Goldman Sachs vuelve a marcar un nuevo récord, y las acciones bancarias también están aprovechando el auge de la IA

TL;DR

· Cinco grandes bancos estadounidenses — JPMorgan (JPM), Bank of America (BAC), Citigroup (Citi), Wells Fargo (WFC) y Goldman Sachs (GS) — divulgaron el balance del segundo trimestre el 14 de julio; los ingresos por operaciones de acciones de Goldman Sachs alcanzaron un récord.

· La financiación, la suscripción, las operaciones y los préstamos de centros de datos vinculados con la IA están empezando a entrar en la cuenta de resultados de los bancos, pero todavía no pueden explicar todo el crecimiento.

· Activos relacionados: JPMorgan (JPM), Bank of America (BAC), Citigroup (Citi), Wells Fargo (WFC), Goldman Sachs (GS)

JPMorgan (JPM), Bank of America (BAC), Citigroup (Citi), Wells Fargo (WFC) y Goldman Sachs (GS), los cinco grandes bancos estadounidenses, dieron a conocer el balance del segundo trimestre el 14 de julio. Goldman Sachs, JPMorgan y otros superaron las expectativas del mercado; la acción de Goldman Sachs llegó a marcar un máximo histórico intradía y el desempeño de los bancos se mostró diferenciado.

Esta serie de resultados se amplifica por una nueva cuestión de fijación de precios que está emergiendo: ¿el auge de las inversiones en IA ya está alimentando a Wall Street? Antes, cuando los inversionistas miraban a las acciones bancarias, se enfocaban principalmente en el margen neto de intereses, el ciclo crediticio y el retorno del capital. Ahora, el mercado empieza a preguntarse si los bancos pueden convertirse en el “peaje” para los gastos de capital en IA.

Este peaje no es misterioso. Los gigantes tecnológicos y las empresas construyen centros de datos para IA, compran chips, obtienen financiación, salen a bolsa y realizan fusiones y adquisiciones; los fondos de cobertura se enfocan en las operaciones con acciones de IA y en apalancarlas. Los bancos ganan comisiones de suscripción, comisiones por arreglos de préstamos, diferenciales de precio en operaciones e intereses por financiación. La IA no se escribe directamente en el balance bancario, pero sí entra en la cuenta de resultados.

Las diferencias también están aquí. El CEO de Goldman Sachs, David Solomon, enfatiza que el canal de operaciones, la red de clientes y el “volante” del negocio todavía tienen impulso, y que la construcción de IA aún está en una etapa temprana. El CEO de JPMorgan, Jamie Dimon, es más prudente; el mercado también teme que las empresas vuelvan a recalcular costos, precios y retorno de la inversión.

Wall Street recibe una comisión por los flujos de capital de la IA

Los inversionistas comunes tienden a interpretar los beneficios de la IA como alquileres de chips, proveedores de nube y centros de datos, pero los bancos ganan en otra capa. Mientras los activos vinculados con la IA sean más caros, estén más activos y requieran más financiación, los bancos pueden cobrar una parte de las operaciones y del flujo de capital.

Los ingresos por operaciones de acciones son el ejemplo más directo. No es que el propio banco apueste a si las acciones suben o bajan, sino que proporciona a los clientes institucionales ejecución de operaciones, cobertura, financiación y liquidez. Cuanta mayor sea la volatilidad de las acciones relacionadas con la IA y mayor sea la frecuencia de reacomodo de carteras de los fondos, más ocupadas estarán las mesas de trading del banco.

En el segundo trimestre, los ingresos por operaciones de acciones de Goldman Sachs alcanzaron 7,42 mil millones de dólares, estableciendo un récord, lo que se convirtió en el detonante para la reevaluación del mercado de las acciones de banca de inversión. Para empresas como Goldman Sachs, donde el negocio de mercados de capitales tiene una alta proporción, la actividad de operaciones se reflejará con rapidez en la elasticidad de beneficios.

Otra vía es el gasto de capital en IA. Gigantes tecnológicos como Microsoft, Google y Meta, al construir infraestructura de IA, impulsan centros de datos, electricidad, chips y financiación de activos privados. Reuters menciona que los bancos de Wall Street están viendo el “súper ciclo” de la IA como una de las fuentes de futuras actividades de trading y financiación.

Los bancos no son el eslabón más visible en la cadena de la industria de la IA, pero sí un beneficiario de segundo nivel que puede pasar desapercibido. A mayor intensidad de capital en la construcción de IA, más se necesita intermediación financiera. A mayor frecuencia con la que se negocien los activos de IA, más favorece al área de operaciones.

Goldman Sachs y JPMorgan dan dos ejemplos

El que mejor muestra la elasticidad en el segundo trimestre es Goldman Sachs. Ingresos netos de 20,34 mil millones de dólares, utilidad neta de 6,63 mil millones de dólares y EPS de 20,98 dólares. En el reporte oficial, Solomon menciona “One Goldman Sachs” y el volante del negocio; también resalta que la actividad de los clientes y el canal de operaciones todavía tienen impulso.

