Prueba de realidad para la inteligencia artificial: ¿corrección o fin del ciclo?

Nota: para ver las explicaciones de la terminología de IA, consulte el glosario al final del Viewpoint.

La ola de ventas, en perspectiva

Las cadenas de suministro tecnológicas de Asia se sitúan en el corazón del auge de la inversión en IA liderado por los gigantes tecnológicos estadounidenses. Por ello, han registrado un crecimiento excepcional de los beneficios y una evolución estelar de sus cotizaciones. Desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022, el índice MSCI Emerging Markets Information Technology se ha multiplicado por más de cinco y, por el camino, los temores a una burbuja de la IA y la preocupación por la falta de rendimiento de la inversión (ROI) desencadenaron correcciones en repetidas ocasiones. Hasta ahora, a estos retrocesos les han seguido periodos de fuerte recuperación del mercado.

La última ola de ventas, registrada en junio de 2026, siguió un patrón conocido. La preocupación por el ROI de la IA, los temores a un fin de ciclo, la creciente competencia china y la incertidumbre económica en torno a las renovadas tensiones entre EE. UU. e Irán lastraron con fuerza el sentimiento inversor. Los elevados niveles de apalancamiento en las inversiones, dado que muchos inversores particulares utilizaron capital prestado, amplificaron la caída. En nuestra opinión, sin embargo, la reacción del mercado sobrestima los riesgos, ya que los planes de inversión a gran escala, la moderación de las subidas de los precios de las memorias y unos modelos de IA chinos de menor coste no implican un entorno de exceso de oferta. En cambio, consideramos la reciente corrección como otra oportunidad para ganar exposición a un atractivo tema de crecimiento a largo plazo, aunque la debilidad a corto plazo podría persistir.

La visión de conjunto: cómo seguimos el ciclo de la IA

Desde una perspectiva histórica, el ciclo de inversión en IA parece encontrarse en una fase relativamente temprana. Las olas tecnológicas anteriores, como los teléfonos inteligentes y la computación en la nube pública, duraron más de ocho años antes de que la expansión de los ingresos se ralentizara por debajo del 20%. Han pasado menos de cuatro años desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, y creemos que la IA podría llegar a superar ambas revoluciones tecnológicas. El impacto ya es evidente: el crecimiento de los ingresos de la nube volvió a acelerarse, hacia el 50%, mientras que, según se informa, líderes de la IA como OpenAI y Anthropic cuadruplicaron sus ingresos en 2025. Sin embargo, la adopción empresarial sigue en una fase temprana y los flujos de trabajo de IA agéntica apenas empiezan a escalar, lo que puede indicar un amplio margen de crecimiento.

El aumento sin precedentes de la demanda de potencia de computación llevó además al conjunto del mercado de semiconductores a triplicarse, alimentando un amplio ecosistema de proveedores de tecnología para centros de datos.

Una mirada a largo plazo al sector de los semiconductores pone de relieve el patrón recurrente de ciclos de auge y caída, con periodos de escasez de oferta seguidos finalmente de sobrecapacidad, incluso dentro de potentes tendencias de crecimiento secular. El auge de la computación en la nube, por ejemplo, se aceleró después de que Amazon diera a conocer AWS en 2015, pero aun así experimentó correcciones significativas durante el ajuste de inventarios de 2018 y la desaceleración relacionada con la pandemia de Covid en 2022. Esto subraya la importancia de vigilar de cerca el equilibrio entre la oferta y la demanda. Dado que los hiperescaladores estadounidenses concentran el grueso de las inversiones mundiales en centros de datos y que su inversión en inmovilizado (capex) debería ascender a aproximadamente 745 000 millones de USD este año, creemos que las preguntas clave son si este nivel de gasto crea valor y si las sólidas perspectivas están respaldadas por unas expectativas de rendimiento satisfactorias.

