Las acciones de IA tras las fuertes pérdidas: por qué la tesis de inversión a largo plazo podría seguir vigente

Los mercados se han mostrado inestables desde finales de junio, con la infraestructura de IA, los semiconductores y la memoria entre las áreas más afectadas. En esta entrevista, el Portfolio Manager Yash Patodia analiza las causas de este movimiento, explica por qué la tesis de inversión a largo plazo en IA aún se sostiene y señala dónde se perfilan oportunidades selectivas a lo largo de toda su cadena de valor.

Las fuertes pérdidas en las acciones de IA: ¿qué provoca realmente la volatilidad?

En nuestra opinión, la reciente debilidad responde más a un ajuste derivado del posicionamiento que a un deterioro generalizado de la tesis de inversión a largo plazo en IA. Los valores vinculados a la IA se habían convertido en posiciones muy populares entre diversas estrategias de inversión, lo que los dejó expuestos a un rápido repliegue ante el cambio en el sentimiento del mercado. A medida que los inversores reducían el riesgo, la presión vendedora se extendió a la infraestructura de IA, semiconductores y memoria, con un impacto especialmente visible en varias regiones de Asia.

Es importante destacar que la caída de las cotizaciones no refleja la situación en su totalidad. Todo apunta a que parte de las ventas responde a factores técnicos y generales, sin guardar una relación clara con los fundamentales específicos de las compañías. Dicho esto, la volatilidad podría continuar. Conviene que los inversores se preparen para nuevas oscilaciones, aun cuando la demanda subyacente continúe mostrando solidez.

¿Están justificadas las preocupaciones en torno a la inversión en infraestructura de IA, los modelos de código abierto y el suministro chino de chips de memoria?

Es lógico que los inversores sometan la situación a un mayor escrutinio tras un ciclo tan alcista. Identificamos tres áreas clave que requieren un análisis detallado. En primer lugar, algunos grandes proyectos de infraestructura de IA parecen incluir acuerdos de financiación complejos, como las garantías aportadas por los propios proveedores. Se trata de estructuras que merecen un análisis minucioso, pues un endurecimiento de las condiciones de financiación, una menor disponibilidad de fondos o cambios en la confianza del mercado podrían afectar a los valores vinculados a la IA, incluso si la demanda final se mantiene sólida.

En segundo lugar, a ciertos inversores les preocupa que los modelos de IA de código abierto, más eficientes y económicos, reduzcan la necesidad de hardware de coste elevado. Consideramos que la relación presenta más matices: una IA más asequible facilita y amplía su adopción, lo que podría elevar la demanda total de capacidad de cómputo con el tiempo. Si la IA se vuelve más barata y sencilla de desplegar, es posible que más empresas y consumidores encuentren casos de uso que justifiquen una mayor potencia de cálculo.

En tercer lugar, han vuelto a surgir preocupaciones en torno al suministro chino de chips de memoria. Sería conveniente vigilar de cerca su evolución, sobre todo en lo relativo a los mercados de memoria convencional a medio plazo. Sin embargo, con los datos disponibles en la actualidad, no vemos indicios claros de un repunte de la oferta a corto plazo en los segmentos de memoria para IA más avanzados. En nuestra opinión, la restricción inmediata en la memoria de alto ancho de banda (HBM) sigue siendo significativa.

¿Se han debilitado los fundamentales de la IA o se mantiene intacta la perspectiva de crecimiento a largo plazo?

En general, el panorama fundamental sigue siendo favorable y, en algunos ámbitos, incluso muestra mejoras. A lo largo del ecosistema de la IA, los indicadores de demanda se mantienen sólidos, los proveedores de servicios en la nube continúan con sus inversiones y muchas empresas afirman que la capacidad de cómputo disponible es su principal limitación, más que la falta de demanda de los clientes.

Los últimos informes de todo el ecosistema respaldan esta opinión, si bien la situación dista de ser uniforme entre las distintas empresas o segmentos. En el caso de las grandes plataformas en la nube, el uso de la IA orientada al usuario final ha seguido en aumento, el crecimiento de los ingresos en la nube mantiene un buen ritmo, las carteras de pedidos se sitúan en niveles elevados y los planes de inversión de capital no muestran un repliegue generalizado. Estas señales indican que la capacidad sigue bajo presión y que muchas empresas aún perciben valor estratégico en la infraestructura de IA. En el ámbito de los modelos, la mayor eficiencia computacional también puede favorecer la rentabilidad de la inferencia, aunque será importante vigilar el ritmo y la escala de la monetización.

El cuello de botella de la memoria en la IA: qué deben saber los inversores sobre las restricciones de la oferta

Consideramos que la memoria constituye un cuello de botella cada vez más importante en el despliegue de la IA. Los sistemas avanzados de IA no solo exigen un mayor número de procesadores, sino también HBM para transferir y procesar grandes volúmenes de datos con rapidez. A medida que aumenta la demanda de potencia de cálculo para IA, la HBM supone una limitación clave en diversos eslabones de la cadena de valor de los semiconductores.

Consideramos que esta restricción de la oferta es real y podría prolongarse durante algún tiempo. Ampliar la capacidad de memoria avanzada resulta complejo y requiere tiempo. La construcción de nuevas salas limpias puede demorarse años y, según nuestro análisis actual, los principales fabricantes no dispondrán de nueva capacidad significativa hasta finales de 2027 o principios de 2028. Es posible que el equilibrio entre la oferta y la demanda tarde más en alcanzarse, si bien los plazos son inciertos y están sujetos a cambios.

