular focus on whether earnings growth can justify the scale of capital being deployed.

El gasto en infraestructura para inteligencia artificial sigue siendo uno de los temas más debatidos en los mercados de renta variable. Por un lado, las compañías expuestas a esta enorme ola de inversión en capex han registrado un crecimiento excepcional de beneficios. Por otro, los inversores continúan cuestionando si este nivel de gasto es sostenible y si, en última instancia, generará rentabilidades duraderas.

Un fuerte repunte del crecimiento de beneficios

El impacto del gasto en IA sobre los beneficios ha sido notable. Al analizar un conjunto de compañías estadounidenses que se benefician de manera significativa de la inversión en infraestructura de IA, el cambio en las expectativas de beneficios resulta especialmente llamativo.

Durante gran parte de la última década, el crecimiento esperado de los beneficios a futuro de este grupo se situó entre el 5% y el 20%, un rango saludable pero relativamente estable.

Crecimiento excepcional de los beneficios de las empresas de infraestructura de IA

(Fig. 1) Cesta de empresas de infraestructura de IA:¹ crecimiento esperado del beneficio por acción (BPA) en los próximos 12 meses

A line chart showing earnings growth for AI infrastructure companies across the last decade.

10 años hasta el 28 de abril de 2026.

La rentabilidad pasada no constituye una garantía ni es un indicador fiable de resultados futuros.
¹ Índice ponderado por capitalización bursátil compuesto por Arista Networks, Astera Labs, Dell Technologies, Advanced Micro Devices, Marvell Technology, NVIDIA, Oracle, Super Micro Computer, Broadcom y Everpure.
Los valores específicos identificados y descritos se incluyen únicamente con fines informativos y no constituyen recomendaciones de inversión. El crecimiento estimado del BPA refleja las estimaciones de consenso de los analistas sobre los beneficios para los próximos 12 meses. La cesta de IA se construyó mediante la identificación de valores representativos con una exposición clara a la infraestructura de IA. La selección se basó en una metodología de agrupamiento K-means y en la verificación por parte de ChatGPT de la afinidad temática entre las compañías.
Fuente: Análisis de T. Rowe Price basado en datos de FactSet Research Systems Inc. Todos los derechos reservados. Consulte las Divulgaciones adicionales.

Esta situación cambió de forma abrupta en los últimos tres años, tras el lanzamiento público de ChatGPT y la aceleración de la adopción de la IA. Las expectativas de crecimiento de beneficios aumentaron rápidamente y superaban el 50% a finales de abril (véase la Figura 1). Esto refleja la enorme demanda de la infraestructura necesaria para respaldar la IA: desde semiconductores y memoria, hasta equipamiento para centros de datos y capacidad de redes.

Las valoraciones reflejan un escepticismo persistente

A pesar de este fuerte aumento de los beneficios, las valoraciones no han seguido la misma trayectoria. El múltiplo precio-beneficio (PER) de este grupo se ha mantenido relativamente contenido, fluctuando aproximadamente entre 21 y 36 veces beneficios a medida que variaba el sentimiento del mercado. A finales de abril, el múltiplo se situaba cerca de 27 veces, apenas por encima del registrado por el conjunto del S&P 500.

Las valoraciones reflejan dudas sobre la sostenibilidad del gasto de capital

(Fig. 2) Cesta de infraestructura de IA:¹ ratio precio-beneficio (PER) a futuro

A line chart showing price-to-earnings ratios for AI infrastructure companies compared to the S&P 500.

10 años hasta abril de 2026.
Las rentabilidades pasadas no garantizan ni constituyen un indicador fiable de resultados futuros.
¹ Índice ponderado por capitalización bursátil compuesto por Arista Networks, Astera Labs, Dell Technologies, Advanced Micro Devices, Marvell Technology, NVIDIA, Oracle, Super Micro Computer, Broadcom y Everpure.Los valores específicos identificados y descritos se incluyen únicamente con fines informativos y no constituyen recomendaciones de inversión.La cesta de IA se construyó mediante la identificación de valores representativos con una exposición clara a la infraestructura. La selección se basó en una metodología de agrupamiento K-means y en la verificación por parte de ChatGPT de la afinidad temática entre las compañías.Fuente: Análisis de T. Rowe Price basado en datos de FactSet Research Systems Inc. Todos los derechos reservados. Consulte las Divulgaciones adicionales.

Los costes de los componentes de memoria han aumentado significativamente

(Fig. 3) Precios de los chips de memoria

A line chart showing how input costs have risen—comparing DRAM and NAND chip prices since 2019.

Del 31 de marzo de 2019 al 28 de abril de 2026.
La DRAM es un tipo de memoria volátil utilizada para el almacenamiento rápido y temporal de datos mientras un dispositivo está en funcionamiento, y suele emplearse como memoria principal del sistema en ordenadores personales, servidores, portátiles, smartphones, tabletas y tarjetas gráficas. La NAND es una memoria flash no volátil utilizada para el almacenamiento de datos a largo plazo y se encuentra en unidades de estado sólido (SSD), memorias USB, tarjetas de memoria, smartphones, tabletas, cámaras y numerosos sistemas integrados y aplicaciones de automoción.
Fuente: Bloomberg Finance L.P.

Esta divergencia pone de manifiesto una tensión clave en el mercado. Los inversores reconocen claramente la fortaleza de los fundamentales actuales, pero siguen sin tener certeza sobre cuánto tiempo podrán mantenerse.

