Meta alcanzó en el tercer trimestre de 2025 una ratio de gasto de capital de 37 por ciento de sus ingresos. No es un error tipográfico. Meta está destinando más de un tercio de cada dólar que ingresa a infraestructura para inteligencia artificial. Para ponerlo en contexto, es casi el doble de lo que gastó el año anterior, cuando esa cifra rondaba el 20 por ciento, y es el mayor porcentaje capex respecto a ingresos en la historia de la compañía.
Lo que verdaderamente llamó la atención fue la velocidad y el tamaño de los acuerdos concretados entre septiembre y octubre de 2025: Meta anunció acuerdos por 75.5 mil millones de dólares en infraestructura en apenas un mes. Es más gasto que el destino de muchos sectores tecnológicos nacionales en una década.
Los cuatro acuerdos principales fueron: CoreWeave 14.2 mil millones por varios años, Oracle alrededor de 20 mil millones en contrato multianual, Scale AI 14.3 mil millones por una participación del 49 por ciento y la joint venture Blue Owl Hyperion por 27 mil millones. Total aproximado 75.5 mil millones de dólares.
Lo relevante no es solo la magnitud, sino la estructura financiera. El acuerdo Hyperion con Blue Owl en Louisiana redefine el libro de jugadas financiero tradicional: participación mayoritaria de Blue Owl 80 por ciento frente a 20 por ciento de Meta, más de 27 mil millones en deuda estructurada, 2.5 mil millones de capital en un vehículo especial, bonos 144A con vencimiento a 2049 y una distribución de efectivo a Meta de 3 mil millones al inicio. A cambio Meta asume una garantia de valor residual por 16 años. En la práctica Meta financia la construcción usando crédito privado y retiene exposición financiera por más de una década sin poseer la mayoría del activo.
Esta forma de financiar infraestructura cambia el modelo tradicional. Antes: ingresos generaban capex y activos en el balance. Ahora: sociedades conjuntas, leasing financiero y activos operacionales que funcionan más como gasto operativo que como activos propiamente dichos. Las ventajas son balance más limpio, despliegue acelerado gracias a capital externo y riesgo compartido con socios. La contrapartida es clara: si la IA no produce retorno esperado, Meta sigue pagando obligaciones financieras y arrendamientos por años.
En términos técnicos, lo que compran esos acuerdos es capacidad masiva de cómputo y energía. El proyecto Hyperion en Louisiana proyecta 2 gigavatios de potencia en un campus de aproximadamente 2,250 acres con entrega prevista en 2030. 2 GW equivalen a la energía necesaria para alimentar alrededor de 1.5 millones de viviendas y requieren infraestructura eléctrica dedicada, como la línea de transmisión de 1.2 mil millones que Entergy está construyendo. Esa escala permite entrenar varias veces modelos del tamaño de GPT-4 de forma simultánea, con cientos de miles de GPUs, petabytes de datos y carreras de entrenamiento que duran meses sin interrupción.
CoreWeave aporta racks con GPUs Nvidia GB300, hasta 72 Blackwell por rack y acceso contractual extendido hasta 2031 o 2032. La arquitectura Blackwell ofrece saltos de rendimiento respecto a la generación anterior, mayor eficiencia energética y soporte nativo para precisiones optimizadas que aceleran inferencia y entrenamiento a gran escala. Según presentaciones regulatorias de CoreWeave, esto puede reducir tiempos de entrenamiento de meses a semanas para modelos de gran tamaño.
El contrato con Oracle aporta capacidad cloud flexible para inferencia, entrenamiento distribuido y redundancia ante fallos de infraestructuras propias. Por su parte, el acuerdo de energía con ENGIE asegura 1.3 GW de solar en Texas, con proyectos como Swenson Ranch que generan 600 MW. La energía es un costo crítico: una sola carrera de entrenamiento intensivo puede consumir más de 1,200 MWh y miles de dólares en electricidad. La generación renovable dedicada reduce costes operativos, cumple metas de sostenibilidad e insula contra la volatilidad del precio de la energía.
Desde la perspectiva económica, la trayectoria de gasto de Meta es asombrosa. En 2024 el capex fue alrededor de 50 mil millones, aproximadamente 20 por ciento de sus ingresos. En 2025 la cifra creció a un rango de 66 a 72 mil millones, alcanzando 37 por ciento de ingresos, y las estimaciones para 2026 apuntaban a cerca de 97 mil millones. Meta ha señalado planes para invertir hasta 600 mil millones en centros de datos e infraestructura en Estados Unidos hasta 2028, un promedio de 200 mil millones por año en ese horizonte.
La gran pregunta es el retorno de inversión. Meta no desglosa ingresos por IA de forma explícita, pero los analistas estiman que las mejoras por IA en publicidad podrían aportar entre 5 y 8 mil millones adicionales en 2025, mientras que las ofertas directas de productos de IA siguen siendo limitadas y muchas gratuitas. Si comparamos ingresos atribuibles a IA con 80 mil millones de coste total estimado para 2025, la relación es claramente desfavorable en el corto plazo. La expectativa de Meta es que la IA mejore CPM en publicidad, habilite nuevos productos de pago, y eventualmente permita monetizar capacidad excedente como servicio de infraestructura. Pero los plazos y la escala de esos ingresos son inciertos.
¿Estamos ante una burbuja similar a la puntocom o ante una inversión transformadora? Hay argumentos en ambos lados. El argumento del cambio de paradigma señala que a diferencia de muchas burbujas pasadas, hoy las grandes tecnológicas generan flujos de caja significativos que pueden sostener inversiones masivas. Además, existe demanda real por servicios conversacionales y herramientas empresariales. En el lado de la cautela están señales de circularidad financiera, proveedores que financian clientes que compran sus chips, valoraciones elevadas de empresas de infraestructura y dependencia macroeconómica de la inversión en IA.
En el mapa competitivo, Meta no es la única: en 2025 Microsoft, Google y Amazon también escalan inversiones en centros de datos, chips y acuerdos con proveedores. Las estimaciones agregadas de gasto en infraestructura de Big Tech superan los 400 mil millones en 2025. Empresas como CoreWeave han conseguido contratos masivos con OpenAI, Meta y otros, pero también muestran concentraciones de clientes y riesgo operativo si un cliente clave cambia de estrategia.
Tres lecciones claras emergen de este ciclo: primero, la infraestructura se convierte en un nuevo foso competitivo en IA; segundo, el crédito privado y las joint ventures están revolucionando la financiación de infraestructura tech; tercero, nadie puede predecir con seguridad cuál será el producto ganador ni cuándo la inversión masiva se traducirá en ingresos equivalentes.
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En resumen, Meta está apostando una suma sin precedentes en infraestructura de IA y lo hace con estructuras financieras que cambian las reglas del juego. Es una apuesta que puede crear un nuevo AWS o convertirse en una carga financiera si los ingresos no siguen el mismo ritmo. Para cualquier organización que quiera competir o beneficiarse de esta ola, la recomendación es evaluar cuidadosamente arquitectura, modelo de negocio y riesgos financieros, y apoyarse en socios técnicos que combinen experiencia en software a medida, seguridad y servicios cloud.
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