{"id":1266,"date":"2026-06-11T07:55:28","date_gmt":"2026-06-11T07:55:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lighthouse-am.com\/revision-semanal\/is-volatility-going-to-become-a-feature-of-the-market\/"},"modified":"2026-06-11T08:17:44","modified_gmt":"2026-06-11T08:17:44","slug":"is-volatility-going-to-become-a-feature-of-the-market","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lighthouse-am.com\/es\/revision-semanal\/is-volatility-going-to-become-a-feature-of-the-market\/","title":{"rendered":"\u00bfLa volatilidad se convertir\u00e1 en una caracter\u00edstica permanente del mercado?"},"content":{"rendered":"\n

Los inversores han visto c\u00f3mo la volatilidad aumentaba durante la \u00faltima semana, impulsada por una creciente cautela hacia el sector de la inteligencia artificial (IA), especialmente hacia los fabricantes de chips (v\u00e9ase m\u00e1s abajo). Las acciones del grupo de los Magnificent 7\u00a0\u2014 Alphabet (Google), Amazon, Apple, Meta Platforms (Facebook), Microsoft, Nvidia y Tesla \u2014 est\u00e1n ahora siendo acompa\u00f1adas por Broadcom (>2 billones de d\u00f3lares de capitalizaci\u00f3n burs\u00e1til), Micron Technology (>1 bill\u00f3n de d\u00f3lares) y AMD (~0,9 billones de d\u00f3lares). A estas compa\u00f1\u00edas se unir\u00e1n pr\u00f3ximamente SpaceX (pr\u00f3xima salida a bolsa, valoraci\u00f3n estimada ~2 billones de d\u00f3lares), Anthropic (>1 bill\u00f3n de d\u00f3lares estimados) y OpenAI (>1 bill\u00f3n de d\u00f3lares estimados). Una vez que estas compa\u00f1\u00edas coticen en bolsa y sean incorporadas a los \u00edndices burs\u00e1tiles, el mercado estadounidense se convertir\u00e1 en una exposici\u00f3n directa al tema de la IA, ya que el peso conjunto de las empresas con una exposici\u00f3n significativa a esta tem\u00e1tica podr\u00eda alcanzar cerca del 50% de la ponderaci\u00f3n total del mercado. Esta ponderaci\u00f3n es incluso mayor si se mira m\u00e1s all\u00e1 de las compa\u00f1\u00edas de mega capitalizaci\u00f3n e incluye a muchos fabricantes de chips y proveedores de infraestructura esenciales para el funcionamiento de los modernos centros de datos (por ejemplo, proveedores de interconexi\u00f3n, construcci\u00f3n, refrigeraci\u00f3n, energ\u00eda, etc.). Es probable que los Magnificent 7 se conviertan en los \u201cFabulous 13\u201d (o adopten alguna otra denominaci\u00f3n atractiva).<\/p>\n\n\n\n

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Por tanto, no deber\u00eda sorprender que la volatilidad probablemente se mantenga elevada. El tema de la IA en los \u00faltimos a\u00f1os no solo ha impulsado la rentabilidad de los \u00edndices burs\u00e1tiles, sino que tambi\u00e9n ha representado pr\u00e1cticamente todo el crecimiento econ\u00f3mico de Estados Unidos como consecuencia de la r\u00e1pida expansi\u00f3n de los centros de datos. A continuaci\u00f3n analizamos algunos de los factores que impulsan la volatilidad y por qu\u00e9 es probable que contin\u00fae en el corto plazo. Al analizar las hip\u00f3tesis subyacentes al funcionamiento de la IA, se observa que la rentabilidad de los centros de datos es especialmente sensible a variables como el ciclo de vida de los chips utilizados y el coste por megavatio necesario para construir un centro de datos (el tama\u00f1o de los centros de datos generalmente se mide por consumo energ\u00e9tico m\u00e1s que por superficie f\u00edsica). Utilizando ciertos supuestos b\u00e1sicos de inversi\u00f3n en capital (capex) para la IA, Goldman Sachs ha evaluado recientemente la sensibilidad del sector frente a varios factores clave.<\/p>\n\n\n\n

