Variables clave que determinan el mercado alcista de IA

Artículo escrito por Zhao Ying

Fuente: Wall Street Journal

El precio del petróleo se mantiene por encima de los 100 dólares por barril, el Estrecho de Ormuz aún no ha recuperado su apertura normal, y las presiones inflacionarias y de tasas han resurgido, haciendo que las expectativas de recorte de tasas por parte de la Reserva Federal se vuelvan más frágiles. Según el marco macroeconómico tradicional, este no es el entorno más favorable para las acciones tecnológicas con altas valoraciones. Sin embargo, el mercado accionario estadounidense ha alcanzado nuevos máximos, y la cadena de IA continúa siendo perseguida por los fondos.

El analista macroeconómico de Guojin Securities, Song Xuetao, señaló en su informe del 25 de mayo: «Actualmente, el mercado de IA se encuentra en una fase de entusiasmo racional, con burbujas presentes pero fuera de control». Lo clave en esta frase no es la «burbuja», sino el entusiasmo «racional»: la IA agente evoluciona de una herramienta de apoyo a una herramienta de ejecución autónoma, permitiendo por primera vez al mercado ver con mayor claridad el ciclo comercial de la IA desde «quemar dinero» hasta «generar ganancias».

El lado racional es que la difusión de las aplicaciones de Agentes ha generado un aumento rápido en el consumo de tokens, la demanda de capacidad de inferencia y el ARR de los principales fabricantes; el lado entusiasta es que las valoraciones ya han anticipado las expectativas de crecimiento para 2027-2028. Al 20 de mayo, el múltiplo de precio/beneficio prospectivo de los siete gigantes de EE.UU. era de aproximadamente 35 veces, mientras que las otras 493 empresas del S&P 500 estaban alrededor de 25 veces. Esta prima implica no una lógica típica de acciones de crecimiento, sino que la velocidad de penetración de la IA debe alcanzar de 5 a 8 veces la de revoluciones tecnológicas pasadas.

Pero lo que realmente determina si el mercado alcista de la IA puede continuar no es el rendimiento de un solo trimestre, ni una sola aplicación popular, sino tres variables: a corto plazo, el impacto de la liquidez, especialmente el petróleo, la inflación, las tasas de interés y el cierre de operaciones de carry trade en yenes; a mediano plazo, el grado de cumplimiento industrial, es decir, si la velocidad de penetración de la IA puede coincidir con la valoración actual; a largo plazo, las restricciones más fundamentales como la energía, la red eléctrica, el empleo, la resistencia social y los cambios tecnológicos en el hardware.

En la ronda anterior de negociación de IA, lo que más preocupaba al mercado era que los gigantes gastaran demasiado rápido: inversiones masivas en centros de datos, GPU e infraestructura en la nube, pero con rutas de recuperación de ingresos poco claras. El cambio en la IA agente es que ya no es solo una herramienta de asistencia tipo Copilot, sino que evoluciona hacia herramientas de ejecución autónoma tipo Autopilot.

Esto trae dos resultados.

En primer lugar, el consumo de tokens se acelera nuevamente. La primera ola de demanda tras la aparición de GPT provino del aumento en las capacidades del modelo; la segunda ola, tras la implementación de Agentes, surge del auge en la potencia de inferencia. La ejecución autónoma de tareas implica contextos más largos, pasos más complejos y llamadas al modelo más frecuentes; la inferencia ya no es un complemento posterior al entrenamiento, sino el campo de batalla principal que consume continuamente potencia de cómputo.

En segundo lugar, las expectativas de ingresos se han revisado al alza. Tras la expansión de aplicaciones representativas de Agentes como Openclaw y Claude Cowork, los fabricantes de modelos han experimentado un rápido crecimiento simultáneo en sus ingresos anuales recurrentes. Las proyecciones de mitad de año citadas en el material muestran que la expectativa de ARR anual de Anthropic se ha aumentado desde 9.000 millones de dólares al inicio del año hasta 44.000 millones de dólares, duplicándose aproximadamente cada seis semanas; si esta tendencia continúa, el ARR del próximo año podría superar los 300.000 millones de dólares.

Esto explica por qué el mercado ya no castiga simplemente al Capex. Siempre que el crecimiento de los ingresos sea lo suficientemente rápido, el gasto en capital se convierte de una carga en una ventaja competitiva. NVIDIA, Broadcom y las cadenas de hardware como módulos ópticos y almacenamiento han recuperado así su respaldo.

Esta ronda de activos de IA ha subido a pesar del aumento del precio del petróleo, no porque los riesgos macroeconómicos hayan desaparecido, sino porque varias fuerzas han superado temporalmente los riesgos.

