Autor:0xsmac
Compilación: Deep Tide TechFlow
Introducción de Deep Tide: Cuando el mercado proclama que 'los fundamentos han muerto' y el capital se aglomera frenéticamente en torno a los gigantes tecnológicos, el autor utiliza un descubrimiento astronómico para desmontar la lógica detrás de esta narrativa. Este artículo analiza la composición de los múltiplos de valoración, recordando a los inversores que distingan la calidad real de una empresa de la prima que el mercado está dispuesto a pagar, lo cual es especialmente relevante para la asignación a largo plazo en los sectores de criptomonedas y tecnología.
Prometo que esta introducción no será tan larga como la anterior sobre el clima.
Pero dame 90 segundos.
Hace más de cien años, una mujer llamada Henrietta Leavitt realizaba un trabajo tedioso: medir el brillo de miles de estrellas en placas fotográficas (el método de captura de imágenes anterior a la película). Observó una característica en un tipo de estrellas pulsantes: cuanto más lento era el pulso de estas estrellas, más brillantes eran intrínsecamente.1
Hoy en día esto podría parecer solo interesante, como "bueno, es genial". Pero en aquel entonces, los astrónomos no podían distinguir entre una estrella débil cerca de la Tierra y una muy brillante pero lejana. Para ellos, ambas dejaban una mancha similar en la placa fotográfica. El brillo aparente era una mezcla confusa de dos variables: cuán brillante era realmente el objeto y cuán lejos estaba de nosotros.
El trabajo de Henrietta separó estas dos cosas: si podías observar la tasa de pulsación, podías saber su luminosidad intrínseca; si conocías su luminosidad intrínseca, podías inferir la distancia en función de cuán débil parecía. Los astrónomos lo llaman "vela estándar".
Años después, un hombre llamado Edwin Hubble descubrió una de estas estrellas pulsantes, aplicó las matemáticas de Leavitt y encontró que lo que creía que era una nube de gas dentro de nuestra Vía Láctea era en realidad una galaxia independiente completa, a un millón de años luz de distancia. En resumen, el universo observable se expandió aproximadamente un billón de veces, solo porque una persona descubrió cómo separar cómo se ve algo de lo que realmente es.
Eso en sí mismo es obviamente genial.
Pero otra cosa interesante es que, aproximadamente en la misma época, otros dos astrónomos trazaron de forma independiente un gráfico de dispersión, con un eje para la luminosidad intrínseca y otro para la temperatura. Descubrieron que las estrellas no se distribuían al azar en este espacio, sino que se agrupaban en familias distintas. La implicación era: estrellas con exactamente el mismo brillo aparente podían, y de hecho pertenecían, a familias completamente diferentes, con pasados completamente diferentes y, lo más importante, con futuros completamente diferentes...
Entonces, ¿qué dicen las estrellas?
En los últimos años ha habido mucha discusión sobre el mercado, narrativas, capital, creación de empresas y nihilismo financiero. A medida que el mundo tecnológico y financiero se enfrenta a un futuro marcadamente diferente al de las décadas anteriores, esta sensación parece haber alcanzado un clímax febril. Es especialmente evidente que separar el progreso de los precios de los activos se ha vuelto más ruidoso y, en muchos aspectos, más reflexivo. Pero como inversores que se ganan la vida comprando activos que (se espera) superen el rendimiento, un marco simple es:
El rendimiento futuro es aproximadamente igual al crecimiento fundamental multiplicado por el cambio en el múltiplo de valoración (multiplicado por los dividendos que recibas en el camino).
En este contexto, el múltiplo de valoración puede corresponder limpiamente a la mancha en la placa fotográfica. Es un punto de datos observable, pero enreda dos cosas que el mercado no puede ver directamente: cuán buena es realmente la empresa y cuán lejos (o duraderos) están sus flujos de efectivo futuros. Creo que la mayor parte del dinero ganable proviene de aquellos inversores más capaces de desentrañar estas dos variables antes que los demás (es decir, "cognición diferencial"), y seguiremos viendo una destrucción asombrosa de capital entre los inversores que confunden la mancha con la estrella.
