¿Ineficiencia de mercado?: La tesis de la IA sigue intacta

La fuerte corrección que está experimentando el sector de los semiconductores responde a una combinación de factores macroeconómicos, ajustes de valoración y toma de beneficios, más que a un deterioro estructural de la demanda de infraestructura para inteligencia artificial. En otras palabras, el mercado está revisando el precio que está dispuesto a pagar por el crecimiento futuro, no necesariamente el crecimiento en sí.

La secuencia que está descontando el mercado resulta relativamente clara. La escalada de las tensiones geopolíticas entre Estados Unidos e Irán ha impulsado el precio del petróleo al alza. Un crudo más caro alimenta las presiones inflacionistas, lo que, a su vez, mantiene elevados los rendimientos de la deuda pública estadounidense. Este contexto reduce la probabilidad de una política monetaria más acomodaticia por parte de la Reserva Federal e, incluso, reabre el debate sobre la posibilidad de nuevas subidas de tipos, aunque considero poco probable ese escenario durante este año:

Este entorno resulta especialmente adverso para las compañías de semiconductores y de infraestructura de IA. Se trata de empresas cuya valoración descansa, en gran medida, sobre beneficios esperados a varios años vista. Cuando aumentan las rentabilidades de los bonos, el valor presente de esos flujos futuros disminuye, provocando una contracción de múltiplos que afecta con mayor intensidad a las compañías con valoraciones más exigentes.

Por ello, el mercado está castigando de forma prácticamente indiscriminada a todo el ecosistema de la inteligencia artificial. Empresas con modelos de negocio muy diferentes, como NVIDIA, Micron Technology, Broadcom, SanDisk, Nebius o Applied, están siendo tratadas como una única operación temática. En este momento, los grandes inversores institucionales no distinguen entre memoria, óptica, redes, computación o infraestructura cloud: simplemente están reduciendo exposición al conjunto del denominado trade de la IA.

A ello se suma un debate cada vez más presente sobre la rentabilidad del extraordinario ciclo inversor protagonizado por los grandes proveedores de servicios en la nube. Microsoft, Meta Platforms, Amazon y Alphabet continúan incrementando de forma significativa sus inversiones en GPU, centros de datos, redes eléctricas e infraestructura energética. Sin embargo, el mercado empieza a exigir algo más que un aumento constante del gasto de capital (capex): quiere evidencias de que esas inversiones comenzarán a traducirse en ingresos y generación de flujo de caja libre dentro de un horizonte razonable.

Este matiz es fundamental. El hecho de que el capex continúe creciendo no implica necesariamente que las cotizaciones deban seguir haciéndolo.

La cuestión que hoy plantea el mercado no es si la inversión en IA aumenta, sino si lo hace con la suficiente rapidez y rentabilidad como para justificar unas expectativas que ya estaban ampliamente incorporadas en las valoraciones.

Otro elemento que explica la intensidad de la corrección es el posicionamiento del mercado. Durante los últimos ejercicios, las compañías ligadas a la infraestructura de IA han concentrado buena parte de las ganancias bursátiles, convirtiéndose en posiciones ampliamente compartidas por los grandes fondos internacionales. Cuando aumenta la incertidumbre macroeconómica, los gestores suelen vender primero aquellos activos donde acumulan mayores beneficios y cuentan con mayor liquidez. No se trata necesariamente de una pérdida de confianza en la demanda de chips, memoria o soluciones ópticas, sino de una gestión táctica del riesgo y de la preservación de beneficios.

¿Factor político?

Los aranceles también añaden presión al escenario. Aunque muchos de ellos no afecten directamente a los semiconductores, sí incrementan el coste de componentes esenciales para la construcción de centros de datos, como servidores, equipamiento eléctrico, sistemas de refrigeración o materiales industriales. En consecuencia, desarrollar infraestructura para IA resulta más caro, lo que introduce una nueva fuente de presión sobre la inflación y sobre los márgenes del sector.

A este contexto se suma un debate estratégico de enorme relevancia para el futuro de la inteligencia artificial: la defensa de los modelos de código abierto (open-weight models). La reciente carta de Jensen Huang a la Casa Blanca representa, probablemente, uno de los acontecimientos más importantes para el desarrollo del sector en el largo plazo.

Este fue el 1º tuit de Jensen Huang en redes sociales, hace tan sólo unos días.

Empresas como NVIDIA, Meta, Microsoft o Palantir Technologies han pedido a Washington que evite imponer restricciones amplias sobre este tipo de modelos. Resulta significativo que compañías como OpenAI y Anthropic no se hayan sumado a esta iniciativa. La razón es evidente: los modelos abiertos reducen parte de la ventaja competitiva de quienes basan su negocio en plataformas cerradas y en la monetización mediante suscripciones y APIs.

Una mayor proliferación de modelos abiertos puede debilitar el poder económico de algunos desarrolladores de modelos fundacionales mientras amplía significativamente el mercado potencial para toda la capa de infraestructura que hace posible la IA. Más modelos implican más inferencia; más inferencia requiere más capacidad computacional; y más capacidad computacional se traduce en una demanda creciente de chips, memoria, redes y centros de datos.

Conclusión

Desde esta perspectiva, la corrección actual parece responder mucho más a factores macroeconómicos que a un deterioro de los fundamentales del sector. Petróleo al alza, mayores rendimientos de la deuda, incertidumbre sobre la política monetaria, tensiones comerciales, concentración de posiciones y dudas temporales sobre el retorno del capex explican buena parte del movimiento reciente.

el mercado está ajustando el precio del crecimiento, no negando su existencia. Y, aunque el impulso de los modelos abiertos pueda alterar el equilibrio competitivo entre los desarrolladores de IA, también puede convertirse en uno de los mayores catalizadores para la expansión del conjunto del ecosistema. Más competencia, más innovación y una adopción más amplia de la inteligencia artificial implican, en última instancia, una demanda mucho mayor de la infraestructura que sostiene esta revolución tecnológica.

Desde mi punto de vista, la tesis de inversión en inteligencia artificial permanece intacta. La volatilidad actual responde, principalmente, a un ajuste de expectativas y de valoraciones, no a un cambio en los fundamentos del sector.

Autor: Jose Basagoiti, economista jefe TradingPRO.