Figma (FIG.US) enfrenta presión en el margen bruto; Arm (ARM.US) alcanza ingresos récord; Wall Street admite que los retornos de la AI son impredecibles

Según información de Woofun AI, las funciones de IA de Figma (FIG.US) ya se han integrado en el flujo de trabajo del 80% de sus principales clientes, mientras que Arm (ARM.US) registró ingresos récord de 1.440 millones de dólares en su segundo trimestre fiscal, marcando el ritmo para la industria. A pesar de la significativa penetración tecnológica, la presión sobre el margen bruto de Figma y los cambios en la estructura de costos detrás de la transformación del negocio de Arm delinean el complejo panorama comercial en las primeras fases de la comercialización de la infraestructura y capa de aplicación de IA. Ejecutivos de Wall Street reconocen públicamente la dificultad de prever los retornos a largo plazo de la IA, y los inversores ahora exigen que las empresas demuestren cuánto progreso tecnológico puede traducirse realmente en ganancias, en lugar de depender únicamente de narrativas para impulsar la valoración.

Figma publicó su reporte financiero del tercer trimestre de 2026, registrando ingresos de 391,4 millones de dólares, un aumento interanual del 43%, superando en 16,4 millones de dólares el límite superior de la guía anterior. La empresa elevó sus expectativas de ingresos anuales a un rango entre 1.497 y 1.499 millones de dólares, y su previsión de beneficios operativos no-GAAP a un rango de 158 a 163 millones de dólares.

Sin embargo, el mercado no se mostró totalmente convencido, y las acciones cayeron un 7% aproximadamente en operaciones fuera de horario. La guía de ingresos para el cuarto trimestre está entre 402 y 404 millones de dólares, lo que implica que el ritmo de crecimiento se desacelerará del 43% del tercer trimestre a alrededor de 33%, la razón directa de la presión sufrida tras el cierre del mercado. El foco del mercado ya no está solo en el margen bruto, sino también en el cambio de ritmo del crecimiento en sí mismo. Según datos recopilados por Woofun AI, el margen bruto GAAP de Figma en el tercer trimestre fue del 80%, y el margen bruto no-GAAP fue del 82%, por debajo del 86% del mismo periodo del año anterior. La caída en el margen bruto se debe principalmente al aumento de los costos de inferencia derivados del mayor uso de IA. La compañía está aumentando la proporción de tareas realizadas por sus propios modelos para mejorar la eficiencia de costos, pero aún no ha revelado el monto concreto ahorrado. Figma ya demostró que los grandes clientes están dispuestos a usar IA de forma sostenida, y ahora falta demostrar cuánto beneficio incremental pueden generar estos volúmenes de uso.

Si los ingresos por puntos de IA crecen más rápido que los costes de inferencia, Figma podría establecer una nueva fuente de ingresos; de lo contrario, la IA podría convertirse en un costo de servicio que sigue comprimiendo el margen bruto.

El uso de productos de IA es el dato más relevante del presente reporte financiero. Hasta el 31 de octubre, entre los clientes pagos con valor de contrato anualizado superior a 10.000 dólares, más del 80% consume puntos de IA semanalmente y el 65% utiliza Figma Agent cada semana. El uso global del servidor Figma MCP en el tercer trimestre creció 3 veces respecto al trimestre anterior, y las operaciones de escritura crecieron 4 veces. En octubre, la empresa también lanzó la beta pública de Code Layers, que permite a los usuarios construir y editar prototipos basados en código directamente en el lienzo de diseño. Estos cambios están redefiniendo los límites del producto Figma.

El núcleo de las herramientas de diseño tradicionales es ayudar a las personas a dibujar interfaces de manera más eficiente, mientras que Agent, MCP y Code Layers permiten que el software participe directamente en el diseño, la generación y la modificación de código. Figma busca evolucionar de editor de diseño a una plataforma de trabajo conectando el diseño con el desarrollo. El modelo de negocio también está cambiando. Antes, Figma obtenía ingresos principalmente por suscripciones individuales; ahora, los puntos de IA han añadido un esquema de cobro vinculado al uso real. El lanzamiento en octubre de la beta pública de Code Layers ha difuminado aún más los límites entre diseño y desarrollo, permitiendo que el 80% de los clientes de alto valor no solo usen IA para ayudar en el diseño, sino que empiecen a depender de la IA para interacciones a nivel de código.

Esta transición de "herramienta" a "plataforma" ha vuelto la estructura de ingresos de Figma más compleja y ha elevado las exigencias en el control de costos. Aunque el margen bruto no-GAAP sigue alto en el 82%, la caída desde el pico histórico del 86% muestra que empiezan a notarse las presiones de costos en las primeras etapas de la aplicación a gran escala de la IA.