Inversión de valor no es igual a inversión fundamental
Creo que existe una opinión mal entendida: históricamente, la inversión fundamental ha dominado la creación de alfa. Esta leyenda proviene en gran parte del linaje Graham-Buffett-Tiger y las extensas narrativas construidas alrededor de este grupo. La gente cree que, en algún momento de la década de 2000, este método dejó de funcionar y cualquiera que invirtiera así fue aplastado por el momentum, las tendencias y "simplemente comprar los gigantes tecnológicos". La conclusión fue (¿y sigue siendo?) que "los fundamentos han muerto".2
La versión moderna de "los fundamentos no importan" en sí misma no es estúpida. Está arraigada en muchas ideas sobre las que nuestro equipo de Compound ha escrito antes. Las empresas más grandes obtienen las compras mecánicas más grandes, existen economías de red en la industria del software, la IA significa que los gigantes pueden convertir la escala en una ventaja competitiva más rápido que los retadores, y hay razones de microestructura del mercado que incorporan el momentum más profundamente en nuestra infraestructura de mercado. Todo esto es cierto. Pero, de manera similar, los Siete Magníficos (Mag 7) tecnológicos que conocemos hoy han superado el mercado porque su crecimiento compuesto de ganancias reales ha probado, y vuelto a probar, que sus múltiplos de valoración son justificados. Hoy, en agosto de 2026, al menos una perspectiva sostiene que estamos en/entrando en una nueva era de aceleración de la IA, donde los laboratorios y proveedores de hiperescala en la nube con capital para adquirir y comprar potencia computacional a gran escala abrirán una brecha irreversible.6 No te preocupes por el análisis de valoración, no te preocupes por cuánto crecimiento ya está descontado, ni preguntes cuán grande debe ser la economía para sustentar las expectativas de todos. Solo mantén unos pocos nombres, súbete a la ola del nuevo paradigma tecnológico, porque los fundamentos son solo un juego de roles para quienes añoran el viejo mundo.
Incluso creo que, a pesar del pánico generado sobre cuán alta se ha vuelto la concentración en la cima del mercado de valores, todavía hay mucho espacio para que esa concentración crezca.7 Así que, para refutar mis propios argumentos de antemano: no creo que "ya está en niveles máximos de ley de potencia" sea por sí mismo un argumento muy fuerte.8
A pesar de todo, la conclusión que enumeré anteriormente —mantener estos gigantes y verlos crecer de empresas de 1 a 4 billones de dólares a empresas de 10 a 20 billones— en sí misma tiene fallas profundas.
Primero, esta retórica se ha intentado innumerables veces, con un desempeño histórico claramente deficiente.9 Los críticos dirán "no lo entiendes", "esta es la primera vez que resolvemos la inteligencia", "AGI", "Dios de las computadoras", "¿Crees que Jensen Huang, Elon Musk, Sam Altman están equivocados y tú sabes más sobre negocios y el mundo que ellos?" Es una caja de Pandora para discutir más adelante. Pero por definición, cualquier tecnología verdaderamente disruptiva genera este tipo de predicciones extravagantes. Ahora hay enormes motores de redes sociales que amplifican esto. Además, en general estoy de acuerdo en que la mayor parte del trabajo es fabricado por humanos, y seguiremos fabricando nuevos trabajos.10
El mercado se está volviendo más ineficiente
También seguimos viendo que incluso estas empresas enormes, continuamente analizadas y estudiadas, pueden tener precios significativamente erróneos. Meta es una de las empresas más cubiertas del mundo. Tiene cuasi monopolios en prácticamente todos sus mercados operativos. Pero a finales de 2022 cotizaba a aproximadamente 8 veces las ganancias futuras. Fue valorada como un cubito de hielo derritiéndose. Luego se disparó más de 8 veces ante los ojos de todos. Todo el proceso fue un evento de valoración. Para esta empresa que todos conocen, existía una gran divergencia en los fundamentos.
