Bloomberg Línea — Los mercados están poniendo precio a dos riesgos que hasta hace poco parecían separados. Los bonos sufren por el temor a tasas más altas, mientras las acciones de inteligencia artificial enfrentan preguntas sobre la velocidad de su expansión. El vínculo entre ambos empieza a ser cada vez más importante para los inversores.
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El petróleo y la inflación han obligado al mercado a reconsiderar la trayectoria de la Reserva Federal. Al mismo tiempo, las advertencias de líderes de la industria tecnológica sobre la necesidad de moderar el desarrollo de los modelos han golpeado a los semiconductores y abierto dudas sobre el ciclo de inversión en IA.
La coincidencia importa. Las tasas más altas presionan a las tecnológicas, porque reducen el valor actual de sus ganancias futuras y hacen más atractivos los bonos frente a activos de mayor riesgo. Pero la corrección también obliga a separar una posible desaceleración de los modelos más avanzados de una caída de la demanda de IA.
Esa distinción está en el centro de la posición de UBS. Mark Haefele, Chief Investment Officer de UBS Global Wealth Management, sostiene que “la pregunta clave para los inversores no es si el desarrollo de frontera se desacelera, sino si la demanda y la monetización de la IA continuarán expandiéndose. Creemos que la respuesta sigue siendo sí”.
¿Por qué el Tesoro a 10 años superó el 5%?
El rendimiento del Tesoro a 10 años superó el 5%, un nivel que aumenta la presión sobre otros activos. La explicación comienza con una relación básica: cuando los inversores venden un bono, su precio cae y su rendimiento sube. La pregunta relevante es por qué están exigiendo ahora una rentabilidad mayor.
El petróleo por encima de US$100 ha elevado el riesgo de que las presiones inflacionarias persistan. La inflación reduce el rendimiento real de los pagos futuros de un bono, por lo que los inversores pueden exigir una tasa mayor.
Además, limita el margen de la Fed para relajar su política y eleva las expectativas de nuevas subidas de tasas. Ante esa perspectiva, los inversores exigen mayores rendimientos para mantener Tesoros de largo plazo.
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A ello se suma la oferta. El Gobierno estadounidense necesita financiar sus déficits mediante nuevas emisiones, mientras las empresas tecnológicas buscan cantidades crecientes de capital. La infraestructura de IA ha ampliado las necesidades de financiación para centros de datos, semiconductores, electricidad y redes.
Esto no significa que la IA haya llevado por sí sola al Tesoro al 5%. La inflación, el petróleo y las expectativas sobre la Fed son factores centrales del movimiento reciente. Sin embargo, la deuda asociada con IA añade bonos de larga duración que los inversores también deben absorber.
La lógica puede verse como una competencia por capital. Un gestor que puede elegir entre Tesoros y nueva deuda corporativa de alta calidad exigirá una compensación adecuada por cada activo. Cuanto mayor sea la oferta que llega simultáneamente al mercado, mayor puede ser la presión para ofrecer rendimientos atractivos.
¿Se está frenando realmente el boom de la IA?
La segunda parte del ajuste comenzó dentro de la propia industria. Líderes de laboratorios de IA han pedido moderar el ritmo de desarrollo de los modelos frontera por cuestiones de seguridad. La reacción inicial castigó especialmente a semiconductores.
El riesgo está en el gasto. Deutsche Bank calcula que los hiperescaladores invertirán más de US$5 billones en los próximos cinco años. Si una menor velocidad en el desarrollo de modelos reduce las necesidades de nueva capacidad de cómputo, parte de ese gasto podría desacelerarse y golpear a los fabricantes de chips y hardware que se han beneficiado de su expansión.
Para Felipe Barragán, analista de Pepperstone, la cuestión “no es necesariamente que la inversión en IA vaya a detenerse, sino que por primera vez aparece un riesgo potencial sobre la velocidad de despliegue que no proviene de restricciones tecnológicas o financieras, sino de los propios desarrolladores”.