Arm publicó sus resultados del segundo trimestre fiscal 2027, finalizado el 30 de septiembre, con ingresos de 1.440 millones de dólares, un crecimiento del 27% interanual, el nivel más alto en la segunda mitad del año fiscal de la compañía. Los ingresos por licencias y otros ascendieron a 773 millones de dólares, un aumento del 50%; los ingresos por regalías fueron de 670 millones, creciendo un 8%. Las regalías del segmento de centros de datos se duplicaron. El negocio de Arm está experimentando transformaciones más profundas. En el pasado, la empresa generaba ingresos principalmente por licenciar arquitectura a diseñadores de chips, pero ahora empieza a ofrecer CPUs Arm AGI de diseño propio. La empresa afirmó haber recibido pedidos de varios clientes hasta el año natural 2027, y la primera entrega comercial está prevista para el cuarto trimestre fiscal de 2027. La dirección estima que este producto podría aportar hasta 2.000 millones de dólares en ingresos combinados para los años fiscales 2027 y 2028. Esta es una proyección empresarial, no ingresos ya confirmados por ventas. Arm también reveló que, entre los principales proveedores de servicios cloud de hiperescala, la cuota de servidores con arquitectura Arm pasará del 15% en 2024 a más del 50% en 2025.

Esta estadística corresponde sólo a ciertos grandes proveedores cloud y no debe interpretarse como parte de la cuota del mercado global de servidores. Estas cifras reflejan la difusión de la demanda por infraestructura de IA. Las GPU se encargan de grandes volúmenes de cálculos paralelos, pero las CPU todavía se ocupan de cálculos generales, gestión de tareas y administración del sistema. A medida que los AI Agents requieren ejecutar programas, llamar herramientas y realizar flujos de trabajo complejos, el rendimiento y la eficiencia de las CPU también influyen en el coste general de los centros de datos. Para Arm, tanto las oportunidades como los riesgos aumentan. La venta de CPUs de diseño propio puede generar más ingresos por cliente que las licencias de arquitectura, pero también implica asumir los riesgos de entrega de chips, cadena de suministro y competencia de productos. Arm está pasando de vender principalmente propiedad intelectual de diseño de chips a involucrarse en el mercado de productos terminados.

En la Cumbre de Líderes Financieros Internacionales de Hong Kong, el CEO de Goldman Sachs (GS.US), David Solomon, el CEO de Citadel Securities, Peng Zhao, y el socio fundador de TPG (TPG.US), Jim Coulter, entre otros referentes del mundo financiero, debatieron el desarrollo a largo plazo de la IA. Algunos comentarios apuntaron que lo más relevante del encuentro no fue el optimismo de las instituciones hacia la IA, sino que varios ejecutivos reconocieron públicamente la gran incertidumbre que existe en las predicciones a largo plazo. Solomon opina que la demanda de capacidad de cómputo seguirá siendo fuerte en el corto plazo, pero el rumbo a largo plazo es difícil de prever.

Peng Zhao planteó una cuestión más directa: el ritmo del desarrollo tecnológico ya supera el ciclo de inversión, haciendo que el mercado de capitales deba tomar decisiones de inversión masiva sin proyecciones fiables a largo plazo. Coulter advirtió a los inversores que la experiencia de la burbuja de internet demuestra que, incluso si se acierta en predecir que una tecnología cambiará el mundo, puede perderse dinero si se apuesta en la empresa equivocada. Esto refleja una contradicción estructural de la inversión en IA: los centros de datos, chips e infraestructura eléctrica requieren inversiones de capital años antes, pero los costes de modelos, las formas de aplicación y los modelos comerciales pueden cambiar en pocos meses. El ciclo de inversión en infraestructura no coincide con el ciclo de iteración tecnológica.

En la cena de bienvenida del 2 de noviembre de la cumbre, empresas chinas de IA aportaron otra perspectiva. El fundador de Moonshot, Yang Zhilin, en una charla privada moderada por Neil Shen sobre “tecnología para el bien”, respondió a la controversia entre open source y closed source, y habló sobre la capacidad de auto-mejora recursiva de los modelos y las vías de generalización hacia el mundo físico. A diferencia de simplemente aumentar la inversión en capacidad de cómputo, incorporar IA en industrias existentes podría proveer una vía más directa para validar el valor comercial—como señaló Paul Chan, secretario financiero de Hong Kong, en el almuerzo: las fábricas, hospitales y redes logísticas de China continental son tierra fértil para la IA. Pero el valor de la aplicación no se traduce automáticamente en retornos de inversión. Proveedores de modelos, empresas de computación en la nube, fabricantes de chips y desarrolladores de aplicaciones pueden crear valor, pero las ganancias finales no se reparten necesariamente de forma equitativa. Este es el tema de inversión clave en la industria de IA: el mercado ya cree que la IA cambiará la economía, pero todavía no puede determinar quién logrará beneficios acordes a la inversión de capital.