Lo que premia el mercado no es solo la utilidad de un trimestre, sino la posición de Goldman Sachs dentro del relato de la IA. Si en los próximos años la construcción de IA continúa aportando IPO, M&A, financiación de equity, préstamos para centros de datos y volumen de operaciones, la elasticidad de beneficios de Goldman Sachs será más marcada que en los bancos minoristas tradicionales.

El ejemplo que da JPMorgan es más completo. La empresa reportó revenue de 57,3 mil millones de dólares en el segundo trimestre, y managed revenue de 58 mil millones de dólares. La utilidad neta reportada fue de 21,2 mil millones de dólares; tras excluir proyectos importantes, la utilidad neta fue de 16,9 mil millones de dólares. Tiene tanto negocio de mercados de capitales como de consumo financiero y crédito empresarial.

Aquí se necesita prudencia al atribuir. El buen desempeño de los grandes bancos en el segundo trimestre no proviene solo de la IA. La reparación del negocio de banca de inversión, la mayor actividad en el mercado de acciones, los cambios en el entorno de tasas y la demanda de cobertura derivada de la incertidumbre macroeconómica también están impulsando los ingresos. El papel más preciso de la IA es añadir una fuente de demanda con alta elasticidad cuando se está reparando el ciclo de operaciones y banca de inversión.

Morgan Stanley también entrará en el radar. Presentará su reporte el 15 de julio, con un calendario posterior al de los cinco grandes bancos, pero su estructura de negocio es más parecida a la de Goldman Sachs. Si el mercado continúa negociando las actividades de mercados de capitales generadas por la IA, se le incluirá junto con Goldman Sachs en el mismo grupo para comparaciones de valoración.

El volante de Solomon y el freno de Dimon

El relato de Solomon es claro: una red global de clientes, canales estratégicos de negociación y “Goldman Sachs integrado” están formando un volante, y la construcción de IA aún está en una etapa temprana, con espacio para más actividad en mercados de capitales. Mientras el ciclo de inversión en IA continúe, la financiación de clientes y la demanda de operaciones seguirán regresando a Wall Street.

Esta lógica es importante para la valoración de las acciones bancarias. La valoración tradicional de los bancos suele estar limitada por el margen neto de intereses, las provisiones y el capital regulatorio. Si los ingresos de banca de inversión y de trading se consideran un incremento estructural, el mercado podría otorgar a Goldman Sachs, Morgan Stanley y el negocio de mercados de capitales de JPMorgan una ponderación más alta.

La prudencia de Dimon constituye el otro límite. No negó el valor de la IA; JPMorgan también está invirtiendo en IA y discute mejoras de eficiencia. Pero la preocupación del mercado por el gasto en IA de las empresas está en aumento: los presupuestos no se expanden de forma infinita y los clientes empezarán a preguntar cuánto crecimiento de ingresos o ahorro de costos puede generar cada dólar invertido.

Esto es muy real para los bancos. El gasto de capital en IA puede generar actividad de operaciones y financiación, pero no necesariamente se prolonga de manera lineal. Si las empresas desaceleran la construcción de centros de datos, retrasan la financiación para salidas a bolsa o aumenta el costo de la financiación de activos privados, las comisiones relacionadas con los bancos y los ingresos por operaciones también podrían enfriarse.

La calidad de los préstamos y los ingresos por operaciones determinan el “color” de la reevaluación

Para que las acciones bancarias realmente conviertan la IA en un nuevo ancla de valoración, hay que ver si la financiación vinculada con la IA puede seguir entrando en los ingresos de la banca de inversión, si la calidad de los préstamos de centros de datos puede mantenerse estable y si los ingresos por operaciones de acciones volverán al promedio después de que la volatilidad baje.

La financiación de centros de datos merece especial atención. Ahora es el combustible para la expansión de la infraestructura de IA y también una fuente de costos para bancos y para el crédito de fondos privados. Pero si hay desviaciones en contratos de arrendamiento, utilización, costos eléctricos o costos de financiación, estos activos también podrían pasar de ser un incremento de ingresos a convertirse en una exposición al riesgo.

El ciclo tradicional de crédito tampoco ha desaparecido. Los altos costos de endeudamiento, los precios de la energía y el riesgo geopolítico se reflejarán con retraso en la calidad del crédito de tarjetas, préstamos automotrices y el crédito empresarial. Goldman Sachs tiene más probabilidades de beneficiarse del “calor” de las operaciones; Citi, Wells Fargo y otros, que dependen más del crédito tradicional, serán diferenciados por el mercado en la fijación de precios.

La señal que dejan los reportes del segundo trimestre es que el impulso de la IA se ha extendido desde las acciones tecnológicas hacia los intermediarios financieros, pero todavía está en la fase de “amplificador de incrementos”. Lo que puede sostener la reevaluación no es un eslogan de IA, sino la entrega continua de comisiones de banca de inversión, ingresos por operaciones, la calidad de los préstamos de centros de datos y el retorno de la inversión en IA por parte de las empresas.

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