Esta semana, finalmente llegó el lobo de "la IA lo cambia todo"

El mercado finalmente ha tomado conciencia de que la disrupción por IA ya no es una amenaza lejana.

El 14 de febrero, según fuentes de ZuiFeng Trading, Morgan Stanley en su último informe afirmó que, a medida que los modelos de IA avanzan de manera no lineal y acelerada, la valoración del riesgo de disrupción en el mercado comienza a presentar un efecto dominó:

Hace apenas un mes, el mercado consideraba que aproximadamente el 4% del peso del índice MSCI Europa enfrentaba riesgo de disrupción por IA; una semana después, esta proporción subió al 7%; y el 13 de febrero, esta cifra ya había saltado al 24% (incluyendo el sector bancario).

El informe señala que, para Morgan Stanley, a medida que las capacidades de los modelos de IA de vanguardia superan un punto crítico —como GPT-5.2, que en el 71% de las tareas profesionales ya alcanza o supera el nivel de expertos humanos— los inversores deben reevaluar la lógica de asignación de activos.

Morgan Stanley ha cambiado su postura de neutral a cautelosa respecto a las acciones cíclicas y defensivas, y señala que el mercado de crédito europeo ofrece oportunidades baratas para cubrir riesgos a la baja, enfocándose en servicios públicos, semiconductores, defensa y tabaco, considerados refugios de mayor resistencia.

La firma enfatiza que es necesario reevaluar qué activos no pueden ser “copiados” por IA — estos serán los anclajes de valor en esta nueva era. En una época donde la inteligencia y la fuerza laboral pueden ser replicadas infinitamente, el verdadero valor volverá a aquellos elementos que no pueden ser copiados: activos físicos, barreras regulatorias, efectos de red, experiencia humana, datos propietarios.

Capacidades de IA que avanzan de manera sorprendente: el 71% de las tareas profesionales ya superadas

Los humanos no son buenos para entender cambios no lineales, y el progreso de los modelos de IA es precisamente un ejemplo típico de aceleración no lineal.

Morgan Stanley indica que los datos muestran una velocidad de avance asombrosa: en julio de 2025, Grok 4, lanzado en ese mes, obtuvo un 24% en la prueba GDPVal, lo que significa que en el 24% de las tareas profesionales reales, el modelo alcanza o supera el nivel de expertos humanos; y en solo cinco meses, en diciembre de 2025, GPT-5.2 alcanzó un puntaje del 71%.

¿Qué es GDPVal? Es un indicador que mide el rendimiento de los modelos de IA en tareas del mundo real relacionadas con conocimientos, abarcando tareas prácticas de profesionales experimentados en diversos sectores. La investigación de OpenAI revela que los modelos de vanguardia completan estas tareas aproximadamente 100 veces más rápido y a un costo unas 100 veces menor que los expertos humanos.

El informe enfatiza que lo que resulta aún más impactante es el próximo avance. Si la ley de escala para el entrenamiento de modelos de lenguaje grande (LLM) continúa siendo válida en 2026 —lo cual Morgan Stanley considera muy probable—, se espera que en la primera mitad de 2026 se lancen varios LLM de vanguardia en EE. UU., con capacidades mucho mayores que los modelos actuales. La razón es sencilla: los cinco principales desarrolladores de LLM en EE. UU. actualmente utilizan una capacidad de cálculo aproximadamente 10 veces superior a la de los modelos actuales para entrenar la próxima generación.

Efecto dominó de riesgo de disrupción: de software a banca

La velocidad de cambio en la percepción del mercado también es sorprendente.

Las observaciones de Morgan Stanley muestran que, inicialmente, el mercado solo empezó a cuestionar que los ingresos del sector de software podrían desacelerarse drásticamente en los próximos años, pero pronto esa preocupación se extendió como un efecto dominó a riesgos de disrupción económica más amplios —cambios en la competencia, impacto en el empleo, presiones deflacionarias, etc.

Esto recuerda la evolución del mercado en los primeros meses de la pandemia de COVID-19 en 2020: en enero, solo se consideraban riesgos en demanda y cadenas de suministro; en febrero, se amplió a turismo, ocio, industria y banca; y en marzo, se produjo una venta masiva generalizada, que finalmente llevó a acciones a tomar medidas políticas importantes.

Actualmente, Morgan Stanley estima que aproximadamente el 10% del peso del índice MSCI Europa (excluyendo bancos) se considera en riesgo de una disrupción sustancial por IA, y si se incluyen los bancos, esa proporción alcanza el 24%. La preocupación en el sector bancario es relativamente nueva, centrada en una posible deflación más amplia, impacto en el empleo y, en menor medida, en la competencia por depósitos relacionada con IA.

Es importante notar que estas “acciones en riesgo de disrupción en el mercado” han caído desde un máximo de relación precio-beneficio de 24 veces en principios de 2025, a 16.4 veces hoy. Pero Morgan Stanley advierte que, si se comparan con las “acciones claramente en disrupción” —que han bajado de 24.7 a 11.1 veces en P/E—, todavía hay espacio para una mayor caída en las valoraciones.

¿Quién podrá sobrevivir en la era de la IA?

