¿Cuáles son las variables clave que determinan un mercado alcista de IA?

El precio del petróleo se mantiene por encima de 100 dólares por barril, el estrecho de Hormuz aún no ha vuelto a abrirse normalmente, la presión de la inflación y las tasas de interés vuelve a intensificarse, y las expectativas de recorte de tasas de la Reserva Federal se vuelven más frágiles. Según el marco macroeconómico tradicional, este no es un entorno cómodo para las acciones tecnológicas con altas valoraciones. Pero las acciones estadounidenses alcanzan nuevos máximos, y la cadena de IA sigue siendo perseguida por fondos.

El analista macroeconómico de Guojin Securities, Song Xuetao, señaló en un informe del 25 de mayo: «La tendencia actual de IA está en una fase de entusiasmo racional, la burbuja ya es evidente pero no se ha descontrolado.» La clave de esta frase no está en «burbuja», sino en el entusiasmo «racional»: la IA agentic pasa de ser una herramienta auxiliar a una herramienta de ejecución autónoma, permitiendo que el mercado vea por primera vez el ciclo comercial completo de la IA, de «quemar dinero» a «generar ganancias».

Por un lado, la racionalidad, la difusión de aplicaciones agentic ha llevado a un rápido consumo de tokens, demanda de capacidad de razonamiento y crecimiento acelerado del ARR de los principales fabricantes; por otro lado, la valoración ya ha descontado las expectativas de crecimiento para 2027-2028. Hasta el 20 de mayo, el ratio precio/utilidad prospectivo de las siete grandes de EE. UU. era de aproximadamente 35 veces, y las 493 empresas restantes del S&P 500 tenían alrededor de 25 veces. Esta prima no implica una lógica de crecimiento ordinario, 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 decidirá si la tendencia alcista de la IA puede continuar no son los resultados de un solo trimestre, ni una aplicación estrella, sino tres variables: a corto plazo, el impacto de la liquidez, especialmente el precio del petróleo, la inflación, las tasas de interés y el cierre de posiciones en yenes; a mediano plazo, la realización de la industria, si la velocidad de penetración de la IA puede coincidir con las valoraciones actuales; y a largo plazo, las restricciones más duras como energía, redes eléctricas, empleo, resistencia social y cambios tecnológicos abruptos en hardware.

El agente pasa de ser «copiloto» a «conductor», y el mercado empieza a premiar el gasto de capital

En la última ronda de inversión en IA, la mayor preocupación del mercado era que las grandes empresas gastaran demasiado rápido: centros de datos, GPU, infraestructura en la nube, con grandes inversiones, pero con rutas de recuperación de ingresos poco claras. La evolución de la IA agentic radica en que ya no es solo una herramienta de asistencia tipo copiloto, sino que evoluciona hacia una herramienta de ejecución autónoma tipo piloto automático.

Esto ha traído dos resultados.

Primero, el consumo de tokens vuelve a acelerarse. La primera ola de demanda tras la aparición de GPT provino de la mejora en las capacidades del modelo, y la segunda ola, tras la implementación de agentic, proviene de la explosión en la demanda de capacidad de razonamiento. La ejecución autónoma de tareas implica contextos más largos, pasos más complejos y llamadas más frecuentes a los modelos, haciendo que la inferencia deje de ser un residuo tras el entrenamiento para convertirse en el principal campo de batalla que consume continuamente capacidad de cálculo.

Segundo, las expectativas de ingresos se revisan al alza. Tras la difusión de aplicaciones representativas como Openclaw y Claude Cowork, los ingresos recurrentes anuales de los fabricantes de modelos crecen rápidamente. Según cálculos a mitad de año, el ARR anual de Anthropic se ha ajustado de 9 mil millones a 44 mil millones de dólares, duplicándose cada seis semanas. Si esta tendencia continúa, el ARR del próximo año podría superar los 300 mil millones de dólares.

Esto explica por qué el mercado ya no penaliza simplemente el Capex. Mientras el crecimiento de los ingresos sea lo suficientemente rápido, el gasto de capital pasa de ser una carga a convertirse en una barrera competitiva. Nvidia, Broadcom, y otros componentes de hardware como módulos ópticos y almacenamiento, vuelven a tener soporte.

¿Pero por qué los activos de IA aún pueden subir con el petróleo por encima de 100 dólares?

Este repunte de activos de IA en contra del alza del petróleo no se debe a que hayan desaparecido los riesgos macroeconómicos, sino a que varias fuerzas han superado temporalmente esos riesgos.

