Song Xuetao: Geopolítica, macroeconomía e industria entrelazadas, ¿cómo valorar la IA?

El ajuste actual en los activos de AI es resultado de la interacción conjunta de tres líneas: geopolítica, macroeconómica e industrial.

En el plano geopolítico, el conflicto entre Estados Unidos e Irán aún podría repetirse, pero el retroceso de los precios del petróleo, las tasas de los bonos estadounidenses y el descenso de las acciones en EE.UU. limitan el margen de Trump para continuar ejerciendo presión; TACO sigue siendo el camino más probable. En el plano macroeconómico, la presión del petróleo obligará a la Reserva Federal a mantener el riesgo de subir tasas, pero no es suficiente para demostrar que las tasas actuales no son restrictivas; mantener la tasa sin cambios es una postura hawkish de por sí. En tecnología, los grandes proveedores de nube siguen reportando ingresos y pedidos sólidos, pero el aumento del gasto de capital, el flujo de caja libre negativo y el incremento en financiamiento externo están llevando las operaciones AI del “premio por inversión” a la etapa de “validación de retornos”.

Primero, los precios del petróleo, las acciones estadounidenses y la tasa de los bonos estadounidenses definen los límites de la estrategia TACO de Trump.

Tanto Estados Unidos como Irán realmente no desean escalar el conflicto, pero ambos buscan demostrar en la mesa de negociaciones que no han perdido, por lo que el conflicto se repetirá y no terminará fácilmente. Sin embargo, el control del Estrecho de Ormuz tiene una importancia muy distinta para ambos. Para Irán, es un activo, un trofeo de guerra y su palanca económica más importante frente a Estados Unidos; para EE.UU., es la materialización de su influencia estratégica global a largo plazo.

Para Trump, frente a un interés “de largo plazo” como el control de Ormuz, la presión financiera y política que enfrenta es más inmediata y urgente.

Ya sea el precio del petróleo o la tasa de los bonos, ambos han llegado a un nuevo punto crítico desde el conflicto de marzo, pero el mercado muestra un fuerte efecto de aprendizaje: no entró en pánico al inicio de la nueva escalada, sino hasta que el petróleo superó los 100 dólares y las tecnológicas empezaron a sentirse el peso de sus propios ajustes, reflejando finalmente los riesgos de guerra.

Según el nivel actual de presión, es probable que en menos de una semana se busque un nuevo escalón. Ese escalón puede ser impulsar a Pakistán a seguir mediando, o que Estados Unidos primero anuncie la suspensión de ataques aéreos para luego discutir con Irán la extensión del cese al fuego anterior de 60 días.

Para Trump, renunciar a la fantasía de una victoria rápida, ceder rápidamente, salvar la imagen y volver a las elecciones es la solución óptima; el retroceso de los precios del petróleo y la relajación de expectativas de ajuste le permiten seguir en la mesa de negociación electoral. Si sigue luchando o presionando al límite, la situación se extendería otro par de semanas, pero eso no cambiaría el resultado.

El mercado muestra una fuerte dependencia de ruta: al enfrentar un shock desconocido por primera vez, se negocian los riesgos extremos; la segunda vez, negocia la experiencia ya adquirida. Si las acciones estadounidenses caen bruscamente como en marzo, podría surgir una nueva oportunidad de compra similar, pero el impacto total del conflicto geopolítico en la bolsa ha sido relativamente moderado.

Segundo, que la FOMC de julio mantenga la tasa sin cambios es una señal hawkish.

Para la reunión de la FOMC en julio, el riesgo de suba de tasas puede mantenerse, pero subir efectivamente no es necesario; mantener la tasa representa ya una postura hawkish. El mercado sigue estimando al menos un aumento de 25bp este año, pero salvo que el presidente de la Fed, Waller, decida ir contra la corriente, la posibilidad de un aumento inmediato en julio es casi nula.

Si la Fed sólo quiere controlar las condiciones financieras, “no descartar un endurecimiento adicional” es suficiente; pero para subir las tasas realmente, necesita demostrar que las tasas actuales no son lo suficientemente restrictivas, y esto cada vez más difícil de probar.

La volatilidad del petróleo en las últimas dos semanas influirá en el discurso, tal vez haciendo que Waller mantenga el mensaje ambiguo, pero es difícil que haga cambiar la dirección de la política por sí sola. Si el alza del petróleo se debe principalmente a la prima de riesgo geopolítico y no a un déficit irreversible en la oferta, entonces es una alteración temporal, no una restricción sostenible para subir tasas. Mientras la inflación núcleo no acelere de manera continua y las expectativas salariales y de inflación no suban a la par, la necesidad de subir tasas no existe.

Tercero, la batalla por el gasto de capital se intensifica: de premio a castigo.

Los resultados trimestrales de Google siguen siendo sólidos, con ingresos, utilidades operativas y negocios en la nube expansivos, y pedidos pendientes mostrando una fuerte demanda futura. Pero el foco del mercado está en la guía de gasto de capital para el próximo año, que es poco clara, y el flujo de caja libre negativo por primera vez desde el IPO.

