La advertencia de Chris Wood: Por qué la mala inversión podría poner fin al auge de la IA

La era de la inteligencia artificial ha desencadenado el ciclo de gasto de capital (capex) más dramático de la historia, pero un riesgo estructural significativo acecha en el horizonte. El Jefe Global de Estrategia de Acciones de Jefferies, Chris Wood, advierte que la tendencia de inversión en IA podría no terminar debido a una escasez de chips o a un exceso de oferta, sino más bien por la constatación de que las inversiones masivas no están generando los rendimientos adecuados.

El espectro de la mala inversión

A diferencia de los ciclos tradicionales de semiconductores, que terminan cuando el exceso de inventario inunda el mercado, Wood sostiene que el auge actual de la IA se enfrenta a una amenaza única: la mala inversión. Sugiere que el "final del juego" para la inversión en IA se desencadenará cuando los hiperescaladores y los principales laboratorios de IA no logren obtener un rendimiento satisfactorio de los astronómicos capex que están emprendiendo actualmente.

Una preocupación particular es la existencia de bucles de financiación circulares. Wood señala escenarios en los que los principales actores, como Nvidia, proporcionan financiación a empresas como OpenAI, que luego utilizan esos fondos para comprar más chips de Nvidia. Si bien esto crea un poderoso bucle de crecimiento a corto plazo, depende en gran medida de supuestos de monetización optimistas que podrían desmoronarse si los inversores pierden la confianza en la visibilidad de los beneficios a largo plazo.

Capex masivo y el auge de Taiwán

La escala de inversión que se observa actualmente en el sector no tiene precedentes. Wood describe la expansión en curso como el ciclo de capex más dramático que jamás haya presenciado. Un ejemplo claro es TSMC, que ha aumentado significativamente sus previsiones, con proyecciones para 2027 que alcanzan los 65.000-70.000 millones de dólares.

Este gasto concentrado está impulsando cambios macroeconómicos masivos, particularmente en Taiwán. La región experimentó un crecimiento del PIB real del 14,55% interanual en el primer trimestre de 2026, impulsado por un aumento del 53,4% en los pedidos de exportación. Actualmente, se estima que la demanda relacionada con la IA representará aproximadamente el 31% de los ingresos totales de TSMC para 2026, lo que ilustra cuán profundamente se está vinculando la economía global a la infraestructura de la IA.

La comoditización y el auge de los modelos económicos

Otra capa de riesgo es la rápida comoditización de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). A medida que disminuye el coste por token, la ventaja competitiva de los proveedores occidentales de primer nivel se ve desafiada. Wood señala que nuevos modelos, como el GLM-5.2 de Z.ai (que cotiza en Hong Kong), están alcanzando, según se informa, el rendimiento de modelos de primer nivel como Anthropic, pero a solo una cuarta parte del coste.

Los datos de OpenRouter resaltan este cambio: a finales de junio, los principales modelos de IA chinos procesaron 21,37 billones de tokens, un salto masivo desde los 4,37 billones de abril. Este volumen superó significativamente los 5,76 billones de tokens procesados por los principales modelos estadounidenses, lo que indica un panorama altamente competitivo y cada vez más comoditizado.

Cambio de estrategia: Enfoque en memoria y hardware

A pesar de estas advertencias, Wood no predice un colapso inmediato. En su lugar, está reposicionando las carteras hacia las "picos y palas" de la industria, específicamente hacia los proveedores de memoria y DRAM. Debido a la paradoja de Jevons, a medida que la computación se vuelve más eficiente y barata, el consumo total aumenta en realidad, beneficiando a los proveedores de hardware.

Los principales fabricantes de memoria, como Micron, ya están asegurando la estabilidad a largo plazo, con Micron firmando acuerdos estratégicos que cubren el 20% de su volumen de DRAM. En consecuencia, Wood está aumentando la exposición a nombres de hardware tecnológico como SK Hynix, Kioxia y Samsung Electronics, apostando a que seguirán siendo beneficiarios incluso si las capas más amplias de software y servicios de IA tienen dificultades con la disciplina de capital.

Conclusiones clave

• El riesgo principal: Es más probable que la tendencia de inversión en IA termine debido a la "mala inversión" y a la falta de ROI para los hiperescaladores, en lugar de por un exceso de oferta tradicional de semiconductores.
• La amenaza de la comoditización: Los modelos de IA chinos, que avanzan rápidamente y son más económicos, están ejerciendo una intensa presión sobre los precios de los proveedores occidentales de IA de primer nivel.
• Pivote estratégico: El interés de inversión se está desplazando hacia los actores de memoria y hardware (DRAM) que poseen un poder de fijación de precios significativo y contratos de clientes a largo plazo.