La clave reside en que la HBM no solo añade una nueva categoría de producto al mercado de la memoria, sino que también consume una capacidad de fabricación escasa. Su producción requiere un volumen de obleas por bit sustancialmente mayor que la DRAM convencional, y esta exigencia técnica tiende a incrementarse con cada nueva generación. A medida que los fabricantes destinan más recursos a la HBM, la oferta de DRAM convencional también puede tensionarse. Por este motivo, un mayor gasto de capital no se traduce necesariamente en un aumento equivalente de la oferta de memoria utilizable. El mercado de la memoria conserva su carácter cíclico, de modo que una corrección en algún momento sería normal. Sin embargo, este ciclo presenta características distintivas: la demanda está cada vez más vinculada al gasto en infraestructura de IA, la respuesta de la oferta está limitada por la capacidad física y los acuerdos a largo plazo con los clientes podrían aportar una mayor durabilidad que en ciclos anteriores. Los inversores deberían estar atentos a posibles indicios de nueva oferta, enfriamiento de la demanda o acumulación de inventarios.

¿Son las bajas valoraciones de los semiconductores de IA una señal de alarma o una oportunidad?

Esta es la cuestión que conviene plantearse. Nuestra disciplina consiste en evaluar las inversiones sobre la base de una rentabilidad normalizada, en lugar de la actual. En ocasiones, las valoraciones bajas son un indicador de que el mercado anticipa un máximo de beneficios. Sin embargo, en determinados segmentos del ecosistema de semiconductores de IA, las revisiones al alza de los beneficios han avanzado al mismo ritmo que las cotizaciones —e incluso, en algunos casos, más rápido—. Esta dinámica sugiere que no conviene descartar los múltiplos bajos de forma automática, aunque sí evaluarlos con cautela.

Para los inversores, la cuestión clave reside en si la capacidad de generación de beneficios actual resulta sostenible o si simplemente refleja una oferta inusualmente tensionada y unos precios elevados. Un múltiplo bajo aplicado a unos beneficios en niveles máximos puede convertirse en una trampa de valor si estos se normalizan con rapidez. Sin embargo, si la demanda de IA resulta ser más duradera y la oferta se mantiene restringida durante más tiempo, las valoraciones actuales podrían no reflejar plenamente la calidad ni la duración potenciales del ciclo de beneficios. De ahí la importancia de ser selectivos. Nos centraríamos menos en la valoración general por sí sola y más en aquellos ámbitos cuyos fundamentales, flujos de caja y posicionamiento competitivo muestren solidez a lo largo de todo el ciclo.

¿En qué eslabón de la cadena de valor de los semiconductores podrían surgir las próximas oportunidades de inversión en IA?

Creemos que los cuellos de botella se extienden ya más allá de los propios chips. Identificamos oportunidades potenciales en sustratos, equipos de pruebas, componentes ópticos, almacenamiento e infraestructura energética; áreas cada vez más importantes para el escalado de los sistemas de IA. Distinguimos entre el crecimiento del volumen de memoria, que en nuestra opinión puede mantenerse sólido, y los precios de la memoria, cuya evolución resulta intrínsecamente más difícil de predecir.

Esta dinámica ha orientado nuestra atención hacia empresas vinculadas a la expansión de la capacidad a largo plazo en lugar de centrarnos en la evolución de los precios a corto plazo. Entre las áreas de interés figuran los bienes de equipo para semiconductores, donde cada nueva generación de HBM incrementa las necesidades de pruebas; la tecnología NAND y el almacenamiento, donde la capacidad de la industria parece insuficiente en relación con la demanda potencial; así como el encapsulado avanzado, los sustratos y el testeo, que suponen limitaciones cada vez más importantes para el rendimiento de los sistemas. Al mismo tiempo, posicionarse en fases posteriores de la cadena de valor no se traduce automáticamente en mayor seguridad ni menores costes. Algunos beneficiarios indirectos cotizan ya con prima, mientras que la inflación de costes ligada a la IA puede ejercer presión sobre sectores como los ordenadores personales, los teléfonos inteligentes y la electrónica de consumo. En un universo de inversión cada vez más amplio, la selectividad y la disciplina en las valoraciones cobran mayor importancia.

¿Qué factores deberían vigilar los inversores tras la corrección del sector de la IA?

En nuestra opinión, la señal más relevante sería un cambio en los indicadores fundamentales, más que la mera volatilidad de las cotizaciones. Entre los principales motivos de alerta figuran una adopción de la IA que no logre expandirse más allá de los primeros casos de uso, una comercialización empresarial más lenta, una menor evidencia de que los clientes estén obteniendo un retorno de su inversión o indicios de que el aumento de capacidad empieza a superar a la demanda. El indicador crítico a largo plazo no es el gasto de capital de forma aislada, sino la capacidad de las empresas para obtener mejoras de productividad medibles gracias a la IA.

Sin tales pruebas, no consideraríamos la corrección un argumento para realizar cambios radicales. Por el contrario, podría suponer una oportunidad para reevaluar el posicionamiento, reequilibrar las exposiciones y apostar de forma selectiva por áreas en las que los fundamentales, la valoración y la posición competitiva sigan siendo atractivos. El aumento de la dispersión en esta fase de desarrollo de la IA —con aplicaciones a más largo plazo en la IA agentiva, la robótica y los dispositivos de nueva generación— podría crear un entorno en el que la gestión activa aporte valor.