En primer lugar, la demanda de la cadena industrial se está extendiendo. Además de las GPU, la fase de inferencia también está impulsando la demanda de CPU, módulos ópticos y almacenamiento. Los módulos ópticos de 800G/1.6T están en alta demanda, y la necesidad de almacenamiento de gama alta está aumentando. Light Counting pronostica que las unidades de transceptores de 800G se duplicarán más allá en 2026, mientras que las unidades de puertos de 1.6T crecerán desde una base relativamente pequeña en 2025 hasta decenas de millones, y las ventas de conjuntos de chips de 1.6T superarán los 2 mil millones de dólares en 2026, manteniendo un crecimiento acelerado durante los próximos tres años.

En segundo lugar, los resultados de las grandes empresas tecnológicas fueron demasiado fuertes. La tasa de crecimiento del EPS del S&P 500 en el primer trimestre fue de aproximadamente el 27,1%, el nivel más alto desde el cuarto trimestre de 2021, con Meta, Alphabet y Amazon contribuyendo con el 70% del aumento de ganancias del índice. Mientras estas empresas con gran ponderación sigan generando ganancias, el impacto del aumento de los precios del petróleo sobre el índice se retrasará.

En tercer lugar, el crecimiento de EE. UU. depende cada vez más de la infraestructura de IA. En los últimos trimestres, la inversión en infraestructura de IA ha contribuido con más del 50 % al crecimiento del PIB de EE. UU. Los datos agregados, como el empleo no agrícola y el consumo minorista, siguen siendo aceptables; aunque la estructura del empleo ya se ha diversificado, mientras no haya una debilidad clara en los totales, el mercado difícilmente cambiará inmediatamente a una estrategia de estanflación.

Otro factor más directo: las grandes empresas tecnológicas son menos sensibles al precio del petróleo que sectores como la aviación, la logística, el ferrocarril, la química, la automotriz o el turismo. Les preocupa más la electricidad que el petróleo. Cuando la economía real tradicional sufre presión por los precios del petróleo, el capital tiende a agruparse más fácilmente en activos de IA, fusionando operaciones de "refugio seguro" con operaciones de crecimiento.

El peligro del mercado de IA no radica en la falta de soporte industrial, sino en la rápida fijación de precios por parte del mercado.

Los siete gigantes de Wall Street tienen un P/E forward de 35 veces, mientras que las otras 493 empresas del S&P 500 tienen 25 veces. Detrás de esta diferencia de valoración se esconde una perspectiva futura muy fluida: en los próximos 3 a 5 años, la infraestructura de IA continuará expandiéndose, manteniendo un alto nivel de demanda en capacidad de cómputo, nube, centros de datos y semiconductores; la IA seguirá penetrando escenarios como publicidad, búsqueda, servicios en la nube, software de oficina, generación de código, gestión de riesgos financieros, atención al cliente, investigación e inversión y contenido; y se materializarán simultáneamente el aporte a los ingresos y la mejora de la eficiencia.

Pero las revoluciones tecnológicas rara vez son tan fluidas. La electricidad tardó aproximadamente 40 años en pasar de su invención a la aplicación masiva en líneas de producción, y las computadoras tardaron unos 25 años. Ahora, la velocidad a la que el mercado está preciando la difusión de la IA implica que debe ser 5 a 8 veces más rápida que estas tecnologías generales.

No es imposible, pero el margen de error es muy pequeño. Si la comercialización de las aplicaciones de IA avanza más lentamente que el gasto en capital, si la demanda de inferencia no sigue el ritmo de la demanda de entrenamiento, o si los costos de depreciación y electricidad comienzan a erosionar los márgenes de beneficio, la valoración reaccionará primero. Que la dirección de la industria sea correcta no significa que el precio de las acciones pueda adelantarse indefinidamente.

La presión real a corto plazo proviene de la liquidez.

Si el Estrecho de Ormuz permanece cerrado durante mucho tiempo y el precio del petróleo se mantiene por encima de los 100 dólares o continúa aumentando, la inflación se extenderá desde los precios energéticos hasta los servicios, el transporte y las materias primas. En abril, el PPI de EE. UU. anualizado ya alcanzó el 9,8 %, su nivel más alto desde octubre de 2022. Una vez que la inflación se consolide, la trayectoria de la política de la Reserva Federal se verá obligada a reescribirse.

El mercado de swaps ya ha preciado 0.8 aumentos de tasas por parte de la Reserva Federal este año, y el BCE y el Banco de Inglaterra incluso más de 2 aumentos. Al mismo tiempo, la incertidumbre sobre la independencia política derivada del cambio en la dirección de la Reserva Federal y el aumento de las divisiones internas en el FOMC también están debilitando la confianza del mercado en un futuro relajamiento.