Quizás el punto más agudo es que esta creencia subyacente cada vez más popular es en sí misma un posicionamiento. He reflexionado bastante recientemente, pero en resumen, la creciente influencia de Silicon Valley en los mercados financieros ha distorsionado su funcionamiento y el comportamiento de los participantes. Demasiada gente ahora se apresura hacia el otro lado del barco.11
El alfa proviene de los errores o juicios erróneos de los demás. "Los fundamentos han muerto" se ha convertido en consenso. Creo que la mayoría de la comunidad inversora hasta hace poco no entendía el grado en que las narrativas impactan el precio de los valores. Pero a medida que el complejo de Silicon Valley ocupa un lugar destacado en los mercados financieros más amplios, esta perspectiva ya no es novedosa. Ahora incluso la persona más tonta que conoces parafrasea "todo es un meme" para parecer inteligente.
Muchos gestores de fondos fundamentalistas largos/cortos han sido eliminados. Reemplazados por quienes compraron QQQ hace quince años, o por pod-shops sistemáticos. Al menos vale la pena considerar: cuando el consenso del mercado dice que cualquier pensamiento contrario es una pérdida de tiempo, apostar en contra podría ser justo el momento.
Paréntesis: Me gusta escuchar el podcast de Gavin Baker, pero un episodio reciente me hizo detenerme. Dijo que todos los que conoció en sus viajes eran más alcistas que él. No es que no le crea. De hecho, coincide con mi experiencia y la de muchos al visitar esa ciudad. Pero cuando afirma que no tenía un solo dato que no fuera alcista, hay una desconexión evidente. Y esto sucedió después de que las acciones de memoria (memory stocks) cayeran un 50%. Esto es exactamente lo que quiero decir: muchas cosas pueden ser ciertas al mismo tiempo. Él puede ver una fuerte demanda a largo plazo, empresas cotizando a múltiplos de ganancias futuras "relativamente baratos". Pero al mismo tiempo, los múltiplos de valoración de muchas empresas también pueden comprimirse porque el mercado ha descontado expectativas con anticipación.
Sería ingenuo (arrogante) decir que el mercado generalmente fija mal los precios. Tiendo a creer que los precios contienen muchas señales. Es mi responsabilidad (o la de cualquier inversor) refutar esta línea base. Por cierto, también creo que el mercado a corto plazo se está volviendo más ineficiente. Pero la mayoría de las veces, las empresas "baratas" son baratas por una razón. La mayoría de las empresas que se vuelven caras generalmente no cumplen esas expectativas futuras. Por lo tanto, esta tensión siempre existe al evaluar el rendimiento futuro en cualquier momento.12
La matriz de cognición
Cuadrante 1 (C1): Parecía caro entonces, en retrospectiva era realmente barato.
Cuadrante 2 (C2): Parecía caro entonces, en retrospectiva también lo era.
Cuadrante 3 (C3): Parecía barato entonces, en realidad era demasiado barato.
Cuadrante 4 (C4): Parecía barato, y barato por una razón. La típica trampa de valor.
Lo más interesante de este marco amplio es que las empresas pueden ser marcadas con un sello de tiempo. Quiero decir, puedes colocar la misma empresa en esta matriz (lo haremos más adelante). Según el momento, caerá en diferentes cuadrantes. Es esclarecedor observar cómo se mueven estas empresas entre cuadrantes. Microsoft a 60 veces en diciembre de 1999 y Microsoft a 10 veces en 2013 claramente tienen el mismo ticker, pero no deben colocarse en el mismo cuadrante.
Otro punto obvio es que el eje de resultados mide lo que pagaste. Esto es completamente diferente de cómo le fue a la empresa. Esto, mucha gente en la comunidad cripto debería haberlo entendido ahora (con suerte). Estos cuadrantes expresan la brecha entre las expectativas incorporadas y la entrega futura real.13
Volveremos a esto más adelante.
Vale la pena mirar este gráfico un rato, familiarizarse con lo que muestra, y formar tu primera impresión. Elegí una muestra de empresas de varios sectores, claramente sesgada hacia la tecnología. Pero también diseñé un pequeño juego donde puedes ver una gama más amplia de empresas históricamente.
Podríamos estar aquí todo el día comparando empresas agrupadas en posiciones similares. Cisco en el 2000 y Amazon en 2015 estaban en el extremo de la cola derecha costosa. Uno fue un viaje de ida y vuelta de 25 años, el otro superó al mercado (en un bull market histórico) aproximadamente 8 puntos porcentuales anuales. Nvidia en 2015 e Intel en 2000 estaban cerca de los múltiplos de valoración del mercado principal en ese momento. El primero superó al mercado aproximadamente un 50% anual durante una década, el segundo hizo perder a los inversores aproximadamente un 60% en los siguientes 10 años.
