Estallido de pedidos de potencia computacional, ¿por qué la “operación AI” está perdiendo fuerza? JPMorgan revela el desfase temporal entre la inversión en AI y la concreción de la productividad

Según informes de Infomoney APP, mientras las acciones tecnológicas globales, especialmente los sectores de inteligencia artificial (IA) y semiconductores, sufrían caídas bruscas y volatilidad, un nuevo informe de investigación de la gigante financiera de Wall Street, JPMorgan Chase, muestra que el gasto de capital en IA ya se ha transformado en demanda de chips, servidores y equipos eléctricos, aunque aún no se ha materializado de manera simultánea el bono de productividad suficiente para impulsar una reducción constante de costos y una mayor eficiencia en toda la economía. El núcleo del informe indica que los proveedores de chips centrales y componentes clave en la creciente infraestructura de IA mundial pueden continuar recibiendo pedidos y aumentando sus ganancias, pero un amplio espectro de tecnológicas, incluidas las “nuevas nubes” y grandes plataformas de computación en la nube, enfrentan presiones de valoración debido a tasas de interés más altas y ciclos de retorno de la inversión más largos.

El equipo global de investigación económica de JPMorgan Chase, dirigido por Joseph Lupton, publicó el 10 de noviembre un informe titulado "El auge de la productividad: el aporte de la IA no es tan grande como parece", que continúa con las evaluaciones anteriores del equipo sobre “fuerte crecimiento económico, inflación persistente, tasas de interés altas a largo plazo y futuras transformaciones de productividad impulsadas por IA”. El informe revela que existe un lapso de espera entre el bono de productividad de la IA y la realización de los beneficios de la IA junto a los billonarios gastos de capital en IA, con una probabilidad de que estos bonos generalizados lleguen más tarde de lo previsto por el mercado.

Tras la llegada de los dispositivos de IA, aún es necesario desarrollar aplicaciones, integrar datos, reconstruir procesos y capacitar empleados para liberar plenamente los beneficios de productividad, un proceso que podría tomar más tiempo de lo que el consenso del mercado espera. El informe cita el fenómeno histórico de 1987, cuando “las computadoras estaban en todas partes, salvo en las estadísticas de productividad", y la posterior mejora de la productividad en los años 90, para ilustrar que la difusión tecnológica tiene rezagos.

Recibir pedidos, que los operadores de cómputo obtengan ganancias y que las empresas vean mejoras generalizadas de productividad por implementar IA, son tres procesos de materialización diferentes. Cuando los costos de financiación aumentan y el mercado espera retornos más rápidos, es posible ver que pedidos sólidos y presión sobre acciones y bonos puedan coexistir. La investigación de JPMorgan proporciona una explicación macroeconómica para esta "diferencia temporal en los retornos de la inversión en IA". El informe muestra que, según investigaciones académicas conservadoras, la IA podría aportar menos del 0,5% en aumento acumulado de la productividad total de los factores (TFP) en la próxima década; los estudios más optimistas estiman que la IA podría elevar el crecimiento anual de la productividad entre 0,8 y 1,3 puntos porcentuales.

Después de la alarma crediticia de CoreWeave, JPMorgan revela la "diferencia de tiempo en los retornos"

Mientras los pedidos de cómputo crecen sostenidamente, el mercado crediticio empieza a cuestionar: ¿Cuánto capital deben invertir las empresas y cuánto deben esperar antes de obtener retornos en efectivo suficientes para cubrir los costos de financiación? Según los últimos informes financieros de CoreWeave, los ingresos acumulados alcanzan los 132,500 millones de dólares, pero el gasto neto en intereses del tercer trimestre fue de 846 millones de dólares, superando ampliamente los 207 millones en utilidades operativas, representando intutivamente la tensión entre el crecimiento de la demanda y la carga financiera.

