La reciente corrección de las acciones tecnológicas no es el fin del relato de la IA, pero el mercado está atravesando una profunda reconfiguración de la lógica de fijación de precios.
Nvidia llegó a encadenar siete sesiones consecutivas a la baja; el Nasdaq se vio presionado. Rich Privorotsky, responsable del trading de la mesa One-Delta de Goldman Sachs, señaló que esta ola de ventas de acciones tecnológicas no puede atribuirse a un único catalizador, sino que es el resultado de la superposición de tres presiones: las del mercado de crédito, las expectativas sobre la cadena de suministro y el entorno de políticas. Advirtió: «El mercado de crédito está planteando problemas que el mercado de acciones había pasado por alto en gran medida».
Esta reevaluación ya ha dejado una huella clara en el nivel de las valoraciones. El PER a 24 meses del índice de semiconductores de Filadelfia se ha comprimido de 21-22 veces a cerca de 15 veces, y el rango de resultados posibles se está ampliando de forma notable. El problema central también ha cambiado—de «lo que la IA puede hacer» a «quién pagará/pondrá el dinero para que funcione»».
El mercado crediticio emite primero la alarma
El mercado de acciones se ha mantenido optimista a largo plazo sobre la sostenibilidad de la inversión en infraestructura de IA, pero la postura del mercado crediticio está cambiando discretamente.
Privorotsky señala que los diferenciales de los swaps de incumplimiento crediticio (CDS) de $英偉達 (NVDA.US)$ y $博通 (AVGO.US)$ se han ampliado de forma significativa; el mercado empieza a centrarse en los arreglos de respaldo para la financiación de IA y en los problemas de compromisos fuera de balance. Esta preocupación se está contagiando hacia un conjunto más amplio del sector de semiconductores y se ha convertido en un impulsor importante para la nueva revaluación de esta ronda de valoraciones.
La lógica del mercado crediticio difiere fundamentalmente de la del mercado de acciones: el primero se centra más en la certidumbre del flujo de caja y la capacidad de pago de la deuda, no en el potencial de crecimiento a futuro. Cuando se amplía el diferencial de CDS, significa que los inversores en bonos empiezan a dudar de la ruta de retorno de las inversiones de capital en IA; esta señal suele llegar antes que la del mercado accionario y, además, es más difícil de ignorar.
Empieza a aflorar el riesgo oculto de la acumulación de inventarios
Al mismo tiempo, el diálogo en torno a la cadena de suministro de semiconductores está cambiando sutilmente: el mercado empieza a debatir el riesgo de acumulación de inventarios en ciertos eslabones.
Los datos sectoriales citados por Privorotsky muestran que, impulsada de manera sostenida por el aumento del apetito inversor de los fabricantes de semiconductores, la cartera de pedidos de los fabricantes de equipos de fabricación de obleas (WFE) se ha disparado. Las instituciones pertinentes ya han revisado al alza sus previsiones para el mercado global de WFE: en 2026, el tamaño de mercado se prevé en 150,3 mil millones de dólares, un crecimiento interanual del 36%; en 2027, sube a 217,5 mil millones de dólares, un crecimiento interanual del 45%; y en 2028 se amplía aún más hasta 280,9 mil millones de dólares, con un crecimiento interanual del 29%.
Sin embargo, mientras estas cifras reflejan el fervor por el gasto de capital en IA, también implican otro nivel de riesgo: si los pedidos de equipos en el frente continúan acumulándose, en cuanto el ritmo de la demanda final se desvíe de las expectativas, la presión por inventarios en la cadena de suministro se hará visible rápidamente. Esta es precisamente la razón central por la que el diálogo del mercado empezó a virar.
Cuello de botella de la energía y resistencia de políticas que limitan el ritmo de construcción
Además de la presión en términos de financiamiento y cadena de suministro, el aterrizaje real de los centros de datos se enfrenta a fricciones del mundo real.
Privorotsky señala que el cuello de botella de la energía y la resistencia política, cada vez más frecuente, en torno a la construcción de centros de datos están introduciendo incertidumbre para la velocidad de expansión y el tamaño final de la infraestructura de IA. Esta contradicción también se refleja a nivel político: los candidatos de ambos partidos van reconociendo cada vez más que los beneficios de la IA son nacionales y están dispersos, y que a menudo requieren varios años para materializarse; mientras que los costos de construcción son locales y concentrados, y se producen de manera inmediata.
Esta contradicción estructural de “beneficios con retraso y costos adelantados” hace que los gobiernos locales y las comunidades adopten una postura más prudente frente a los proyectos de centros de datos, lo que a su vez presiona el calendario de construcción en general.
Las necesidades de hardware de IA o una reasignación y no una desaparición
Aunque las presiones anteriores son reales, Privorotsky no cree que la narrativa de inversión en IA haya llegado a su fin; más bien, subraya que el rango de resultados posibles se está ampliando.
En el frente de la demanda de hardware, presta atención a una variable estructural potencial: los nuevos modelos de IA de próxima generación, representados por Safe Superintelligence Inc. (SSI, fundada por Ilya Sutskever), están explorando arquitecturas de aprendizaje continuo basadas en entrenamiento en tiempo de prueba (TTT). A diferencia de los paradigmas tradicionales de preentrenamiento, estos sistemas permiten que el modelo actualice sus parámetros en tiempo real durante el proceso de inferencia, convirtiendo cada interacción en un proceso de aprendizaje real.
Si se logra materializar el aprendizaje continuo, podría reducirse la dependencia de enormes clústeres de preentrenamiento a gran escala; pero Privorotsky mantiene una postura prudente ante el juicio de “caída de la demanda total de cómputo”. Considera que el resultado más probable es una reasignación del consumo de cómputo: pasar del entrenamiento inicial de gran escala a cálculos continuos en el extremo de inferencia, en lugar de una contracción total de la demanda.
Para la trayectoria de corto plazo del mercado, señaló que catalizadores recientes como los resultados de Nvidia, los datos de PCE y los comentarios de funcionarios de la Reserva Federal relacionados podrían aportar apoyo, aunque también admite que en el momento actual aún es un poco pronto para un reingreso integral. Su juicio de base es: la valoración de la IA atravesará una compresión por etapas; después, a medida que las previsiones de ganancias se vayan ajustando hacia los ejercicios fiscales 2027 y 2028, el mercado volverá a perseguirla; entonces, la razonabilidad de las valoraciones será más fácil de sustentar.