El problema del capital<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Recientemente, Google recaud\u00f3 80.000 millones de d\u00f3lares mediante una ampliaci\u00f3n de capital, precedida por m\u00e1s de 200.000 millones de d\u00f3lares en emisiones de deuda. Se espera que SpaceX recaude m\u00e1s de 75.000 millones de d\u00f3lares a trav\u00e9s de su esperada salida a bolsa. Los analistas prev\u00e9n que otros grandes proveedores de infraestructura tecnol\u00f3gica (hyperscalers<\/em>) como Microsoft, Meta Platforms y Amazon buscar\u00e1n pr\u00f3ximamente financiaci\u00f3n adicional mediante emisiones de acciones para respaldar sus enormes planes de expansi\u00f3n de infraestructura. Tanto Anthropic como OpenAI han presentado de forma confidencial la documentaci\u00f3n necesaria para una posible OPV en los pr\u00f3ximos meses (probablemente en oto\u00f1o). En este momento no sabemos cu\u00e1nto capital pretenden captar, pero dado su insaciable apetito de financiaci\u00f3n, es razonable asumir que 75.000 millones de d\u00f3lares para cada una probablemente sea una estimaci\u00f3n conservadora. Anthropic ha captado m\u00e1s de 125.000 millones de d\u00f3lares en ocho rondas de financiaci\u00f3n, incluida una reciente ronda Serie H de 65.000 millones de d\u00f3lares. OpenAI ha captado m\u00e1s de 180.000 millones de d\u00f3lares, incluyendo una reciente ronda de 122.000 millones. Lo m\u00e1s probable es que los mercados privados est\u00e9n llegando al l\u00edmite en cuanto a capacidad para seguir financiando inversiones adicionales.<\/p>\n\n\n\n

Los inversores privados buscar\u00e1n realizar sus inversiones en lugar de continuar aportando m\u00e1s capital al sector de la IA. Esto significa que los mercados p\u00fablicos tendr\u00e1n que financiar cientos de miles de millones de d\u00f3lares en nuevas inversiones de capital. Adem\u00e1s, los mercados de deuda deber\u00e1n proporcionar varios billones de d\u00f3lares para financiar los proyectos de infraestructura relacionados con la IA. Hasta donde sabemos, nunca antes los mercados hab\u00edan tenido que financiar una concentraci\u00f3n de inversi\u00f3n tan elevada en un periodo tan corto de tiempo. Una de las mayores diferencias entre el auge de la IA y el boom de las empresas dot-com<\/em> (adem\u00e1s del hecho de que las compa\u00f1\u00edas m\u00e1s grandes actualmente son rentables) es la enorme intensidad de capital requerida por la IA. Cabe recordar que las empresas dot-com<\/em> ten\u00edan modelos de negocio mucho m\u00e1s ligeros en t\u00e9rminos de activos.<\/p>\n\n\n\n

El problema del modelo de negocio<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Se espera que, una vez que se hagan p\u00fablicos los documentos de salida a bolsa de Anthropic y OpenAI, los inversores puedan finalmente comprender con claridad c\u00f3mo estas compa\u00f1\u00edas pretenden generar beneficios y c\u00f3mo est\u00e1n relacionadas financieramente con sus competidores y socios. Muchos inversores institucionales est\u00e1n preocupados por el elevado nivel de relaciones cruzadas dentro del ecosistema de la IA. Muchas compa\u00f1\u00edas desempe\u00f1an simult\u00e1neamente m\u00faltiples papeles: inversores, clientes, proveedores y prestamistas. Uno de los principales riesgos de estas estructuras es que, si una de estas compa\u00f1\u00edas (por ejemplo, OpenAI) tuviera dificultades, podr\u00eda arrastrar consigo a muchas otras. Relaciones similares, aunque menos concentradas, existieron durante la burbuja de las empresas dot-com<\/em>, y muchos de los principales actores sufrieron enormes p\u00e9rdidas durante la correcci\u00f3n posterior. Compa\u00f1\u00edas como Cisco Systems y Juniper Networks apenas sobrevivieron, mientras que empresas como Nortel Networks, WorldCom y 3Com quebraron o fueron vendidas por valores residuales.<\/p>\n\n\n\n

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El problema de la fijaci\u00f3n de precios<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En los pr\u00f3ximos meses, factores como el tokenmaxxing<\/strong> y la IA ag\u00e9ntica<\/strong> probablemente ser\u00e1n objeto de un seguimiento muy estrecho. Como referencia: \u201cEn inteligencia artificial, un token es la unidad fundamental y at\u00f3mica de datos que un modelo de IA lee y genera. En lugar de procesar palabras completas, los modelos de IA dividen textos, c\u00f3digo u otros datos en fragmentos m\u00e1s peque\u00f1os. Un token puede ser una palabra completa, una parte de una palabra, un car\u00e1cter individual, un signo de puntuaci\u00f3n o incluso un emoji\u201d. (Fuente: Nvidia)<\/p>\n\n\n\n

