La decisión de la Reserva Federal (Fed) de incrementar la tasa de interés en 25 puntos base, a un rango de entre 3.75 y 4 por ciento, sumado a mayores costos de energía, comienza a poner presión sobre el boom y rentabilidad de la inversión sobre la inteligencia artificial (IA).
Esto al encarecer el financiamiento de centros de datos y elevar la exigencia de los inversionistas sobre los retornos de las fuertes inversiones realizadas por las grandes tecnológicas, dicen expertos.
Sube y baja bursátil
En Wall Street, los principales índices cerraron con retrocesos:
- El Dow Jones cayó 1.71 por ciento
- S&P 500 bajó 0.88
- Nasdaq 100 cedió 0.57 por ciento
Entre las empresas tecnológicas:
- IBM registró la mayor caída, de 4.38 por ciento
- Seguida de Adobe, con 2.82
- Salesforce, 2.00
- Microsoft, 1.37
- Alphabet, 0.61 por ciento
En contraste, las compañías vinculadas con chips e infraestructura para IA que avanzaron muy ligeramente pero también resintieron la situación fueron AMD con una alza de 1.65 por ciento y Nvidia de 0.82 por ciento.
La sesión muestra que el mercado comienza a diferenciar entre compañías expuestas al elevado costo de mantener inversiones de largo plazo y aquellas que todavía encuentran respaldo en la demanda de infraestructura relacionada con IA.
El movimiento ocurre después de que la Reserva Federal (Fed) de Estados Unidos elevó en 25 puntos base su tasa de interés, a un rango de entre 3.75 y cuatro por ciento, en una decisión unánime que mantiene elevado el costo del dinero.
La Fed señaló que la actividad económica estadunidense continúa expandiéndose a un ritmo sólido, mientras la inflación permanece elevada.
En sus nuevas proyecciones, los funcionarios mantuvieron una mediana de 4.1 por ciento para la tasa de fondos federales al cierre de 2026.
De acuerdo con Felipe Mendoza, analista de mercados de EBC Financial Group, aunque no existe un nivel específico que permita determinar hasta dónde puede sostenerse la inversión y las valuaciones relacionadas con la IA, el entorno financiero comienza a elevar el costo de mantener apuestas cuyo retorno se espera principalmente en el largo plazo.
“Si bien es cierto no existe una posibilidad para saber hasta qué punto puede sostenerse la inversión en la Inteligencia Artificial, sí es cierto que el entorno actual de las altas tasas y de los costos elevados en cuanto a energía genera presión especialmente por el lado del inversiones de capital a las compañías”, explicó.
Tasas altas presionan las valuaciones
El problema comienza con el costo del dinero, ya que las grandes empresas tecnológicas han destinado cantidades multimillonarias a infraestructura de inteligencia artificial, cuyos beneficios se esperan durante varios años.
“Primeramente la subida de tasas genera que la valoración de las megacaps que están invertidas en Inteligencia Artificial giren completamente, dado que esas valuaciones están dadas a muy largo plazo”, señaló Mendoza.
El aumento en los rendimientos de los bonos del Tesoro también incrementa la presión sobre las inversiones de mayor horizonte, particularmente cuando la política monetaria estadunidense mantiene una postura restrictiva.
“Esto hace que la presión sobre la inversión de la Inteligencia Artificial crezca, en el sentido de una retribución por parte de la IA ahora en el corto y mediano plazo”, dijo.
Por ello, la tensión no está únicamente en cuánto dinero están destinando las compañías a la IA, sino en cuánto tiempo pueden esperar los inversionistas para obtener retornos sobre ese capital.
Inversiones a largo plazo, el nuevo foco de presión
Las grandes tecnológicas realizaron inversiones multimillonarias para ampliar centros de datos, capacidad de cómputo, así como el almacenamiento necesarios para desarrollar y operar modelos de IA.
Ese gasto de capital puede convertirse en uno de los principales puntos de presión si el financiamiento permanece caro y los retornos tardan en materializarse.
“Normalmente la valoración o lo que se espera de la valoración de las megacaps de las grandes empresas de Inteligencia Artificial es que su retribución de todas estas inversiones en Inteligencia Artificial sean en el largo plazo”, explicó Mendoza.
Sin embargo, un entorno de tasas altas puede reducir el margen de espera y aumentar la exigencia sobre los resultados financieros de estas inversiones.
“Esto está generando que la IA se vea presionada a poder buscar formas de encontrar rendimientos en el corto plazo para poder sopesar las valoraciones y poder cumplir con los pagos y los rendimientos de deuda con la que se han apalancado para las inversiones en Inteligencia Artificial”, dijo.
El mercado accionario se convierte así en uno de los primeros indicadores de esa presión: las empresas deben demostrar que el enorme gasto en infraestructura puede transformarse en crecimiento de ingresos y flujos de efectivo.
Petróleo caro amenaza a los centros de datos
A la presión financiera se suma el riesgo de un incremento sostenido en los precios del petróleo, que puede alimentar las presiones inflacionarias y elevar los costos asociados con el sector energético.
El factor es relevante para la IA debido a la enorme demanda eléctrica de los centros de datos donde se entrenan y operan los modelos.
“Es claro que el crecimiento o una presión alcista sobre el petróleo primeramente puede generar muchísimos más incrementos en el lado de la inflación”, comentó Mendoza.
“También le genera presión al sector de la energía que indirectamente o muy directamente le puede golpear a la Inteligencia Artificial dado a los grandes centros de datos y de almacenamiento de tecnología en donde la IA se desarrolla y corre”, agregó.
De esta forma, tasas, deuda y energía forman un frente común de presión para una industria que requiere inversiones cada vez mayores antes de comenzar a generar los retornos esperados.
¿Está en riesgo la inversión en IA?
No existe un nivel determinado que permita establecer cuándo la inversión en IA dejaría de ser sostenible. El riesgo está relacionado con la velocidad con la que cambien las condiciones financieras y con la capacidad de las empresas para convertir sus inversiones en ingresos y flujos de efectivo.
“No existe un punto específico para poder entender hasta qué punto es sostenible o no es sostenible”, indicó Mendoza.
Sin embargo, el entorno actual plantea una exigencia distinta para el sector: demostrar que las inversiones realizadas pueden generar retornos suficientes mientras el costo del financiamiento y de la energía permanece elevado.
“Sí es claro que el crecimiento especialmente de las presiones en la deuda en los treasuries de Estados Unidos y la política restrictiva que podría tomar hoy la Reserva Federal genera presiones sobre la expectativa de rentabilidad de la Inteligencia Artificial”, sostuvo.
Además, señaló que mientras las valuaciones dependen de expectativas de crecimiento a largo plazo, la operación de los centros de datos enfrenta un desafío más inmediato.
“Por otro lado su operación se ve un poco presionada también desde el lado de la energía por el crecimiento posible del precio del petróleo y del posible shock energético que se pueda vivir si la tendencia continúa siendo creciente”, dijo.
La sesión de Wall Street refleja esa tensión: mientras algunas empresas tecnológicas con grandes inversiones y valuaciones exigentes registraron retrocesos.
Compañías relacionadas con chips e infraestructura de IA mantuvieron avances, una señal de que los inversionistas están diferenciando entre el gasto necesario para desarrollar la tecnología y la capacidad de cada empresa para convertirlo en resultados.
KL
