Puntos clave:
Las valoraciones de los semiconductores han alcanzado niveles extremos no vistos desde la era de las puntocom, con la capitalización de mercado de Kioxia disparándose 46 veces en un año y el gasto de capital de los hiperescaladores superando ahora al flujo de caja operativo, según muestra el informe anual "WOW Charts" de Deutsche Bank.
El auge de los chips de IA ha llevado las valoraciones de los semiconductores a niveles extremos no vistos desde 1999, con la capitalización de mercado de Kioxia disparándose aproximadamente 46 veces en un año para convertirse en la empresa más grande de Japón, según el informe "WOW Charts" 2026 de Deutsche Bank.
"Se trata de un cambio estructural en la asignación de capital que merece una atención especial", declaró Jim Reid, estratega de Deutsche Bank, en el informe publicado el lunes.
En Corea del Sur, Samsung Electronics y SK Hynix impulsaron al índice KOSPI a triplicarse desde sus mínimos de varios años, elevando la capitalización bursátil total del país por encima de las bolsas más grandes de Europa. El repunte refleja un ciclo de capital de IA que ha transformado a los fabricantes de chips de memoria, de proveedores de nicho a actores con capitalizaciones de mercado de billones de dólares. Sin embargo, bajo la superficie, Deutsche Bank señaló un desequilibrio estructural: los gastos de capital de los hiperescaladores han superado al flujo de caja operativo, lo que significa que las empresas están pidiendo préstamos o recurriendo a sus reservas de balance para financiar la expansión de la infraestructura de IA.
La brecha de gasto conlleva implicaciones sistémicas. El Banco de Pagos Internacionales ha clasificado la inversión en infraestructura de IA como un riesgo sistémico, citando estructuras de financiación circular en las que Nvidia invierte en OpenAI y OpenAI utiliza esos fondos para comprar chips de Nvidia — lo que efectivamente hace que la demanda parezca mayor de lo que realmente es. Con las valoraciones de las acciones estadounidenses cerca de los extremos de 1999 y los déficits fiscales globales proyectados para superar los niveles de la crisis de 2008 durante los próximos cinco años, el informe plantea la cuestión de si el desarrollo de la IA es una auténtica revolución industrial o una apuesta excesivamente apalancada.
La magnitud del desarrollo de la infraestructura de IA no tiene precedentes. Se proyecta que los gastos de capital de Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle superen los 800 000 millones de dólares en 2026 y alcancen 1,1 billones de dólares en 2027, según la Kobeissi Letter citada en el informe. Esa cifra representaría aproximadamente el 3,2 % del producto interior bruto de Estados Unidos — superando al presupuesto de defensa del país, que representa aproximadamente el 2,7 % del PIB.
Solo en el primer trimestre de 2026, cuatro de esas cinco empresas gastaron más de 130 000 millones de dólares en gastos de capital, situándose en camino de alcanzar entre 700 000 y 785 000 millones de dólares para el año completo, según estimaciones de JPMorgan y Moody's. Epoch AI proyecta que los gastos de capital en efectivo superarán al flujo de caja operativo alrededor del tercer trimestre de 2026, desplazando el modelo de financiación de una inversión basada en ganancias a una expansión financiada con deuda.
Morgan Stanley estima aproximadamente 2,9 billones de dólares en costos globales de construcción de centros de datos hasta 2028, con más del 80 % de ese gasto aún pendiente. Se proyecta que la demanda de electricidad de los centros de datos en EE. UU. aumente de 31 gigavatios en 2025 a 41 GW en 2026, para luego dispararse a 66 GW en 2027, según la investigación de Goldman Sachs.
El BIS señaló específicamente la financiación circular como un riesgo sistémico. Nvidia ha invertido cientos de miles de millones en OpenAI, que a su vez utiliza esos fondos para comprar los chips de Nvidia. El mismo capital circula a través del sistema, apareciendo como inversión de Nvidia, luego como ingresos de Nvidia y finalmente como expansión informática de OpenAI — inflando las métricas de demanda en el papel.
El 1 de julio, Nvidia introdujo un nuevo modelo de financiación que combina la participación en los ingresos con el respaldo crediticio, permitiendo a los proveedores de nube de IA prometer capacidad de cómputo futura y acceder de forma preventiva a la capacidad. El Proyecto de Negociación de Harvard y múltiples instituciones de investigación están monitoreando estos acuerdos circulares y emitiendo advertencias.
El informe también señaló que la inversión privada global en IA sigue estando muy concentrada en EE. UU., con una distribución altamente desigual. La economía de los tokens — las restricciones de costos de la inferencia de modelos de lenguaje de gran escala — podría convertirse en una importante barrera para la adopción empresarial de IA a gran escala.
Deutsche Bank trazó paralelismos directos entre las valoraciones actuales de las acciones estadounidenses y la burbuja de las puntocom de 1999, señalando que, si bien el liderazgo del mercado se ha ampliado más allá de los Siete Magníficos, la presión general de las valoraciones se mantiene cerca de los extremos históricos. EE. UU. sigue dominando la capitalización del mercado bursátil global, aunque los mercados no estadounidenses y emergentes han comenzado a mostrar signos de recuperación después de casi dos décadas de bajo rendimiento.
A diferencia de la era de las puntocom, sin embargo, los líderes actuales de la IA — Microsoft, Google, Amazon, Meta — generan ganancias reales y financian su gasto mediante una combinación de flujo de caja operativo y deuda. Los centros de datos que construyen son activos físicos capaces de ejecutar operaciones comerciales reales y generar ingresos en la nube. El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, ha estimado que solo la demanda de chips de IA alcanzará al menos un billón de dólares antes de 2027.
Aun así, el desequilibrio estructural entre el gasto y el flujo de caja significa que la factura acabará por llegar. A corto plazo, los accionistas absorben el costo a través de la depreciación. A medio plazo, los acreedores asumen el riesgo si los rendimientos de la IA no cumplen las expectativas. En el peor de los casos, todo el sistema financiero podría soportar el costo — como ocurrió en 2008.
Para los inversores, la cuestión clave es si los 1,1 billones de dólares en gasto planificado en infraestructura de IA generarán rendimientos acordes con el riesgo. Nvidia cotiza a aproximadamente 35 veces las ganancias futuras, mientras que Microsoft cotiza a aproximadamente 30 veces. Si el desarrollo de la IA cumple su promesa, las valoraciones actuales podrían estar justificadas. Si no, la pila de tarjetas gráficas más cara de la historia se convertirá en una advertencia para el próximo ciclo.
Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
