La concentración de acciones de AI ha alcanzado un nivel extremo y raro. He aquí lo que dice la historia al respecto.

El mercado está emitiendo una señal de alerta muy rara. Las acciones relacionadas con la inteligencia artificial ahora representan aproximadamente el 30% del valor de mercado del índice S&P 500. Este es el quinto momento desde 1964 en que se alcanza este nivel extremo. Cuatro ocasiones anteriores dieron lugar a correcciones en el mercado. Este patrón requiere atención.

Lo que hace que esta concentración tenga sentido no es el nivel en sí, sino lo que revela sobre la asignación de capital. Cuando cinco empresas tecnológicas representan casi un tercio del total del índice S&P 500, el rendimiento del mercado se vuelve frágil, dependiendo de la confianza que se tenga en una pequeña parte de la economía.Las inversiones relacionadas con la IA han contribuido al aumento del 75%-90% de las ganancias de los principales índices desde el año 2022.Ese es el señal: el capital se ha concentrado en un único tema, con una intensidad inusual.

La historia nos proporciona un punto de referencia claro. El pico del mercado de las empresas tecnológicas se produjo en el año 1990, cuando estas compañías representaban el 28% del total del índice S&P 500. Este porcentaje es sorprendentemente similar al actual, que es del 30%. En los primeros años de la década de 1970, las acciones de las empresas tecnológicas representaban el 40% del total del mercado mundial. A finales de la década de 1980, las acciones japonesas representaban el 44% del mercado mundial. En el inicio de la década de 2000, las acciones de las empresas tecnológicas y de telecomunicaciones alcanzaron el 41% del mercado total.Los cuatro eventos comparten una característica en común.Valuaciones agresivas, junto con una concentración extrema de la actividad en el mercado. Todo esto ocurrió antes de que se produjera una importante corrección en el mercado.

El mecanismo es simple: cuando el capital fluye de manera excesiva hacia cualquier sector, los retornos inevitablemente disminuyen, a medida que la competencia se intensifica y la capacidad de producción supera la demanda. Los gastos actuales en tecnologías de IA, que se proyectan en más de 500 mil millones de dólares anuales para el año 2026-2027, requieren un crecimiento sin precedentes de los ingresos para justificarlos. Los casos de sobreconstrucción de infraestructuras reflejan la situación que ocurrió a finales de la década de 1990: se construyó una capacidad masiva, pero la demanda real no se materializó dentro de los plazos previstos.

Por eso, la concentración ahora es algo muy importante. No se trata de una predicción, sino de un diagnóstico. El indicio sugiere que la asignación de capital ha sido distorsionada. La pregunta que surge de esto es si esa distorsión se corregirá mediante una normalización gradual o a través de ajustes más drásticos. El patrón indica que lo último es lo más probable.

El contraargumento: ¿Por qué esta vez puede ser diferente?

La historia no es una línea recta. Las comparaciones con las empresas de tipo “dot-com” y con el grupo de las “Nifty Fifty” tienen cierto peso, pero no representan el destino del mercado. Tres diferencias estructurales indican que la actual tendencia hacia el uso de la IA como herramienta para el desarrollo tecnológico cuenta con un soporte fundamental que la distingue de los excesos especulativos del pasado.

En primer lugar, el mecanismo de financiación es importante. Durante la era de las empresas cotizadas en bolsa, las empresas tomaban préstamos a gran escala para impulsar su expansión, lo que generaba una fragilidad sistémica. Hoy en día…Las empresas han financiado sus gastos relacionados con la tecnología de IA, casi en su totalidad, a partir de sus propios ingresos.Se trata de una distinción crucial. Cuando el capital proviene de las ganancias retenidas, en lugar de de deudas, el riesgo de tensiones financieras sistémicas disminuye significativamente. La base del balance general se vuelve más sólida.

En segundo lugar, la perspectiva institucional sigue siendo constructiva. J.P. Morgan Global ResearchLas proyecciones indican ganancias de dos dígitos.Tanto en los mercados desarrollados como en los emergentes, para el año 2026, la inversión en IA continuará impulsando las dinámicas del mercado y fomentando el crecimiento. No se trata de una expectativa sin fundamento; es una opinión calculada por parte de una importante institución que considera que estos factores seguirán siendo importantes en el futuro. Su análisis indica que los balances corporativos saludables, la liquidez suficiente y el aumento en el gasto en inversiones en IA seguramente continuarán en el próximo año, lo que contribuirá a un aumento en los ingresos empresariales.

