Puntos clave:
Goldman Sachs dijo a sus clientes que el aumento de los gastos de capital en inteligencia artificial está incrementando los riesgos para las acciones de IA, advirtiendo que los pronósticos de $920 mil millones en gastos relacionados con IA para 2027 podrían subestimar la verdadera magnitud del despliegue.
Los $920 mil millones en gastos de capital en IA proyectados para 2027 podrían ser demasiado conservadores, advirtió Goldman Sachs, ya que el gasto de los hiperescaladores se acelera más rápido de lo que los analistas pueden revisar sus modelos.
"La escala de la inversión en infraestructura de IA no tiene precedentes, y el riesgo es que los rendimientos no se materialicen en el plazo que los mercados están descontando", escribió el equipo de estrategia de cartera de EE. UU. de Goldman Sachs en una nota de investigación publicada el 11 de junio.
La estimación del banco abarca el gasto de capital acumulado relacionado con IA en hiperescaladores en la nube, TI empresarial y fabricantes de chips. James Covello de Goldman, jefe global de investigación de renta variable, ha cuestionado si el torrente de capital que inunda la infraestructura de IA generará rendimientos acordes con el gasto, una pregunta que planteó por primera vez en 2024 y que, según dice, sigue sin respuesta.
La advertencia llega mientras el Nasdaq sufría su peor venta masiva desde octubre, con las megacapitalizaciones vinculadas a la IA perdiendo cientos de miles de millones en una sola sesión. Si $920 mil millones subestiman la cifra real, la brecha entre el gasto y la generación de ingresos se amplía aún más, aumentando las apuestas para Nvidia, los hiperescaladores y toda la cadena de suministro de IA.
La pregunta de los $2.1 billones
La cautela de Goldman se hace eco de un debate más amplio que divide a Wall Street. Deutsche Bank reafirmó su objetivo de fin de año para el S&P 500 de 8,000 el 1 de junio, citando el optimismo impulsado por la IA y un crecimiento de las ganancias por acción del 14.2%. David Kelly de JPMorgan Asset Management, escribiendo el mismo día, señaló que se proyecta que el gasto de capital de los hiperescaladores aumente un 78% en 2026 hasta $739 mil millones desde $416 mil millones. La perspectiva de Vanguard para 2026 sitúa el gasto de capital acumulado en IA desde principios de 2025 hasta finales de 2027 en $2.1 billones.
La divergencia entre alcistas y bajistas se está ampliando. Jamie Dimon, CEO de JPMorgan, hablando en la Conferencia de Decisiones Estratégicas de Bernstein el 27 de mayo, describió el entorno como "entusiasta" y advirtió que los niveles de confianza se asemejan a los de 1972, 1986, 2000 y 2007, años que precedieron a grandes dislocaciones del mercado. Ray Dalio, fundador de Bridgewater Associates, dijo a Bloomberg Television el 3 de junio que sus indicadores de burbuja muestran que los mercados de renta variable de EE. UU. "están subiendo cerca —no en— el mismo nivel que en 2000 y el mismo nivel que en 1929."
La prueba de retorno de inversión que sigue fallando
El argumento central de Covello no ha cambiado desde su nota de investigación de 2024: en algún momento, las inversiones deben generar rendimientos. "Haces inversiones en un negocio para poder generar retornos y ganar dinero", dijo en el pódcast Exchanges de Goldman el 2 de junio. "Y nos hemos alejado de eso en los últimos dos años en lugar de acercarnos".
George Lee, codirector del Instituto Global de Goldman Sachs, estimó que eventualmente se gastarán entre $7 billones y $8 billones en infraestructura de IA a nivel mundial. Las matemáticas solo funcionan, argumentó, si la IA crea una actividad económica nueva neta sustancial, no simplemente altera los grupos de ganancias existentes. Los datos de retorno de inversión empresarial siguen siendo decepcionantes hasta ahora.
Los escépticos se han vuelto más vocales. El ingeniero de software Benjamin Horne argumentó en su Substack que una parte significativa de los ingresos reportados en laboratorios fronterizos como OpenAI y Anthropic existe solo porque han estado subsidiando tokens — vendiendo cómputo con grandes descuentos para ganar participación de mercado. "Elimine los subsidios masivos de tokens", escribió, "y una gigantesca parte de la 'demanda' se desvanece en el instante en que toca la realidad".
Lo que significa para los inversores
Para Nvidia, que ha sido el principal beneficiario del auge del gasto de capital en IA, el riesgo es doble: una desaceleración en el gasto de los hiperescaladores comprimiría el crecimiento de sus ingresos por centros de datos, mientras que cualquier cambio hacia chips propios de Amazon, Google y Microsoft podría erosionar su poder de fijación de precios. Las acciones de Nvidia cotizan a múltiplos elevados en relación con los promedios históricos, lo que deja margen limitado para decepciones.
La cadena de suministro de IA de pequeña capitalización ya ha comenzado a mostrar grietas. Sanmina, el fabricante por contrato que se disparó un 77% en lo que va del año tras la adquisición de ZT Systems, proyectó ingresos para el tercer trimestre de $3.2 mil millones a $3.5 mil millones — una disminución secuencial respecto a los $4 mil millones reportados en el segundo trimestre. Viavi Solutions, que subió un 421% en 12 meses por la demanda de pruebas en centros de datos hiperescalables, ha caído un 14% en los últimos 30 días. El mercado ya está descontando la siguiente etapa, no la anterior.
La próxima prueba de estrés llega a finales de julio con el informe del tercer trimestre de Sanmina, seguido de las revelaciones de gasto de capital de los hiperescaladores de los cuatro principales proveedores de la nube. Si esas cifras siguen subiendo, la tesis alcista se mantiene. Si se revierten, la advertencia de Goldman parecerá profética en lugar de cautelosa.
Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