Qué hay en los cuadrantes
Un desglose rápido de cada cuadrante...
C1: Parecía caro entonces, en retrospectiva era realmente barato.
Este es el cuadrante caliente del momento. Cada capitalista de riesgo quiere que creas que su compañía más importante está en este cuadrante. Algunas ciertamente lo están, y veremos juntos cuáles en el futuro. Pero el aumento de la influencia de Silicon Valley significa que deberíamos examinar qué implica esto para la estructura de fijación de precios de los activos.
Si hace 15 o 20 años, los tecnoptimistas tenían mucha menos influencia, ¿podría haber existido una enorme oportunidad para beneficiarse manteniendo activos valorados en función de supuestos de crecimiento subestimados? Si estábamos en medio de una transición de átomos a bits, entonces prever una adopción de software más rápida que el consenso era una gran ventaja. Pero a medida que este sistema de creencias se difundió y más asignadores de capital adoptaron una actitud de "el crecimiento es más fuerte de lo que crees", en algún momento las expectativas se volvieron demasiado altas. O al menos, exigir observar inmediatamente ese crecimiento se volvió poco razonable.
Mi opinión es que habrá menos empresas en este cuadrante específico que en el pasado, y correspondientemente más en el segundo cuadrante.
Este espacio es tan fascinante porque las mejores empresas de la historia se congregan aquí. A menudo parece suceder cuando una empresa cambia fundamentalmente de estado.
Amazon en 2015. Tesla a mediados de 2019. Tan reciente como Nvidia en mayo de 2023.14
Luego hay un grupo especial de empresas cuyo sello distintivo es haber parecido caras durante más de una década seguida, y en retrospectiva haber sido siempre extremadamente baratas.
HEICO — vende repuestos para aviones a reacción. Durante casi dos décadas ha cotizado entre 25-40 veces las ganancias, múltiplos típicos para empresas de crecimiento súper rápido. Pero ha compuesto aproximadamente más del 20% durante décadas.
Old Dominion — empresa de transporte en camión, cotizando a 25-30 veces, mientras los pares están cerca de 10-14 veces. ODFL ha subido aproximadamente 20 veces desde 2012 porque los márgenes y la densidad de la red mejoraron continuamente.
Constellation Software — obviamente golpeada recientemente por la venta masiva de software. Pero esta empresa subió 200 veces en el mercado público, cotizando a 30-40 veces el flujo de caja libre durante la última década.
Monster Beverage — en mi opinión, quizás la acción más increíble de la era moderna.
El tema consistente aquí es que para empresas con oportunidades de reinversión a largo plazo y altos rendimientos incrementales, el consenso a menudo aplica sistemáticamente un sesgo previo de reversión a la media a los múltiplos (es decir, compresión de 35x a 25x), lo que las deja siempre un paso atrás del interés compuesto de las ganancias subyacentes (siempre que la máquina de reinversión siga transformando, por supuesto).
Cuadrante 2: Parecía caro entonces, y en efecto lo era
Intuitivamente, a medida que la IA destruye los márgenes de beneficio previamente protegidos de ciertas empresas específicas, muchas se deslizarán hacia aquí. Cisco es el arquetipo. La tesis de Internet era correcta, Cisco ejecutó bien: los ingresos pasaron de aproximadamente 12.5B a 57B, las ganancias netas superaron el máximo de 1999 ya en 2003, y las ganancias compusieron aproximadamente un 14% anual durante la década de 2000. Sin embargo, el precio de la acción no recuperó su máximo de marzo de 2000 hasta diciembre de 2025.15
Este espacio a menudo está lleno de tesis que tienen la dirección correcta, solo que el precio adjunto ya descuenta mucha realidad futura. Microsoft en 2000 fue una versión más moderada de Cisco, pero la compresión de 60x a poco más de 10x hizo que los accionistas perdieran una década completa de rendimientos. Coca-Cola es la versión no tecnológica de la misma historia.