Japón también es un rinoceronte gris. Japón ha sido durante mucho tiempo el depósito de financiamiento para operaciones de apalancamiento global, pero la depreciación del yen y la presión inflacionaria han obligado al Banco de Japón a emitir señales de apretamiento monetario, con los rendimientos de los bonos japoneses a 30 años superando ya el 4%. Si los costos de financiamiento en Japón continúan aumentando y desencadenan la liquidación de operaciones de carry trade globales, los activos de IA sobrevaluados difícilmente podrán escapar.

El 15 de mayo ya ocurrió una previsualización: el rendimiento de los bonos del Tesoro de EE. UU. a 10 años superó el 4,5 %, y el de los de 30 años superó el 5 %; las operaciones de impulso con alta congestión se enfriaron, el índice semiconductor de Filadelfia cayó aproximadamente un 4 % en un solo día, y el Nasdaq descendió alrededor del 1,5 %. Esto no es evidencia de una reversión de tendencia, pero indica que las operaciones congestionadas son extremadamente sensibles a las tasas de interés.

La comparación más crítica a corto plazo es sencilla: ¿puede la velocidad de revisión al alza del ARR (ingreso recurrente anual) superar la velocidad de aumento de las tasas de interés? Si no es así, el capital podría retraerse primero hacia los segmentos de hardware con mayor certidumbre; si la liquidez continúa deteriorándose y las expectativas de ingresos de IA no pueden seguir revisándose al alza, la presión sobre las valoraciones se ampliará notablemente.

La prueba a mediano plazo es la realización industrial. Las revoluciones tecnológicas generales generalmente no siguen una trayectoria lineal, sino que siguen un patrón de «aceleración inicial, luego desaceleración, y nuevamente aceleración». Primero llega la ola de capital, luego la adaptación organizacional, y finalmente la liberación de la productividad. El internet temprano también atravesó una fiebre de inversión, expansión del gasto en capital y burbujas de activos; las verdaderas mejoras en la productividad se manifestaron gradualmente años después.

La dificultad actual en la fijación de precios mediante IA radica en que exige casi que las estructuras empresariales se adapten rápidamente, que los trabajadores se reentrenen rápidamente, que los modelos de negocio se implementen rápidamente y que no surja una fuerte resistencia a nivel social. Esta velocidad no es común en la historia humana.

The long-term constraint is tighter.

Primero, la energía y la infraestructura. Los centros de datos de IA requieren una gran cantidad de electricidad y agua de enfriamiento; la expansión de la red eléctrica, los transformadores y el almacenamiento de energía no son variables en presentaciones, sino cuellos de botella reales. Si la infraestructura de IA continúa aumentando los costos eléctricos para toda la sociedad, la regulación y la reacción social se intensificarán.

En segundo lugar, están el empleo y el consumo. A corto plazo, la IA puede aumentar la eficiencia empresarial y reducir la demanda de puestos como ingenieros o atención al cliente; pero si el desempleo tecnológico avanza más rápido que la creación de nuevos puestos, la capacidad de consumo de los hogares se verá debilitada. El aumento de eficiencia en el sector B aún depende finalmente de la capacidad de compra del consumidor final; si los sectores no relacionados con la IA entran en recesión, es difícil que la IA logre mantenerse a largo plazo como única ganadora.

El tercero es la aceptación social. A principios de este año, China experimentó una ola de adopción masiva de Openclaw, pero la oposición de la población estadounidense ante el aumento de los precios de la electricidad causado por los centros de datos y el desempleo tecnológico está creciendo. Esto afectará la velocidad de penetración de la IA.

Cuarto, un cambio tecnológico en hardware. Si se produce un avance de ingeniería similar al "momento DeepSeek", y la capacidad de cómputo, el almacenamiento y la eficiencia de transmisión aumentan significativamente, entonces el eslabón más escaso actualmente en hardware podría volverse repentinamente excedente. La lógica de alto auge en la cadena de hardware no es invencible.

Las perspectivas a largo plazo para la industria de la IA siguen siendo optimistas. Si se ignoran los conflictos sociales derivados del desempleo tecnológico y la reestructuración de las relaciones de producción, la IA realmente tiene la posibilidad de aumentar la productividad total de los factores y ayudar a la economía a superar la presión estancada-inflacionaria. Incluso si los mercados financieros experimentan una desapalancamiento intermedio, los centros de datos resultantes, las tecnologías de bajo costo y las aplicaciones validadas podrían convertirse en la base para la próxima ola de expansión industrial.

Pero la valoración de las acciones no es en sí misma la visión de la industria. Lo que más necesita verificarse en este ciclo alcista de IA es si las ARR, ROI y velocidad de penetración tecnológica en las que el mercado está apostando actualmente podrán materializarse en un entorno donde el precio del petróleo, la inflación, las tasas de interés y las restricciones sociales se vuelvan más rígidos. Tener la dirección correcta solo explica por qué existe un mercado alcista; la velocidad de materialización es lo que determinará si la burbuja se sale de control.