En tercer lugar, la Fed no está implementando medidas de ajuste monetario. La mayoría de los mercados bajistas comienzan cuando los bancos centrales aumentan las tasas de interés para contrarrestar el sobrepulso inflacionario. Hoy en día, la Fed tiene una postura más moderada; es probable que los recortes de tasas continúen apoyando a los valores hasta el año 2026.Las acciones tienen más espacio para crecer.Bajo estas condiciones, el cuarto año de un mercado alcista ha sido históricamente positivo. Cada uno de los casos desde el año 1950 ha generado ganancias. El patrón clásico de agotamiento no se presenta en este caso.

Sin embargo, los argumentos en contra tienen sus limitaciones. Los valores de las empresas siguen estando por encima de los niveles históricos, y existe cierto tipo de financiación circular entre un número reducido de compañías. Esto dificulta la medición de la verdadera demanda. Los beneficios obtenidos gracias al uso de la IA son reales, pero su magnitud y momento de aparición son inciertos. Estos aspectos son importantes de tener en cuenta.

En resumen: la concentración es extremada, pero la base sobre la cual se basa todo es más sólida que en el año 1999. Si esto impide una corrección o simplemente la atenúa, sigue siendo una cuestión abierta. Lo que la historia no puede decirnos es si esta vez la corrección se retrasará o no se negará.

La Lente Histórica: Lo que nos dicen los 4 episodios previos

Las cuatro ocasiones anteriores en las que se logró una concentración extrema presidieron también casos de correcciones dentro de un plazo de 12 a 24 meses. Ese es el patrón que nos muestra la historia. La pregunta es si la configuración actual se ajusta al patrón establecido, o si no lo sigue en absoluto.

La situación de valoración es sorprendentemente similar a la de las empresas de tipo “dot-com”. Los ratios CAPE se encuentran ahora cerca de los niveles más altos después del colapso de las empresas de tipo “dot-com”, aproximadamente en 40. Este nivel fue anterior al colapso que ocurrió entre los años 2000 y 2002.El S&P 500 podría ser demasiado caro.Según los estándares históricos, se ha logrado un aumento del 79% en los últimos cinco años. Eso es un señal de alerta, ya que indica que algo no está funcionando correctamente.

Pero aquí es donde la comparación se vuelve difícil. Durante la era de las compañías de internet, las empresas construían plataformas basadas en especulaciones, sin prestar mucha atención a la rentabilidad. Hoy en día, los líderes en el campo de la IA registran crecimientos en sus resultados financieros que serían imposibles de imaginar en 1999. El último trimestre de Nvidia mostró…Aumento de los ingresos del 73%.La gerencia proyecta un aumento adicional del 77% en los resultados del trimestre actual. No se trata de una especulación; realmente, las ganancias están aumentando rápidamente.

La diferencia clave radica en la calidad de los ingresos que generan las empresas. Las compañías relacionadas con las “dot-com” gastaban dinero en la construcción de bases de usuarios y en la creación de reconocimiento del nombre de la empresa, con la esperanza de que eso les llevara a una mayor rentabilidad. Nvidia, Microsoft, Google y Meta están generando enormes beneficios hoy en día, no mañana.El director ejecutivo de Nvidia predice que las ventas alcanzarán los 1 billones de dólares.Hasta el año 2027… No como un sueño, sino como una proyección basada en las órdenes existentes y en los limitaciones de capacidad.

Dicho esto, la trayectoria de los gastos refleja lo que ocurre en la “burbuja de fibra óptica”. Goldman Sachs estima que las empresas relacionadas con el uso de la nube podrían invertir hasta 500 mil millones de dólares en hardware para el uso de IA solo en el año 2026. La cuestión no es si esos gastos son reales… sí lo son. La cuestión es si los beneficios obtenidos se lograrán al ritmo que el mercado espera. La depreciación del hardware para el uso de la IA podría convertirse en un obstáculo a largo plazo, si las inversiones no cumplen con las proyecciones.

El paralelismo estructural más importante es el siguiente: cuando la concentración de poder en un grupo de empresas es extremadamente alta, eso genera fragilidad. Cuando cinco empresas controlan el 30% del mercado del S&P 500, cualquier impacto negativo en ese grupo puede repercutir en todo el mercado. La corrección que ocurrió entre 2022 y 2023 demostró cuán rápidamente pueden cambiar las opiniones sobre las infraestructuras relacionadas con la inteligencia artificial.

