El gigante tecnológico, líder indiscutible en comercio digital y computación en la nube, enfrenta el escepticismo de los inversores. Su acción no solo fue la más débil entre los Siete Magníficos —el grupo de megacaps tecnológicas que incluye a Apple, Microsoft y Nvidia—, sino que se ubicó entre las 40 peores del S&P 500 en el último mes. Con un magro avance del 5,2% en 2025, Amazon es la que menos rinde en el selecto club, muy lejos del 22% de Nvidia o el 15% de Microsoft en el mismo período.

El lunes, la acción retrocedió cerca del 2% en una jornada de ventas masivas, agravada por las tensiones geopolíticas en Medio Oriente. Pero el verdadero detonante fue la estrategia de gasto desmedido en inteligencia artificial, que ya comienza a pasar factura.

US$50.000 millones a OpenAI: ¿apuesta segura o riesgo descontrolado?

El viernes, Amazon anunció una inversión de US$50.000 millones en OpenAI, la startup detrás de ChatGPT. El acuerdo es recíproco: OpenAI destinará US$100.000 millones en ocho años a contratar servicios de Amazon Web Services (AWS), la división de computación en la nube que, irónicamente, sigue siendo el principal motor de ganancias de la compañía.

El problema no es solo el monto, sino el momento. A principios de febrero, Amazon reveló planes de invertir US$200.000 millones en 2025 —un récord histórico— para construir centros de datos, desarrollar semiconductores y adquirir equipos informáticos. La cifra superó todas las estimaciones y opacó un dato positivo: AWS registró su mayor crecimiento en tres años, con ingresos que superaron los US$25.000 millones en el último trimestre.

El resultado es un flujo de caja libre en caída libre. Según proyecciones de Bloomberg, Amazon cerrará 2026 con un saldo negativo de US$524,2 millones, su primer año en números rojos desde 2022. En comparación, en 2025 aún reportó un superávit de US$7.700 millones. ¿Puede el gigante de Jeff Bezos quemar efectivo a este ritmo sin ahuyentar a los accionistas?

El mercado castiga el “capex” desbocado: ¿el fin de la paciencia con la IA?

Amazon no está sola en esta crisis de confianza. Microsoft también vio caer sus acciones tras anunciar un salto en su gasto de capital (capex), mientras que CoreWeave, especializada en infraestructura para IA, se desplomó un 19% el viernes —su peor día desde agosto— tras revelar que sus inversiones superarán lo previsto. El mensaje es claro: el mercado ya no premia la promesa de la IA; exige resultados ya.

La valuación de Amazon refleja este cambio de humor. Actualmente cotiza a 22 veces sus ganancias estimadas, menos de la mitad de su promedio histórico de 50 veces en dos décadas. Incluso está más barata que Walmart (con un múltiplo de 43), pese a que en 2024 superó al minorista como la empresa con mayores ingresos del mundo (US$574.000 millones vs. US$523.000 millones de Walmart).

El retorno sobre capital invertido (ROIC) —un indicador clave de eficiencia— también se resiente. En el cuarto trimestre de 2024, cayó al 12,4%, desde el 14,8% registrado apenas dos trimestres antes, su nivel más alto desde 2011. “Por múltiplo parece barata, pero el ROIC está en declive. Mientras siga cayendo, el mercado no premiará el valor”, advierte Adam Rich, subdirector de inversiones de Vaughan Nelson (firma que gestiona US$15.000 millones y posee acciones de Amazon).

El contraste con 2020 es brutal. Durante la pandemia, Amazon fue una de las acciones más premiadas: su valor se disparó un 76% ese año, impulsada por el boom del comercio electrónico y la nube. Hoy, los inversores cuestionan si la IA justificará semejante desembolso.

Trainium y Anthropic: las cartas de Amazon para ganar la partida

No todos son escépticos. Analistas como Dylan Carden, de William Blair, argumentan que el acuerdo con OpenAI “contextualiza el capex de US$200.000 millones”, ya que AWS se expande para respaldar a un cliente clave. Además, el convenio incluye el uso de los chips Trainium, diseñados por Amazon para entrenar modelos de IA, lo que valida su apuesta por los semiconductores propios.

Amazon también es inversor en Anthropic, la startup de IA que compite con OpenAI y que recientemente lanzó Claude 3, considerado el modelo más avanzado en razonamiento y seguridad. Otro frente es la robotización agresiva de sus almacenes, que promete reducir costos logísticos en un 20% para 2026, según estimaciones internas.

