El optimismo por la IA choca con las señales clásicas de alerta del mercado
J.P. Morgan advierte que la operación en torno a la IA podría estar mostrando síntomas de exceso, con las ganancias del mercado cada vez más concentradas en un pequeño grupo de empresas y una actividad especulativa en aumento alrededor de los semiconductores. Las preocupaciones del banco, según informó The Decoder, no equivalen a un pronóstico de colapso inmediato. Pero sí sugieren que la historia de crecimiento más celebrada del mercado se está volviendo más frágil a medida que más capital se agolpa en los mismos nombres, instrumentos y supuestos.
La advertencia llega después de varios años en los que la IA generativa ha remodelado el gasto de capital, las hojas de ruta de producto y las narrativas bursátiles en todo el sector tecnológico. Desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022, el entusiasmo por la infraestructura de IA ha contribuido a impulsar una de las rachas más fuertes de la historia reciente de los mercados, especialmente para fabricantes de chips y proveedores de hardware. El argumento de J.P. Morgan es que la escala y la estructura de ese repunte ahora merecen un examen más riguroso.
Un pequeño grupo de empresas está sosteniendo gran parte del mercado
Una de las señales de alerta más claras del informe es la concentración. Según el texto original, solo 42 empresas de IA del S&P 500 han impulsado aproximadamente entre el 65% y el 80% de las ganancias, los ingresos y las inversiones del índice desde 2022. Eso significa que la historia bursátil de la IA no está ampliamente distribuida. Depende en gran medida de un conjunto relativamente pequeño de empresas.
La concentración es aún más pronunciada en la parte superior. Las diez mayores acciones de EE. UU. representan ahora alrededor del 40% de la capitalización bursátil del S&P 500, frente al 17% en 2015, según J.P. Morgan. Ese tipo de concentración no implica automáticamente sobrevaloración, pero sí eleva las apuestas. Cuando las ganancias son impulsadas por un grupo reducido de líderes, los índices pueden parecer sanos incluso mientras se debilita la amplitud subyacente. También aumenta el riesgo de que un revés en unas pocas firmas dominantes repercuta en carteras amplias.
El banco señala, según se informa, que en contexto global EE. UU. todavía no ocupa el lugar del mercado más concentrado. Aun así, la concentración ha aumentado con suficiente fuerza como para convertirse en una parte material del debate sobre inversión en IA. Los inversores no solo están apostando por la adopción tecnológica. Están haciendo apuestas cada vez más grandes y cada vez más correlacionadas sobre quién capturará las ganancias.
La negociación de semiconductores es la comparación más cercana con las burbujas pasadas
La comparación más directa del informe se refiere a los semiconductores. J.P. Morgan dice que los patrones técnicos del repunte de los chips se parecen a los observados durante la era puntocom. En términos prácticos, eso significa que los precios pueden estar corriendo muy por delante de las líneas de tendencia de largo plazo, mientras el posicionamiento de los inversores se vuelve más agresivo.
El texto original enumera cuatro señales de advertencia destacadas por el banco. Las acciones de semiconductores se están desviando de su media móvil de 200 días con la misma fuerza que durante la burbuja puntocom. Los fondos de cobertura están más invertidos en acciones de chips que nunca. Los préstamos con margen en la bolsa coreana se han triplicado desde 2020. Y la negociación de opciones sobre acciones de semiconductores es ahora cinco veces el nivel de 2020.
Esas no son señales de un mercado tranquilo. Apuntan a apalancamiento, hacinamiento y especulación de corto plazo, especialmente en un sector visto como la capa esencial de infraestructura para la IA. El informe también dice que los ETF apalancados de chips han quintuplicado su influencia en los mercados bursátiles globales desde principios de 2024. Los productos que amplifican las oscilaciones de precios pueden intensificar tanto los repuntes como los retrocesos, añadiendo otra capa de inestabilidad si cambia el sentimiento.
