Ben Thompson de Stratechery: Nvidia ya está recortando precios, solo que están ocultos en acuerdos circulares
El fundador de Stratechery, Ben Thompson, expone en el podcast Invest Like the Best dónde es frágil el ciclo de capex en IA, quién está mejor posicionado y por qué se está exagerando la narrativa de que "EE. UU. debe vencer a China", 21 de agosto de 2026
Ben Thompson, el autor detrás de Stratechery y del marco de la teoría de agregación que ha dado forma a una década de inversión tecnológica, utilizó una amplia conversación en el podcast Invest Like the Best para cuestionar varias de las suposiciones más cómodas del sector de la IA. El argumento más impactante no fue sobre quién ganará la carrera de la IA, sino sobre si la industria puede financiarse el tiempo suficiente para descubrirlo.
Los márgenes de Nvidia ya están siendo recortados, solo que en un lugar donde nadie puede verlo
El marco más agudo de Thompson se refiere a la reciente ola de acuerdos de financiación circular de Nvidia, incluida la estructura de $500.000 millones que aprovecha fondos de pensiones y fondos de seguros, así como la práctica de Nvidia de respaldar las compras de Neocloud hasta 2030. Sostiene que estos acuerdos son funcionalmente recortes de precios que simplemente no aparecen en el estado de resultados. "Nvidia proporciona un respaldo del 25%, y si realmente le asignas un valor a eso, a que Nvidia tome capital en las Neoclouds o garantice que comprarán todo su cómputo hasta 2030, ¿por qué hacen eso? Para que la entidad en cuestión pueda obtener un menor costo de capital", afirmó. "El riesgo nunca desaparece. Solo aparece en otro lugar. Asumir riesgos tiene un precio". A su juicio, Nvidia se mantiene firme en los precios de lista mientras absorbe un riesgo real a la baja fuera del balance, una dinámica que, según él, el mercado no está valorando correctamente mediante modelos simples de flujo de caja descontado.
La mayor amenaza estructural para Nvidia, según su análisis, no es AMD ni las startups de silicio personalizado, sino los propios hiperescaladores. Google ya ha acordado vender aproximadamente el 20% de su capacidad de TPU a Anthropic, y Andy Jassy, de Amazon, ha señalado que los chips Trainium también se venderán externamente eventualmente. Debido a que los hiperescaladores tienen un costo de capital estructuralmente menor que las Neoclouds, y debido a que están cada vez más dispuestos a vender chips como productos básicos en lugar de productos diferenciados, Thompson considera que esta es la principal vulnerabilidad a largo plazo de Nvidia. También planteó una lectura contraintuitiva sobre la energía: la prolongada abundancia energética en EE. UU., que según él lo ha "sorprendido" y probablemente también a Jensen Huang, ha eliminado una dinámica de escasez que, de otro modo, habría reforzado el foso defensivo de Nvidia en torno a la eficiencia de tokens.
El conservadurismo de TSMC trasladó el riesgo a las Big Tech y le dio un salvavidas a Intel
El relato de Thompson sobre la actual escasez de cómputo culpa directamente al ritmo de inversión de TSMC en 2023, 2024 y 2025, cuando las tasas de crecimiento disminuyeron incluso mientras la demanda de IA se aceleraba. Debido a que los tiempos de entrega de las fábricas superan a los de los centros de datos, argumenta que la escasez empeorará antes de mejorar, y que la capacidad derivada de los compromisos de capital actuales no se manifestará hasta 2028 o 2029. "TSMC ha trasladado el riesgo a las grandes empresas tecnológicas", dijo, describiendo cómo el sesgo estructural de la fundición hacia evitar el exceso de capacidad, dado que se espera que una fábrica opere durante 30 años, ha dejado a los hiperescaladores "renunciando a tantos ingresos y tantos beneficios porque no tenemos suficiente cómputo".
Esa dinámica, argumenta, es lo que finalmente hace que Intel sea una opción invertible como socio de fundición después de más de una década de intentos fallidos. Thompson ha escrito desde 2013 que Intel necesitaba construir un negocio de fundición genuino, pero dice que ningún cliente racional elegiría previamente a Intel sobre una TSMC que funciona sin problemas. La escasez aguda cambia los números. "La escasez es lo que finalmente salvó a Intel", dijo, prediciendo el anuncio de una importante nueva asociación de fundición a corto plazo. Trazó un paralelo directo con los fabricantes de memoria y el apalancamiento de Irán sobre el estrecho de Ormuz: ambos son palancas que pierden su poder en el momento en que se utilizan, porque el mundo los evita permanentemente después. "Nadie se permitirá volver a estar en esta situación", dijo sobre la probable respuesta de los clientes de chips a la escasez actual.
El volante interno de Amazon frente al rechazo deliberado de Apple
Al preguntársele qué gran empresa tecnológica tiene la configuración más convincente, Thompson señaló inmediatamente a Amazon, citando su patrón de construir infraestructura para su propio uso antes de comercializarla externamente, desde AWS hasta los chips Graviton y Trainium. "Las primeras versiones eran terribles", dijo sobre el silicio personalizado de Amazon, "pero si estás en Amazon y utilizas algunos de sus servicios gestionados... pueden poner todos sus procesadores mediocres bajo los servicios que están vendiendo, y eso les da el volumen y la capacidad para iterar y mejorar". Ve esta ventaja de escala autorreferencial como duradera y en gran medida aislada de la disrupción de la IA en el negocio principal de comercio minorista y logística.
