Qué dijo la dirección de Bloom Energy Corporation en la llamada del Q2 2026

Un trimestre histórico impulsado por centros de datos de IA

Bloom Energy superó por primera vez los 1.000 millones de dólares de ingresos en un solo trimestre, con 1.065 millones de dólares registrados en el segundo trimestre de 2026, un incremento del 166% frente al mismo período del año anterior y del 42% respecto al trimestre anterior. Los ingresos por producto, que representaron casi el 90% del total, crecieron un 215% interanual. El margen bruto no GAAP alcanzó el 34,3%, una mejora de 604 puntos básicos respecto al Q2 de 2025, mientras que el ingreso operativo se disparó un 737% hasta los 240 millones de dólares, con un margen operativo del 22,5%. La compañía generó un flujo de caja libre de 175 millones de dólares y cerró el trimestre con 2.700 millones de dólares en caja. El director financiero Simon Edwards subrayó que el apalancamiento operativo es estructural: los ingresos crecieron un 166% mientras los gastos operativos lo hicieron solo un 48%.

La narrativa central del trimestre fue la velocidad de adopción en el mercado de centros de datos para inteligencia artificial. El fundador y consejero delegado K.R. Sridhar señaló que todos los grandes operadores de hiperescala de Estados Unidos, más de una docena de empresas neocloud, laboratorios de IA y operadores de centros de datos de colocación han validado y aprobado las soluciones de Bloom. La compañía logró ese estatus de proveedor estándar en menos de nueve meses, un proceso que tardó una década en el segmento comercial e industrial.

Perspectivas: guía duplicada y respaldo financiero masivo

Bloom elevó su previsión de ingresos para el ejercicio completo 2026 a un rango de 3.900 a 4.200 millones de dólares, lo que implica un crecimiento del 100% sobre los ingresos de 2025. La compañía espera un margen bruto no GAAP de aproximadamente el 34% para el año completo y una utilidad operativa no GAAP de entre 800 y 900 millones de dólares, con un margen operativo implícito de alrededor del 21%. El BPA no GAAP diluido esperado para el año es de 2,55 a 2,85 dólares. Sridhar enfatizó que la guía está construida sobre dos capas: conversión de pedidos en cartera ya firmados y pedidos captados durante el mismo ejercicio para clientes que necesitan energía en meses.

En materia de financiamiento, Brookfield expandió su compromiso quintuplicándolo hasta los 25.000 millones de dólares, desde los 5.000 millones acordados el año anterior. Adicionalmente, la alianza entre Industrial Development Funding, Oaktree, MUFG Bank y Morgan Stanley acumuló compromisos de financiamiento por 2.600 millones de dólares para proyectos de Bloom, y fue un contribuyente relevante a los ingresos del trimestre a través del acuerdo con Nebius.

Turno de preguntas: cadena de suministro, escandio y proyectos con retrasos

Los analistas centraron sus preguntas en tres áreas de riesgo. Primero, la cadena de suministro y el acceso al escandio, material clave en las celdas de combustible de Bloom. Sridhar indicó que la compañía publicó un comunicado detallado en un Formulario 8-K y afirmó que tiene visibilidad de suministro para 25 gigavatios de despliegues, sin dependencia de China. Segundo, varios analistas preguntaron por retrasos en proyectos de construcción que han recibido cobertura mediática. Edwards respondió que los contratos maestros ofrecen flexibilidad para redirigir equipos a otros proyectos, y que los financiadores están contractualmente obligados a tomar entrega de los equipos independientemente de retrasos del cliente final. Sridhar añadió que la guía de 2026 no depende de ningún proyecto individual. Tercero, se abordó la competencia de otros sistemas de celda de combustible que apuntan al mismo mercado de centros de datos, incluyendo los de carbonato fundido. Sridhar respondió afirmando que la cuota de mercado de Bloom dentro del espacio de centros de datos se encuentra "en los noventa y tantos por ciento muy altos" y que la competencia es bienvenida. También se preguntó sobre el impacto de modelos de IA más eficientes y de código abierto de origen chino; Sridhar invocó la paradoja de Jevons para argumentar que una mayor eficiencia por token conducirá a un mayor consumo total y, por tanto, a mayor demanda de energía.