La gran advertencia de Chris Wood: los riesgos específicos que en última instancia provocarán el fin del negocio de la IA
en tu último periódico la codicia y el miedoWood describió el actual desarrollo de la IA como “el ciclo de gasto de capital más dramático” que jamás haya visto, impulsado por una carrera de hiperescaladores y fundiciones para aumentar la capacidad informática y de centros de datos. Por ejemplo, TSMC ha elevado su previsión de gasto de capital para 2026 a unos 56.000 millones de dólares desde 41.000 millones de dólares el año pasado, y Fubon Research, socio de Jefferies en Taiwán, estima ahora un gasto de capital de 65.000 a 70.000 millones de dólares en 2027.
Este aumento de la inversión ya se está traduciendo en condiciones macroeconómicas similares a las de un auge en Taiwán, con un crecimiento del PIB real que alcanzó el 14,55% interanual en el 1T26 y los pedidos de exportación aumentaron un 53,4% interanual en los tres meses hasta mayo. Wood dice que la demanda relacionada con la IA representa ahora aproximadamente el 31% de los ingresos de TSMC en 2026, lo que subraya cuán concentrado se ha vuelto el ciclo en la infraestructura de IA.
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Ganadores de Jevons Paradox y “Picks and Shovels”
Wood enmarca la historia de la demanda de IA a través de la lente de la paradoja de Jevons: a medida que los costos simbólicos caen y la eficiencia mejora, el consumo total de computación aumenta en lugar de disminuir. “El aumento de la demanda debido a los precios bajos debería ser bueno para el juego de picos y palas”, escribe, argumentando que los proveedores de DRAM y memoria han sido los principales beneficiarios de capital en la carrera armamentista de gastos de capital en IA tres años y medio después.
Citando el comentario del director ejecutivo de Micron, Sanjay Mehrotra, de que “en la era de la IA, la memoria ha evolucionado de un componente periférico al motor central que impulsa la productividad”, dijo que los tres grandes fabricantes de DRAM ahora tienen suficiente influencia para cerrar acuerdos de ventas a largo plazo. Micron ya ha firmado 16 acuerdos con clientes estratégicos, que cubren aproximadamente el 20% de su volumen de DRAM y un tercio de su volumen de NAND, normalmente con un plazo de cinco años, lo que demuestra un cambio estructural en la industria, en opinión de Wood.
Mercantilización de modelos de IA
Un riesgo importante y relevante es la rápida mercantilización de los grandes modelos lingüísticos, especialmente en los mercados de consumo y, cada vez más, corporativos. Wood destacó el lanzamiento de GLM-5.2 por parte de Z.ai, anteriormente Zipu AI, que cotiza en Hong Kong, y señaló que fuentes conocedoras describieron el nuevo modelo como “casi equivalente a Anthropic” para uso corporativo a solo una cuarta parte del costo por token.
Esto se produce en un contexto de reacción contra el “tokenmaxing” y el crecimiento explosivo de modelos chinos baratos en plataformas como OpenRouter. En la semana que finalizó el 21 de junio, los principales modelos de IA chinos procesaron 21,37 billones de tokens en OpenRouter, frente a los 4,37 billones de finales de abril, en comparación con los 5,76 billones de tokens de los principales modelos estadounidenses. Argumentan que este cambio en el volumen ya está indicando un panorama mercantilizado y una presión creciente sobre la economía de los proveedores occidentales premium de IA.
Inversión equivocada en IA
Wood tiene claro que la principal vulnerabilidad en el comercio de IA no es el clásico shock del exceso de oferta de semiconductores, sino más bien el eventual reconocimiento de que los hiperescaladores y los principales laboratorios de IA no lograrán obtener rendimientos satisfactorios de sus inversiones. “La codicia y el miedo están personalmente convencidos de que las preocupaciones sobre la mala inversión serán los desencadenantes más probables para que el comercio de IA termine, o al menos se detenga a largo plazo”, escribe.
En su opinión, el peligro reside en los acuerdos de financiación circular y en una expansión agresiva de la capacidad basada en supuestos optimistas de monetización. Señala estructuras como la de Nvidia que financia OpenAI para que OpenAI pueda a su vez comprar más chips Nvidia: un circuito de retroalimentación que funciona siempre que los inversores estén dispuestos a financiar el ecosistema, pero que puede disminuir rápidamente si los rendimientos a largo plazo están en duda.
¿Por qué los riesgos tradicionales del lado de la oferta son secundarios?
Históricamente, los ciclos de los semiconductores han terminado con aumentos repentinos de la oferta y la abundancia de inventarios. Wood cree que el ciclo actual es diferente. “Lo más importante a tener en cuenta en este momento es que es más probable que el ciclo termine de esta manera y no con un aumento repentino de la oferta, como ocurre tradicionalmente con los semiconductores”, argumenta, enfatizando que los fabricantes de DRAM ahora tienen mucho poder de fijación de precios.
Los tres principales fabricantes de DRAM han podido negociar acuerdos estratégicos con clientes de varios años, y Wood desestimó los rumores del mercado de que los fabricantes de memorias coreanos ya se están arrepintiendo de haber fijado términos a largo plazo porque esperan que los precios de los chips aumenten aún más. En una industria estructuralmente tan estricta, el desencadenante más plausible del fin del ciclo no es una mayor oferta, sino la dedicación de los inversores a la disciplina del capital y la visibilidad de las ganancias en la pila de IA por encima de la memoria.
A pesar de estas preocupaciones estructurales, Wood enfatiza que “no hay señales de que el gasto de capital en IA se esté desacelerando” todavía. Vinculó el gasto actual bajo la administración Trump con la desregulación bancaria estadounidense, citando la estimación de Alvarez & Marsal de que los recientes cambios regulatorios desbloquearían 2,5 billones de dólares de capacidad crediticia adicional en el sistema bancario estadounidense, incluidos los 1,1 billones de dólares desbloqueados en los últimos dos trimestres.
Implicaciones de cartera para la madera
Es importante destacar que Wood no pide una caída inmediata de las acciones vinculadas a la IA; En cambio, está recurriendo nuevamente a nombres de hardware y memoria, que cree que seguirán siendo beneficiarios a largo plazo incluso si el final del comercio de IA se define por decepciones en el retorno de capital en la parte superior de la pila.
Está aumentando la exposición al hardware tecnológico en las carteras de modelos de GREED y FEAR, añadiendo a SK Hynix y Kioxia con una ponderación inicial del 4 % en la cartera global de posiciones largas y aumentando la asignación a Samsung Electronics. Alphabet y Alibaba están siendo eliminados de las carteras globales, lo que refleja una inclinación deliberada desde las plataformas de gran capitalización hacia los beneficiarios del ciclo de gasto de capital en IA.
(Descargo de responsabilidad: Las recomendaciones, sugerencias, puntos de vista y opiniones dadas por expertos son propias. Estos no representan las opiniones de The Economic Times)
