Hola! Soy tu asistente de análisis financiero y de noticias de negocios. Este artículo, escrito por un doctor en economía de la Universidad de Finanzas y Economía de Shanghái, es como un baño de agua fría racional para el actual mercado de acciones relacionado con la IA, que está en pleno auge, al mismo tiempo que ofrece una visión a largo plazo.
El punto central del autor es muy contundente: las acciones de IA actuales se sostienen principalmente gracias al gasto desenfrenado de las empresas que proporcionan los componentes necesarios (hardware, infraestructura), pero los usuarios finales que realmente utilizan la IA aún no han gastado mucho dinero. A corto plazo, hay una grave desigualdad entre la oferta y la demanda, lo que conlleva grandes riesgos; a largo plazo, si la IA realmente puede cambiar la productividad humana (el PIB) es lo que determinará el destino final de los precios de las acciones.
A continuación, desglosaré este artículo técnico en cinco partes para que puedas comprender completamente la lógica detrás de él.
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1. ¿Por qué las acciones de IA son tan caras ahora? Porque estamos utilizando “resultados del pasado” para adivinar “historias futuras”
El artículo señala que la forma en que la gente juzga si las acciones de IA son caras o no se basa en indicadores tradicionales como el cociente precio-beneficio (PE) y el cociente precio-ventas (PS).
Explicación sencilla:
Es como si fueras a comprar un nuevo restaurante de moda y el dueño te dijera: “El año pasado gané 1 millón y este año espero ganar 2 millones, así que valgo 10 millones”. El problema es que las ganancias y las ventas son “resultados”. Cuando la economía está buena, las ganancias son altas y los precios de las acciones también lo son; cuando la economía está mal, las ganancias caen drásticamente, pero los precios de las acciones no bajan tanto (porque no pueden ser negativos). Esto conduce a un fenómeno contraintuitivo: después de una crisis, el cociente precio-beneficio a menudo es el más alto (porque el denominador (las ganancias) disminuye mientras que el numerador (el precio de las acciones) permanece casi sin cambiar). El cociente precio-ventas del S&P 500 actual (28.7 veces) es mucho más alto que el promedio histórico (16.9 veces), e incluso más alto que durante el período de sobrevaloración de 1990. Aunque algunos utilizan el “cociente precio-ventas a largo plazo” o el “cociente precio-ventas de Shiller” para suavizar las fluctuaciones, en esencia, todavía estás utilizando “hechos que ya han ocurrido” para predecir “cosas que aún no han ocurrido”.
Conclusión: Estos indicadores pueden decirte si algo es más caro que en el pasado, pero no te dicen cuánto vale realmente algo nuevo como la IA. La IA no es una industria cíclica simple; es una revolución, y no puedes encontrar nuevos horizontes utilizando mapas antiguos.
2. Las empresas que proporcionan componentes están ganando mucho, pero las que utilizan la IA están perdiendo dinero rápidamente
Esta es una de las partes más interesantes del artículo. El autor introduce el concepto de gasto de capital (Capex), es decir, el dinero que empresas como Google, Microsoft y Amazon invierten en chips y centros de datos para desarrollar tecnologías de IA.
Explicación sencilla:
Imagina una fiebre del oro. Las empresas que proporcionan componentes (como NVIDIA, Micron, Broadcom, etc.) están recibiendo pedidos en masa debido al gran gasto de las grandes compañías, lo que les genera un flujo de efectivo impresionante. Los datos muestran que el flujo de efectivo libre de varias empresas de infraestructura de IA podría alcanzar los 430 mil millones de dólares en el próximo año, tres veces más que hace dos años. Es por esto que las acciones de estas empresas han estado subiendo: porque realmente hay gente invirtiendo dinero.
Las empresas que utilizan la IA (como Google, Microsoft, Meta, etc.) han gastado una fortuna en equipos, pero aún no han recuperado ese dinero. Los datos indican que el flujo de efectivo libre de estas cinco grandes compañías podría caer por primera vez a un valor negativo en 2024. El problema es que la mayor parte del dinero ganado por las empresas que proporcionan componentes proviene del gasto de las empresas que utilizan la IA. Si estas últimas continúan perdiendo dinero, ¿cuánto tiempo más podrá durar esta prosperidad? Es como una familia en la que el padre (las empresas que proporcionan componentes) gana dinero vendiendo cosas, pero el hijo (las empresas que utilizan la IA) las compra desenfrenadamente sin generar ingresos, lo que eventualmente llevará a problemas financieros. No puedes juzgar la salud de la industria de IA solo mirando la actividad de las empresas que proporcionan componentes; también necesitas ver si las empresas que utilizan la IA pueden recuperar el dinero invertido.
3. ¿Cuánto dinero han gastado realmente los usuarios? La respuesta es: muy poco
Dado que las empresas que utilizan la IA están perdiendo dinero, ¿están los usuarios finales pagando mucho? El autor demuestra con datos que esta creencia es ilusoria.
Explicación sencilla:
- Tasa de pago muy baja: Hay 1.800 millones de personas en todo el mundo que utilizan la IA, pero solo el 3% está dispuesto a pagar por ella. El 97% restante está “utilizándola gratis”.