El lote de empresas de 2020-2021 fue una celebración de esta forma. Snowflake. Zoom. Beyond Meat. Peloton. Y muchas más. Para generalizar un poco, el error común aquí es no interrogar toda la cadena de correlación. Nos dejamos llevar por el ritmo o la escala del mercado y su futuro.
"Internet será enorme" (correcto) — no es igual a "Cisco vale la pena comprar a 130x ganancias futuras"
"El trabajo remoto es permanente" (parcialmente correcto) — no es igual a "Zoom vale la pena comprar a 60x"
"Los contratos perpetuos se comerán el volumen de los CEX" (correcto) — no es igual a "dydx ganará esta categoría"
Al menos hay una señal aquí: si la lógica alcista gira principalmente en torno a la tesis de la categoría y la defensa de la valoración apunta vagamente al mercado total potencial, entonces está lejos del punto analíticamente. Alguien en la habitación tiene que preguntar: ¿qué está ya descontado en el precio actual?
Cuadrante 3: Parecía barato entonces, y en realidad era demasiado barato.
Honestamente, esto probablemente sea lo menos interesante para la mayoría de los lectores. Pero curiosamente, ahora los cigarrillos vuelven a ser relevantes. Desde la creación del S&P 500 (1957) hasta 2003, la acción con mejor desempeño fue Philip Morris. Sin embargo, el mejor momento para comprar apareció en la cima del odio durante el desastre de litigios, cuando la empresa cayó a aproximadamente 6-7 veces las ganancias (con un rendimiento de dividendo de aproximadamente 9%). Básicamente valorada como si fuera a morir.
Esta posición es difícil de jugar porque muchas de estas empresas son aburridas —el flujo de caja es más o menos estable, la aritmética de la rentabilidad del capital es bastante atractiva. Pero necesitas señalar con extrema precisión qué catalizador llevará a los compradores marginales al mercado.
Apple en 2013 — aproximadamente 10 veces las ganancias (y eso sin ajustar por la reserva de efectivo). Porque la gente asumió que el iPhone era un ciclo de hardware, destinado a la commoditización. Einhorn (y luego Icahn) presentó el argumento que ahora parece obvio: retención y bloqueo del ecosistema, y un balance capaz de recomprar una gran parte de las acciones en circulación.
Microsoft en 2013 — hubo un tiempo en que la gente pensó que se convertiría en el próximo IBM.
Exxon en 2020 — expulsada del Dow (risas), valorada como si estuviera en una decadencia final acelerada. Desde entonces, ha subido casi 5 veces más que la empresa que la reemplazó en el Dow (Salesforce).
Meta en 2022 — ya mencionado un poco antes.
Creo que las empresas que finalmente caen aquí pueden tener otra forma, relacionada con una especie de desesperación. Philip Morris podría encajar (en el punto álgido del sentimiento "fumar es malo"), pero otras como AMD, Domino's, Carvana. Solana a finales de 2022 es otro ejemplo. Incluso Hyperliquid en su TGE parecía muy barata en valoración.
Para este grupo, el error del consenso parece inclinarse hacia el mercado que extrapola un estado emocional temporal como una nueva realidad fundamental. Puede ser de varios tipos, pero en estos ejemplos fue aversión (tabaco, petróleo) y trauma (colapso de FTX, Meta durante todo 2022). En cierto sentido, también podría ser el más afectado por el riesgo profesional; si poseer estos te hace sentir vergüenza frente a los demás, quizás sea una señal.
Cuadrante 4: Parecía barato, y barato por una razón.
Hay muchos casos de este tipo. IBM en 2013 es el ejemplo moderno clásico. Los ingresos cayeron año tras año, y, cruelmente, atrajo a muchos inversores con recompras que, en retrospectiva, fueron solo la gestión usando el dinero de los accionistas para luchar contra la gravedad. Intel en 2021 es similar. Se ha escrito mucho sobre esta dinámica, así que no me extenderé.
Desglosando todo esto
Volvemos a la fórmula anterior:
Rendimiento esperado ≈ Crecimiento fundamental × Cambio en el múltiplo de valoración (× Dividendos recibidos en el camino)
Cada entrada en la matriz es una especie de tensión entre los dos primeros términos. En horizontes más cortos, el término del múltiplo de valoración domina la varianza, por eso estos mercados parecen impulsados puramente por narrativas. Pero cuando extendemos el período de tiempo, el término fundamental toma el control.