Gráfico 4: Monitor de la IA – sin burbuja, pero financiación y cartera de centros de datos a vigilar

Fuentes: Bernstein, Bloomberg, BofA, Morgan Stanley, Goldman Sachs, OpenRouter, Ramp, Silicon Data, UBS, Vontobel; datos a 5 de agosto de 2026

Las inversiones en infraestructura continúan, aunque cada vez más mediante financiación con deuda y acciones

Esperamos que el capex de los hiperescaladores crezca más del 80% este año, y los últimos acontecimientos podrían respaldar una nueva revisión al alza de las perspectivas. Alphabet elevó recientemente su previsión de capex en otros 15 000 millones de USD, aunque esta cifra supera por primera vez en su historia su flujo de caja operativo, e incluso señaló una nueva expansión «significativa» para el próximo año. Amazon también está acelerando sus inversiones, pues espera «rentabilidades convincentes» tras un periodo de recuperación de la inversión de tres años y una demanda «sorprendente» prevista para 2028.

La razón es sencilla: la potencia de computación parece seguir estando muy por debajo de una demanda en rápida expansión. Si la demanda continúa superando a la oferta, unas mayores inversiones podrían seguir siendo tanto económicamente atractivas como estratégicamente importantes para preservar la competitividad. Aunque la creciente dependencia de la financiación con deuda exige una vigilancia estrecha, la consideramos una bandera amarilla, más que una bandera roja. De hecho, consideramos que tanto la emisión de deuda como la de acciones respaldan un mayor crecimiento a corto plazo, y esperamos que los hiperescaladores aumenten su deuda mientras sus calificaciones crediticias Investment Grade, normalmente una señal de elevada solvencia, se mantengan intactas. Las ofertas públicas iniciales (OPI) de Anthropic y OpenAI aportan financiación adicional para la ampliación de la capacidad. Otra bandera amarilla es el auge de la denominada financiación circular, en la que, por ejemplo, los hiperescaladores toman participaciones en grandes clientes. Si bien esto aumenta el apalancamiento a lo largo de todo el ecosistema, en ambas direcciones, también respalda el crecimiento de la inversión a corto plazo.

La posible senda hacia una mayor rentabilidad se perfila con más claridad

La durabilidad del ciclo de la IA depende en última instancia de la rentabilidad y del rendimiento del capital invertido (ROIC). Los negocios de nube de los hiperescaladores, en conjunto, se han acelerado hasta un crecimiento de casi el 50%, con márgenes operativos del 35-40%. Las nuevas generaciones de chips, los chips propios como la TPU de Google y la venta de acceso a modelos propios que funcionan sobre esa capacidad podrían sostener los márgenes a medida que crece el peso de la IA. Los hiperescaladores obtienen sólidos rendimientos de la nueva capacidad, pero todavía no del conjunto de la base de capital. Un centro de datos de la generación actual y bien utilizado podría obtener un ROIC de en torno al 20-30% cuando se alquila a clientes, pero gran parte del capital total sigue en construcción, funciona con chips más antiguos o está absorbido por el entrenamiento interno. Por lo tanto, pensamos que los rendimientos se sitúan inicialmente justo en torno al coste del capital, o ligeramente por debajo, y esperamos que puedan aumentar con el tiempo, a medida que se incremente la utilización del capital. Los precios de alquiler siguen siendo favorables.

Los laboratorios de IA de frontera también superaron las expectativas tanto en crecimiento de usuarios como de ingresos. OpenAI acaba de superar los mil millones de usuarios mensuales tras menos de cuatro años – Meta tardó nueve años en lograrlo –, mientras que el último ritmo anualizado de ingresos comunicado por Anthropic, de 47 000 millones de USD, superó a compañías de software como SAP o Salesforce, que tardaron décadas en alcanzar una escala similar. Los creadores de modelos siguen en general registrando pérdidas, si bien algunos estiman que Anthropic ya se encamina hacia un beneficio operativo positivo gracias a su enfoque empresarial y a una expansión de capacidad menos agresiva en comparación con OpenAI. En cualquier caso, vemos una posible senda hacia una mayor rentabilidad a más largo plazo. El costoso entrenamiento y los usuarios gratuitos lastran inicialmente con fuerza la rentabilidad. Pero los márgenes brutos de la inferencia – la fase en la que un modelo entrenado aplica sus conocimientos y genera ingresos – se sitúan, según se informa, en torno al 70% en el negocio con empresas. Así pues, a medida que la inferencia crezca en relación con el entrenamiento, los márgenes y los rendimientos de la inversión podrían mejorar. Y aunque OpenAI parece afrontar actualmente más dificultades con una base de clientes sesgada hacia los consumidores, vemos que la posible mejora podría venir de una mayor adopción empresarial, de las oportunidades publicitarias y de una integración vertical más profunda.

