Escrito por: Zhao Ying
Fuente: Wall Street Insights
El precio del petróleo supera los 100 dólares por barril, el estrecho de Ormuz aún no ha reabierto con normalidad, las presiones inflacionarias y de tipos de interés vuelven a surgir, y las expectativas de recortes de la Fed se vuelven más frágiles. Según el marco macro tradicional, este no es el entorno más cómodo para las acciones tecnológicas con altas valoraciones. Sin embargo, el mercado bursátil estadounidense alcanza nuevos máximos, y la cadena de IA sigue siendo objeto de la búsqueda de capital.
Song Xuetao, analista macro de la firma de valores Guojin, señaló en un informe del 25 de mayo: "El mercado actual de IA se encuentra en una fase de euforia racional, ya hay burbujas pero no están fuera de control". La clave de esta frase no está en las "burbujas", sino en la euforia "racional": la IA autónoma (Agentic AI) está pasando de ser una herramienta de asistencia a una herramienta de ejecución autónoma, permitiendo que el mercado vea por primera vez de manera más clara el circuito comercial cerrado de la IA, pasando de "quemar dinero" a "ganar dinero".
El lado racional es que la difusión de las aplicaciones Agent ha traído un crecimiento rápido en el consumo de tokens, la demanda de potencia de cálculo para inferencia y los ingresos recurrentes anuales (ARR) de los principales fabricantes; el lado eufórico es que la valoración ya ha anticipado y descontado las expectativas de crecimiento para 2027-2028. Hasta el 20 de mayo, el PER adelantado de las siete grandes empresas tecnológicas estadounidenses es de aproximadamente 35 veces, mientras que el de las 493 empresas restantes del S&P 500 es de unas 25 veces. Esta prima no implica una lógica de acciones de crecimiento ordinario, sino que la velocidad de penetración de la IA debe ser de 5 a 8 veces más rápida que la de revoluciones tecnológicas pasadas.
Pero lo que realmente determina si el mercado alcista de la IA puede continuar no son los resultados de un solo trimestre, ni una aplicación de moda específica, sino tres variables: a corto plazo, el impacto en la liquidez, especialmente el petróleo, la inflación, los tipos de interés y el desmantelamiento de operaciones carry con el yen; a medio plazo, el grado de materialización de la industria, es decir, si la velocidad de penetración de la IA puede coincidir con la valoración actual; a largo plazo, restricciones más duras como la energía, la red eléctrica, el empleo, la resistencia social y posibles cambios bruscos en la tecnología del hardware.
Los Agent pasan de "copiloto" a "piloto", el mercado comienza a recompensar el gasto de capital
En la ronda anterior de operaciones con IA, la mayor preocupación del mercado era la rapidez con la que los gigantes gastaban dinero: las inversiones en centros de datos, GPU e infraestructura en la nube eran enormes, pero el camino de recuperación de los ingresos no estaba claro. El cambio con la IA autónoma (Agentic AI) radica en que ya no es solo una herramienta de asistencia al estilo Copilot, sino que evoluciona hacia una herramienta de ejecución autónoma al estilo Autopilot.
Esto ha traído dos resultados.
Primero, el consumo de tokens se acelera nuevamente. La primera oleada de demanda tras la aparición de GPT provenía de la mejora de las capacidades del modelo; la segunda oleada de demanda tras la implementación de Agent proviene de la explosión de la potencia de cálculo para inferencia. La ejecución autónoma de tareas implica contextos más largos, pasos más complejos y llamadas al modelo con mayor frecuencia; la inferencia ya no es una parte marginal tras el entrenamiento, sino que se convierte en el campo de batalla principal que consume potencia de cálculo de manera continua.
Segundo, las expectativas de ingresos se revisan al alza. Tras la difusión de aplicaciones Agent representativas como Openclaw y Claude Cowork, los ingresos recurrentes anuales (ARR) de las empresas de modelos crecieron rápidamente de forma sincronizada. La estimación de mitad de año citada en el material muestra que las expectativas de ARR anual de Anthropic ya se han revisado desde 90 mil millones de dólares a principios de año hasta 440 mil millones de dólares, duplicándose aproximadamente cada seis semanas. Si la tendencia continúa, el ARR del próximo año podría superar los 3 billones de dólares.
Esto explica por qué el mercado ya no castiga simplemente el Capex (gasto de capital). Siempre que la tasa de crecimiento de los ingresos sea lo suficientemente rápida, el gasto de capital pasa de ser una carga a una ventaja competitiva. Nvidia, Broadcom, así como las cadenas de hardware como módulos ópticos y almacenamiento, han recuperado apoyo por esta razón.
Con el petróleo por encima de 100 dólares, ¿por qué siguen subiendo los activos de IA?
Esta ronda de aumento de los activos de IA a pesar de la subida del petróleo no se debe a que el riesgo macro haya desaparecido, sino a que varias fuerzas han superado temporalmente el riesgo.