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Pero moderar el desarrollo de frontera no implica necesariamente detener el ciclo de IA. Ruben Dalfovo, estratega de inversión de Saxo Bank, resume la distinción como “modelos más lentos, no una IA más lenta”, ya que parte del gasto podría desplazarse del entrenamiento hacia inferencia, aplicaciones, integración empresarial, sistemas de datos y ciberseguridad.
Citi llega a una lectura similar. Heath Terry considera que el pacing puede moderar la demanda de entrenamiento en el corto plazo, pero mantener el gasto en otras capas de la industria. Para el banco, puede cambiar más la composición y el calendario de la inversión que su magnitud total.
Deutsche Bank introduce una advertencia distinta. El analista Adrian Cox recuerda que la historia tecnológica está llena de predicciones fallidas y de infraestructura que tardó años en encontrar suficiente demanda. El desafío consiste en determinar si las enormes inversiones actuales podrán generar retornos antes de que parte del hardware quede obsoleto.
La adopción también será decisiva. Cox considera que el futuro de la IA dependerá más de los desafíos cotidianos de integración en los flujos de trabajo empresariales que del lanzamiento de otro modelo con una mejora marginal de capacidades.
La tesis más optimista mira hacia nuevos usos. Ulrike Hoffmann-Burchardi, CIO para las Américas y directora global de renta variable de UBS Wealth Management, sostiene que “la IA se está expandiendo desde la generación de texto hacia la automatización del descubrimiento científico”, con potencial en sectores como medicamentos, fusión nuclear y nuevos materiales.
¿Cómo se posicionan los inversores ante este ajuste?
Todo este reajuste llega justo antes de la decisión de tasas de la Fed, que puede redefinir las expectativas sobre el costo del dinero y marcar el siguiente movimiento de los bonos y las acciones. Por eso, las estrategias de inversión están mirando tanto el mensaje del banco central como la evolución de los bonos y del ciclo de IA.
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La señal de la Fed será clave para ambos mercados. Max Wasserman, gestor de cartera de Wealth Enhancement, le dijo a Bloomberg que “si la Reserva Federal indica que subirá los tipos de interés solo una vez y luego frenará, los operadores se sentirán aliviados”. Sin claridad sobre nuevas subidas, advierte que rendimientos superiores al 5% presionarían a las tecnológicas con múltiplos elevados.
En bonos, Bank of America recomienda cubrir el riesgo alrededor de la decisión de la Fed mediante opciones sobre TLT, un ETF de Tesoros de largo plazo. La posición combina opciones que permiten obtener exposición tanto a una caída como a una recuperación de los bonos.
BofA contempla dos escenarios: que una conferencia de prensa poco convincente de la Fed vuelva a presionar a los bonos o que una recuperación de la credibilidad del banco central permita revertir parte de su debilidad reciente.
En tecnología, BofA considera que las preocupaciones por una desaceleración voluntaria de la IA “pueden estar sobredimensionadas”. Por eso recomienda opciones call de corto plazo sobre QQQ como una forma de posicionarse ante una recuperación de las tecnológicas con un riesgo limitado al costo de la opción.
El petróleo es la otra variable. Stephanie Roth, economista jefe de Wolfe Research, advirtió a Bloomberg que “si los tipos de interés o el precio del petróleo siguen subiendo, es probable que se produzca una corrección bursátil más significativa”.
UBS plantea una diversificación más amplia. Haefele sostiene que favorecen “un enfoque diversificado a lo largo de la cadena de valor de la IA, combinando beneficiarios de infraestructura, incluidos semiconductores, redes, energía y nube, con plataformas más grandes y empresas de software posicionadas para monetizar la adopción”.
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Saxo Bank también recomienda distinguir entre el gasto destinado a entrenar modelos y el necesario para utilizarlos. Dalfovo resume el cambio como “modelos más lentos, no una IA más lenta” y plantea vigilar el capex de los hiperescaladores, así como los ingresos de inferencia y software.
Para los inversores, Saxo también advierte sobre la concentración. Si el gasto se desplaza desde el entrenamiento hacia el uso de la IA, hardware y chips enfrentarían más dudas, mientras software, ciberseguridad, inferencia y despliegue podrían ganar peso dentro de la cadena de valor.
