Tesla y Alphabet pierden 500.000 millones de dólares en bolsa por el temor al gasto en IA

🕒 Publicado en Zendoric: 25 de julio de 2026 · 00:23
El jueves 23 de julio de 2026 fue una jornada negra para dos de los grandes nombres de la inteligencia artificial en Wall Street. Tesla cerró con una caída del 14,5%, su peor día desde marzo de 2025, y se dejó unos 200.000 millones de dólares de capitalización bursátil.
El jueves 23 de julio de 2026 fue una jornada negra para dos de los grandes nombres de la inteligencia artificial en Wall Street. Tesla cerró con una caída del 14,5%, su peor día desde marzo de 2025, y se dejó unos 200.000 millones de dólares de capitalización bursátil. Alphabet, matriz de Google, retrocedió un 7,1% y vio esfumarse alrededor de 300.000 millones de dólares. Amazon también se vio arrastrada por el nerviosismo del sector, cayendo un 4,6% y perdiendo cerca de 120.000 millones de dólares en valor de mercado.
El detonante fue el mismo en ambos casos: los inversores se inquietaron ante el ritmo y la magnitud del gasto de capital (capex) que las compañías destinan a la carrera de la inteligencia artificial, justo cuando ambas reportaron flujo de caja libre negativo en el segundo trimestre. Alphabet elevó su previsión de capex para este año a un rango de entre 195.000 y 205.000 millones de dólares, frente a la estimación anterior de 180.000-190.000 millones, y advirtió de que la cifra podría seguir subiendo en 2027. Tesla, por su parte, informó de que su capex se disparó un 142% interanual en el segundo trimestre hasta los 5.790 millones de dólares, y espera superar los 25.000 millones de dólares en gasto de capital a lo largo de este año.
Las dos compañías intentaron calmar los ánimos durante sus respectivas presentaciones de resultados. Elon Musk defendió la inversión de Tesla asegurando en la conferencia de resultados que se trata de "un año masivo de capex" y que confía en que todo lo que están invirtiendo "generará retornos increíbles, quizás los mejores retornos de capex que hemos visto nunca". Musk puso el foco en la producción de semiconductores y en Optimus, el robot humanoide de la compañía, señalando que ya están "instalando las primeras líneas de producción para Optimus" y que la fabricación comenzará pronto. Por parte de Alphabet, su directora financiera explicó que el aumento del gasto se debe "principalmente a una aceleración en la entrega de capacidad para satisfacer la creciente demanda", ya que la compañía sostiene que no dispone de capacidad computacional suficiente para atender toda la demanda de IA que está recibiendo.
No todo fueron malas noticias. Alphabet mostró señales de que parte de esa inversión ya está dando frutos: los ingresos de Google Cloud crecieron un 82% interanual hasta los 24.800 millones de dólares, superando las previsiones, mientras el margen operativo de esa división pasó del 20,7% al 35,6% en un año. Alison Porter, gestora de carteras en Janus Henderson, calificó este trimestre como uno de los de mayor crecimiento de ingresos para Alphabet en cinco años y destacó esos datos como prueba de que la inversión está funcionando y de que ofrecen una señal alentadora sobre los retornos que estas plataformas están obteniendo del gasto en IA. En Tesla, el negocio automovilístico principal generó 20.520 millones de dólares en ingresos, un 23% más interanual.
Aun así, persisten las dudas entre analistas. Ben Barringer, responsable de investigación tecnológica en Quilter Cheviot, señaló que los inversores están centrando su atención en el fuerte repunte del capex, junto a unas perspectivas de márgenes más débiles, los retrasos continuados en Gemini 3.5 Pro y la ausencia de lanzamientos de producto destacados, lo que ha generado dudas sobre si las inversiones en IA de Alphabet se están traduciendo ya en una ventaja competitiva clara. El episodio refleja una tensión de fondo en todo el sector: el mercado premia el crecimiento vinculado a la IA, como en el caso de la nube de Google, pero empieza a exigir pruebas más concretas de rentabilidad antes de seguir financiando sin reservas el gasto de capital que la carrera por la IA está exigiendo a las grandes tecnológicas.
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