El gasto de capital de Google en el trimestre alcanzó 45 mil millones, casi el doble interanual, pero cuanto mayor es el gasto, más sensible es la empresa a las tasas y la liquidez externa, y más difícil demostrar la racionalidad de la inversión. El flujo de caja libre negativo de Google (-5,850 millones dólares) no es un caso aislado: desde la segunda mitad del año pasado, empresas como Amazon y Oracle ya entraron en flujo negativo por fuerte inversión en activos fijos.

Las empresas de internet solían ser generadoras de efectivo porque las ganancias y el cash flow finalmente volvía a los accionistas. Pero en la era AI, los inversores deben aceptar una nueva realidad: tal vez primero paguen por el futuro, sin recompras a largo plazo para elevar el EPS ni dividendos estables.

En suma, la situación actual del mercado se parece a la de octubre pasado: reparación de activos de valor y no AI, divergencia interna en tecnológicas, inversores recompensan resultados, cash flow y menor capex, castigan alta inversión y baja rentabilidad. El aumento en financiamiento externo y riesgo de crédito incrementa la fragilidad del denominador de las tecnológicas.

Las inversiones AI de los grandes proveedores de nube pasan del cash flow interno a financiamiento externo. En 2026, la emisión de bonos ligados a AI superará los 500 mil millones, los principales proveedores gastarán más de 700 mil millones y el gasto total AI en EE.UU. rozará el billón de dólares. Al apalancarse, las tecnológicas se vuelven más sensibles a las tasas. El riesgo de crédito de las infraestructuras AI altamente apalancadas se ha revalorado, pero el spread sectorial aún es bajo y el riesgo sistemático aún no se contagia.

El flujo de caja libre y el spread de crédito determinan el “denominador” de la valoración, pero no el rumbo de AI. La preocupación por el denominador el año pasado no frenó el rally porque la capacidad de los modelos y el crecimiento de ingresos se aceleraron, cubriendo dicha fragilidad. El alcance final de la tendencia AI sigue dependiendo del “numerador”: ingresos y modelo de negocios.

La narrativa AI entra en etapa de validación de retorno de inversión: de modelo ARR a la competencia tecnológica entre EE.UU. y China.

La discusión sobre modelos de negocio y capacidad de monetización de AI será la línea central del mercado por largo tiempo. Al final, el ingreso debe ser generado por agentes y aplicaciones AI en el front end; sólo entonces tiene sentido el gasto de capital en nube, compra de GPU, aumento de almacenamiento y expansión de equipos. Por eso, el punto crítico está en la viabilidad del modelo de negocio al frente: si AI no puede generar utilidades, cuanto más atrás en la cadena, mayor la distorsión del retorno de inversión y la volatilidad.

Por un lado, el rápido crecimiento del ARR es el soporte clave de la narrativa AI. Los principales modelos estadounidenses acumulan ARR de 115 mil millones hasta mediados de julio; el uso de Codex crece rápido, impulsando el repunte en el ARR de OpenAI. Para cumplir las expectativas del mercado en ARR, los modelos deben seguir mejorando; mientras los agentes sigan generando consumo de Tokens y los ingresos crezcan fuerte, la expectativa de gasto de capital en AI sigue estando respaldada.

Por otro lado, una desaceleración potencial de los ingresos puede originarse en varias causas: ralentización tecnológica, baja relación costo-beneficio de los modelos, reestructuración de los flujos de trabajo empresariales más lenta de lo esperado y el aumento de depreciaciones por acumulación neta de capital AI. Los modelos de bajo costo chino representan otra variable: desde DeepSeek a Kimi, las soluciones chinas están apretando el espacio de precios de los modelos estadounidenses, llevando la competencia de EE.UU. a temas de destilación, reglas de uso corporativas y control de precios.

Todo esto puede llevar al mercado a seguir recompensando utilidades y cash flow, y castigando alto capex y baja rentabilidad.

En caídas, mirar la narrativa (tendencia industrial); en alzas, el valor (análisis técnico).

El mercado suele fijarse sólo en la tendencia cuando sube: cuanto más sube, más optimismo. Cuando cae, sólo mira aspectos técnicos y riesgos: cuanto más cae, más pesimismo. Pero el enfoque más razonable es justo el contrario: en alzas, estar atento a indicadores técnicos, valoraciones, congestión y apalancamiento; tras las caídas, reevaluar si la tendencia industrial y el modelo de negocio efectivamente han sido refutados.

A corto plazo, hay que seguir atentos al bloqueo de Ormuz, precios del petróleo, ciclo global de política monetaria y des-apalancamiento en Corea, que determinan el denominador de liquidez y valoración. Pero a mediano y largo plazo, lo esencial sigue siendo el numerador: si el ARR del modelo sigue creciendo, si el agente ingresa en flujos empresariales, si los ingresos AI cubren depreciaciones y costos operativos, si la escasez de hardware puede ser rápidamente compensada por expansión en Asia Oriental.

Si los ingresos de modelos y la adopción empresarial siguen acelerándose, el ajuste actual sólo será un re-precificado de capex; si el modelo de negocio front end no es viable, el capex, las utilidades de hardware y la valoración necesitarán un ajuste a la baja.