Antes de que CoreWeave, líder de la NeoCloud IA, publicara su último informe de resultados, el mercado crediticio ya había dado la alarma de que los retornos de inversión en IA podían estar muy por debajo de lo esperado o que la presión de la deuda podría llevar a CoreWeave a la quiebra antes de recibir flujos de efectivo sólidos. Entre el 25 de septiembre y el 26 de octubre, el diferencial de swaps de incumplimiento crediticio (Credit Default Swap, CDS) a cinco años para CoreWeave (CRWV.US)—el activo más vendido durante la "tormenta de venta de cómputo IA" y la narrativa del "estallido de la burbuja de IA"—subió de 835 a 1,148 puntos básicos. Bajo la hipótesis de una tasa de recuperación del 40%, el modelo estima una probabilidad implícita de incumplimiento acumulada de unos 62% en cinco años—este indicador incluye la prima por riesgo crediticio y no equivale directamente a la probabilidad real de incumplimiento de la empresa en cinco años; además, el CDS de Meta para el mismo plazo subió de 98 a 121 puntos básicos.

El diferencial de los CDS de CoreWeave luego se redujo el 27 a 1,041.4 puntos básicos, mostrando cierta reducción de presión; el 5 de noviembre, su CDS a cinco años superó nuevamente los 1,289 puntos básicos, para luego retroceder. Estos datos muestran constantemente que el rendimiento de los bonos del Tesoro de EE. UU. a 10 años, en máximos históricos, eleva el costo general de financiación, y los diferenciales crediticios se estratifican según el flujo de caja, apalancamiento y dependencia de refinanciación.

El equipo global de investigación económica de JPMorgan, bajo Joseph Lupton, señaló el 10 de noviembre que las recientes mejoras en productividad laboral provienen más de la profundización del capital y mayor uso de los factores productivos que de la estructura de procesos, integración de datos y ajuste organizacional que la IA puede aportar. Estos beneficios de eficiencia requieren tiempo para concretarse.

Esto implica, en gran medida, que los pedidos de chips, servidores y equipos eléctricos pueden crecer primero, pero el retorno de la inversión para los operadores de cómputo y los usuarios finales puede no sincronizarse. En el entorno de alzas de tasas de interés y expansión de diferenciales crediticios, este período de espera aumenta la carga financiera y reduce el valor presente de los beneficios futuros. El incremento de producción e ingresos durante la fase de construcción de IA se transmite primero a fabricantes de chips, servidores y equipos relacionados, lo que explica la sólida actuación accionaria reciente de los líderes asiáticos en manufactura de infraestructura de IA.

Si el aumento de la correlación accionaria desencadena cierres masivos de posiciones en estrategias de dispersión, los ajustes pueden amplificarse. La clave para que los activos de IA vuelvan a obtener una prima será la velocidad con la que los pedidos se conviertan en efectivo, la capacidad de financiamiento para cumplir entregas y que el ahorro de costos y la mejora de eficiencia en el uso de aplicaciones se materialicen gradualmente.

El rebote de los chips choca con el recálculo por suba de tasas, el mercado recalibra el retorno de inversión en IA

El 5 de noviembre, tras el cierre de Wall Street, el índice Nasdaq 100 cayó un 6,36%, la mayor caída diaria desde marzo de 2020 y el valor de las acciones que lo componen se redujo en unos 2,3 billones de dólares; el índice de semiconductores de Filadelfia se desplomó un 12,25%. Tras la victoria demócrata en ambas cámaras del Congreso, el mercado teme mayores restricciones regulatorias sobre IA y centros de datos, generando posibles demoras en entrega de proyectos, compras de equipos y materialización de ingresos. Estas preocupaciones regulatorias dispararon una revisión de valoración, y las estrategias sistemáticas, como las de seguimiento de tendencias, redujeron posiciones amplificando las ventas.

El 9 de noviembre, las expectativas pesimistas se moderaron, el Nasdaq 100 y el índice de semiconductores rebotaron 3,40% y 6,85% respectivamente; Micron y Sandisk subieron 6,25% y 6,16%. Sin embargo, Nvidia cayó alrededor de 4,3% debido a noticias específicas. El martes 10 de noviembre, Micron y Sandisk retrocedieron 1,1% y 3,0% respectivamente, evidenciando que los fondos continúan sopesando entre la fuerte demanda del sector y la presión macro en valoraciones. Este retroceso de tecnológicas fue claramente más moderado, con el VIX bajando de 19,92 a 19,46, lo que indica que el mercado está reevaluando la presión sobre la ruta de tasas de la Reserva Federal, sin repetir las ventas de pánico del jueves anterior.

