Mesa de operaciones de Goldman Sachs: el trading por momentum podría tardar semanas en tocar fondo, mientras que la narrativa del gasto de capital en IA está tambaleando
Un informe de Goldman Sachs señala que los modelos de IA logran alto rendimiento con menos potencia de cómputo de la esperada, lo que desafía la narrativa de mercado de que "solo quienes expanden constantemente el gasto de capital ganan". El ajuste en las operaciones de momentum aún no ha terminado, pero no se observa riesgo sistémico en el mercado accionario estadounidense, donde el capital rota entre sectores. La eficiencia de los modelos genera dudas sobre la lógica de inversión en la etapa de entrenamiento, aunque la demanda en el lado de la inferencia sigue siendo sólida. La próxima temporada de resultados será una ventana clave para examinar la lógica del gasto de capital en IA.
Los modelos de IA logran un rendimiento de vanguardia con una cantidad de potencia de cómputo mucho menor a la esperada por el mercado, desafiando nuevamente la narrativa de que "solo expandiendo constantemente el gasto de capital se puede ganar la competencia en IA". La mesa de operaciones One-Delta de Goldman Sachs considera que la corrección de las estrategias de momentum aún no ha terminado, pero actualmente no existen riesgos sistémicos en las acciones estadounidenses y la estructura del mercado sigue mostrando resiliencia.
Rich Privorotsky, responsable de la mesa de operaciones One-Delta de Goldman Sachs, afirmó que su modelo de momentum muestra que la corrección actual de trading de momentum tiene al menos varias semanas por delante antes de tocar fondo, y la caída probablemente será cercana al nivel mediano histórico. Sin embargo, dado que el ritmo de suba anterior superó ampliamente el promedio histórico, esta corrección también podría superar dicho promedio.
A su vez, señaló que la aparición reciente de modelos de IA de nueva generación y alta eficiencia está impulsando una reconsideración de la lógica de inversión en infraestructura de IA. Con la creciente eficiencia del entrenamiento de modelos, la narrativa principal de "invertir constantemente enormes cantidades de capital para construir clusters de computación cada vez más grandes" enfrenta cada vez más cuestionamientos, aunque el gasto de capital en IA sigue siendo la línea de valuación más importante de las tecnológicas a nivel global.
El trading de momentum aún no ha finalizado; el mercado interno mantiene la rotación
Privorotsky indica que los indicadores de momentum que monitorea muestran que la volatilidad relativa sigue siendo elevada y aún no aparecen señales suficientes para levantar la alarma.
No obstante, el mercado interno ya muestra una clara divergencia. Por un lado, algunas acciones vinculadas al hardware de IA han ingresado en zona de sobreventa; por otro lado, ciertos sectores que previamente estaban rezagados experimentaron repuntes sin mejoras notables en sus fundamentos, con un marcado movimiento de rotación de capital.
A nivel de índices, el conjunto de acciones estadounidenses sigue mostrando gran resiliencia. La correlación entre sectores se mantiene baja, por lo que el flujo de capital se mueve entre industrias y no evoluciona hacia una liquidación generalizada. Incluso si la volatilidad implícita subió el viernes pasado, la estructura del mercado aún no ha cambiado de manera fundamental.
La eficiencia de la IA cuestiona nuevamente la lógica del gasto de capital
Privorotsky comentó que, tras probar el modelo Kimi K3, quedó impresionado por su capacidad técnica. Este modelo cuenta con 28 billones de parámetros; aunque se pueda autogestionar, requiere clusters de GPU de nivel empresarial y no puede ejecutarse en dispositivos locales comunes.
Considera que lo verdaderamente relevante no es la etapa de inferencia, sino la eficiencia del entrenamiento.
En vez de depender solo de una escala mayor de potencia computacional, los modelos de nueva generación mejoran la eficiencia de entrenamiento mediante optimización de algoritmos, innovaciones en arquitectura y mecanismos más eficientes de enrutamiento de expertos mixtos (MoE). Por ejemplo, Kimi K3 tiene 896 módulos expertos, pero durante cada inferencia solo se activan 16, reduciendo significativamente el consumo de recursos computacionales.
Esto lleva al mercado a reflexionar: si los modelos de vanguardia pueden mejorar notablemente la eficiencia del entrenamiento a través de innovación algorítmica, ¿la industria de IA todavía requiere una expansión constante de centros de datos y clusters de entrenamiento intensivos en capital?
Sin embargo, Privorotsky opina que esto plantea desafíos principalmente al lado de las inversiones en entrenamiento, mientras que la demanda de potencia para inferencia sigue estando fuerte, por lo que la demanda de infraestructura de IA a largo plazo no ha cambiado fundamentalmente.
La temporada de balances decidirá si la IA sigue como tendencia principal
Con la Reserva Federal entrando en período de silencio previo a la reunión de tasas, el mercado se enfocará a corto plazo en eventos macro como la reunión de tasas del Banco Central Europeo, el IPC del Reino Unido y los datos preliminares de PMI de las principales economías globales.
Sin embargo, Privorotsky sostiene que la verdadera dirección del mercado la marcará la próxima temporada de balances.
Además de Alphabet, los resultados de Tesla, Texas Instruments, Intel y otras tecnológicas, junto con el evento "Advancing AI" de AMD, serán ventanas clave para observar el ciclo de inversión en IA y comprobar si la narrativa de millonarios gastos de capital en IA sigue respaldada por el mercado.
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