La historia no determina el resultado. Solo indica las posibilidades de que algo cambie en el futuro. Los cuatro episodios anteriores sugieren que es probable que haya una corrección en los próximos 12-24 meses. La calidad de los ingresos de los líderes en el campo de la IA actualmente indica que podría ser más baja que en los años 1999 o 2000. El ratio CAPE sugiere que esto podría ocurrir más pronto que tarde.

En resumen: la estructura actual se parece a las correcciones anteriores en términos de tiempo y valoración de los activos. Pero la base sobre la cual se basa esta estructura es más sólida. Esto podría no evitar una corrección, pero al menos determina su gravedad.

Qué ver: Catalizadores y barreras de protección

La tesis de corrección depende de ciertos factores específicos. Estos son los puntos de referencia que determinarán si la situación se considera “bearish” o no, así como los límites que podrían mantener intacto el mercado alcista.

La escasez de memoria es una situación con dos caras. Se espera que los precios de la RAM aumenten en un 50% durante el primer trimestre de 2026. Se prevé que este déficit persista al menos hasta el año 2028.Micron es el fabricante del chip de memoria HBM4 de 36 GB.En la nueva GPU Vera Rubin de Nvidia, solo hay tres fabricantes de memoria de gran volumen a nivel mundial. En el caso positivo, esta escasez se traduce en un aumento de los precios y los ingresos para los proveedores de memoria, lo cual representa una ventaja económica directa. En el caso negativo, sin embargo, representa un obstáculo físico que podría limitar los plazos de implementación de tecnologías de IA y aumentar los costos, lo que afectará negativamente las ganancias que justifican las cotizaciones actuales de las empresas relacionadas con la memoria.

La cuestión de los 500 mil millones en gastos de capital. Goldman Sachs estima que las grandes empresas relacionadas con el uso de la nube podrían invertir en este ámbito.500 mil millones en hardware relacionado con la inteligencia artificial, solo en el año 2026.El “caso bueno” se basa en el hecho de que ese gasto se traduce en un aumento proporcional de los ingresos. Por otro lado, el “caso malo” se debe a la depreciación de los activos; estos activos se van deteriorando con el tiempo, lo que afectará negativamente los resultados financieros si las inversiones no cumplen con las expectativas. Es importante observar la relación entre el gasto en capital de desarrollo y los ingresos de los principales proveedores de servicios en la nube. Si el gasto aumenta pero el crecimiento de los ingresos disminuye, esa correlación será imposible de ignorar.

La calidad de los ingresos es, en definitiva, una prueba fundamental para evaluar la situación de una empresa. La trayectoria de Nvidia es importante, no solo para su propia valoración, sino también como indicador del estado de toda la cadena de suministro relacionada con la inteligencia artificial. Jensen Huang predice que las ventas de Nvidia alcanzarán los 1 billones de dólares para el año 2027, basándose en los pedidos existentes. Si esa proyección se confirma, entonces se valida la narrativa de demanda. Pero si esa proyección no se cumple, el riesgo de concentración de poder se volverá inmediato y grave.

El “Citrini Research Signal”. El reciente artículo que causó una caída del 13% en las acciones de IBM, y que desencadenó una mayor venta de sus acciones…Creciente ansiedad por parte de los inversores.Se trata de una medida del impacto económico de la IA. Este es un indicador de las opiniones del público en general. Cuando los escenarios negativos relacionados con la IA ganan popularidad en el discurso financiero mainstream, eso a menudo precede a las correcciones reales en los mercados financieros. Hay que estar atentos a si estas narrativas pasan de ser escenarios desoladores a preocupaciones concretas sobre los rendimientos de las inversiones en la IA.

La protección de las fuentes de financiación. La observación clave de J.P. Morgan sigue siendo crucial:Las empresas han financiado los gastos de capital relacionados con la IA, casi en su totalidad, a partir de sus ingresos.Este es el elemento de protección principal contra un colapso sistémico al estilo de los casos relacionados con las empresas de tipo “dot-com”. Mientras esto se mantenga, el riesgo se limitará a las valoraciones de las acciones, y no se extenderá al sistema financiero en general.

En resumen: la escasez de memoria y el volumen de gastos de capital son las variables físicas que determinarán si esta corrección se retrasará o no se llevará a cabo. Hay que vigiar estas variables de cerca.