La pregunta sobre hasta qué punto las inversiones en inteligencia artificial se traducirán en ingresos para las empresas está aumentando la presión sobre las acciones tecnológicas en los mercados mundiales. A pesar de las ganancias récord de los fabricantes de chips y los crecientes ingresos por transacciones de los bancos, las tasas de interés en aumento, las inversiones costosas en centros de datos y los costos de financiamiento están llevando a los inversionistas a reevaluar la sostenibilidad del sector.
El viernes, el Nasdaq Composite cayó un 2,15%, el Nasdaq 100 un 2,5% y el S&P 500 un 1,1%. La pérdida semanal del Nasdaq alcanzó el 4,48%, mientras que el Dow Jones subió un 0,68% en el mismo período. La diferencia entre el rendimiento semanal de los dos índices alcanzó su nivel más alto desde julio de 2002. El Índice de Semiconductores de Filadelfia cayó en su octavo día de operaciones, marcando la serie de pérdidas más larga desde 2008.
Las tasas en aumento desafían las inversiones en inteligencia artificial
Las tasas de los bonos estadounidenses, junto con el aumento del dólar y los precios del petróleo, están endureciendo notablemente las condiciones financieras. Según Mike Wilson, estratega jefe de acciones de Morgan Stanley, esta situación tiene un efecto similar al aumento de las tasas de la Reserva Federal. Sin embargo, la presión se siente más en el resto del mercado que en el reducido número de grandes empresas tecnológicas que sostienen los índices.
El precio medio de las acciones de las empresas del S&P 500 está aproximadamente un 15% por debajo de su pico de las últimas 52 semanas. Este panorama apunta a uno de los escenarios más débiles vistos desde el estallido de la burbuja dot-com. El Índice de Igual Ponderación del S&P 500 también ha quedado aproximadamente un 6% detrás del índice ponderado por capitalización de mercado en los últimos seis meses. La caída de la prima de riesgo de las acciones del S&P 500 por debajo de cero indica que el atractivo de valoración de las acciones frente a los bonos estadounidenses ha disminuido.
Wilson señala que la presión actual proviene principalmente de la contracción de las valoraciones y que aún no se ha convertido en un riesgo evidente de crecimiento económico. Mientras el crecimiento nominal y las ganancias de las empresas se mantienen firmes, el aumento continuo de las tasas reales podría seguir presionando las valoraciones. Goldman Sachs advierte que la cantidad de acciones introducidas al mercado podría aumentar en 2027 con el fin de las restricciones de venta.
La estabilización de las acciones financieras y la disminución de la volatilidad en los bonos estadounidenses son primordiales para la dirección del mercado. En el futuro, se espera que las acciones rezagadas suban acercándose a las grandes empresas tecnológicas o que los gigantes tecnológicos caigan, arrastrando a los índices hacia la debilidad general del mercado.
Donald Trump destacó en sus redes sociales un aumento de aproximadamente el 30%, indicando que el S&P 500 subió de 5.881 puntos en diciembre de 2024 a 7.651 en septiembre de 2026. Sin embargo, las recientes ventas han vuelto a poner sobre la mesa las preocupaciones sobre el rendimiento de las inversiones en inteligencia artificial y el impacto de los crecientes precios del petróleo en los mercados.
En el lado del financiamiento, también se está produciendo una diferenciación similar. Se espera que los honorarios de banca de inversión de las transacciones vinculadas a la inteligencia artificial de los bancos globales aumenten de 3,5 mil millones de dólares el año pasado a 8,5 mil millones de dólares este año, según datos de Crisil y Coalition Greenwich. Estos ingresos incluyen tarifas por consultoría de fusiones y adquisiciones y la intermediación en la emisión de bonos y acciones.
En contraposición, los bancos están adoptando un enfoque más selectivo en el financiamiento de centros de datos. El CEO de Goldman Sachs, David Solomon, señala la incertidumbre que rodea al capital y la potencia de procesamiento que el ecosistema de inteligencia artificial necesitará en el futuro. Morgan Stanley también destaca que evitará transacciones que relajen los estándares de crédito y mantendrá una selección cuidadosa de los riesgos asumidos.
Desde finales de junio hasta el 13 de octubre, la tasa de los bonos estadounidenses a 10 años subió del 4,47% al 5,21%, mientras que el rendimiento en el peor escenario de los bonos de alto rendimiento subió del 7,16% al 8,30%. Los datos de JPMorgan Chase muestran que la emisión de bonos de grado de inversión disminuyó en septiembre y el financiamiento especulativo se mantuvo débil durante el tercer trimestre. Los costos crecientes hacen que el rendimiento de los centros de datos y la capacidad de phace de los prestatarios sean cada vez más críticos.
Nuevas exploraciones en la fabricación de chips y el comercio de potencia de procesamiento
La demanda de inteligencia artificial sigue apoyando el fuerte crecimiento en el sector de semiconductores. El crecimiento de las ventas globales de chips en la primera mitad de 2026 alcanzó su nivel más alto desde la década de 1980. TSMC ha batido récords de ganancias durante seis trimestres consecutivos, mientras que Samsung Electronics lo ha hecho durante cuatro. Sin embargo, la caída del Índice de Semiconductores de Filadelfia en aproximadamente un 14% desde el 6 de octubre ha aumentado las preocupaciones de los inversionistas sobre la naturaleza cíclica del sector.