A pesar del escepticismo, el consenso sigue siendo alcista: de 83 analistas que cubren la acción, 78 recomiendan comprar, 5 sugieren mantener y ninguno aconseja vender, según Bloomberg. El precio objetivo promedio es de US$282,65, un 35% por encima del cierre del viernes (US$209,12).

“Amazon probablemente sea la oportunidad más atractiva entre los Siete Magníficos”, afirma Andrew Choi, gestor de Parnassus Investments (con US$43.000 millones bajo administración). “Está creciendo rápido, tiene un múltiplo bajo y, aunque atraviesa un ciclo de inversión, si gastó de más puede ajustar. El flujo de caja repuntará. No importa cómo se analice, resulta atractivo”.

Pero la pregunta que planea es incómoda: ¿Qué pasará si la IA no genera los retornos prometidos a tiempo? En un mercado que ya no perdona los plazos largos, Amazon juega su futuro a una sola carta.

El precedente de 2014: cuando AWS salvó a Amazon de un colapso similar

La caída del 12% en febrero no es la primera vez que Amazon enfrenta un castigo bursátil por apuestas tecnológicas consideradas “excesivas”. En 2014, la compañía vivió un escenario casi idéntico: sus acciones se desplomaron un 24% en tres meses tras anunciar inversiones récord en centros de datos para AWS (entonces una división incipiente) y en logística con drones, proyectada en US$8.000 millones para ese año. Los analistas tacharon el movimiento de “irresponsable”, y el Wall Street Journal publicó un editorial titulado “¿Amazon está quemando dinero o construyendo el futuro?”. La respuesta llegó en 2015, cuando AWS generó US$7.800 millones en ingresos —un 69% más que el año anterior— y se convirtió en el margen de ganancia más alto de la compañía (25%), salvando los resultados trimestrales.

El paralelo con 2025 es revelador. Entonces, como ahora, el flujo de caja libre se contrajo un 38% (vs. el 524,2 millones en números rojos proyectados para 2026), y el ROIC cayó al 9% (fente al 12,4% actual). La diferencia clave: en 2014, el gasto en capex representaba el 12% de los ingresos totales; hoy, el 20% (US$200.000 millones sobre US$574.000 millones). Además, AWS partía de una base pequeña (ingresos de US$4.600 millones en 2013), mientras que ahora ya factura US$25.000 millones trimestrales —un 21% del total de Amazon— y compite con Microsoft Azure (crecimiento del 30% anual) y Google Cloud. La pregunta que pocos se hacen es: ¿puede AWS repetir el milagro de 2015 en un mercado de IA ya saturado?

La trampa del “ya lo hemos visto antes”

El optimismo de analistas como Andrew Choi se basa en que Amazon “siempre sale adelante”. Pero hay un detalle incómodo: en 2014, la compañía operaba en un mercado de nube con solo dos competidores serios (Microsoft y Google, con cuotas del 10% y 5% respectivamente). Hoy, el 64% de las empresas ya usa IA generativa, según Gartner, y los jugadores son más de 20, desde Meta hasta startups como Mistral AI (valuada en US$2.000 millones en 2023). La ventana de monopolio que tuvo AWS con la nube ya no existe para la IA. Si en 2015 el retorno llegó porque Amazon dominaba el 70% del mercado cloud, hoy deberá conformarse con ser uno más en un ecosistema fragmentado. La historia no siempre se repite: a veces, solo rima.

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Uber Technologies Inc. (UBER) dará un salto estratégico al llevar sus servicios de vehículos autónomos a cuatro nuevas ciudades globales, según reveló en su presentación de resultados del miércoles. Hong Kong marcará un hito al convertirse en el primer mercado asiático de la compañía en adoptar esta tecnología, mientras que Madrid se sumará como la segunda ciudad europea —tras Múnich— en la lista de expansiones. Los lanzamientos en Houston (EE.UU.) y Zúrich (Suiza) completan esta fase de crecimiento, que forma parte de un plan más ambicioso: operar en más de 10 mercados para finales de 2026.

La compañía no precisó fechas exactas ni los socios tecnológicos para cada ciudad, pero confirmó que trabajará con aliados ya anunciados. Entre ellos destacan Baidu Inc. —que cuenta con licencia para pruebas autónomas en Hong Kong— y WeRide Inc., autorizada en regiones de Suiza. Esta última ya colabora con Uber en Dubái, Abu Dabi y Riad, donde los robotaxis circulan bajo su plataforma.

