La burbuja Schrödinger: el principal riesgo de las acciones de IA puede no ser donde se busca

La inteligencia artificial se ha convertido en la principal historia de inversión de los últimos años. El crecimiento de la demanda de energía informática ha dado lugar a un fuerte aumento de los ingresos de los fabricantes de chips, la expansión de la infraestructura de la nube y las inversiones a gran escala de las grandes empresas tecnológicas. En este contexto, el boom actual se llama cada vez más la "burbuja AI". Pero parece que esta frase no tiene sentido. En algunos “A-shares” americanos ya son signos visibles de sobrecalentamiento fuerte, pero la manía de la escala de finales del decenio de 1990 todavía no es visible. Para entender esto, necesitamos responder a tres preguntas: qué expectativas ya están incrustadas en los precios de las acciones, cuánto el mercado público actual es similar al mercado de puntos-com, y si la nueva infraestructura proporcionará un rendimiento aceptable en el capital invertido.

Los precios de las “AI-shares” fijaron expectativas muy diferentes

La principal diferencia entre el boom actual y el final de los años noventa es la escala y rentabilidad de sus mayores participantes.

A finales del decenio de 1990, el mercado a menudo capitalizó en futuros negocios de Internet mucho antes de que hubiera un margen de ganancia constante. También existían empresas con ventas reales, pero la brecha entre el tamaño actual del negocio y el futuro reflejado en el precio de las acciones era enorme. Hoy, los mayores participantes en el mercado tienen una brecha mucho menor.

Se pueden citar los siguientes ejemplos: NVIDIA en el segundo trimestre del año fiscal 2027, terminado el 26 de julio de 2026, aumento de los ingresos en un 106% anual al año, a $96.200 millones, con un margen bruto del 75%. Broadcom recibió 29.6 billones de dólares en ingresos y 13.700 millones de dólares en flujo de efectivo gratuito en el tercer trimestre del año fiscal 2026. Los ingresos del centro de datos de AMD aumentaron 107%.

Los jugadores actuales tienen más oportunidades para monetizar la nueva tecnología: Microsoft, Amazon y Alphabet están desarrollando IA en la parte superior de las plataformas de cloud, publicidad y software existentes y acceso inmediato a los clientes existentes. Por lo tanto, una simple comparación de los múltiples de hoy con 1999-2000 muestra poco. Es mucho más útil estimar cuánto crecimiento requiere el valor actual de las empresas.

Para ello, se decidió utilizar el método "reverso" DCF – calculando desde el valor actual de la empresa a los parámetros de negocio que lo explican. El cálculo se basa en las cotizaciones al 30 de septiembre de 2026, sobre la base de estimaciones de indicadores financieros y hipótesis sobre el margen a largo plazo de la libre corriente de efectivo.

La gama de expectativas era muy grande. Para NVIDIA y Broadcom, el precio actual sugiere un crecimiento de ingresos de aproximadamente 13% en promedio y 16% por año a 2035. El mercado requiere efectivamente que ambas empresas sigan siendo negocios de enorme escala y altos márgenes durante casi una década.

Para AMD, Palantir y Oracle, los requisitos son significativamente mayores: el precio actual supone un crecimiento de ingresos de casi 29%, 37% y 23% por año, respectivamente. Para AMD, el mercado requiere crecimiento por encima de su ritmo histórico a largo plazo, y para Palantir y Oracle, el ritmo basado en precios sugiere una aceleración significativa en relación con los últimos años.

En otras palabras, el mercado pone expectativas completamente diferentes en el costo de diferentes participantes en la cadena AI.

Este hecho juega un gran papel debido a la alta concentración del mercado americano: a partir del 30 de septiembre de 2026, los diez componentes más grandes del S plagaP 500 representaron apenas más del 39% del índice. Por lo tanto, un error en expectativas para varias empresas con alto peso puede afectar significativamente a todo el índice.

Auge de IA significativamente menos especulativo que burbuja de punto-com

Los dos períodos pueden compararse aproximadamente con las empresas tecnológicas que el mercado público está dispuesto a financiar. En 1999 había 370 OPI en los Estados Unidos y otro 261 en 2000. Según el investigador del mercado de la IPO, Jay Ritter, había 31 IPOs tecnológicos en 2025, junto con 34 anuncios directos.

Las características de las empresas cotizadas en bolsa también han cambiado. Los ingresos medios antes de que la IPO creciera de alrededor de $ 23 millones en 1999-2000 – en dólares de 2024 – a $ 90 millones en 2025, y la mediana edad del emisor – de 4-5 a 12 años. Al mismo tiempo, la relación entre los precios y los ingresos medios disminuyó de 26,5 a 31,7 a 11,8. La emoción especulativa también es notablemente más débil: en 2025, sólo cinco OPI estadounidenses se duplicaron en el primer día de comercio, en comparación con 115 en 1999 y 78 en 2000. En 2026, las empresas individuales de IA ya están entrando en el mercado con valoraciones más agresivas, pero la euforia masiva de IPO de finales del decenio de 1990 todavía no es visible.

El principal riesgo es la economía del ciclo de infraestructura

Si el mercado público no repite 1999, ¿dónde se siente como una burbuja? El riesgo principal no se ve tanto en la propagación de la propia IA como en la escala de la inversión necesaria para mantenerla. AI requiere aceleradores, memoria, servidores, redes, centros de datos, sistemas de refrigeración y electricidad, y el costo de esta infraestructura ya se mide en cientos de miles de millones de dólares.