¿Por qué existe este escepticismo?

El problema es que la magnitud de la inversión necesaria para competir en IA está aumentando rápidamente.

Es importante señalar que este escepticismo no responde a dudas sobre la disposición de los hiperescalares hyperscalers a invertir. Los equipos directivos de las mayores compañías tecnológicas han sido muy claros: les preocupa más quedarse atrás en la carrera por la IA que gastar en exceso. En otras palabras, el incentivo es invertir de forma agresiva, incluso a costa de asumir presión financiera a corto plazo.

El problema es que la magnitud de la inversión necesaria para competir en IA está aumentando rápidamente.

La demanda de capacidad de computación sigue creciendo a un ritmo extraordinario. Tanto el entrenamiento de modelos como la inferencia en tiempo real requieren cantidades cada vez mayores de capacidad de procesamiento. La aparición de sistemas de IA agéntica más avanzados ha incrementado aún más las cargas de trabajo y ha acelerado su adopción en un conjunto más amplio de sectores.

Al mismo tiempo, han comenzado a surgir restricciones de oferta. El rápido aumento de la demanda de infraestructura para centros de datos ha provocado escasez de componentes clave. Los precios de determinados insumos se han disparado, poniendo de manifiesto la presión existente sobre las cadenas de suministro globales.

Por ejemplo, a 28 de abril, los precios de los chips de memoria DRAM habían aumentado más de un 1.700% desde comienzos de 2025. Aunque se trata de un caso extremo, refleja una tendencia más amplia observada en numerosos insumos críticos necesarios para sostener la expansión de la IA.

La presión sobre el flujo de caja libre

La capacidad de los hyperscalers para sostener el gasto de capital está siendo puesta a prueba

(Fig. 4) Gasto de capital (capex) y flujo de caja libre de los hiperescalares¹, acumulado móvil de los últimos cuatro trimestres

A bar chart showing hyperscaler capital expenditure and free cash flow rolling 4-quarter totals since 2017, and estimates for 2026/2027.

Aquí tienes la traducción en un writing block: Del 1T de 2017 al 4T de 2026 (las cifras del 4T de 2025 al 4T de 2027 son estimaciones).
Las rentabilidades pasadas no garantizan ni constituyen un indicador fiable de resultados futuros.
Los valores específicos identificados y descritos se incluyen únicamente con fines informativos y no constituyen recomendaciones de inversión. Solo con fines ilustrativos.No existe garantía de que las estimaciones se alcancen o se mantengan. Los resultados reales pueden diferir significativamente.
¹ Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta y Oracle.
Fuente: Análisis de T. Rowe Price basado en datos de FactSet Research Systems Inc. Todos los derechos reservados. Consulte las Divulgaciones adicionales.

Como consecuencia, los presupuestos de capex de los hyperscalers han aumentado de forma pronunciada. Durante las primeras etapas del despliegue de la IA, los inversores apenas mostraban preocupación. Estas compañías generaban abundante flujo de caja libre y estaban bien posicionadas para financiar inversiones agresivas. De hecho, los mercados inicialmente premiaron su disposición a aprovechar lo que parecía una oportunidad transformadora.

En definitiva, el gasto en infraestructura de IA representa tanto una poderosa oportunidad como una creciente fuente de incertidumbre

Sin embargo, esta dinámica está empezando a cambiar. A medida que el capex continúa creciendo, la presión sobre el flujo de caja libre también aumenta. Según las estimaciones actuales de los analistas, el flujo de caja libre acumulado de los últimos doce meses de los hyperscalers podría aproximarse a cero a comienzos de 2027 (véase la Figura 4). Si el gasto continúa superando las expectativas, incluso podría entrar en terreno negativo.

No obstante, el resultado sigue siendo muy incierto. Si estas compañías consiguen monetizar sus inversiones en IA de forma más rápida y eficaz de lo previsto, el flujo de caja libre podría mantenerse lo suficientemente sólido como para respaldar niveles elevados de inversión.

Conclusión

En definitiva, el gasto en infraestructura de IA representa tanto una poderosa oportunidad como una creciente fuente de incertidumbre. El crecimiento de los beneficios entre los beneficiarios de la IA ha sido excepcional, reflejando la magnitud y la velocidad de este ciclo de inversión. Sin embargo, la sostenibilidad de dicho ciclo sigue siendo una cuestión abierta, especialmente a medida que aumenta la intensidad de capital y el flujo de caja libre se ve sometido a presión.

Por ahora, los mercados parecen estar equilibrando estas fuerzas contrapuestas: unos fundamentales sólidos a corto plazo frente a una incertidumbre más elevada a largo plazo. En consecuencia, seguimos observando de cerca la evolución del gasto en IA, con especial atención a si el crecimiento de los beneficios será capaz de justificar el volumen de capital que se está desplegando.

Timothy C. Murray Capital Markets Strategist

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Riesgos: La inversión en valores tecnológicos conlleva riesgos específicos, entre ellos la posibilidad de una amplia dispersión en los resultados y de fuertes oscilaciones en los precios, tanto al alza como a la baja. Las empresas tecnológicas pueden verse afectadas, entre otros factores, por una intensa competencia, la regulación gubernamental, resultados empresariales inferiores a lo esperado, la dependencia de la protección de patentes y la rápida obsolescencia de productos y servicios derivada de las innovaciones tecnológicas o de cambios en las preferencias de los consumidores.

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