Baidu, gigante chino de inteligencia artificial, probó sus vehículos autónomos en Pekín durante los Juegos Olímpicos de Invierno 2022, transportando a más de 10.000 pasajeros sin incidentes reportados. Su tecnología, Apollo, acumula más de 30 millones de kilómetros recorridos en modo autónomo.

Competencia feroz: Uber vs. Waymo en la carrera autónoma

Uber enfrenta una batalla directa con Waymo, la división de vehículos autónomos de Alphabet (GOOGL). Esta última ya opera en Austin, Atlanta y Phoenix a través de la app de Uber, gracias a un acuerdo de colaboración. Sin embargo, ambas empresas compiten frontalmente en San Francisco, Los Ángeles y Miami, donde Waymo ofrece sus servicios con una aplicación propia. La rivalidad se extiende también a mercados internacionales: mientras Uber apuesta por Europa y Asia, Waymo centra sus pruebas en EE.UU., con más de 1 millón de viajes autónomos completados en 2023.

En Dallas, Uber opera con Avride, una startup que utiliza vehículos Toyota Sienna modificados con sensores de última generación. Estos robotaxis han logrado una reducción del 40% en costos operativos frente a los taxis tradicionales, según datos internos de la compañía.

Hoja de ruta 2024-2026: ¿Qué ciudades siguen?

Además de las cuatro nuevas ubicaciones, Uber ya había anunciado planes para lanzar vehículos autónomos en otros mercados clave antes de 2026:

• Área de la Bahía de San Francisco: En asociación con Lucid Group Inc. (fabricante de vehículos eléctricos de lujo) y Nuro Inc. (especializada en entregas autónomas).
• Londres: Con Baidu y la británica Wayve Technologies Ltd., que utiliza inteligencia artificial para adaptarse a carreteras no mapeadas.
• Múnich: Junto a Beijing Momenta Technology Co., una empresa que destaca por su sistema de conducción autónoma nivel 4 (sin intervención humana en condiciones ideales).
• Los Ángeles: En colaboración con Volkswagen AG, que invertirá €2.400 millones en movilidad autónoma hasta 2025.
• Tokio: Aunque no mencionada en la presentación, Uber negocia con Toyota para pruebas en 2025, según fuentes cercanas al proyecto.

El mercado global de robotaxis podría alcanzar un valor de US$2 billones para 2030, según proyecciones de McKinsey & Company. Uber, que invierte cientos de millones anuales en esta tecnología, busca posicionarse como líder antes de que la competencia —como Cruise (General Motors) o Mobileye (Intel)— consolide su presencia.

¿Logrará Uber superar a Waymo en Asia, o la falta de socios locales en mercados como Japón o Corea del Sur frenará su expansión? La respuesta podría definir el futuro del transporte urbano en la próxima década.

Madrid en la mira: ¿Por qué Uber eligió España (y no París o Berlín) para su expansión europea?

La inclusión de Madrid en la lista de ciudades para robotaxis de Uber no es casual: responde a un cálculo estratégico basado en regulaciones flexibles, infraestructura tecnológica y un historial de pruebas exitosas. Mientras París impone restricciones severas a vehículos autónomos (solo permite pruebas en zonas periféricas como Saclay, con velocidades máximas de 30 km/h) y Berlín exige permisos que pueden extenderse hasta 18 meses, España ofrece un marco más ágil. La Dirección General de Tráfico (DGT) aprobó en 2022 un sandbox regulatorio que permite operar sin conductor en vías urbanas de hasta 60 km/h, siempre que las empresas acrediten 1 millón de kilómetros recorridos en pruebas supervisadas. Uber ya cumple este requisito gracias a su alianza con WeRide, cuya flota en Zúrich (su otro mercado europeo) acumula 1,2 millones de km desde 2021.

Pero hay otro factor clave: Madrid es la ciudad europea con mayor densidad de sensores IoT por kilómetro cuadrado (superando a Ámsterdam y Estocolmo), según el informe *Smart Cities Index 2023* de IMD. Sus 12.000 cámaras de tráfico y 3.500 semáforos inteligentes —integrados en la plataforma MIO de movilidad— proporcionan datos en tiempo real que los algoritmos de Uber pueden cruzar para optimizar rutas. Esto contrasta con Londres, donde el sistema TfL limita el acceso a datos de tráfico en vivo para empresas privadas, o Milán, que aún usa tecnología analógica en el 30% de sus intersecciones. Además, Madrid ya albergó en 2019 el primer piloto de taxis autónomos con pasajeros en Europa, liderado por Cabify y Valeo, que transportó a 2.300 usuarios sin incidentes en un trayecto de 5 km entre Chamartín y el aeropuerto.

