IBM afirma que la inteligencia artificial no está matando el mainframe tras trimestre sorprendente

El miércoles, IBM informó oficialmente sobre ganancias y las noticias fueron tan malas como todos sabían que serían. Aunque la compañía de 115 años aún genera una cantidad enorme de efectivo (17.2 mil millones de dólares en ingresos, 9.9 mil millones en ganancia bruta, márgenes cercanos al 58%, y 2.2 mil millones en ganancias netas para el trimestre), sus resultados cayeron muy por debajo de las expectativas de Wall Street.

Fue un fracaso tan grande que el director ejecutivo de IBM, Arvind Krishna, y la junta tomaron el paso sin precedentes de advertir a los inversores antes de tiempo que las ganancias "fueron peores que nuestras expectativas", ofreciendo a todos una vista previa. Publicó una "carta a los inversores" la semana pasada compartiendo resultados preliminares que advertía sobre ingresos abominables en la categoría "infraestructura" de la compañía y dijo que los márgenes de ganancia también sufrirían un golpe. Las acciones de la compañía se desplomaron instantáneamente un 25%, su mayor caída en un solo día jamás registrada. Hasta entonces, la acción había funcionado bien bajo el liderazgo de seis años de Krishna, impulsada por el auge de centros de datos de IA que había estado levantando todos los barcos.

El problema principal

El miércoles, IBM también bajó sus pronósticos de crecimiento de año completo, lo que significa que este trimestre horrible impactaría el resto del año. ¿El culpable? El negocio de mainframes de efectivo de IBM estaba en baja del 42%.

Ese es un problema en cascada, porque como explicó el director financiero Jim Kavanaugh en la llamada trimestral con inversores, IBM gana 3 dólares en ingresos de software por cada 1 dólar de hardware de mainframe que vende.

Sin embargo, el director ejecutivo y el director financiero pasaron la llamada insistiendo en que este fue solo un bache temporal y que todo estaría bien pronto. Lo que sucedió, dijeron, fue que "decenas" de clientes que se suponía que comprarían un nuevo mainframe durante el trimestre optaron por no hacerlo. Eso puede no sonar como muchos clientes, pero los mainframes son sistemas que cuestan de cientos de miles a millones de dólares, y con contratos de mantenimiento y software, generan muchos millones más.

El impacto del auge de la IA

El mismo auge de IA que levantó el barco de IBM también lo hundió. En lugar de comprar un nuevo mainframe, estos clientes compraron otro hardware, explicó Krishna. Se enfrentaban con aumentos de costos astronómicamente altos del 15% al 30% para equipos de centros de datos y PCs. "Cuando se enfrentaron con ese problema, entonces decidieron mover el presupuesto a esas áreas donde estaban teniendo desafíos", explicó.

Con la presión de los gastos de infraestructura de IA en los presupuestos de tecnología, los clientes simplemente no tienen el dinero para ambas cosas: una nueva instalación de mainframe y toda la infraestructura de IA que necesitan. El dinero para mainframes fue redirigido hacia centros de datos, servidores de GPU y otras tecnologías necesarias para la IA.

Este es un cambio fundamental en cómo las empresas están priorizando su gasto tecnológico, impulsado directamente por la carrera de la IA.

Fuente: TechCrunch