Los datos publicados el 10 de noviembre muestran que el IPC general y el IPC subyacente de EE. UU. subieron en octubre 0,4% y 0,3% respectivamente en comparación mensual, superando las previsiones de 0,3% y 0,2%; la lectura real del núcleo alcanzó la condición fijada por el gobernador permanente del FOMC, el director de la Fed Waller, para "considerar una suba de 50 puntos básicos en diciembre". El Dow, el S&P 500 y el Nasdaq cedieron 0,30%, 0,38% y 0,74% respectivamente. Los precios de mercado reflejan que la probabilidad de una suba de 50 puntos básicos en diciembre subió al 11,8%, mientras que la de 25 puntos sigue siendo la principal expectativa; al mismo tiempo, operadores aumentaron las apuestas a tres subas adicionales de 25 puntos hasta mediados de 2027, incluyendo la esperada suba de diciembre. El cambio en las preocupaciones del mercado es que este ciclo de endurecimiento de la Fed podría ser más rápido y prolongado.

Mayor producción por hora no equivale a una revolución integral de eficiencia por IA

JPMorgan primero desglosa tres conceptos frecuentemente confundidos: profundización de capital (Capital Deepening), intensidad de uso de factores (Factor Utilization) y productividad total de los factores (TFP). Dotar a cada trabajador con más equipamiento o software puede aumentar la producción por hora; el uso más intensivo de equipos o la reducción de tiempo muerto en flujos de trabajo también generan mayor producción; y sólo cuando, excluyendo estos factores, se logra producir más con los mismos insumos, hay una verdadera mejora amplia de eficiencia.

La profundización de capital puede incluir avances tecnológicos incorporados en los nuevos equipos, por lo que no se debe interpretar este desglose como si la IA no aportara nada. Por ejemplo, chips de IA más avanzados aumentan la eficiencia de cálculo y parte de su contribución se cuenta dentro de la profundización de capital. Según JPMorgan, la reciente mejora de la productividad viene principalmente de la profundización de capital, lo que no significa que la IA no aporte, sino que su aplicación extendida y la transformación de flujos de trabajo aún no han generado un aumento claro y visible en la TFP.

Los datos clave indican que la productividad laboral en EE. UU. creció anualmente un 2,6% en los últimos tres años, muy por encima del 1,4% del anterior ciclo expansivo. Pero, según el análisis del informe, la profundización de capital explica alrededor de la mitad, la intensidad de uso de los factores un 20% y la TFP aproximadamente un tercio. Este último creció a una tasa anual de cerca de 0,9% en los últimos tres años. Tanto la profundización de capital tecnológico como la no tecnológica aportaron cerca de 1 a 1,5 puntos porcentuales, siendo probable que la inversión en centros de datos aportara unos 0,5 puntos por sí sola. Estas proporciones muestran que, en gran medida, la mejora de la productividad reciente depende del aumento del capital y el uso más pleno de insumos existentes.

Lo más relevante es la tendencia incremental: el informe indica que el crecimiento de la TFP ajustada por uso ha tendido a estancarse en el último año. Los últimos datos actualizados por la Reserva Federal de San Francisco el 9 de noviembre otorgan evidencia similar: en los cuatro trimestres hasta el tercer trimestre de 2026, la TFP no ajustada creció 1,27%, pero ajustada cayó 0,22%. Esto respalda la idea de que los beneficios de eficiencia aún no se han manifestado plenamente, aunque no implica que las empresas individuales no se beneficien de la IA.

Desde el mecanismo de implementación empresarial, adquirir GPU o sumarse a un gran modelo sólo representa una parte de la inversión. Los retornos en productividad también requieren datos disponibles, desarrollo de aplicaciones, gestión de permisos, reconstrucción de flujos de trabajo y capacitación del personal. Al comienzo, estos desembolsos se producen antes y los beneficios en procesos se liberan luego, configurando la llamada curva J de productividad destacada en el informe ("Productivity J-Curve"). Así, el aumento en pedidos de cómputo, el crecimiento de ingresos en servicios cloud y la mejora de eficiencia final en empresas están relacionados, pero no se concretan al mismo tiempo.