Nvidia sigue siendo central, pero el panorama competitivo está cambiando
La cautela de J.P. Morgan no se limita a las valoraciones. También se refiere a la posibilidad de que la economía dominante de hoy resulte menos duradera de lo que el mercado asume. Nvidia todavía posee la mayor parte del mercado de aceleradores de IA, pero el banco estima que su participación podría caer del 85% en 2023 al 75% en 2026.
Aun así, Nvidia seguiría en una posición dominante, pero la dirección importa. El texto original indica que los chips personalizados de grandes proveedores de nube como los TPU de Google y Trainium de Amazon pueden reducir los costes operativos entre un 30% y un 40% en comparación con las GPU de Nvidia. Si los hiperescaladores y los grandes proveedores de modelos pueden rebajar los costes de entrenamiento e inferencia con hardware propio o alternativo, el foso competitivo de los proveedores incumbentes podría estrecharse con el tiempo.
El informe cita el compromiso de Anthropic de ejecutar Claude en Trainium de Amazon durante la próxima década como una señal de que los compradores están dispuestos a buscar alternativas. Esto no implica un desplazamiento inminente de Nvidia, cuyo ecosistema y ventaja en rendimiento han dado forma a todo el despliegue de la IA. Sin embargo, sí indica que el mercado empieza a poner a prueba si el poder de fijación de precios en la capa de infraestructura puede sostenerse indefinidamente.
El alto crecimiento no resuelve la cuestión de la rentabilidad
J.P. Morgan también señala una tensión en la capa de proveedores de modelos. Los principales laboratorios de IA como OpenAI y Anthropic están registrando un rápido crecimiento de ingresos, pero los costes de cómputo siguen siendo enormes y la rentabilidad a largo plazo sigue siendo incierta. Esa brecha importa porque el ciclo actual de inversión en IA asume no solo adopción, sino también monetización duradera en software y servicios.
El texto original menciona otro punto de presión: si los precios de los tokens suben demasiado, los clientes podrían trasladar cargas de trabajo a modelos de código abierto más baratos. También dice que ya hay señales de que las empresas están trasladando tareas a sistemas de menor coste y de que los precios medios de los tokens están bajando. Esas tendencias sugieren que la competencia de precios podría intensificarse incluso cuando crece la demanda, presionando los márgenes de los proveedores de modelos.
En otras palabras, el mercado de la IA podría estar enfrentando un patrón familiar de cambios de plataforma pasados. Los líderes de infraestructura disfrutan de una demanda explosiva, los jugadores de aplicaciones persiguen escala y los inversores recompensan el crecimiento con agresividad. Pero una vez que la competencia se amplía y los compradores se vuelven sensibles al coste, la economía puede parecer menos lineal de lo que insinuaba la narrativa inicial.
Una advertencia, no un veredicto
La importancia de la evaluación de J.P. Morgan es que replantea el auge de la IA como una historia tecnológica y también como una historia de estructura de mercado. El banco no sostiene que la IA carezca de sustancia. Sostiene que una importancia tecnológica real puede coexistir con euforia inversora, exposición concentrada y dinámicas de precios inestables.
Esta distinción importa. Algunas burbujas se forman alrededor de ideas vacías. Otras se forman alrededor de transformaciones reales cuyo impacto a largo plazo es auténtico, aunque las valoraciones a corto plazo se excedan. El ciclo actual de la IA puede terminar produciendo cambios duraderos en la computación, el software empresarial y la productividad industrial. Pero la advertencia de J.P. Morgan es que los inversores no deben confundir importancia estratégica con inmunidad al exceso especulativo.
Por ahora, el mercado de la IA sigue impulsado por una fuerte demanda, grandes compromisos de capital y la convicción de que los ganadores definirán la próxima era de la computación. El informe del banco sugiere que bajo esa confianza está surgiendo una pregunta más difícil: no si la IA importa, sino si el mercado se ha vuelto demasiado dependiente de una versión estrecha y cada vez más apalancada de esa apuesta.
Este artículo se basa en la cobertura de The Decoder. Leer el artículo original.
Originally published on the-decoder.com