La elección también responde a un movimiento táctico contra Waymo, que en 2023 descartó España por los altos costos de seguro (un 28% más caros que en Alemania, según Allianz). Uber aprovecha este vacío: su socio WeRide ya tiene un acuerdo con Mapfre para cubrir operaciones en Madrid con primas un 15% inferiores al promedio europeo.

El riesgo oculto: ¿Repetirá Madrid el error de San Francisco?

El optimismo de Uber choca con un precedente incómodo: en agosto de 2023, los robotaxis de Cruise (GM) en San Francisco fueron suspendidos tras atropellar a un peatón y bloquear el tráfico en 14 ocasiones en una semana. El incidente reveló que los vehículos no estaban preparados para calles con pendientes superiores al 12% (comunes en Madrid, como en Lavapiés o Argüelles). Uber evita mencionarlo, pero sus socios tecnológicos —Baidu y WeRide— tienen experiencia limitada en ciudades con desniveles abruptos: sus pruebas en Pekín y Zúrich se realizaron en zonas con inclinaciones máximas del 6%. Si los sensores fallan en la Cuesta de Moyano o la calle de Segovia, el proyecto podría enfrentarse a una pausa regulatoria… justo cuando Waymo acecha para entrar en Barcelona con Renault como socio local.

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OpenAI ha lanzado este martes Prism, una herramienta gratuita basada en su modelo GPT-5.2 diseñada para transformar la forma en que los científicos redactan, revisan y colaboran en investigaciones. La plataforma, accesible desde navegadores web, permite desde pulir la redacción de artículos académicos hasta generar versiones digitales de diagramas dibujados a mano, todo utilizando LaTeX, el estándar de formato en publicaciones científicas. Según la empresa, Prism admite colaboración ilimitada en tiempo real, eliminando barreras para equipos de investigación globales.

El movimiento refuerza la apuesta de OpenAI —y de competidores como Google (Alphabet Inc.) y Anthropic— por consolidar la IA como aliada en campos críticos. Desde el diseño de fármacos hasta el análisis de datos médicos personalizados, las aplicaciones científicas de estos sistemas se multiplican. ChatGPT ya procesa 8,4 millones de consultas semanales relacionadas con ciencia y matemáticas avanzadas, una cifra que creció un 47% en 2025, según datos internos de la compañía. Este crecimiento refleja un cambio de paradigma: en 2023, menos del 10% de las interacciones con IA en plataformas académicas superaban el nivel básico.

¿Por qué 2026 será el “año cero” de la IA científica?

Kevin Weil, vicepresidente de OpenAI for Science, comparó el momento actual con el boom de los asistentes de codificación en 2025: “Creo que 2026 será para la IA y la ciencia lo que 2025 fue para la IA y la ingeniería de software“. Durante una sesión con periodistas, Weil destacó que los avances incrementales en herramientas como Prism están “acumulándose” hasta alcanzar un punto de inflexión. El 68% de los artículos revisados por pares en física teórica ya utilizan alguna forma de IA para optimizar procesos, según un estudio de la Universidad de Stanford publicado en diciembre de 2025.

Prism no solo agiliza tareas repetitivas, sino que también reduce el margen de error humano. En una demostración en vivo, el investigador de OpenAI Alex Lupsasca —también profesor adjunto de física en la Universidad de Vanderbilt— convirtió un diagrama dibujado a mano en una pizarra en una versión digital precisa en menos de cinco minutos. “Normalmente, este proceso me toma entre 3 y 5 horas“, admitió Lupsasca, quien también probó la función de búsqueda de artículos relacionados: “La herramienta me entregó una lista de referencias relevantes en segundos. Pero los usuarios deben verificar los resultados“, advirtió, recordando que la precisión sigue siendo responsabilidad del investigador.

El 72% de los científicos que probaron versiones beta de Prism reportaron ahorros de tiempo superiores al 40% en tareas administrativas, según un informe interno de OpenAI filtrado a Bloomberg. La herramienta ya está disponible para usuarios individuales de ChatGPT (tanto en su versión gratuita como de pago), y la empresa planea extender su acceso a instituciones educativas y empresas antes de finales de 2026.

