El ritmo de producción de chips por valor de 25 mil millones de dólares por parte de Amazon es una prueba de que el cambio en la estrategia de inversión ya ha ocurrido.

El ritmo de producción de chips por parte de Amazon, que asciende a 25 mil millones de dólares, es prueba de que el cambio en su estrategia ha llegado a su punto de culminación.

El mercado interpretó el informe del segundo trimestre de Amazon de la misma manera en que interpreta cualquier cifra importante: “silicio personalizado”.Un ingreso anual promedio de 25 mil millones de dólares.Creciendo con tasas del triple dígito año tras año, y las acciones…Aumentó aproximadamente un 13% en el mercado antes de la apertura.Ese enfoque convierte a Amazon en “una empresa de chips”, lo cual es una lección incorrecta. La lección correcta es que la transición hacia el uso de modelos de IA para ejecutarlos en la nube ha ocurrido en la mayor nube del mundo. Amazon construyó su propio material sintético específicamente para controlar esa curva de costos.

¿Qué contienen realmente los 25 mil millones de dólares?

Comencemos con el contexto de crecimiento, ya que es la señal en la que más confío. AWS creció un 37% año tras año durante ese trimestre.Su crecimiento más rápido en 18 trimestres.Se acelera hasta un ritmo anual de 169 mil millones de dólares. Tal aceleración secuencial a escala de nube no es un error de redondeo; significa que la implementación de la IA está llevando a una demanda real y facturable. Y esto ocurre mientras Microsoft y Google luchan por los mismos presupuestos empresariales.

La cifra de 25 mil millones de dólares es importante, pero se trata de un conjunto de componentes diferentes. Incluye al Trainium (el chip para el entrenamiento e inferencia de IA), al Graviton (la CPU basada en ARM para el uso general en computación en la nube) y al Nitro (la tecnología de redes y seguridad que se utiliza en toda AWS). La mayor parte de esa cantidad no está relacionada con la IA; el Graviton, por sí solo, ha sido una herramienta rentable durante años. Amazon no revela cómo se distribuyen los 25 mil millones de dólares entre los chips de IA y las CPUs. Esa información es importante para comprender bien la situación: lo importante aquí no es “25 mil millones de dólares en chips de IA”, sino “25 mil millones de dólares en componentes especializados, de los cuales el más rápidamente creciendo es el Trainium”. El servicio Bedrock de AWS utiliza ese chip de IA para gestionar la mayoría de las tareas de inferencia.

Esa es la diferencia que determina el juicio. Si Trainium ya fuera una empresa con un valor de 25 mil millones de dólares, entonces el precio se determinaría de forma más clara. Pero como es una empresa más pequeña, y su crecimiento se produce a tasas de tres cifras, el mercado sigue considerando a Amazon como una empresa minorista que opera en el sector de consumo, con una buena infraestructura en el área de la nube. No como una empresa cuyo hardware está en el lado correcto de la próxima transición tecnológica.

¿Por qué las inferencias recompensan al silicio personalizado?

La razón por la cual esta no es una historia de ahorro de costos en un nicho específico es la estructura del mercado que existe detrás de ello. En la fase de entrenamiento del ciclo de inteligencia artificial, la barrera tecnológica de Nvidia con su software CUDA es muy fuerte, y los GPUs de uso general dominan el mercado. En la fase de inferencia –que es donde se concentran cada vez más los costos, ya que todos los modelos en cada producto deben seguir funcionando–, las métricas decisivas son la latencia, el costo por token y los vatios por salida. Estas son exactamente las dimensiones en las que un ASIC especializado supera a un GPU de uso general; y es precisamente allí donde la barrera tecnológica de CUDA es más débil.

Los datos de arquitectura lo confirman. Trainium3 ofrece un rendimiento-precio hasta un 40% mejor que Trainium2, y produce cinco veces más tokens por megavatio. Es decir, el mismo presupuesto de energía genera cinco veces más resultados de procesamiento. La energía ha reemplazado al cálculo bruto como factor limitante en la industria; las empresas de infraestructura cloud ahora hablan de megavatios antes que de chips. Un aumento de cinco veces en la eficiencia por watt es algo que cambia las estructuras de costos, no solo las especificaciones técnicas. Cuando AWS puede ofrecer precios más bajos que las instancias basadas en Nvidia, sin sacrificar los márgenes de ganancia, eso no es simplemente una característica adicional. Es toda la estrategia competitiva del sector cloud.

La cadena de suministro ya está “votando”.

Es aquí donde los signos de demanda, que determinan los datos de ganancias, son de gran importancia. Anthropic se ha comprometido a utilizar hasta cinco gigavatios de capacidad de Trainium, tanto actual como futura. Además, utiliza más de un millón de chips Trainium2 en su sistema Claude. OpenAI se ha comprometido a consumir dos gigavatios de capacidad de Trainium a partir de 2027. Meta también ha decidido invertir decenas de millones de núcleos Graviton. Estos no son compromisos especulativos; se trata de acuerdos contractuales con los dos laboratorios de modelos que son más importantes y que más invierten en modelos de vanguardia.

La misma lente que hace que yo considere los compromisos de suministro como un factor de riesgo, aquí actúa de otra manera. Cuando los clientes comprometen gigavatios con años de anticipación, están reduciendo el riesgo relacionado con el enorme capital que Amazon invierte en los centros de datos. Alguien ya ha aceptado pagar por la capacidad antes de que sea construida. Esa es la diferencia entre una apuesta especulativa y una apuesta basada en contratos.

La historia: Trainium podría no permanecer dentro de AWS.

