Los 9.400 millones de Apple frente a los 80.000 millones de Microsoft: la respuesta silenciosa a la carrera de la IA
Microsoft dijo en enero de 2025 que iba camino de gastar unos 80.000 millones de dólares en centros de datos con capacidad de IA durante su año fiscal 2025 (la factura completa de infraestructura, no solo la partida de IA), con servidores que se amortizan en seis años. La opción de Apple de esperar no cuesta nada mantenerla, y esa diferencia contable, no la calidad de los modelos, es la verdadera historia de la carrera de la IA.
La apuesta de Microsoft en la carrera de la IA no es un gasto. Es un activo, y los activos se deprecian. En enero de 2025, su presidente Brad Smith escribió que Microsoft iba camino de gastar unos 80.000 millones de dólares en el año fiscal 2025 construyendo centros de datos con capacidad de IA: es la factura completa de infraestructura de la compañía, terrenos y edificios incluidos, no una partida exclusiva de IA. Un gasto de capital de ese tamaño no pasa por la cuenta de resultados y desaparece. Se capitaliza como inmovilizado y se amortiza a lo largo de la vida útil del activo. Para los servidores, que son los que hacen el trabajo real, el calendario es de seis años: la memoria anual del año fiscal 2022 de Microsoft recoge la decisión de «ampliar la vida útil estimada tanto de los servidores como del equipamiento de red, de cuatro a seis años», y desde entonces amortiza su parque de servidores con ese criterio. Los resultados del cuarto trimestre fiscal de 2024 de Apple muestran 9.400 millones de dólares de inversión en capital y 31.400 millones en I+D para toda la compañía. Son cifras del año fiscal 2024 frente al plan de Microsoft para el fiscal 2025, un desajuste de un año que conviene señalar; no cambia lo sustancial, porque la diferencia es de casi un orden de magnitud y ningún año suelto de crecimiento del capex de Apple la cierra. Apple no está cargando con el activo. Está cargando con una opción sobre el mismo desenlace, y esa opción no cuesta nada mantenerla.
Esa asimetría explica lo que el relato habitual de «Apple va por detrás» no explica. Un centro de datos tiene que amortizar su propio coste antes de generar nada más, y si el hardware de IA envejece más rápido de lo que asume la contabilidad (las generaciones de GPU se renuevan bastante más rápido que en seis años), las depreciaciones llegan antes de tiempo. Una opción para integrar el modelo que acabe ganando no tiene ese reloj corriendo. A quien la sostiene solo le hace falta que una cosa sea cierta: que alguien gane. Y para quien construye es peor todavía, porque el precio de ejercicio baja: cada euro que gasta un laboratorio puntero hace la capa de modelos más disputada y más barata de contratar. Esperar no solo sale gratis para Apple; cada vez vale más.
¿Debería tu empresa entrar en la carrera de la IA?
La misma asimetría decide la versión de sala de juntas de la pregunta, así que conviene partir de ahí y no de Apple. La presión por anunciar una gran inversión en IA es real: transmite seriedad ante inversores, clientes y empleados. Pero esa señal es precisamente la peor razón para meter un activo depreciable en el balance. Tres preguntas separan el gasto que cava un foso del que solo decora una nota de prensa. Primero, ¿el dinero compra ventaja propietaria (tus datos, tu flujo de trabajo, tu relación con el cliente) o capacidad genérica que se está abaratando por debajo de ti? Segundo, ¿cómo queda el coste de cambio dentro de dos años si esperas: te quedas fuera, o puedes integrar al ganador en mejores condiciones que hoy? Tercero, ¿quién se queda el margen en tu cadena de valor cuando la capacidad ya sea barata? Responder con honestidad a esto es la sustancia del trabajo serio de estrategia técnica, y antes de cualquier decisión de construir conviene contrastar si la organización está realmente lista para hacerlo.
Apliquemos las tres preguntas a un caso compuesto, del tipo que se repite en el tejido empresarial español y latinoamericano. Pensemos en un operador logístico regional, desbordado de trámites aduaneros desde el Brexit (que sigue pesando sobre buena parte de las exportaciones españolas al Reino Unido), al que le presentan un programa de siete cifras para entrenar y alojar en casa su propio modelo de procesamiento documental, con el argumento del control. Primera pregunta: el activo propietario es su archivo de despachos de aduana ya resueltos y la relación con los agentes que agiliza el despacho, y ninguno de los dos exige ser propietario del modelo, porque un modelo de frontera alquilado, alimentado con ese archivo, da la misma ventaja. Segunda pregunta: esperar casi no cuesta nada, porque el precio de los modelos se mueve a favor del comprador y una capa de integración escrita contra un proveedor se puede redirigir a otro en semanas. Tercera pregunta: el margen de la empresa vive en la rapidez del despacho y en la confianza del cliente, capas a las que ningún proveedor de modelos llega, mientras que el margen del propio modelo se está compitiendo hasta desaparecer. El proyecto de siete cifras suspende las tres preguntas, y habría quedado en el balance depreciándose exactamente igual que los centros de datos de Microsoft, solo que sin los ingresos de Microsoft detrás. El gasto acertado es el aburrido: ordenar los datos, conectar el flujo de trabajo y alquilar la inteligencia con un contrato del que se pueda salir.
