$117B en backlog entre Dell, SMCI y HPE
Andrés Valcárcel · Empresas y Resultados · 2026-08-05
Los tres fabricantes de servidores AI acumulan pedidos pendientes por más de $117 mil millones. Dell lidera con $51.3B, SMCI suma $60B en un solo trimestre y HPE apunta a soberanos. La demanda supera la capacidad de ejecución.
La demanda de infraestructura para IA acumula más de $117 mil millones en pedidos pendientes entre tres fabricantes de servidores. Dell Technologies reporta un backlog de $51.3 mil millones, Super Micro Computer (SMCI) ingresó $60 mil millones en nuevas órdenes en su último trimestre fiscal, y HPE suma $5.9 mil millones al cierre de su Q2 fiscal 2026. Este miércoles las tres acciones operan con ganancias: Dell sube 8.92% a $467.27, SMCI avanza 10.65% a $31.69 y HPE gana 4.28% a $52.39.
Dell apuesta doble y lidera en escala
Dell Technologies cerró su trimestre más reciente con $51.3 mil millones en backlog de servidores AI y una aceleración del 88% interanual en ingresos de ese segmento durante Q1 2026, según Dealroom. La compañía atiende a más de 4,000 clientes de IA entre neoclouds, gobiernos soberanos y empresas, y proyecta alcanzar ~$50 mil millones en ingresos de IA para su año fiscal 2027.
La estrategia de Dell es dual: persigue tanto el volumen de hiperscalers como el negocio on-premises empresarial. En Q4 de su año fiscal 2026 ingresó $34.1 mil millones en nuevas órdenes de IA, un modelo que no depende de picos únicos sino de demanda sostenida. Desde finales de 2025 la acción ha subido más de 300%, y en las últimas 52 semanas tocó un máximo de $476.90.
SMCI tiene $60B en órdenes y $1.3B en caja
Super Micro Computer reportó el 21 de julio $60 mil millones en nuevas órdenes durante su trimestre fiscal Q4 2026 (finalizado el 30 de junio), según su comunicado oficial. Los márgenes brutos estimados pasaron de una guía previa de 8.2%-8.4% a un rango de 15%-17%, impulsados por un mix favorable de clientes. Pero la empresa tiene solo $1.3 mil millones en efectivo frente a ese backlog monumental, según Mizuho.
Para financiar la compra de componentes, SMCI anunció transacciones por $7 mil millones en equity y equity-linked. La compañía advierte en su comunicado que algunos pedidos pueden no constituir compromisos firmes y están sujetos a cancelación o retrasos. Además, enfrenta una acusación federal activa por $2.5 mil millones en presuntas brechas de exportación.
HPE rechaza competir en hyperscale y apunta a soberanos
Hewlett Packard Enterprise cerró su Q2 fiscal 2026 con $5.9 mil millones en backlog de servidores AI, según The Motley Fool. La diferencia estratégica es clara: HPE deliberadamente NO persigue el volumen de hiperscalers. Más de dos tercios de su backlog de IA proviene de gobiernos soberanos y empresas que construyen capacidad on-premises porque es más barato y protege propiedad intelectual y datos sensibles.
- Crecimiento proyectado de redes: 72-75% para el año fiscal 2026, impulsado principalmente por infraestructura de data centers AI tras la adquisición de Juniper Networks.
- Órdenes de servidores tradicionales: triplicadas en Q2, con empresas construyendo capacidades de inferencia e IA agéntica.
- Acción: sube 81% en lo que va del año; management elevó la guía anual de ganancias más de 40% tras superar las expectativas de Q2.
La adquisición de Juniper el año pasado posicionó a HPE para vender soluciones integradas de servidores, almacenamiento y redes. Mientras Dell compite en todos los frentes, HPE cede el volumen masivo de hiperscale para enfocarse en márgenes más altos con clientes que valoran integración y soporte.
GE Vernova: el poder eléctrico es el nuevo cuello de botella
GE Vernova, separada de General Electric en abril de 2024, captura la segunda ola de gasto en infraestructura de IA: poder eléctrico. La compañía reporta un backlog récord en sus segmentos Power y Electrification, vinculado a proyectos de utilities y clientes de tecnología. Los precios de sus turbinas de gas subieron aproximadamente 300% en tres años, según reportes de Yahoo Finance de junio pasado.
En junio, GE Vernova y Joulent lanzaron una colaboración de energía enfocada en IA para suministrar múltiples gigavatios a data centers de Microsoft. Las turbinas aeroderivativas de GE Vernova permiten despliegue rápido —semanas en lugar de años— en regiones donde la capacidad de red es limitada o las colas de interconexión están saturadas. La compañía también provee turbinas para nuevas plantas de gas natural de Chevron y Engine No. 1 que alimentarán data centers de IA de Microsoft.
El consumo de electricidad en data centers se proyecta duplicarse entre 2022 y 2026, según la IEA. Microsoft reportó en su cuarto trimestre fiscal un backlog de $678 mil millones en contratos de cloud, con $80 mil millones en órdenes de Azure sin cumplir limitadas por disponibilidad de poder. GE Vernova cotiza hoy a $1,020.56, con avance de +2.1% desde el mínimo de la jornada.
Dos fases, dos estrategias
La primera ola de gasto en infraestructura de IA fue dominada por hiperscalers construyendo data centers en la nube. La segunda fase la impulsan empresas y gobiernos construyendo capacidad de IA on-premises, porque resulta más barato y protege datos sensibles. Dell persigue ambos mercados; HPE deliberadamente cede el hiperscale a Dell para concentrarse en soberanos y empresas con márgenes más altos.
La Unión Europea invirtió en 13 AI Factories en 17 estados miembros; el gasto europeo en servidores AI se proyecta en $47 mil millones en 2026, según Futurum Research. SMCI tiene el backlog más grande en un solo trimestre ($60 mil millones), pero enfrenta restricciones de capital que Dell no tiene: Dell elevó su dividendo 20% y sigue devolviendo capital a accionistas mientras financia su backlog sin emisiones de deuda significativas.
La bifurcación estratégica entre volumen (Dell, SMCI) y margen (HPE) define quién gana en los próximos tres años. Si la expansión de la red eléctrica se retrasa, GE Vernova captura el valor; si los hiperscalers siguen acelerando, Dell y SMCI ejecutan primero. Pero hoy, con $117 mil millones acumulados solo entre estos tres fabricantes, el problema ya no es la demanda de infraestructura de IA: es la capacidad de entregarla.