BCA: La burbuja de la IA aún no ha estallado, ¿cómo se calcula la cuenta de 10 billones de dólares al año?

Muchos inversores creen que la inteligencia artificial puede terminar en una burbuja.

Pero también creen que podrán salir a tiempo antes de que estalle la burbuja.

En el informe macro global publicado por BCA Research el 19 de agosto, se utilizó la frase “Dame templanza, pero no ahora” para describir la mentalidad de los inversores frente al mercado de la IA: todos saben que el riesgo se está acumulando, pero nadie quiere abandonar la mesa demasiado temprano.

El problema es que el mercado no permite que todos se retiren al mismo tiempo. Cada venta requiere que alguien compre en el otro lado. Cuando el mercado realmente dé la vuelta, inevitablemente habrá quienes no lleguen a salir a tiempo.

Wall Street está apostando por un futuro casi perfecto

Actualmente, la rentabilidad de las empresas estadounidenses ya se encuentra en niveles históricos, pero los analistas de Wall Street aún esperan que el crecimiento de las ganancias en los próximos tres a cinco años continúe batiendo récords.

Esto significa que las empresas tecnológicas no solo tienen que mantener la actual alta rentabilidad, sino además crear nuevos ingresos inéditos, para cumplir las expectativas de crecimiento que el mercado ya tiene reflejadas en los precios de las acciones.

Leyenda de la imagen: la rentabilidad de las empresas estadounidenses ya está en niveles históricos, los analistas aún prevén un alto crecimiento de ganancias a largo plazo.

En particular, el gasto de capital en data centers de IA es lo más relevante en este momento.

Según BCA, hacia 2027, el gasto anual de capital de las grandes empresas globales de cloud computing podría llegar a 1 billón de dólares, la mayor parte relacionado con IA.

La pregunta es: después de invertir tanto dinero, ¿cuánto ingreso se necesita generar para que estas inversiones tengan un retorno razonable?

¿Cuánto ingreso se necesita para respaldar una inversión de un billón de dólares?

BCA realizó una prueba de estrés.

Suponiendo que las grandes empresas de cloud computing mantengan un gasto anual de capital de 1 billón de dólares y una tasa de depreciación combinada de los equipos del 13%, en una situación estable a largo plazo:

• El valor original de los activos alcanzaría unos 7,7 billones de dólares;
• El valor neto de los activos, descontando la depreciación, sería de aproximadamente 3,85 billones de dólares;
• Para lograr una tasa de retorno sobre el capital invertido previa a impuestos del 30%, se debería generar unos 1,15 billones de dólares de EBIT al año;
• Incluyendo la depreciación, se requeriría un EBITDA anual de unos 2,15 billones de dólares.

A continuación, la clave está en la tasa de rentabilidad de estas empresas.

Si en el futuro la tasa EBITDA alcanza el 50% esperado por Wall Street, necesitarán unos 4,3 billones de dólares de ingresos al año.

Si la rentabilidad cae a un 30%, más común en los últimos años, los ingresos requeridos subirían a unos 7,2 billones de dólares.

Leyenda de la imagen: escala de ingresos que deben generar las grandes empresas de cloud computing bajo diferentes tasas de rentabilidad.

Y este cálculo ni siquiera incluye a nuevas empresas de cloud computing, firmas chinas de IA, SpaceX ni otras compañías que están construyendo infraestructura relacionada con IA.

Si se suma todo el gasto de capital de todo el ecosistema de IA, BCA estima que la IA necesitaría finalmente generar unos 10 billones de dólares de ingresos al año para justificar esta ola de inversión.

¿Qué significa esto?

El gasto mundial anual en alimentos y gastronomía es de unos 10 billones de dólares, y el gasto mundial en salud es similar. A modo de comparación, el mercado global de software actualmente ronda solo los 1,4 billones de dólares.

Cabe destacar que los 10 billones no son una previsión de ingresos de IA para el año que viene, sino una prueba de estrés: si el gasto de capital actual se mantiene a largo plazo y los inversores exigen suficiente retorno de estos activos, la comercialización de la IA debería alcanzar una escala descomunal.