El tokenmaxxing\u00a0es la pr\u00e1ctica mediante la cual algunas empresas han incentivado a sus empleados a utilizar el mayor n\u00famero posible de tokens con el objetivo de justificar sus enormes inversiones en IA. Sin embargo, compa\u00f1\u00edas de IA como Microsoft y Anthropic han comenzado recientemente a modificar sus modelos de negocio, haciendo que esta pr\u00e1ctica sea potencialmente muy peligrosa. Estas compa\u00f1\u00edas est\u00e1n pasando de modelos de facturaci\u00f3n con precios fijos a modelos basados en el consumo de tokens. La raz\u00f3n de esta transici\u00f3n es que, pese a una ca\u00edda masiva del coste por token (>99%), los costes necesarios para operar los modelos modernos han aumentado hasta el punto de que muchas empresas est\u00e1n perdiendo enormes cantidades de dinero por cada consulta procesada. Se estima que los proveedores de IA gastan entre 3,30 y 5,00 d\u00f3lares en costes computacionales por cada d\u00f3lar de ingresos generado. Esto ha provocado p\u00e9rdidas extraordinarias.<\/p>\n\n\n\n

El tokenmaxxing, junto con el crecimiento de la IA ag\u00e9ntica (el uso de agentes de IA para ejecutar operaciones), ha provocado un enorme aumento en el n\u00famero de tokens consumidos. Como respuesta, las compa\u00f1\u00edas est\u00e1n empezando a cobrar a los usuarios en funci\u00f3n del n\u00famero de tokens utilizados. Un consultor de IA revel\u00f3 recientemente que una compa\u00f1\u00eda no identificada habr\u00eda gastado \u201caccidentalmente\u201d 500 millones de d\u00f3lares en un solo mes utilizando el modelo Claude de Anthropic debido a los cambios en la estructura de precios. Uber tambi\u00e9n inform\u00f3 de que hab\u00eda superado todo su presupuesto anual de IA en menos de cuatro meses como consecuencia del cambio en los modelos de precios.<\/p>\n\n\n\n

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El problema de la comoditizaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Cada vez m\u00e1s inversores est\u00e1n preocupados por la posibilidad de que la IA sea, en realidad, una commodity<\/strong> incapaz de mantener poder de fijaci\u00f3n de precios a largo plazo. Como consecuencia, los m\u00e1rgenes podr\u00edan no alcanzar nunca los niveles necesarios para justificar las elevadas valoraciones actuales del mercado. Las principales evidencias incluyen, el colapso de los costes de las API, la r\u00e1pida convergencia de rendimiento entre modelos propietarios y alternativas de c\u00f3digo abierto, la reducci\u00f3n del tiempo necesario para que los competidores igualen los modelos m\u00e1s avanzados, el desplazamiento del foco de los desarrolladores desde el modelo hacia las aplicaciones y las capas de datos propietarios. Si esta visi\u00f3n gana aceptaci\u00f3n en el mercado general, es probable que asistamos a una importante fase de consolidaci\u00f3n y selecci\u00f3n dentro del sector.<\/p>\n\n\n\n

Conclusi\u00f3n para los inversores<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Desde nuestra perspectiva, a medida que estos factores sean analizados con mayor profundidad, es probable que la volatilidad del mercado aumente. No cabe duda de que la IA tendr\u00e1 un impacto profundo en la sociedad. Sin embargo, como ocurre con muchas tecnolog\u00edas emergentes, llevar\u00e1 tiempo determinar qu\u00e9 modelos ser\u00e1n sostenibles a largo plazo. A medida que el mercado pase de tener \u00fanicamente unas pocas formas de invertir en la tem\u00e1tica de IA a disponer de muchas m\u00e1s alternativas, comenzar\u00e1n a emerger ganadores y perdedores dentro del sector. Las empresas capaces de construir ventajas competitivas sostenibles (moats<\/em>) tendr\u00e1n \u00e9xito, mientras que aquellas obligadas a competir en un mercado altamente comoditizado ver\u00e1n c\u00f3mo sus valoraciones y su acceso al capital se deterioran. Este cambio estructural probablemente generar\u00e1 niveles significativos de volatilidad. El hecho de que el mercado burs\u00e1til estadounidense y la econom\u00eda de Estados Unidos se hayan vuelto tan dependientes de una \u00fanica tem\u00e1tica implica que los riesgos han aumentado y que, tarde o temprano, acabar\u00e1n reflej\u00e1ndose en las valoraciones. Todav\u00eda es demasiado pronto para predecir cu\u00e1les ser\u00e1n los ganadores y perdedores, pero los inversores deber\u00edan estar atentos a las se\u00f1ales.<\/p>\n\n\n\n

Es probable que modelos m\u00e1s baratos y especializados por dominio o industria adquieran mayor protagonismo si los costes de los grandes modelos de lenguaje (LLM) contin\u00faan aumentando. Muchas empresas finales carecen simplemente de los presupuestos y de la justificaci\u00f3n econ\u00f3mica necesaria para asumir el incremento del gasto que podr\u00eda generar un modelo de precios basado en el consumo de tokens. Esto podr\u00eda traducirse, a su vez, en una desaceleraci\u00f3n del crecimiento del sector.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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