Microsoft y el STAR 50: la IA tropieza con la financiación

La IA no tiene un problema tecnológico: tiene un problema de caja

El analista Cava lo formuló sin matices: "El problema que tiene la inteligencia artificial a corto plazo es la financiación". La frase resume el estado del sector en un momento en el que las tecnológicas ya no discuten si la IA funciona, sino quién paga la infraestructura que necesita para funcionar. Y el ajuste se está viendo en dos frentes al mismo tiempo: la bolsa china y el mercado laboral estadounidense.

Para un founder, la lectura es incómoda pero útil. Durante dos años el relato dominante fue que el capital para IA era infinito. Lo que empieza a aparecer es lo contrario: empresas recortando costos fijos para sostener sus planes de datacenters, y mercados castigando a las compañías de IA no por lo que hacen, sino por cómo están financiadas.

Microsoft: bajas voluntarias para pagar datacenters

El caso más visible es Microsoft. La compañía abrió un programa de bajas voluntarias que alcanza a unos 60.000 empleados y, según la estimación de Cava, podría generar un ahorro cercano a los 20.000 millones de dólares. Ese ahorro no iría a dividendos ni a recompras: contribuiría a financiar sus inversiones en infraestructura de IA, después de haber destinado cerca de 40.000 millones de dólares a gastos de capital en el último trimestre.

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Los números que reporta la prensa especializada van en la misma dirección. BraveNewCoin detalla que el programa cubre a aproximadamente 60.000 empleados, alrededor de una cuarta parte de la plantilla global, y que las decisiones deben tomarse a principios de diciembre, con salidas previstas para el 31 de diciembre de 2026. 247wallst añade que Microsoft gastó 115.950 millones de dólares en capex en su año fiscal 2026, un 79,62% más que el año anterior, mientras su flujo de caja libre cayó un 6,46%.

El detalle que más debería interesar a un founder no es el recorte en sí, sino de dónde sale. Según 247wallst, las áreas invitadas a salir incluyen Xbox, Windows, Copilot y Finanzas, mientras que los equipos de datacenters, ventas y marketing quedaron mayormente fuera. Es decir: se protege justamente a los equipos que construyen y venden capacidad de IA. La nómina es el costo que una empresa puede cambiar rápido; la depreciación de un datacenter se arrastra durante años.

El STAR 50 cae 44%: la factura de la liquidez

En China el ajuste es más brutal. El índice STAR 50, vinculado a empresas de inteligencia artificial y semiconductores, ha caído un 44% desde julio, según el artículo original. Cava atribuye el retroceso a la debilidad económica, la deflación y, sobre todo, a la falta de inyección de liquidez por parte del banco central. Su diagnóstico es explícito: las ventas no responden a un fracaso tecnológico, "no porque la IA sea un fraude, no porque la IA no vaya a generar productividad, sino un tema exclusivamente de financiación".

El contexto que aporta la prensa internacional dimensiona la caída. The Guardian, recogido por Yahoo Finance, señala que el STAR 50 acumula una caída del 40% desde junio y que el mercado bursátil chino perdió 2,4 billones de dólares en valor desde mayo, según datos de Bloomberg. La misma nota cita a Goldman Sachs: las empresas ligadas a la IA representan más del 40% del valor bursátil de China y Hong Kong.

CryptoBriefing agrega otro dato relevante para quien invierte o levanta capital: incluso después del desplome, el STAR 50 cotiza alrededor de 100 veces beneficios futuros, muy por encima de los referentes globales de semiconductores. Y el golpe no fue parejo: Biwin Storage Technology y Moore Threads Technology cayeron al menos un 40% en el trimestre cerrado en septiembre de 2026.

¿Por qué la liquidez es la variable que define 2026?

La tesis de Cava es que el problema no es de demanda de IA, sino de dinero disponible para sostenerla. Por eso sostiene que China tendrá que inyectar liquidez para evitar una "década perdida" como la japonesa, y que Estados Unidos necesitará facilitar la renovación de su deuda pública. Su conclusión es que "esta gente necesita una excusa para meter liquidez en el sistema", un escenario que, a su juicio, podría favorecer a las bolsas, al oro y a Bitcoin.

También apunta a la degradación monetaria, que sitúa en torno al 8% anual en Estados Unidos, como factor que respalda al oro en el largo plazo.

Esa preocupación por el endeudamiento no es solo suya. El Banco de Pagos Internacionales, en su informe trimestral recogido por CNN, advirtió que el impulso de la IA en los mercados globales "ha tambaleado" en los últimos meses y que crecieron las dudas sobre la rentabilidad futura de las grandes inversiones en IA, alimentadas por el aumento del apalancamiento de las grandes tecnológicas estadounidenses.

El mercado laboral: 10 años de destrucción antes del dividendo

Cava también pone fecha al impacto laboral, y no es un plazo cómodo. Estima que la oferta de empleo se reducirá durante los próximos diez años y advierte que "va a haber ganadores y va a haber perdedores". Su punto más duro: los beneficios del aumento de productividad tardarán entre 10 y 20 años en materializarse, mientras que en el corto plazo "aquí van a destruir puestos de trabajo".

El dato de contexto lo confirma. BraveNewCoin cita datos de Challenger, Gray & Christmas según los cuales el sector tecnológico concentró alrededor del 30% de los despidos anunciados en 2026. Cava critica además la falta de atención política a este problema: la transición se está gestionando sin red.

Qué significa esto para tu startup

1. Trata la infraestructura de IA como capex, no como suscripción. Si tu producto depende de cómputo, tu costo real no es la factura mensual del proveedor cloud: es la depreciación de los activos que ese proveedor está construyendo. Si Microsoft está recortando nómina para sostener datacenters, asume que el precio del cómputo no va a bajar por generosidad.

2. No construyas tu plan financiero sobre la vuelta de la liquidez barata. El escenario que describe Cava, con bancos centrales buscando "una excusa" para inyectar liquidez, puede llegar, pero no es un supuesto sobre el que puedas levantar una ronda. Si tu runway depende de que el mercado se reabra en seis meses, tienes un problema de financiación, no de producto.

3. Revisa tu exposición a proveedores de IA cotizados. Si vendes o revendes tecnología de compañías con valoraciones muy exigentes, el riesgo de una corrección de precios te llega por la vía del proveedor. Diversificar y tener un plan B técnico es más barato ahora que después.

4. Si tu tesis es la productividad de la IA, alarga el horizonte. Cava habla de 10 a 20 años para que el dividendo de productividad se materialice. Eso no invalida el negocio, pero sí cambia cómo lo cuentas a tus inversores: menos "esto reemplaza equipos mañana" y más "esto mejora márgenes de forma acumulativa".

Conclusión

El mensaje central del análisis es que la IA no está en crisis por lo que puede hacer, sino por lo que cuesta financiarla. Microsoft paga bajas para sostener datacenters, el STAR 50 se desploma por falta de liquidez y los bancos centrales quedan como la variable decisiva del próximo tramo. Para un founder, la conclusión práctica es simple: en 2026 la ventaja competitiva no está en la mejor demo, sino en la estructura de costos más resistente.