Algunas observaciones:
No creo que el grupo de víctimas puras del múltiplo (como Cisco y Microsoft alrededor del 2000, Snowflake y Zoom alrededor de 2021) sea una coincidencia —la barra fundamental es positiva, pero la contracción del múltiplo es tan severa que solo muestra que el precio de entrada ya descontaba esto e incluso más.
NVDA '15 es la historia de ganancias más pura en este gráfico.
El doble golpe ocurre cuando obtienes alfa de rendimiento masivo (Apple '13, Microsoft '13, Meta '22): crecimiento de ganancias más revalorización del múltiplo.
Coca-Cola y Johnson & Johnson son posiciones bastante crueles de "hold", donde el mercado de acciones en su conjunto compuso mucho más rápido que ellas.
Sin embargo, vale la pena señalar que incluso si el múltiplo de valoración continúa comprimiéndose, un activo aún puede ganar si el crecimiento fundamental de ganancias a largo plazo sigue pagando el peaje de "descuento".
Un punto final que vale la pena reiterar: el error común de cada tipo de persona es no desglosar las dos variables en el múltiplo, solo de formas diferentes. Dos tipos de personas se equivocan en direcciones opuestas en duración, subestimando la pista de despegue a largo plazo o el declive a largo plazo. Dos tipos de personas se equivocan en direcciones opuestas en la atribución de calidad, atribuyendo la calidad de la categoría al activo equivocado, o manchando un activo "limpio" con un estigma emocional.
¿Continuará esto?
En realidad creo que se acelerará. Existe una opinión de que los mercados se están volviendo más eficientes a medida que hay menos humanos tomando decisiones y podemos acceder a datos casi ilimitados. Pero no lo creo. Si acaso, los mercados se están volviendo más ineficientes y el mundo más turbulento. Esta divergencia entre percepción y realidad no es un vestigio de épocas pasadas del mercado. Me sorprendería si esta brecha no se amplía en los próximos 5 a 10 años.
La composición del mercado se ha desplazado hacia empresas donde la opacidad fundamental y de crecimiento es mayor que nunca. Una fábrica de widgets pequeños es fundamentalmente diferente de los modelos de negocio que vemos (y veremos) ahora. Hoy, debido a la concentración en la cima, incluso el índice en sí mismo tiene naturalmente una duración más larga.
El régimen de convección sobre el que escribí antes fabrica estas empresas C2 y C3 casi a escala industrial. Las narrativas rotativas significan que quien esté bajo la tormenta actual puede sobrepasar en ambas direcciones. Cada cohorte madura da lugar a un nuevo lote de estas empresas.
La IA simultáneamente elimina las versiones baratas del trabajo y aumenta el precio de las versiones "reales" o más difíciles. Todo lo que se puede tamizar (múltiplos, empresas comparables, documentos, sentimiento de llamadas de resultados, etc.) se ha convertido en una commodity. La ventana para obtener alfa a través de métodos basados en datos se cierra más rápido cada vez. Pero si asumimos hipotéticamente que todos tienen la misma capa legible perfecta, entonces toda la ventaja proviene de decisiones y juicios sobre la capa ilegible.
Los mercados privados están absorbiendo una mayor parte de algunos de los casos más extremos de estas empresas. Estas cosas no tienen precios continuos, por lo que el debate sobre los múltiplos está temporalmente oculto.
Hay muchas razones por las que este es un momento único. Pero incluso mientras escribo esto, tiendo a decir: "En el mundo actual, el mayor riesgo es que pensemos que estas empresas parecen caras, pero crecerán más allá de las expectativas actuales". Sin embargo, no estoy seguro de que esto sea realmente cierto. Principalmente porque, al menos en los mercados públicos, la valoración de estas empresas no es históricamente cara.16 El crecimiento de las ganancias de estas empresas ha sido casi inimaginablemente rápido, por lo que en realidad hemos visto caer los múltiplos.17 Son buenas noticias.