En primer lugar, la difusión de la demanda en la cadena industrial. La fase de inferencia no solo necesita GPU; CPU, módulos ópticos y almacenamiento también se incorporan a la lógica de alta demanda. Los módulos ópticos 800G/1.6T están muy solicitados, al igual que la demanda de almacenamiento de gama alta. Light Counting predice que los envíos de transceptores 800G se duplicarán con creces en 2026; los envíos de puertos 1.6T crecerán desde una base pequeña en 2025 hasta decenas de millones en 2026; las ventas de chipsets 1.6T superarán los 20 mil millones de dólares en 2026 y mantendrán una alta tasa de crecimiento durante los próximos tres años.
En segundo lugar, los resultados de los gigantes tecnológicos son demasiado sólidos. En el primer trimestre, la tasa de crecimiento del EPS del S&P 500 fue de aproximadamente un 27,1%, la más alta desde el cuarto trimestre de 2021; Meta, Alphabet y Amazon contribuyeron con el 70% del incremento de las ganancias del índice. Mientras estas empresas de gran capitalización sigan generando beneficios, la presión que ejerce la subida del petróleo sobre el índice se pospondrá.
En tercer lugar, el crecimiento de EE.UU. depende cada vez más de la infraestructura de IA. En los últimos trimestres, la inversión en infraestructura de IA ha contribuido a más de la mitad del crecimiento del PIB estadounidense. Los datos agregados como el empleo no agrícola y las ventas minoristas aún son aceptables; aunque la estructura del empleo ya se ha diferenciado, mientras el agregado no se debilite significativamente, es difícil que el mercado cambie inmediatamente a una operativa de estanflación.
Hay otro factor más directo: las grandes empresas tecnológicas son menos sensibles al precio del petróleo que industrias como la aeronáutica, mensajería, ferrocarriles, productos químicos, automoción o turismo. Temen más el precio de la electricidad que el del petróleo. Cuando la economía real tradicional se ve presionada por el petróleo, el capital tiende a agruparse aún más en los activos de IA, combinando la operativa "defensiva" y la de crecimiento.
La valoración ya ha descontado los buenos tiempos de 2027-2028
El peligro del mercado de IA no radica en la falta de soporte industrial, sino en que el mercado ha fijado los precios demasiado rápido.
Un PER adelantado de 35 veces para las siete grandes y de 25 veces para las otras 493 empresas del S&P 500. Detrás de esta diferencia de valoración se esconde un futuro muy fluido: en los próximos 3 a 5 años, la infraestructura de IA continúa expandiéndose, y la demanda de potencia de cálculo, nube, centros de datos y semiconductores mantiene su alta demanda; la IA continúa penetrando en escenarios como publicidad, búsqueda, servicios en la nube, software de oficina, generación de código, gestión de riesgos financieros, servicio al cliente, investigación de inversiones, contenido, etc.; los ingresos y la mejora de la eficiencia se materializan simultáneamente.
Pero las revoluciones tecnológicas rara vez son así de fluidas. La electricidad tardó unos 40 años desde su invención hasta la aplicación a gran escala en líneas de montaje; la computadora, unos 25 años. La velocidad de difusión que el mercado está descontando para la IA equivale a exigirle que sea de 5 a 8 veces más rápida que estas tecnologías generales.
No es imposible, pero el margen de error es muy estrecho. Basta con que la comercialización de aplicaciones de IA sea más lenta que el gasto de capital, que la demanda de inferencia no pueda seguir el ritmo de la demanda de entrenamiento, o que los costes de depreciación y electricidad comiencen a erosionar los márgenes de beneficio, para que la valoración reaccione primero. Que la dirección industrial sea correcta no significa que el precio de las acciones pueda anticiparse indefinidamente.
El mayor riesgo a corto plazo: que los tipos de interés suban más rápido que los ARR
La verdadera presión a corto plazo proviene de la liquidez.
Si el estrecho de Ormuz permanece cerrado durante mucho tiempo y el petróleo se mantiene por encima de 100 dólares o incluso continúa subiendo, la inflación se extenderá desde los precios de la energía a los servicios, el transporte y las materias primas. En abril, el PPI estadounidense interanual ya había subido al 9,8%, el nivel más alto desde octubre de 2022. Una vez que la inflación se consolida, el camino de la política de la Fed se verá forzado a reescribirse.
El mercado de swaps ya está descontando 0,8 subidas de tipos de la Fed este año, e incluso más de 2 subidas del BCE y el Banco de Inglaterra. Al mismo tiempo, las dudas sobre la independencia política debido al cambio de mandato en la Fed y el aumento de las diferencias internas dentro del FOMC también están debilitando la confianza del mercado en futuras políticas acomodaticias.