La decisión de Apple de mantenerse al margen de la carrera de modelos de frontera, argumenta Thompson, es defendible en lugar de una oportunidad perdida, dada la falta de coincidencia entre la cultura de fabricación determinista de Apple y la naturaleza probabilística de la IA. "Apple es el rey de los productos deterministas", dijo. "Lanzas ese iPhone, lo lanzas una vez, y tiene que ser bueno... Generalmente estoy de acuerdo con que Apple no haga IA. Quiero que sigan fabricando grandes dispositivos". La pregunta abierta que planteó es si Apple repetirá el error histórico de Microsoft con los móviles, asumiendo que el teléfono siempre seguirá siendo el centro de la computación incluso cuando la IA ambiental potencialmente desplace la interfaz a otra parte.
El manual de IBM de Microsoft y la imprudencia necesaria de Meta
Thompson trazó una línea histórica directa desde la IBM de los años 90 hasta la Microsoft actual, argumentando que la decisión de Microsoft de mantenerse fuera de la frontera y, en cambio, construir middleware para empresas refleja la estrategia de recuperación de Lou Gerstner de insertar a IBM como la capa confiable entre los sistemas heredados e Internet. "Microsoft es: les ayudaremos a entender la IA de una manera en la que no entreguen las joyas de la corona a estas empresas", dijo, señalando que esta es la razón por la que Microsoft generó $20.000 millones de flujo de caja libre y pagó un dividendo de $10.000 millones el trimestre pasado a pesar de no perseguir modelos de frontera. Calificó la estrategia como "racional" pero también "desesperada en un sentido existencial", ya que todo el negocio de software empresarial de Microsoft, particularmente la capa de interfaz de usuario que productos como Codex o Claude Code amenazan cada vez más, se encuentra directamente en la mira de la IA.
Por el contrario, argumentó que es Meta la que enfrenta el dilema más interesante: "hay un argumento muy sólido para decir que es realmente más imprudente no estar en la frontera si eres una empresa digital". Elogió la disposición de Mark Zuckerberg para destruir un equipo de investigación existente y reconstruirlo desde cero como una rara muestra de convicción de fundador, al tiempo que señaló que el negocio publicitario principal de Meta podría beneficiarse desproporcionadamente de los modelos de lenguaje grandes, ya que el mercado publicitario de Meta funciona como un motor de verificación global y en vivo para la creación generada por IA y la coincidencia predictiva de anuncios. Sin embargo, fue crítico con la comunicación pública de Meta en torno al valor social de la publicidad, una brecha que, según él, ha persistido desde la partida de Sheryl Sandberg y que cree que ha dificultado que la empresa gane la paciencia de los inversores para el gasto continuo en IA, particularmente después de aproximadamente $100.000 millones en pérdidas acumuladas de Reality Labs.
El giro tardío de OpenAI hacia la publicidad
Thompson fue directo al criticar la negativa inicial de OpenAI de construir un negocio publicitario, argumentando que la empresa repitió el error inicial de Dropbox a una escala mucho mayor al apostar por las suscripciones de consumo en su lugar. "Literalmente hicieron que OpenAI repitiera la historia de Dropbox, pero a una escala cien veces mayor, diciendo: no, vamos a vender suscripciones a los consumidores. Y lo hicieron. Vendieron mucho, pero no vendieron lo suficiente". Argumenta que si OpenAI se hubiera inclinado por la publicidad tan pronto como ChatGPT se convirtió en un éxito, tanto Google como Meta enfrentarían hoy mucha más presión competitiva, ya que los precios financiados por anunciantes no tienen un techo de elasticidad de consumo como lo tienen los precios de suscripción. OpenAI ha comenzado a implementar funciones adyacentes a la publicidad, incluidas conexiones con minoristas para el seguimiento de compras, algo que Thompson dice estar observando de cerca.
La brecha de financiación y la comparación con el ferrocarril
La advertencia macro que atraviesa la conversación es sobre el capital, no sobre el cómputo o la energía. Thompson señaló que la industria se ha movido rápidamente hacia abajo en la pila de financiación, desde el flujo de caja libre, hasta la deuda corporativa, hasta Google emitiendo capital, calificando esto último de "impactante" dada la solidez del balance de Google. "¿Qué sigue después de eso? ¿De dónde viene el dinero después de eso?", preguntó, advirtiendo de "un gran estallido" si la generación de ingresos no alcanza al despliegue de capital a tiempo. Comparó el momento con la construcción de ferrocarriles de la década de 1870, señalando que los ferrocarriles también requerían financiación mucho antes de obtener beneficios y que "el mundo simplemente se quedó sin dinero", aunque la infraestructura resultó ser transformadora para el PIB independientemente. Señaló la ironía de que las ganancias ferroviarias de Berkshire Hathaway ahora estén financiando su participación en la construcción de IA de Google, calificándolo de "bastante literal".
Los límites de capacidad de la IA y el encuadre de China
Sobre la tecnología en sí, Thompson dijo que sigue sin estar convencido de que el dominio de la IA en dominios verificables como la codificación y las matemáticas se generalice claramente al conjunto mucho mayor de tareas económicas del mundo real no verificables, aunque enfatizó que la oportunidad económica en dominios ya resueltos sigue siendo "masiva" incluso sin una mejora adicional del modelo. Se mostró abiertamente escéptico sobre el encuadre geopolítico de Silicon Valley en torno a China, calificando la idea de una superioridad militar duradera impulsada por la IA de EE. UU. como "muy problemática" y argumentando que la dependencia de la fabricación china está subestimada y es poco probable que se resuelva fuera de un conflicto real. "Todo el mundo puede usar un buen coco", dijo. "Creo que desde la perspectiva del sector de la IA, nada funciona mejor que decir que tenemos que vencer a China". Describió la brecha competitiva actual, con la frontera de EE. UU. aproximadamente seis a nueve meses por delante de los modelos de código abierto chinos, como un equilibrio razonablemente estable, aunque uno cuya durabilidad considera genuinamente incierta.