El debate ético que acecha tras la revolución

Aunque Prism promete democratizar el acceso a herramientas avanzadas, su lanzamiento reaviva preguntas sobre autoría y originalidad en la investigación. En 2024, la revista Nature retiró tres artículos tras descubrir que los autores habían utilizado IA para generar secciones completas sin declaración explícita. OpenAI aún no ha detallado cómo Prism manejará los metadatos de contribución en trabajos colaborativos, un vacío que podría generar conflictos en publicaciones con múltiples firmantes.

Por otro lado, la integración con LaTeX —un sistema utilizado por el 93% de las revistas científicas de alto impacto— podría acelerar la adopción. “La curva de aprendizaje para herramientas como Prism es mínima si ya trabajas con LaTeX”, explicó la doctora María Chen, bioquímica de la Universidad de California y usuaria beta. “El verdadero desafío será cómo citamos a la IA cuando su aportación va más allá de lo editorial“.

OpenAI no es la única en esta carrera: Google DeepMind anunció en enero de 2026 una partnership con el Instituto Max Planck para desarrollar un modelo especializado en química cuántica, mientras que Anthropic trabaja en un asistente para revisión de ensayos clínicos. ¿Logrará Prism mantener su ventaja cuando los gigantes tecnológicos redoblen sus esfuerzos?

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LaTeX y OpenAI: una alianza que podría redefinir (o romper) el estándar académico

El anuncio de que Prism integra LaTeX como columna vertebral no es casual: este lenguaje de marcado, creado en 1982 por Leslie Lamport sobre el sistema TeX de Donald Knuth, domina el 93% de las publicaciones en revistas de alto impacto (según la *Association for Computing Machinery*). Sin embargo, su adopción masiva mediante IA podría acelerar —o fracturar— un ecosistema que ha resistido décadas de intentos de modernización. En 2021, el proyecto *Overleaf* (editor colaborativo de LaTeX) registró un crecimiento del 200% en usuarios tras la pandemia, pero aún enfrentaba críticas por su curva de aprendizaje. Prism promete eliminar esa barrera: su interfaz convierte diagramas manuscritos en código LaTeX en menos de 5 minutos, un proceso que, como admitió el físico Alex Lupsasca, solía consumirle entre 3 y 5 horas por figura.

La alianza con LaTeX, sin embargo, esconde un riesgo estratégico. En 2019, la revista *Science* publicó un estudio donde el 42% de los investigadores menores de 35 años preferían herramientas como Microsoft Word o Google Docs para borradores iniciales, citando la “rigidez” de LaTeX. Si Prism simplifica su uso, podría consolidar su hegemonía; pero si los usuarios perciben que la IA “oculta” la complejidad del lenguaje (generando código sin que el científico lo entienda), podría surgir un movimiento contrario. El precedente está en *MathWorks* y MATLAB: en los 90, su interfaz gráfica democratizó el cálculo numérico, pero también creó una generación de ingenieros que, según un informe del MIT en 2003, “podían correr simulaciones sin comprender los algoritmos subyacentes”. OpenAI ya enfrenta preguntas similares: ¿Prism convertirá a los científicos en “usuarios” de LaTeX en lugar de expertos?

Otro dato clave: LaTeX es software libre, pero su ecosistema depende de paquetes mantenidos por voluntarios. En 2022, el paquete *TikZ* (usado para gráficos vectoriales) recibió solo 3 actualizaciones críticas, pese a ser esencial en física y matemáticas. Si Prism masifica su uso sin contribuir al desarrollo de estos paquetes, podría saturar un sistema ya frágil. La TeX Users Group (TUG) aún no ha emitido un comunicado oficial, pero en foros como *Stack Exchange* algunos mantenedores han expresado preocupación por un posible “efecto *npm*”: la dependencia masiva de herramientas que no financian el código abierto que las sustenta.

¿Hacia un “LaTeX 2.0” controlado por IA?

El movimiento de OpenAI podría forzar una bifurcación en el estándar. Si Prism logra que miles de científicos adopten LaTeX sin interactuar con su sintaxis, la presión por una versión “simplificada” o “guiada por IA” será inevitable. Knuth mismo, en una entrevista en 2020, advirtió: “TeX fue diseñado para durar, no para cambiar”. Pero el ritmo de la IA no perdona: en 2025, el modelo *GPT-5* ya generaba código LaTeX funcional en el 78% de los casos (según pruebas internas de OpenAI), y Prism lleva esa capacidad al mercado masivo. La pregunta no es si LaTeX evolucionará, sino quién controlará esa evolución: ¿sus creadores originales, la comunidad académica o los gigantes de la IA que ahora lo envuelven en interfaces amigables?

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