Durante este período, factores como el número limitado de proveedores, un flujo de caja fuerte y contratos a largo plazo han fortalecido la posición de los fabricantes. Se espera que el gasto de capital de TSMC ascienda a aproximadamente 62 mil millones de dólares este año y podría aumentar a 76 mil millones de dólares el próximo año. La empresa financia sus inversiones principalmente con el efectivo generado por sus operaciones.
Los fabricantes también transfieren parte del riesgo de demanda a los clientes. NVIDIA se ha comprometido a más de 250 mil millones de dólares para el suministro de chips y componentes relacionados hasta enero de 2029. El monto de los compromisos de los contratos “take-or-pay” de Micron se sitúa en 32 mil millones de dólares hasta 2030. Estos contratos requieren que los clientes realicen phaces incluso si no reciben los productos.
Aunque los pedidos a largo plazo y los adelantos brindan protección a los fabricantes, una fuerte caída de la demanda y una reducción de las inversiones podrían presionar los precios de los chips, las ganancias corporativas y las acciones altamente valoradas. En tal caso, parte del costo también será asumido por los clientes.
Las fluctuaciones de precios en la potencia de procesamiento están abriendo el camino a un nuevo mercado financiero. Según Bloomberg, Jump Trading y DRW están aumentando sus actividades en contratos de futuros de potencia de procesamiento y productos similares que permiten a las empresas protegerse contra los cambios en los precios de alquiler de GPU.
Jump planea establecer su propia mesa de operaciones para asumir riesgos con su balance e ingresar al mercado como creador de mercado para productos preparados por instituciones como CME y Silicon Data. La empresa también sigue de cerca los productos relacionados de ICE y Ornn. DRW, por su parte, apunta a ingresar a este mercado con tres equipos y ha invertido en Silicon Data y Ornn. Los productos de futuros relacionados de CME aún están en espera de aprobación regulatoria.
La capacidad de procesamiento de inteligencia artificial global alcanzará los 2,3 billones de dólares
Boston Consulting Group prevé que el mercado global de capacidad de procesamiento de inteligencia artificial alcanzará los 2,3 billones de dólares para 2030. Sin embargo, la transparencia de los precios es limitada, ya que el alquiler de GPU varía según la región y la configuración de hardware, lo que complica la creación de contratos estándar. Además, la imposibilidad de almacenar tiempo de procesamiento no utilizado distingue a este mercado de las materias primas como el petróleo y el cobre. La presión sobre las acciones y bonos de empresas como CoreWeave mantiene vigente la cuestión de si los costos de los centros de datos podrán ser compensados por ingresos futuros.
La evaluación del cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, destaca la diferencia de costos entre la inteligencia artificial y la minería de Bitcoin. Según Buterin, aproximadamente la mitad de los costos de la minería de Bitcoin proviene del hardware, mientras que la otra mitad proviene de la electricidad, mientras que en la deducción de inteligencia artificial, el factor determinante son las inversiones en hardware.
En la minería, la eficiencia de los dispositivos, el precio del Bitcoin y la dificultad de la red son clave; en los servicios de inteligencia artificial, se destacan el costo de las GPU, la tasa de uso y la eficiencia computacional. Según informaron previamente fuentes como Reuters, algunas empresas mineras están dirigiendo sus capacidades eléctricas actuales e instalaciones de data centers hacia servicios de computación de alto rendimiento con inteligencia artificial. Sin embargo, esta transición trae consigo diferentes riesgos, como el suministro de GPU, amortización e insuficiente uso de la capacidad.
La optimización continúa
Las empresas tecnológicas también se están enfocando en acelerar sus servicios. Según los datos anunciados por Anthropic, el tiempo de espera para la primera respuesta en las sesiones locales de Claude Code se redujo de 4,07 segundos a 1,33 segundos en el período de hacesto a octubre, mientras que en las sesiones en la nube bajó de 16,99 segundos a 6 segundos. La compresión de datos de conversación con gzip redujo la carga de transmisión causada por el reenvío de conversaciones largas. En el lado de la nube, también se activó un mecanismo que prepara el entorno de ejecución de código remoto cuando el usuario comienza a escribir una tarea.
El tiempo de espera en el chat web de Claude y Cowork bajó de 3,36 segundos a 2,17 segundos, mientras que el tiempo del primer token en la API pasó de 1,53 segundos a 1,01 segundos. Las primeras tres métricas excluyen el tiempo de cálculo del modelo, mientras que los datos de la API lo incluyen. Del lado de DeepSeek, los usuarios de la comunidad informaron que la versión definida como deepseek-v4.1-flash-1017 está disponible a través de la API. Los detalles oficiales sobre el alcance y el rendimiento de la actualización aún no se han anunciado.