La mala noticia es, ¿qué pasa si ya hemos pasado el pico de crecimiento? ¿En un mundo donde el crecimiento se está desacelerando, esperarías que se expandan los múltiplos? ¿Realmente crees que estamos al borde de un crecimiento del PIB sostenido del 8%? ¿Sabes cuándo fue la última vez que eso sucedió en la historia de EE.UU.? ¿Será diferente esta vez? Estoy siendo deliberadamente provocativo aquí, porque la realidad es que el mundo es complejo, y creo que seguirá siéndolo. Además de la IA, están sucediendo muchas otras cosas.
Todos los fundadores, inversores, marcas mediáticas y filósofos de alto perfil tienen el incentivo de perpetuar una narrativa: asumir riesgo de valoración (es decir, C1) es ahora una parte necesaria del nuevo juego. Esto mantiene el dinero fluyendo. Permite a la gente decir cosas como "estamos democratizando la inteligencia". Aumenta la apuesta en el último juego del gallina. Pero también inclina el tablero hacia la inversión por momentum. Es un juego mucho más frágil cuando hablamos de limitaciones del mundo físico y cadenas de suministro, en lugar de negocios de SaaS. Hay mucho apalancamiento y muchas suposiciones de largo plazo incrustadas en este sistema complejo. Incluso una ligera pausa en el tiempo o la escala puede tener efectos significativos en toda la cadena.
Es posible que todo tenga éxito. Eso sería ideal. Pero ya sea que nos dirijamos a la euforia o a la distopía, la naturaleza de dependencia del camino de los mercados significa que, mirando hacia atrás en 5 o 10 años, casi seguramente nos reiremos de cómo [tal] empresa se veía a [tal] múltiplo futuro. La única pregunta es qué tipo de risa será...
Gracias por leer mis pensamientos medio despiertos. Suscríbete si quieres más. Si no, no lo hagas.
Agradecimientos a mike, jmo y BR por sus comentarios, que me ayudaron a aclarar mis ideas.
Descargo de responsabilidad:
El contenido de este sitio web es solo para fines educativos e informativos. Nada de lo anterior constituye una oferta o invitación para vender o comprar valores o participaciones. No sustituye el asesoramiento profesional. La inversión conlleva riesgos, incluida la posible pérdida del capital.
1. Intrínsecamente más brillantes, es decir, realmente más brillantes, independientemente de cómo se vean desde la Tierra.
2. Exagero un poco, porque los fundamentos de las grandes tecnológicas han sido en su mayoría excelentes.
3. Es cierto en EE.UU. y en 12 de 13 mercados internacionales amplios.
4. Base de datos de Ken French.
5. Los más famosos, Ben Graham y Warren Buffett. Buffett inició la famosa tradición de los inversores que peregrinan anualmente a Oklahoma para escuchar al Oz.
6. No es coincidencia que Sam, al preguntarle sobre las ventajas competitivas en este mundo emergente, comience con la idea de escala: "La inteligencia superior puede migrar de cualquier producto a cualquier otro producto. Los efectos de red siguen siendo una ventaja competitiva. La escala económica y la capacidad de fabricar los clústeres de computación más baratos siguen siendo una ventaja competitiva."
7. Una advertencia: existe un punto de inflexión en el que, a pesar del crecimiento, el mercado descontará los múltiplos de estas empresas gigantes debido a la ley de los grandes números. Creo que ya lo hemos visto en NVDA.
8. Un poco desactualizado ahora.
9. Es un poco gracioso que todos estén de acuerdo con la regla 80/20, pero no vemos empresas despidiendo más del 50% de su plantilla cada año.
10. Estos son dos tuits relacionados que encontré relevantes para esta discusión más amplia.
11. Por supuesto, es fácil decir ahora que deberías haber mantenido solo NVDA durante los últimos 15 años, pero ese es justo el punto. Dentro de 15 años la gente dirá "deberías haber mantenido solo ____".
12. Por eso también vemos que los techos tienden a formarse cerca de noticias "buenas" y los fondos cerca de noticias "malas".
13. Después de que dio su primera guía explosiva para centros de datos, la acción se duplicó y el múltiplo estático parecía una locura.
14. Incluso entonces, la capitalización de mercado era aproximadamente el 40% del pico de la burbuja.
15. Estoy generalizando.
16. NVDA básicamente estuvo lateral desde julio de 2024 hasta el mes pasado, a pesar de ejecutar tan bien como cualquiera podría esperar.