Esta es la parte para la que el estoque no paga. En la llamada de resultados, Andy JassyDijeron que existe una “verdadera posibilidad” de que Amazon venda Trainium fuera de AWS.Y la discusión ahora se extiende a la venta de los chips directamente al cliente.Centros de datos de terceros, separados del nube.Eso es el cambio en la estructura de mercado dentro de Amazon: pasar de utilizar silicio personalizado como herramienta para reducir costos internos, a utilizarlo como producto comercial que compite directamente con Nvidia y AMD en el mercado de inferencia.

Piense bien en lo que eso significa. Una empresa de tamaño gigante con un crecimiento del 37% no necesita vender chips para que su sistema funcione. Ella los vende cuando el silicio se vuelve lo suficientemente estratégico como para atacar directamente al mercado de comerciantes. Y el punto más débil del mercado de comerciantes es precisamente el área de inferencia, donde la barrera tecnológica de Nvidia está más expuesta. Si Trainium llega fuera de AWS, Amazon deja de ser un cliente que negocia contra Nvidia y se convierte en un competidor en el territorio económico más defendible de Nvidia. El valor de esa opción, por sí solo, justifica un precio diferente del que actualmente tiene la acción.

Sin embargo: La demanda no es el problema.

El estado de cuentas es la parte de esta historia que me impide apoyar una decisión ciega. Amazon ahora…Se espera que los gastos de capital en 2026 sean de aproximadamente 220 mil millones de dólares.Se incrementó de alrededor de 200 mil millones de dólares, y esa cantidad aumentó en parte.Porque los precios de la memoria han aumentado.La gestión fue clara: incluso con ese ritmo, la capacidad de producción no será suficiente para satisfacer la demanda. Se trata del mayor indicador de demanda posible, y al mismo tiempo, es una declaración clara de que la empresa está pagando por un año de crecimiento antes de poder obtener beneficios reales.

Los números lo confirman. El flujo de efectivo libre a lo largo de doce meses – es decir, el flujo de efectivo operativo menos los gastos de capital – ha sido negativo, en aproximadamente 11.6 mil millones de dólares, con un flujo de efectivo operativo de 161 mil millones de dólares y unos gastos de capital de 173 mil millones de dólares. En esencia, cada dólar del flujo de efectivo operativo, además de otros recursos, se reinvierte en la computación. Esta es la dinámica de compromiso de suministro que he señalado durante años: la demanda es fuerte, pero una empresa que tiene un flujo de efectivo libre negativo debe mantener los mercados de capital y las expectativas de valor hasta que la capacidad se convierta en ingresos y ganancias. La diferencia aquí es que podemos ver la demanda acordada en el otro lado de los gastos.

Lo que esto significa para la asignación

El contexto de los precios es importante antes de tomar cualquier decisión de dimensionamiento. Las acciones cotizan cerca de $258, con un aumento del aproximadamente 24% en los últimos 120 días y un crecimiento del 12% desde el inicio del año. El aumento en los ingresos ya se ha absorbido hace unas semanas; por lo tanto, este hito no constituye un nuevo factor que motive las acciones. Además, no se trata de una transacción competitiva que haya generado rendimientos elevados desde el principio. En cuanto al ratio EV/EBITDA, Amazon está cerca de 16.6 veces, por debajo de Microsoft, que está en torno a 18.3 veces, Alphabet en torno a 23.6 veces y Nvidia en torno a 31 veces. Es un precio razonable en comparación con otras empresas del sector de la inteligencia artificial. Un ratio P/E de aproximadamente 40 veces puede parecer alto, pero baso mi opinión en la aceleración del crecimiento y en los múltiplos de efectivo. Un P/E en un trimestre en el que se obtienen ganancias extraordinarias no revela mucho sobre si una empresa reinvierte casi todo su flujo de caja.

Entonces, ¿qué queda como decisión? Esto fortalece la posición de Amazon como una opción clave en el ciclo de inteligencia artificial. No se debe a la tasa de uso de los chips, sino porque esa tasa de uso es una prueba de que AWS tiene la curva de costos de inferencia más baja entre todos los proveedores de cloud, además de ser el proveedor de cloud con el crecimiento más rápido y una opción de comercialización de hardware de silicona sin costos elevados. La tesis se verá afectada si el crecimiento de Trainium disminuye antes de que los ingresos por ventas externas sean significativos, o si los gastos de capital continúan aumentando sin que haya flujo de efectivo libre que sea positivo hasta 2026 y luego en 2027. En ese caso, el lado del apalancamiento ganará, y la asignación de recursos debería reducirse. A nivel multianual, con el desarrollo de Trainium3 y Trainium4 ya en fase de desarrollo, la ventaja en costos de inferencia se acentuará en la segunda mitad de esta década.

El debate no es si Amazon está en el lado correcto de la transición hacia una nueva fase del ciclo económico… claramente lo está. La cuestión es si una acción que presenta un flujo de efectivo negativo y una necesidad de inversiones de 220 mil millones de dólares es la mejor forma de utilizar el capital, en comparación con las alternativas en la misma fase del ciclo económico. Para los inversores que pueden mantenerse durante este periodo de inversiones, esta es una posición que vale la pena adquirir y aumentar su valor cuando haya debilidades en el mercado. El hito de 25 mil millones de dólares confirma la dirección correcta, pero no representa un momento para entrar en acciones en busca de ganancias. La tendencia de invertir en este tipo de acciones es correcta. Se debe considerar que, al igual que la mayoría de las inversiones en infraestructura de IA actualmente, los beneficios son desiguales.