Los proveedores reciben primeros los pedidos, la economía aún debe superar el costo y los intereses

JPMorgan divide el auge tecnológico en dos etapas: inversión y retorno. En la primera, el gasto de capital en IA y la apreciación de activos impulsan la demanda de consumo, beneficiando primero a los proveedores de bienes de capital; en la segunda, la aplicación extendida de la tecnología amplía la oferta, reduce el costo unitario y los ingresos reales y utilidades empresariales reciben un apoyo más duradero. Es decir, primero se expande la inversión/consumo y la demanda crece más rápido que la mejora de oferta; después ocurre la difusión tecnológica, el aumento de productividad y la baja del costo unitario.

Los datos del informe muestran que el gasto mundial de capital ha crecido a un ritmo anualizado de 7% desde principios de 2025, con la inversión tecnológica en EE. UU. creciendo un 30% el último año. La alta dependencia de equipos importados hace que la contribución de la inversión al PBI estadounidense se compense en parte por importaciones, mientras que las ganancias de manufactura fluyen en mayor medida hacia Asia. Según el informe, desde 2024 el crecimiento manufacturero global es de 5,6%, con Asia aportando 4,7 puntos; los gráficos excluyen a China e India de Asia.

Las revelaciones recientes en la cadena industrial están en línea con esta secuencia temporal. En la conferencia de resultados de Microsoft el 28 de octubre, se expuso que el gasto de capital trimestral fue de 45,200 millones de dólares, aproximadamente tres cuartas partes destinadas a activos de vida útil corta como CPU, GPU, etc., incluyendo costes mayores en memoria y almacenamiento. TrendForce observó el 4 de noviembre que los precios contractuales de servidores DRAM siguen subiendo, crece la producción de HBM4 y aumenta el peso de acuerdos a largo plazo, aunque la demanda spot es débil. El aumento de precios e ingresos para proveedores es el costo que los operadores cloud deben asumir; el boom en etapas iniciales puede preceder a la materialización completa de inversiones río abajo.

Esto explica por qué la mejora de las cifras de productividad no alivia de inmediato las presiones inflacionarias. Un uso más intenso de equipos y mano de obra puede aumentar el costo en horas extra, mantenimiento y desgaste; aunque el capital adicional amplía la oferta, el crecimiento de la demanda en la etapa de construcción puede ser más rápido. JPMorgan subraya que la mayor demanda de inversión y financiación, estimulada por el efecto riqueza, fomenta el consumo, por lo que la economía podría necesitar una tasa de interés real neutral más alta para atraer ahorros y sostener la formación de capital. Esto implica que, incluso si la inflación baja en el futuro, el entorno de financiamiento no volverá rápidamente a los niveles de tasas bajas previos.

El informe de JPMorgan señala además una condición que suele ser oscurecida por la narrativa de la IA: el consumo no puede depender indefinidamente de subas de acciones y reducción de ahorros; la expansión requiere que los ingresos laborales tomen la posta. Se espera una recuperación cíclica en contrataciones, pero una baja oferta laboral podría dificultar aún más la caída de la inflación.

Bajo este marco de análisis, el informe de JPMorgan indica que la futura inversión en toda la cadena de IA debe centrarse en si los pedidos pueden convertirse en efectivo, si la clientela puede seguir financiando compras y si la mejora de eficiencia final puede sostener un nuevo ciclo de adquisiciones. El crecimiento de ganancias en almacenamiento, energía e interconexión puede mitigar parte de la presión valuatoria; en tanto, plataformas y empresas de aplicaciones capaces de transformar la inversión en IA en ingresos verificables o ahorro de costos, tendrán mayor capacidad de sostener valoraciones a largo plazo. El crecimiento generado únicamente por el aumento de capital se desacelera cuando la expansión se modera, y con ello la contribución al crecimiento económico también se reduce.