¿Está Apple realmente por detrás en IA?
Si el juego consiste en construir el modelo más capaz, sí: Apple no está en la partida, y ningún observador serio dice lo contrario. Pero apliquemos la tercera pregunta a la industria entera y fijémonos en qué le está pasando al precio de lo que todos corren por construir. El índice de IA 2025 de Stanford constató que el coste de ejecutar un modelo con el rendimiento de GPT-3.5 cayó de 20 dólares por millón de tokens en noviembre de 2022 a siete céntimos en octubre de 2024, un descenso de más de 280 veces en menos de dos años, mientras la distancia entre el mejor modelo y sus perseguidores se estrechaba con fuerza. Un producto cuyo precio se hunde así de rápido, con sus sustitutos convergiendo, es una materia prima en formación. Cuando una capa se convierte en materia prima, la economía migra hacia la capa que sigue siendo escasa, y lo que sigue siendo escaso es la distribución: el dispositivo en el bolsillo, la pantalla por defecto, la relación de facturación. Apple tiene una versión formidable de las tres cosas.
Los pioneros suelen construir la categoría; los seguidores rápidos con distribución propia suelen quedarse el dinero. No es una ley, pero se repite lo bastante como para poner a prueba el veredicto de «Apple va por detrás» antes de darlo por bueno. La depreciación lo agudiza: los pioneros no solo gastan para construir la categoría, están cargando ese coste contra sus propios beneficios futuros, sobre equipos que pueden quedar obsoletos económicamente antes de que la contabilidad los dé por amortizados. Gane quien gane, tendrá que llegar igualmente a los usuarios, y hay muy pocas puertas que merezca la pena tocar. Quien controla la puerta más grande impone condiciones sin haber pujado nunca en la subasta que financian sus rivales.
Qué me haría cambiar de opinión
El argumento del seguidor rápido descansa sobre una sola hipótesis crítica: que ningún laboratorio abra una ventaja de capacidad duradera y creciente. Si un modelo se distancia de forma decisiva y mantiene la distancia, el cálculo se invierte. El ganador gana poder de fijación de precios, los centros de datos que hoy se deprecian se convierten en los peajes del sector, los dueños de la distribución pasan a ser aparceros de su propia plataforma, y haber esperado sale caro. Conviene vigilar tres señales. Poder de fijación de precios en la capa de modelos: si un laboratorio líder puede subir precios sin perder clientes corporativos, la curva de costes de Stanford se ha roto y la capa ha dejado de abaratarse. Convergencia de capacidades: si las evaluaciones independientes dejan de mostrar modelos rivales intercambiando posiciones en la cima, se está formando una brecha. Independencia del hardware: si un nuevo dispositivo de IA se vende en volumen a gente que después deja el móvil en casa, la distribución de Apple pesa menos de lo que asume el precio de la opción. Ninguna de las tres se observa hoy, y cambiaría de opinión rápido si apareciera alguna.
Hasta entonces, la contabilidad cuenta la historia. Quienes construyen tienen que ganar la carrera del modelo, luego la del despliegue, y después defender la posición frente a rivales bien financiados que hacen exactamente la misma apuesta, todo ello con el reloj de la amortización corriendo. Apple solo necesita que alguien, cualquiera, gane. La mayoría de las empresas no puede copiar la distribución de Apple, pero cualquiera puede copiar la disciplina de preguntar, antes de firmar el cheque, qué foso está cavando realmente el dinero y en qué balance queda la depreciación si la respuesta es «en el de nadie». Para capacidad de IA sin esa apuesta, la IA práctica bajo control humano es donde empieza el planteamiento.
Preguntas frecuentes
¿Qué es una estrategia de seguidor rápido en IA?
Consiste en dejar que otros financien la carrera hacia la capacidad de frontera, e integrar al ganador cuando la tecnología y su precio ya se han asentado. Funciona cuando la capa de capacidad se está convirtiendo en materia prima y tú controlas algo escaso que los constructores necesitan: distribución, datos propios o la relación con el cliente.
¿Cómo sé si nuestra inversión en IA está construyendo un foso defensivo?
Pregúntate si un competidor podría alquilar la misma capacidad a un proveedor en menos de un año. Si pudiera, el gasto compra capacidad, no ventaja. Los fosos vienen de lo que el gasto convierte en exclusivamente tuyo: datos que nadie más tiene, un flujo de trabajo que ata al cliente, o una relación con el cliente que la capacidad profundiza.
¿En 2026 conviene más construir o comprar capacidad de IA?
Para la mayoría de las organizaciones, comprar, integrar y mantener bajo el coste de cambio, porque los modelos rivales están lo bastante cerca en capacidad como para que los precios se muevan a favor del comprador. Construir solo tiene sentido cuando se cuenta con datos propios o distribución que conviertan la inversión en algo que los rivales no puedan replicar, y cuando la empresa puede asumir la depreciación si la apuesta sale mal.
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