Si la cuenta es tan difícil, ¿por qué todavía no explota la burbuja?

Porque los datos actuales todavía no han emitido señales claras de colapso.

De hecho, algunos indicadores incluso siguen apoyando el entusiasmo por la IA:

• El precio del alquiler de GPUs de alto rendimiento sigue en aumento;
• Los precios spot y de contrato de chips de almacenamiento siguen subiendo;
• La tasa de adopción empresarial de la IA sigue creciendo;
• El gasto relacionado con IA aún no ha mostrado una clara disminución.

Estos fenómenos muestran que la oferta de capacidad de cómputo sigue siendo limitada y que la capacidad de los data centers aún no supera claramente la demanda.

Pero, al mismo tiempo, también comienzan a aparecer señales de alerta:

• Los precios de los modelos de IA y de los Tokens siguen bajando;
• El flujo de caja libre de las grandes empresas de cloud computing ya se ha vuelto negativo;
• El spread de los bonos investment grade de empresas tecnológicas empieza a estar por encima de las de otros sectores;
• La infraestructura de IA depende cada vez más de financiamiento externo, y no solamente del flujo de caja propio de las empresas.

Leyenda de la imagen: la escasez de cómputo sigue sosteniendo la inversión en IA, pero los precios, el flujo de caja y los indicadores de financiamiento ya muestran presión.

Esto significa que la IA podría estar ya en la segunda mitad del ciclo de auge, pero aún no ha llegado al final.

Por eso, la opinión actual de BCA sobre las acciones no es ponerse completamente bajista de inmediato, sino:

Mantenerse neutral a corto plazo (tres meses), y disminuir levemente la exposición en los próximos doce meses.

Su modelo actualmente prevé que el retorno del mercado accionario estadounidense en los próximos meses puede estar por debajo del promedio histórico, pero aún en positivo, más cerca de un mercado lateral que de un bear market inmediato.

Leyenda: el modelo de BCA prevé que los retornos del S&P 500 en los próximos meses serán menores al promedio, pero todavía no negativos.

La IA, en definitiva, debe probarse mediante la productividad

Si la inversión de capital dará retorno, finalmente depende de cuánto valor real pueda crear la IA.

Si la IA puede mejorar significativamente la eficiencia productiva, reducir los costos empresariales y crear nuevos productos y servicios, el crecimiento de ingresos futuro podría absorber las inversiones masivas actuales.

Pero hasta ahora, la evidencia en ese sentido sigue siendo limitada.

La productividad de Estados Unidos creció 2,2% interanual en el segundo trimestre, frente a un promedio de 2,0% en la última década. En otras palabras, la productividad todavía no ha mostrado una suba clara gracias al despliegue masivo de IA.

Leyenda: el crecimiento de la productividad de EE.UU. sigue cerca del promedio de la última década, aún no hay un claro "acelerón IA".

Eso quizás sea el indicador más importante para evaluar el futuro de la IA.

Los inversores no deberían fijarse sólo en las ventas de chips o la cantidad de data centers, sino observar de manera continua:

1. Si los precios de alquiler de GPU comienzan a bajar;
2. Si el flujo de caja libre de grandes tecnológicas logra recuperarse;
3. Si tras la caída de precios de servicios de IA, el uso aumenta lo suficientemente rápido;
4. Y si la productividad macro realmente supera su promedio de largo plazo.

Palabras finales

La burbuja de la IA aún no estalló porque la capacidad computacional sigue siendo escasa, la adopción empresarial sigue creciendo y la inversión de capital no se detuvo. En el corto plazo, hasta es posible que las acciones vinculadas a la IA sigan subiendo.

Pero “el mercado aún sube” y “las cuentas comerciales ya cierran” son dos cuestiones totalmente diferentes.

Lo realmente importante ahora no es si la IA sirve o no, sino si puede, en tiempo suficiente, generar ingresos y flujos de caja lo suficientemente grandes como para sostener el gasto de capital casi sin precedentes de hoy.

El hecho de que la burbuja no se haya roto aún no significa que la cuenta esté cerrada.