Primero, la expansión de la demanda en la cadena industrial. La fase de razonamiento no solo requiere GPU, sino que CPU, módulos ópticos y almacenamiento también se ven impulsados por la lógica de alta actividad. Los módulos ópticos 800G/1.6T son escasos, y la demanda de almacenamiento de alta gama aumenta. Light Counting predice que en 2026, las entregas de transceptores 800G se duplicarán, y las de puertos 1.6T crecerán desde una base pequeña en 2025 a decenas de millones, con ventas que superarán los 20 mil millones de dólares en 2026, manteniendo altas tasas de crecimiento en los próximos tres años.

Segundo, los resultados de las grandes tecnológicas son muy sólidos. En el primer trimestre, el crecimiento del EPS del S&P 500 fue de aproximadamente 27.1%, alcanzando un máximo desde el cuarto trimestre de 2021, con Meta, Alphabet y Amazon aportando el 70% del incremento en beneficios del índice. Mientras estas empresas sigan ganando dinero, el impacto del precio del petróleo en el índice se retrasará.

Tercero, la dependencia del crecimiento estadounidense en la infraestructura de IA aumenta. En los últimos trimestres, más de la mitad del crecimiento del PIB de EE. UU. proviene de inversiones en infraestructura de IA. Los datos de empleo, ventas minoristas y otros aún son aceptables, y aunque la estructura del empleo se ha diversificado, mientras no haya una debilitación clara en los datos agregados, será difícil que el mercado pase rápidamente a una estrategia de estanflación.

Un factor aún más directo: las grandes empresas tecnológicas son menos sensibles al precio del petróleo que a sectores como la aviación, mensajería, ferrocarriles, química, automoción y turismo. Temen más a los precios de la electricidad que al petróleo. Cuando la economía real se ve presionada por el petróleo, los fondos tienden a agruparse en activos de IA, mezclando estrategias de «refugio» y de crecimiento.

La valoración ya ha descontado las expectativas de 2027-2028

El peligro de la tendencia de IA no radica en la falta de respaldo industrial, sino en que el mercado ya ha descontado demasiado rápido.

El ratio precio/utilidad prospectivo de las siete grandes de EE. UU. es de 35 veces, y las 493 restantes del S&P 500 tienen alrededor de 25 veces. Detrás de esta diferencia, se insinúa una visión muy optimista del futuro: en los próximos 3 a 5 años, la infraestructura de IA seguirá expandiéndose, con alta demanda de capacidad de cálculo, nube, centros de datos y semiconductores; la IA seguirá penetrando en publicidad, búsqueda, servicios en la nube, software de oficina, generación de código, gestión de riesgos financieros, atención al cliente, investigación y contenido; y los ingresos y mejoras en eficiencia se materializarán simultáneamente.

Pero las revoluciones tecnológicas raramente son tan lineales. La electricidad tardó unos 40 años en pasar de invento a aplicación masiva, y la computación unos 25 años. La velocidad de difusión de la IA, valorada por el mercado ahora, requiere que sea de 5 a 8 veces más rápida que esas tecnologías universales.

No es imposible, pero el margen de error es muy estrecho. Mientras la comercialización de aplicaciones de IA sea más lenta que el gasto de capital, o la demanda de inferencia no siga a la de entrenamiento, o los costos de depreciación y electricidad erosionen los márgenes, la valoración reaccionará primero. Que la dirección sea correcta no significa que el precio de las acciones pueda adelantarse indefinidamente.

El mayor riesgo a corto plazo: las tasas de interés suben más rápido que el ARR

La presión más inmediata proviene de la liquidez.

Si el estrecho de Hormuz permanece cerrado por mucho tiempo y el petróleo se mantiene por encima de 100 dólares, o incluso sigue subiendo, la inflación se expandirá desde los precios energéticos hacia los servicios, transporte y materias primas. En abril, el PPI de EE. UU. subió un 9.8% interanual, alcanzando un máximo desde octubre de 2022. Una vez que la inflación se consolide, la política de la Fed tendrá que ser reevaluada.

El mercado de swaps ya está descontando aproximadamente 0.8 aumentos de tasas por parte de la Fed en este año, y más de 2 aumentos en el BCE y el Banco de Inglaterra. Además, la incertidumbre sobre la independencia de la política de la Fed tras los cambios en su liderazgo y el aumento de las divisiones internas en el FOMC también debilitan la confianza en una política de flexibilización futura.

