Morgan Stanley destaca 7 riesgos actuales para las acciones de IA y semiconductores

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AI summary iconResumen
El último informe diario de mercado de Morgan Stanley destaca siete riesgos actuales para las acciones de IA y semiconductores, incluyendo el comercio saturado de hardware y dificultades en los resultados. El índice de miedo y codicia permanece volátil mientras crecen las dudas sobre la rentabilidad de los laboratorios de IA y la deflación de tokens. TSM, ASML e INTC enfrentan presión a la baja a pesar de resultados sólidos. Las expectativas de memoria podrían disminuir y aumentar las presiones de financiamiento crediticio. El gasto de OpenAI y Anthropic ya está incorporado en los datos de proveedores. Tokens más baratos podrían afectar las ganancias de los laboratorios. Los movimientos futuros dependerán del financiamiento, el ROI y las tendencias de código abierto.

Mensaje de ChainThink, 30 de julio: según el informe de Bank of America, las acciones del sector de la IA y los semiconductores aún enfrentan siete riesgos persistentes, incluyendo la saturación en el comercio de hardware, la dificultad para impulsar los precios de las acciones con resultados positivos, la incertidumbre del mercado sobre la rentabilidad futura de los laboratorios de IA, el impacto deflacionario de los tokens en las ganancias, la posible revisión a la baja de las expectativas de memoria, el aumento de la presión de financiamiento crediticio y la posibilidad de que la corrección del sector sea impulsada por cambios en las posiciones y factores.

Los informes indican que empresas como TSM, ASML e INTC enfrentan presión en sus precios accionarios incluso tras presentar resultados sólidos, y los repuntes intradía son constantemente contrarrestados por ventas; una reducción en el gasto de capital de los fabricantes de gran escala afectaría a los proveedores de IA, mientras que un aumento podría comprimir el flujo de efectivo libre y generar preocupaciones sobre financiamiento.

Bank of America también indicó que los gastos de laboratorios de IA como OpenAI y Anthropic ya se han reflejado en las órdenes pendientes de proveedores y los datos financieros.

Los tokens más baratos podrían acelerar la adopción de aplicaciones, pero también comprimirían los beneficios de los laboratorios e impulsarían la optimización de hardware y electricidad; más potencia de cálculo no implica necesariamente un aumento proporcional de los beneficios de todos los proveedores.

El informe sugiere que las acciones relacionadas con la memoria podrían no reflejar adecuadamente el riesgo solo con una reducción de los múltiplos de valoración; las acciones que parecen baratas basadas en expectativas aún no revisadas no necesariamente lo son. El movimiento futuro de precios en los sectores de IA y semiconductores podría seguir siendo influenciado por el financiamiento, el ROI, los modelos de código abierto y la narrativa de optimización.

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