El mercado de la IA se ha convertido en una "banda elástica"; la pregunta ahora es hasta dónde puede estirarse, afirma un estratega de Goldman Sachs.

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Capitalbolsa | 23 jun, 2026 13:35 - Actualizado: 18:00
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Puntos clave
  • Goldman Sachs advierte de una creciente tensión entre hiperescaladores y fabricantes de hardware de IA.
  • El mercado sigue descontando un gasto en IA cada vez mayor, aunque el software empieza a ser más barato de desarrollar.
  • La gran pregunta es si las grandes tecnológicas acabarán reduciendo su inversión para proteger el valor del accionista.

El mercado de la inteligencia artificial empieza a parecerse a una goma elástica cada vez más estirada. Según recoge Nora Redmond en MarketWatch, Rich Privorotsky, estratega de Goldman Sachs, considera que se está abriendo una divergencia creciente entre los grandes hiperescaladores —como Amazon, Alphabet o Meta— y las compañías que venden el hardware necesario para alimentar el ciclo de IA.

La paradoja es evidente: las grandes tecnológicas que más gastan en infraestructura de IA están mostrando peor comportamiento bursátil, mientras que muchas compañías ligadas a chips, servidores y centros de datos han seguido subiendo. Para Goldman, el mercado está ignorando demasiadas señales negativas dentro de la narrativa del gasto en IA.

Una tesis que empieza a tensarse

Privorotsky sostiene que el mercado sigue valorando todo el ecosistema de IA como si el gasto de capital fuera a continuar creciendo de forma indefinida. El problema es que empiezan a aparecer señales de que desarrollar y ejecutar software de inteligencia artificial podría ser cada vez más barato, especialmente fuera de Occidente.

El ejemplo citado es China, donde modelos avanzados como GLM-5.2 habrían sido entrenados con procesadores de Huawei y sin participación de Nvidia. Si esa tendencia se consolida, la tesis de inversión basada en gasto creciente en chips y centros de datos puede encontrar un límite.

La cuestión central es hasta dónde puede estirarse esa goma: si la inteligencia artificial avanzada puede desarrollarse a menor coste, las compañías que más están invirtiendo podrían quedar expuestas a un riesgo de sobreinversión.

El riesgo: gastar menos de lo previsto

Goldman apunta a un posible punto de ruptura: que alguno de los grandes compradores de infraestructura concluya que crea más valor para sus accionistas invirtiendo algo menos en IA. Y ese “algo menos” no parece estar recogido en las expectativas actuales del mercado.

Desde JPMorgan, Federico Manicardi y Victoria Campos también señalan varios factores de presión sobre la tecnología: expectativas muy elevadas, sentimiento eufórico, falta de flujo de caja libre, resistencia de directores tecnológicos ante el fuerte coste de los tokens, giro hacia modelos más baratos, restricciones regulatorias y mayor oferta de deuda y acciones.

  • Hiperescaladores: riesgo de menor retorno sobre la inversión en IA.
  • Semiconductores: beneficiados por el gasto, pero vulnerables si cambian las previsiones.
  • Software: posible presión en precios por modelos más eficientes y baratos.
  • Mercado: mayor sensibilidad a cualquier señal de reducción de capex.

La tecnología empieza a corregir

La advertencia llega en plena corrección del sector tecnológico. Los futuros del Nasdaq retrocedían con fuerza, mientras el Kospi surcoreano sufría una caída cercana al 10% tras haber marcado un máximo histórico el día anterior. Samsung Electronics y SK Hynix lideraban las pérdidas, reflejando la vulnerabilidad de la cadena global de semiconductores.

El mensaje para el inversor es prudente: la IA sigue siendo una tendencia estructural, pero el mercado empieza a exigir pruebas más claras de rentabilidad. La narrativa ya no basta; ahora importan el coste, el retorno y la disciplina de capital.

En definitiva, Goldman no niega el potencial de la inteligencia artificial, pero advierte de que las expectativas pueden haberse estirado demasiado. Si los grandes compradores reducen el ritmo de inversión, la reacción puede sentirse en toda la cadena: nube, chips, servidores, memoria y centros de datos.

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