La competencia de los modelos de IA chinos, mucho más baratos, sigue siendo una preocupación clave, pero DeepSeek demostró que unos precios más bajos por token pueden impulsar el consumo de volúmenes de tokens. En los modelos de frontera, el crecimiento del uso superó con creces las caídas de precios, lo que explica el crecimiento exponencial de los ingresos de los laboratorios de frontera. Además, aunque el reciente lanzamiento del modelo chino Kimi 3, de Moonshot AI, sorprendió al mercado por su sólido rendimiento, también llega con unos precios más altos, comparables a los de los modelos de frontera estadounidenses, ya que requiere una gran potencia de computación. Esto subraya que, en contra de la percepción común, los principales modelos open-weight chinos no son gratuitos y, a fin de cuentas, tampoco son tan baratos. También demuestra las llamadas leyes de escalado, según las cuales el rendimiento de los modelos mejora de forma predecible con más potencia de computación, más datos de entrenamiento y un mayor tamaño de modelo.

La escasez de oferta podría tardar más en resolverse

Los ciclos tecnológicos suelen dar un giro cuando la oferta alcanza a la demanda y surgen los temores a un exceso de oferta. Junto a los enormes planes de gasto de los hiperescaladores, las inversiones multimillonarias anunciadas recientemente por los fabricantes de chips avivan esos temores. TSMC elevó sus previsiones de inversión en inmovilizado y anunció una inversión adicional de 100 000 millones de USD en instalaciones avanzadas de fabricación de chips en EE. UU. Entretanto, los fabricantes coreanos de memorias Samsung Electronics y SK Hynix desvelaron planes de expansión a largo plazo por valor de más de 1,7 billones de USD y 750 000 millones de USD, respectivamente.

Sin embargo, gran parte de estas inversiones se realizará más allá de 2030. Dado que los proyectos de semiconductores tardan años en completarse y alcanzar plena producción, la oferta podría seguir siendo escasa entretanto. Como consecuencia, los precios de las memorias se han multiplicado aproximadamente por diez desde principios de 2025, y los clientes están cada vez más dispuestos a comprometerse en contratos a largo plazo a precios elevados para asegurarse el suministro futuro. Las restricciones de oferta parecen seguir estando generalizadas en toda la cadena de suministro de la IA, y se extienden más allá de los semiconductores a componentes críticos y materiales básicos. Por ello, vigilamos de cerca los precios y la capacidad. Más adelante en la cadena, el despliegue de centros de datos sigue enfrentándose a cuellos de botella relacionados con el suministro eléctrico, los permisos de construcción y los retrasos de capacidad, lo que frena su puesta en marcha a tiempo. De ahí que esta sea otra área clave en la que seguimos los avances.

Valoraciones actuales atractivas y lejos del territorio de burbuja

En conjunto, creemos que el ciclo de la IA debería tener todavía recorrido por delante. Aunque las valoraciones estaban elevadas antes de la reciente corrección de precios de los valores tecnológicos, se mantenían muy por debajo de los niveles observados en la era puntocom, de 1995 a 2001, cuando el rápido ascenso de internet provocó un enorme auge bursátil impulsado por empresas emergentes basadas en internet, que terminó en un desplome estrepitoso. A diferencia de algunos episodios especulativos anteriores, el actual repunte tecnológico se ha visto respaldado por un fuerte crecimiento de los beneficios y una demanda sostenida de infraestructura. Tras la ola de ventas, creemos que las valoraciones actuales resultan atractivas y que los motores a largo plazo del ciclo de la IA permanecen esencialmente intactos.