Frente a esta tormenta de disrupción, Morgan Stanley ofrece un marco de evaluación que combina cinco dimensiones para juzgar la resistencia de sectores y acciones:

Grado de exposición a IA: si son disruptores, “objetos en debate” en el mercado, habilitadores o protegidos

Naturaleza del negocio: servicios, activos físicos, bienes o capacidad de cómputo

Cíclicos o defensivos: acciones cíclicas, defensivas u otras

Posición de los inversores: nivel actual de exposición

Momentum de las acciones: factores fundamentales combinados con otros

Con base en este marco, Morgan Stanley considera que los sectores más resistentes son: servicios públicos, semiconductores, defensa, tabaco y productos para el cuidado personal y del hogar.

Morgan afirma que las empresas de servicios públicos en Europa ocupan casi los primeros 20 lugares en la lista de mayor resistencia a la disrupción. Estas compañías comparten características: ofrecen infraestructura física que IA no puede copiar, son sectores defensivos y actualmente están relativamente subponderadas.

Por el contrario, sectores como software, servicios comerciales, medios y entretenimiento, turismo y ocio, transporte, finanzas diversificadas y bancos enfrentan los mayores riesgos de disrupción.

Ocho clases de activos que no pueden ser copiados por IA

Al mismo tiempo, Morgan Stanley destaca que, una vez que la IA alcance un nivel transformador, los activos que no puedan ser copiados por IA aumentarán en valor. Este es un marco clave para entender la asignación de activos en el futuro:

A. Escasez física: bienes raíces, activos energéticos y eléctricos, infraestructura de transporte, centros de datos, minerales metálicos, recursos hídricos, licencias de casinos en jurisdicciones limitadas, terrenos en parques temáticos, puertos y muelles, licencias de espectro, redes de fibra óptica, etc.

B. Poseedores de poder de fijación de precios en adopción de IA: aquellos que puedan demostrar que su poder de fijación de precios está en aumento.

C. Bienes de lujo, bienes raíces y servicios exclusivos.

D. Efectos de red: grandes plataformas tecnológicas, mercados en línea, negocios de salud con relaciones con pacientes.

E. Experiencias humanas auténticas: marcas fuertes en medios, activos deportivos/equipos, música y otros espectáculos que valoran el elemento humano.

F. Escasez regulatoria: negocios con licencias, aprobaciones y derechos exclusivos protegidos.

G. Datos y marcas propietarias: poseedores de conjuntos de datos exclusivos y propiedad intelectual en IA.

H. Diversidad de activos en semiconductores: como procesos de fabricación líderes, litografía EUV de ASML, especialización en fabricación de TSMC, procesamiento de minerales raros para chips.

Mercado de crédito: protección a bajo costo contra caídas

Aunque las preocupaciones por la disrupción de IA ya afectan algunos mercados de crédito, especialmente en préstamos apalancados, los diferenciales de inversión en Europa siguen cerca de mínimos post-crisis global. A pesar de que la volatilidad implícita en las acciones ha ido en aumento, la volatilidad del crédito se mantiene excepcionalmente baja.

Pero si las preocupaciones de disrupción se extienden a más sectores (junto con la aceleración en las emisiones de deuda), esto podría desafiar la resiliencia del mercado de crédito.

Morgan Stanley considera que el mercado de opciones de crédito ofrece buenas oportunidades para prepararse ante una ampliación de diferenciales. Dado el bajo nivel de exposición tecnológica en Europa, los rendimientos aún son altos, y con apoyo político y una economía resistente, estas herramientas de cobertura tienen una relación costo-beneficio muy favorable.

Brecha en demanda de capacidad computacional: una crisis invisible de oferta

Por otro lado, la demanda de infraestructura de cómputo para IA está creciendo a un ritmo que supera ampliamente las previsiones actuales de oferta:

• Recientes declaraciones de ejecutivos de Google indican que la compañía podría necesitar duplicar su capacidad de cómputo cada 6 meses, alcanzando en 4-5 años un aumento de 1000 veces. En comparación, Morgan Stanley estima que las ventas de capacidad de Nvidia crecerán a una tasa compuesta anual del 210% entre 2025 y 2028; en cinco años, esto implicaría un aumento acumulado de aproximadamente 300 veces, muy por debajo del incremento de 1000 veces que Google requiere.

• Datos de OpenRouter muestran que, desde finales de noviembre de 2024 hasta finales de noviembre de 2025, el crecimiento semanal promedio en demanda de tokens superó el 2200%. El uso de tokens es un indicador directo de la demanda de capacidad de cómputo.

• Lo más crítico es que la intensidad de cálculo por consulta de un LLM está aumentando rápidamente. La firma de investigación METR señala que el tiempo promedio de trabajo por consulta de IA se duplica cada 7 meses.

Según el informe, incluso si el número de clientes se mantiene constante, este crecimiento implica que la demanda de capacidad de cómputo crecerá mucho más rápido que la tasa de crecimiento compuesta anual del 120% prevista para Nvidia.

Morgan Stanley advierte que ya se observa un desequilibrio entre oferta y demanda en el mercado:

CoreWeave puede renovar sus GPUs Nvidia Hopper a precios cercanos al 95% del precio original, mucho más alto que la depreciación económica que sugieren los precios con el tiempo;

La garantía de Google para contratos de suministro con Anthropic y FluidStack, que proporciona a Hut8, un minero de Bitcoin, un retorno de capital sin apalancamiento de aproximadamente 18.5%, equivalente a una prima de acceso a energía de alrededor del 300%.

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