Japón también es un «elefante gris». Históricamente, Japón ha sido un gran proveedor de financiamiento para operaciones de apalancamiento global, pero la depreciación del yen y la presión inflacionaria están obligando al Banco de Japón a dar señales de endurecimiento. La rentabilidad de los bonos a 30 años ya supera el 4%. Si los costos de financiamiento en Japón siguen subiendo, provocando cierres de posiciones en carry trade global, los activos de IA con altas valoraciones difícilmente podrán mantenerse a flote.

El 15 de mayo ya hubo una especie de ensayo general: el rendimiento de los bonos a 10 años superó el 4.5%, y el de 30 años superó el 5%. La reducción en la congestión de las operaciones de momentum hizo que el índice de semiconductores de Filadelfia cayera aproximadamente un 4% en un solo día, y el Nasdaq cayó alrededor del 1.5%. Esto no indica un cambio de tendencia, pero muestra que las operaciones de congestión son muy sensibles a las tasas de interés.

La comparación clave a corto plazo es simple: si la velocidad de revisión al alza del ARR puede superar la subida de las tasas de interés. Si no, los fondos podrían desplazarse primero a segmentos de hardware más seguros; si la liquidez continúa deteriorándose y las expectativas de ingresos de IA no se revisan al alza, la presión sobre las valoraciones se intensificará notablemente.

Los problemas más complejos a mediano y largo plazo: organización, energía, empleo y rutas de hardware

La prueba a mediano plazo es la realización industrial. Las revoluciones tecnológicas generales no suelen ser lineales, sino que «aceleran, desaceleran y vuelven a acelerar». Primero hay una ola de capital, luego una fase de ajuste organizacional, y finalmente la mejora en productividad. La era de internet también experimentó burbujas de inversión, expansión del gasto de capital y burbujas de activos, y la verdadera mejora en productividad solo se evidenció años después.

Ahora, la dificultad en la valoración de la IA radica en que casi exige que las estructuras organizativas empresariales se adapten rápidamente, que los trabajadores se reentrenen, que los modelos comerciales se implementen rápidamente y que no surjan resistencias sociales fuertes. Este ritmo no es común en la historia humana.

Las restricciones a largo plazo son aún más duras.

Primero, energía e infraestructura. Los centros de datos de IA requieren una gran cantidad de electricidad y agua de enfriamiento, y la expansión de la red eléctrica, transformadores y almacenamiento no son variables en una presentación, sino cuellos de botella reales. Si la infraestructura de IA sigue elevando los costos energéticos de toda la sociedad, la regulación y la resistencia social aumentarán.

Segundo, empleo y consumo. La IA puede mejorar la eficiencia empresarial a corto plazo, reduciendo la demanda de ingenieros, atención al cliente y otros puestos; pero si el desempleo técnico crece más rápido que la creación de nuevos empleos, la capacidad de consumo de los hogares se verá afectada. La eficiencia en el sector B (empresas) finalmente debe traducirse en poder de compra en el sector C (consumidores). Si el sector no-IA entra en recesión, la IA también tendrá dificultades para destacar a largo plazo.

Tercero, aceptación social. A principios de año, en China, hubo un entusiasmo generalizado por adoptar Openclaw, pero en EE. UU. la resistencia a la generación de empleo técnico y a la subida de tarifas eléctricas por los centros de datos está en aumento. Esto afectará la velocidad de penetración de la IA.

Cuarto, cambios tecnológicos abruptos en hardware. Si surge una innovación similar a un «momento DeepSeek», con avances en capacidad de cálculo, almacenamiento y transmisión, los componentes de hardware más escasos hoy podrían volverse excesivos de repente. La lógica de alta actividad en la cadena de hardware no es inmutable.

El panorama a largo plazo para la industria de IA sigue siendo optimista. Si no se consideran los desempleos técnicos y los conflictos sociales derivados de la reestructuración de las relaciones productivas, la IA tiene la oportunidad de mejorar la productividad total y ayudar a la economía a salir de la estanflación. Incluso si los mercados financieros entran en una fase de desapalancamiento, los centros de datos, las tecnologías de bajo costo y los casos de uso ya validados podrían sentar las bases para una próxima expansión industrial.

Pero el precio de las acciones no es la visión industrial en sí misma. La mayor validación de esta tendencia alcista en IA será si las expectativas actuales de ARR, ROI y velocidad de penetración tecnológica pueden seguir cumpliéndose en un entorno donde el petróleo, la inflación, las tasas de interés y las restricciones sociales se vuelven más estrictas. La dirección correcta explica por qué hay un mercado alcista; la velocidad de cumplimiento determinará si la burbuja se desborda.