Microsoft para el año fiscal 2026 terminó el 30 de junio de 2026, reveló alrededor de $145 mil millones en gastos de capital, una parte significativa de los cuales cae en infraestructura para AI. Después del segundo trimestre, Alphabet planteó su previsión de gastos de capital para 2026 a $195-205 mil millones, y sólo para el segundo trimestre invirtió $44.9 mil millones en activos fijos. La escala del ciclo ya es notable a nivel de la economía estadounidense: según la Junta de Gobernadores de la Reserva Federal, la relación entre la inversión en equipo y la propiedad intelectual y el PIB para el primer trimestre de 2026 fue sólo ligeramente inferior al alto de 2000, y el ritmo de aceleración de la inversión en los últimos trimestres se acercó a los niveles de finales del decenio de 1990.

El riesgo surge de la diferencia entre el momento de la inversión y el momento del retorno. NVIDIA se está pagando por un acelerador, Broadcom se está pagando por equipos de redes o un chip dedicado hoy. El propietario de un centro de datos o plataforma cloud tendrá que recuperar estas inversiones durante muchos años a través de servicios en la nube, software empresarial, publicidad, automatización y nuevos productos. Al mismo tiempo, la economía de infraestructura depende no sólo del crecimiento de la demanda de IA, sino también de la utilización de la capacidad, el costo de la electricidad, la depreciación del equipo, los ciclos de actualización y el precio de la propia energía informática.

Hasta la fecha, la demanda de cálculo supera la oferta. Microsoft, por ejemplo, espera que su infraestructura en la nube esté limitada por la capacidad disponible hasta al menos el final de 2026. Sin embargo, al mismo tiempo, se están incorporando enormes cantidades de energía nueva, los aceleradores se vuelven más productivos, y los algoritmos permiten realizar trabajos más útiles en el mismo hardware. Si la oferta de recursos informáticos en algún momento comienza a crecer más rápido que la demanda monetizada rentable, el costo de la unidad de cálculo disminuirá, y la rentabilidad de la infraestructura construida hoy estará por debajo de las expectativas.

Aquí es donde el boom de telecomunicaciones de finales de los años noventa es útil. Las empresas asumieron correctamente que Internet aumentaría radicalmente el volumen de transmisión de datos, e invertiría enormes fondos en redes de fibra óptica. El error no estaba en la previsión del desarrollo de Internet, sino en la economía de inversión: la oferta de capacidad comenzó a crecer más rápido que la demanda, capaz de proporcionar los retornos necesarios, los precios de los datos cayeron, la utilización de los activos estaba por debajo de las expectativas, y el rendimiento del capital se deterioró. AI bien puede convertirse en una de las tecnologías más importantes de las próximas décadas, y algunas de las infraestructuras construidas para ella seguirán siendo una mala inversión.

Una diferencia importante en el ciclo actual es que las mayores empresas tecnológicas están financiando en gran medida inversiones a través de sus propias empresas rentables. Sin embargo, incluso los gastos de capital ya consumen corriente de efectivo. En el segundo trimestre de 2026, el alfabeto generó $39.1 mil millones en el flujo de efectivo operativo y gastó $44.9 mil millones en inversiones de capital, lo que hizo que el flujo de efectivo libre fuera negativo alrededor de $5.9 mil millones.

Para las empresas que dependen más de la financiación externa, el riesgo es mucho mayor. A finales de junio de 2026, CoreWeave tenía alrededor de $35.6 mil millones en deuda, y los gastos netos de interés para la primera mitad del año por sí solo superaron $ 1.000 millones, algunos de los bonos de la compañía llevan un cupón de alrededor del 9,6-9.75%. Para tal negocio, la carga de centros de datos y el costo del poder de cálculo afectan directamente la capacidad de servicio de la deuda.

El mismo riesgo surge para los desarrolladores modelo. Según Reuters, que revisó el prospecto antropópico confidencial antes de la IPO, la compañía planea gastar al menos $518 mil millones en infraestructura informática durante el próximo decenio. Alrededor del 80% de estas obligaciones no son revocables o implican pagos independientemente del uso real de la capacidad. Un cliente corporativo puede reducir los costos de AI si no ven suficientes retornos. El desarrollador de un modelo de compromiso fijo multianual tiene mucha menos flexibilidad.

Por lo tanto, el riesgo se distribuye desigualmente a través de la cadena AI. Los fabricantes de equipos monetizan el ciclo de inversión ante otros. Las plataformas de nube, los operadores de centros de datos y los desarrolladores de modelos están tomando una proporción creciente de compromisos a largo plazo y deben satisfacer la demanda futura.

¿Dónde está la burbuja?

A finales de septiembre de 2026, no hay una burbuja única visible de las acciones americanas de “AI” en la escala de la euforia de masas de 1999-2000. Las empresas más grandes tienen ganancias serias y negocios operativos, las empresas tecnológicas entran en el mercado público más maduro y en promedio en múltiplos significativamente inferiores, y el riesgo de revalorización se distribuye desigualmente a lo largo de la cadena AI. En sí mismo, el alto valor de la empresa no significa una burbuja: la estimación inversa muestra que en algunos casos la capitalización actual se explica por parámetros de negocio bastante alcanzables, mientras que en otros el mercado requiere un crecimiento plurianual muy alto.

En este sentido, la “burbuja AI” se asemeja realmente al gato de Schrödinger: él es y al mismo tiempo no lo es – hasta que abras la caja y veas dónde mirar. En algunas acciones, las expectativas ya parecen excesivas, mientras que el mercado en su conjunto está lejos de la euforia de finales del decenio de 1990. Al mismo tiempo, el principal riesgo se está desplazando cada vez más a los participantes en la cadena, cuya evaluación depende de si los cientos de miles de millones de dólares invertidos en infraestructura pagarán en el futuro.