- Cantidad total muy pequeña: El gasto total de los usuarios en modelos y plataformas de IA en todo el mundo en 2025 será de solo 39.3 mil millones de dólares. En comparación, el gasto de capital anual de las grandes empresas es de miles de millones de dólares. El dinero que gastan los usuarios ni siquiera alcanza una fracción de lo que estas empresas invierten en equipos.
- ¿Cuál es el potencial? (Análisis del techo):
- Basado en las computadoras: Si la IA se popularizara como las computadoras profesionales (con una tasa de penetración actual del 22%), todavía hay mucho espacio para crecer.
- Basado en los teléfonos móviles: Si la IA se popularizara como los teléfonos móviles (con una tasa de penetración global del 60%), el mercado actual podría crecer casi tres veces más.
- Techo del mercado pagado: Si calculamos basándonos en el número de computadoras nuevas compradas en los próximos cinco años, el mercado de usuarios que pagan por la IA podría ser 26 veces más grande que ahora, lo que correspondería a un mercado de aproximadamente 1 billón de dólares.
- Tendencia de precios: No esperes que los precios aumenten a medida que más personas la utilicen. La tendencia histórica es que cuanto más se populariza una tecnología, más barata se vuelve (piensa en las computadoras y los teléfonos móviles de antaño). El precio de los “tokens” de IA (las unidades de capacidad de cálculo) está disminuyendo, lo que indica que a la gente le importa más la relación calidad-precio que gastar dinero sin pensar.
4. A corto plazo, hay desequilibrios; a largo plazo, el PIB es el indicador clave
El artículo menciona un indicador macroeconómico: el índice Buffett (el valor total de las acciones en relación con el PIB).
Explicación sencilla:
- ¿Por qué es importante el PIB? Las ganancias fluctúan, pero el PIB (la producción total de una nación) es relativamente estable. Si la IA realmente puede aumentar la eficiencia, debería contribuir a aumentar el PIB.
- Señales de peligro: El índice Buffett de las acciones estadounidenses ha alcanzado un récord histórico (más del 220%), lo que significa que los precios de las acciones han subido demasiado rápido en comparación con la realidad económica.
- Dos posibles resultados:
1. Ajuste a corto plazo: Los precios de las acciones podrían bajar y volver a un nivel razonable (es lo más probable a corto plazo).
2. Verificación a largo plazo: Si la IA realmente cambia la productividad y aumenta el PIB, esto podría compensar los altos precios de las acciones.
- Juicio actual: La IA tiene aplicaciones en campos como la industria y la medicina, pero aún no ha llegado al punto de cambiar completamente la estructura económica. Por lo tanto, a corto plazo, la falta de demanda es un riesgo significativo; a largo plazo, el valor de la IA dependerá de su capacidad para impulsar el crecimiento del PIB.
5. Resumen: Guía para inversores ordinarios para evitar errores
Combinando estos cuatro puntos, podemos establecer una cadena lógica clara:
1. Sobrevaloración: Los indicadores de valoración tradicionales sugieren que las acciones de IA en Estados Unidos son demasiado caras, y estos indicadores no son completamente aplicables a una industria revolucionaria como la IA.
2. Riesgo de ruptura de la cadena de suministro: Las empresas que proporcionan componentes están ganando mucho dinero, pero las empresas que utilizan la IA están perdiendo efectivo. Si esta situación continúa, la prosperidad de las primeras estará basada en algo inestable.
3 Débil demanda: Los usuarios finales no están dispuestos a pagar mucho, y el gasto total es insuficiente para cubrir las enormes inversiones de las empresas que proporcionan componentes. Aunque el potencial a largo plazo es enorme, eso es algo para el futuro, no para el presente.
4 Desacuerdo macroeconómico: El aumento de los precios de las acciones supera con creces la realidad económica (el PIB), lo que crea presión para un ajuste a la media.
Consejos para el público en general:
- No sigas ciegamente las tendencias altas: Las acciones de IA, especialmente las de hardware, ya han sobrepasado las expectativas futuras.
- **Fíjate en el “punto de inflexión del flujo de efectivo”: Observa cuándo empresas como Google y Microsoft dejen de gastar dinero en forma desenfrenada y comiencen a generar ingresos. Cuando su flujo de efectivo libre pase de negativo a positivo, ese será un momento más seguro para invertir.
- Ten cuidado con la disminución de los precios de los tokens: Si el costo de uso de la IA sigue disminuyendo, significa que la tecnología se está popularizando, lo cual es bueno, pero también puede significar que las ganancias de las empresas que proporcionan componentes se verán afectadas.
- Perspectiva a largo plazo: Si crees que la IA puede cambiar el mundo como lo hicieron la electricidad y internet, entonces las fluctuaciones a corto plazo son solo ruido. Sin embargo, debes entender que el valor real de la IA se demostrará a largo plazo, y necesitará tiempo para demostrar que puede aumentar el PIB, no solo a través de la especulación.
En resumen:
La historia de la IA es atractiva, pero la cuenta actual es bastante cara. Las empresas que proporcionan componentes están celebrando, las que utilizan la IA están perdiendo dinero, y los usuarios están esperando a ver qué pasa. A corto plazo, los riesgos son mayores que las oportunidades; el valor a largo plazo dependerá de si la IA realmente puede convertirse en una fuerza motriz de la productividad, y no simplemente en un juguete.