El valor de mercado de las cinco grandes tecnológicas estadounidenses aumentó casi 800.000 millones de dólares en un solo día. Tras la victoria demócrata en ambas cámaras del Congreso, las acciones de Amazon (AMZN.US), Apple (AAPL.US), Microsoft (MSFT.US), Alphabet (GOOGL.US) y Meta (META.US) subieron en conjunto. Los inversores consideran que, si se restringen nuevos proyectos de centros de datos, los gigantes tecnológicos que ya disponen de gran infraestructura de cómputo puedan beneficiarse. Amazon subió aproximadamente 6,1%, Apple 5,3%, en contraste con el descenso de algunos operadores de centros de datos. El desenlace electoral más claro sumado a la fuerte caída del precio del petróleo llevó al Dow Jones a subir 1.569 puntos (3,03%) el 4 de noviembre, mientras el S&P 500 creció cerca de 1,6%. Sin embargo, el sector energético cayó 4,77% por la abrupta baja del precio del petróleo, siendo el de peor desempeño del día, mientras que el consumo discrecional y las finanzas lideraron las subidas.

El Brent retrocedió cerca del 8,7%, ubicándose en 94,62 dólares el barril. La baja del precio de la energía alivió las preocupaciones sobre la inflación, aunque la guerra en Irán y los cambios políticos en EE.UU. podrían seguir afectando su evolución. Electores estadounidenses han empezado a rechazar directamente la expansión de centros de datos de IA. En las elecciones intermedias de 2026, en varias localidades se apoyaron candidatos o medidas para limitar la construcción de centros de datos. Gina Hinojosa, candidata demócrata a gobernadora de Texas, derrotó sorpresivamente al gobernador Abbott, convirtiéndose en la primera gobernadora latina del estado y la primera demócrata desde 1990. Ella propuso suspender las aprobaciones de nuevos centros de datos, por lo que esta victoria es ahora el foco de atención del sector de infraestructura de IA. El debate sobre el consumo de electricidad y agua y el encarecimiento de las tarifas para los residentes está pasando de una disputa local a una cuestión política nacional.

Uber (UBER.US) enfrenta cambios en el sector de conducción autónoma, pero no por una reducción interna de su estrategia. La co-CEO de Waymo, Tekedra Mawakana, confirmó que pondrá fin en enero de 2028 a la colaboración exclusiva de Robotaxi con Uber en Austin y Atlanta, para operar con su propia app, aunque el acuerdo original iba hasta mayo de 2028. Uber aclaró que ofrecer un acceso exclusivo para Robotaxi dentro de su propia aplicación “no fue decisión de Uber”, subrayando que mantiene asociaciones con varias empresas de conducción autónoma: en la conferencia del tercer trimestre, la empresa indicó que para fin de año tendrán unas 700 unidades totalmente autónomas en operación, y más de 2.000 en 2027. La verdadera presión viene del lado de la oferta y del negocio principal de movilidad. El CEO Dara Khosrowshahi señaló que los altos precios del combustible sumados a la escasez de conductores han limitado el crecimiento de la oferta en varios mercados internacionales; el valor bruto de reservas de viajes en el trimestre fue de 29.512 millones de dólares, un crecimiento interanual del 18%, pero los ingresos cayeron 2% hasta 7.520 millones, principalmente por el cambio en el modelo de negocio en el mercado británico. En general, el valor bruto de reservas creció 20% y el beneficio por acción no-GAAP fue de 0,88 dólares, un 35% más interanual, superando las expectativas del mercado. La clave para la comercialización de la conducción autónoma sigue siendo la eficiencia operativa y no solo el grado de madurez tecnológica.

La propuesta 40 de California buscaba aplicar un impuesto único del 5% sobre el patrimonio neto de los residentes con más de 1.000 millones de dólares en activos, y resultados preliminares muestran que el 55,6% votó en contra, por lo que la iniciativa probablemente fracasará. La propuesta había llamado la atención de empresarios e inversores de Silicon Valley, con el debate enfocado en las implicancias del impuesto sobre la riqueza, la migración de capital y el equilibrio financiero local.