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

Escribir artículo: Zhao Ying

Fuente: Wall Street Insights

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 aumentar, 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 continúa siendo perseguida por fondos.

El analista macro 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 existe 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 claramente el ciclo comercial de la IA de «quema de dinero» a «generación de ganancias».

Por un lado, la racionalidad, la difusión de aplicaciones de agentes ha llevado a un rápido aumento en el consumo de tokens, demanda de capacidad de razonamiento y ARR de los principales fabricantes; por otro lado, la euforia ha hecho que las valoraciones ya hayan descontado las expectativas de crecimiento para 2027-2028. Hasta el 20 de mayo, el ratio P/E 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 determinará si la tendencia alcista de la IA puede continuar no son los resultados de un solo trimestre ni una aplicación popular, 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 en hardware.

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

En la última ronda de comercio de 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 auxiliar 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 demanda tras la aparición de GPT provino de la mejora en la capacidad del modelo, y la segunda, tras la implementación de agentes, proviene de la explosión en la capacidad de razonamiento. La ejecución autónoma de tareas implica contextos más largos, pasos más complejos y llamadas más frecuentes a los modelos, haciendo que el razonamiento deje de ser un subproducto del entrenamiento y pase a ser el principal campo de batalla que consume capacidad de cálculo de forma continua.

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 han crecido rápidamente. Según cálculos a mitad de año, el ARR anual de Anthropic se ha ajustado de 9 mil millones de dólares a 44 mil millones, duplicándose aproximadamente 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 gasto de capital. Mientras el crecimiento de los ingresos sea lo suficientemente rápido, el gasto de capital pasa de ser una carga a convertirse en una ventaja competitiva. Nvidia, Broadcom, y otros componentes de hardware como módulos ópticos y almacenamiento, vuelven a tener soporte.

¿Y por qué los activos de IA aún pueden subir cuando el precio del petróleo supera los 100 dólares?

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

Primero, la expansión de la demanda en la cadena de suministro. La fase de razonamiento no solo requiere GPU, sino también CPU, módulos ópticos y almacenamiento, que se ven impulsados por la lógica de alta actividad. La demanda de módulos ópticos 800G/1.6T es escasa, y la demanda de almacenamiento de alta gama está en aumento. Light Counting pronostica que en 2026, las entregas de transceptores 800G se duplicarán, y las entregas de puertos 1.6T crecerán desde una base pequeña en 2025 a decenas de millones, con ventas de chips 1.6T que superarán los 2 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 de la subida 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 la inversión en infraestructura de IA. Los datos de empleo no agrícola y minorista aún son sólidos, y aunque la estructura del empleo se ha diversificado, mientras no haya una debilitación clara en los datos agregados, el mercado no cambiará inmediatamente a una estrategia de estanflación.

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

La valoración ya ha descontado las buenas perspectivas para 2027-2028

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

El ratio P/E prospectivo de las siete grandes de EE. UU. es de 35 veces, y las 493 empresas restantes del S&P 500 tienen aproximadamente 25 veces. Detrás de esta diferencia de valoración, 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 continuará penetrando en publicidad, búsqueda, servicios en la nube, software de oficina, generación de código, gestión de riesgos financieros, atención al cliente, investigación de inversiones y contenido; y los ingresos y mejoras en eficiencia se realizarán simultáneamente.

Pero las revoluciones tecnológicas raramente son tan lineales. La electricidad tardó unos 40 años en pasar de invento a aplicación masiva, y las computadoras unos 25 años. La velocidad de difusión que el mercado está asignando a la IA 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 razonamiento no pueda seguir a la de entrenamiento, o los costos de depreciación y energía coman los márgenes, las valoraciones reaccionarán primero. Tener la dirección correcta no significa que las acciones puedan valorarse indefinidamente por adelantado.

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

La presión real a corto plazo proviene de la liquidez.

Si el estrecho de Hormuz permanece cerrado por mucho tiempo y el precio del petróleo se mantiene por encima de 100 dólares o sigue subiendo, la inflación se expandirá desde los precios energéticos hacia los servicios, transporte y materias primas. En abril, el PPI de EE. UU. aumentó 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 reescrita.

El mercado de swaps ya ha descontado que la Fed subirá las tasas en 0.8 veces en 2023, y el BCE, el BoE y otros bancos centrales en más de 2 veces. Además, la duda sobre la independencia de la política de la Fed tras los cambios en su liderazgo y el aumento de las divergencias internas en el FOMC también están debilitando la confianza en una política de flexibilización futura.

Japón también es una especie de rinoceronte gris. Japón ha sido durante mucho tiempo un pozo de financiamiento para operaciones de apalancamiento global, pero la depreciación del yen y la presión inflacionaria están forzando al Banco de Japón a señalar una política restrictiva, y el rendimiento de los bonos a 30 años ya supera el 4%. Si los costos de financiamiento en Japón siguen subiendo, provocando cierres en las operaciones de carry trade global, los activos de alta valoración en IA tendrán dificultades para mantenerse a salvo.

El 15 de mayo ya se vio 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%, lo que enfrió las operaciones de momentum con alta congestión, y el índice de semiconductores de Filadelfia cayó aproximadamente un 4% en un solo día, y el Nasdaq un 1.5%. Esto no indica un cambio de tendencia, pero muestra que las operaciones de alta congestión son muy sensibles a las tasas de interés.

La comparación más sencilla a corto plazo es: 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; y si la liquidez continúa deteriorándose y las expectativas de ingresos de IA no se revisan al alza, la presión sobre las valoraciones se intensificará claramente.

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

El desafío a mediano plazo es la realización industrial. Las revoluciones tecnológicas generales no suelen ser lineales, sino que «aceleran primero, luego 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 hizo evidente años después.

Ahora, la dificultad en la valoración de la IA radica en que casi exige que las empresas ajusten rápidamente su estructura organizacional, que los trabajadores se reentrenen rápidamente, que los modelos comerciales se implementen con rapidez, y que la sociedad no tenga una resistencia fuerte. Esta velocidad 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 presentaciones, sino cuellos de botella reales. Si la infraestructura de IA continúa 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 aumenta más rápido que la creación de nuevos empleos, la capacidad de consumo de los residentes se verá afectada. La eficiencia en el sector B (empresas) finalmente debe traducirse en poder de compra en el sector C (consumidores). Si los sectores no relacionados con IA entran en recesión, será difícil que la IA destaque a largo plazo.

Tercero, aceptación social. A principios de año, en China, hubo un entusiasmo generalizado por instalar Openclaw, pero en EE. UU., la resistencia de la población ante el aumento de los precios de la electricidad por los centros de datos y el desempleo técnico está en aumento. Esto afectará la velocidad de penetración de la IA.

Cuarto, cambios tecnológicos en hardware. Si se produce una ruptura similar a «DeepSeek», con avances en capacidad de cálculo, almacenamiento y eficiencia de transmisión, los componentes de hardware más escasos hoy podrían volverse excesivos. La lógica de alta actividad en 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 realmente tiene la oportunidad de mejorar la productividad total de los factores y ayudar a la economía a superar 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 la próxima expansión industrial.

Pero el precio de las acciones no es la visión industrial en sí misma. La mayor prueba de esta tendencia alcista en IA será si las valoraciones actuales de ARR, ROI y la 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 rígidas. Tener la dirección correcta solo explica por qué hay una tendencia alcista; la velocidad de realización determinará si la burbuja se descontrola.