Japón también es un riesgo latente. Japón ha sido durante mucho tiempo la fuente de financiación para operaciones de apalancamiento global, pero la depreciación del yen y las presiones inflacionarias están obligando al Banco de Japón a enviar señales de restricción; el rendimiento de los bonos japoneses a 30 años ya ha subido por encima del 4%. Si el coste de financiación en Japón sigue aumentando, provocando el desmantelamiento de operaciones carry globales, los activos de IA con altas valoraciones difícilmente quedarán indemnes.
El 15 de mayo ya hubo un preludio: el rendimiento del bono estadounidense a 10 años superó el 4,5%, el de 30 años superó el 5%, las operaciones de momentum con alta congestión se enfriaron, el índice de semiconductores de Filadelfia cayó un 4% en un día y el Nasdaq cayó aproximadamente un 1,5%. Esto no es evidencia de un cambio de tendencia, pero demuestra lo sensible que es este comercio congestionado a los tipos de interés.
La comparación más crucial a corto plazo es simple: ¿puede la velocidad de revisión al alza de los ARR (ingresos recurrentes anuales) superar la velocidad de subida de los tipos de interés? Si no es así, el capital puede concentrarse primero en los segmentos de hardware con mayor certidumbre; si las condiciones de liquidez empeoran aún más y las expectativas de ingresos de IA no pueden seguir revisándose al alza, la presión sobre las valoraciones aumentará significativamente.
Problemas más difíciles a medio y largo plazo: organización, electricidad, empleo y camino tecnológico del hardware
La prueba a medio plazo es la materialización industrial. Las revoluciones de tecnología general normalmente no ascienden en línea recta, sino que siguen un patrón de "aceleración, desaceleración, reaceleración". Primero hay una oleada de capital, luego un ajuste organizativo, y finalmente la liberación de productividad. Internet también pasó por una fase inicial de entusiasmo inversor, expansión del gasto de capital y burbujas de activos; la verdadera mejora de la productividad se manifestó años después.
La dificultad actual en la valoración de la IA radica en que prácticamente exige una rápida adaptación de la estructura organizativa empresarial, un rápido reciclaje de los trabajadores, la validación rápida de modelos de negocio y la ausencia de una fuerte resistencia a nivel social. Esta velocidad no es común en la historia humana.
Las restricciones a largo plazo son aún más duras.
La primera es la energía y la infraestructura. Los centros de datos de IA requieren grandes cantidades de electricidad y agua para refrigeración. La expansión de la red eléctrica, los transformadores y el almacenamiento de energía no son variables de una presentación, sino cuellos de botella reales. Si la infraestructura de IA sigue presionando al alza los costes de electricidad de toda la sociedad, aumentará la reacción de reguladores y la sociedad.
La segunda es el empleo y el consumo. La IA puede mejorar la eficiencia empresarial a corto plazo, reduciendo la demanda de puestos como ingenieros o servicio al cliente; pero si el desempleo tecnológico es más rápido que la creación de nuevos puestos de trabajo, se debilitará el poder adquisitivo de los consumidores. En última instancia, la mejora de la eficiencia en el lado de la oferta (B2B) depende de la capacidad de compra del lado del consumo (B2C) para materializarse. Si los sectores no relacionados con la IA caen en recesión, es difícil que la IA mantenga un crecimiento excepcional a largo plazo.
La tercera es la aceptación social. En China, a principios de año, hubo un furor popular por instalar Openclaw, pero en EE.UU., el sentimiento de rechazo de la población hacia el aumento de los precios de la electricidad por los centros de datos y el desempleo tecnológico está aumentando. Esto afectará a la velocidad de penetración de la IA.
La cuarta son los cambios tecnológicos bruscos en el hardware. Si se produce un avance en ingeniería similar a un "momento DeepSeek", que mejore drásticamente la eficiencia de la potencia de cálculo, el almacenamiento y la transmisión, los segmentos de hardware más escasos hoy podrían volverse repentinamente excedentarios. La lógica de alta demanda de la cadena de hardware no es inmune a cambios.
Las perspectivas a largo plazo de la industria de la IA siguen siendo optimistas. Si no se consideran las contradicciones sociales derivadas del desempleo tecnológico y la reestructuración de las relaciones de producción, la IA sí tiene la oportunidad de mejorar la productividad total de los factores y ayudar a la economía a escapar de las presiones de estanflación. Incluso si los mercados financieros se desapalancan en el camino, la infraestructura de centros de datos, las tecnologías de bajo coste y los escenarios de aplicación ya validados que queden podrían convertirse en la base para la próxima ronda de expansión industrial.
Pero la fijación de precios de las acciones no es la visión industrial en sí misma. Lo que más necesita verificación en este mercado alcista de la IA es si los ARR, ROI y la velocidad de penetración tecnológica en los que el mercado está apostando actualmente pueden seguir materializándose en un entorno donde el petróleo, la inflación, los tipos de interés y las restricciones sociales se están endureciendo. La dirección correcta solo puede explicar por qué hay un mercado alcista; la velocidad de materialización es lo que determina si la burbuja se sale de control.
