¿Se ha roto la burbuja de la IA? Goldman Sachs: Ahora se parece más a 1998 que a 2000

Las acciones tecnológicas sufrieron una venta masiva, pero la clave es determinar si se trata de un proceso de desapalancamiento o si el modelo de negocio ha sido refutado, lo que determina direcciones operativas opuestas.

Según Trading Desk de "Persiguiendo el Viento", el FICC y el equipo de acciones de Goldman Sachs indicaron en su informe del 6 de noviembre que el índice Nasdaq cayó un 5,5% en un solo día, el índice de semiconductores de Filadelfia se desplomó un 12% y el S&P 500 cayó un 4,4%. Los datos del negocio de acciones en efectivo de Goldman Sachs muestran que ese día se vendieron netamente 3 mil millones de dólares en acciones en efectivo de Estados Unidos, de los cuales 2,2 mil millones correspondieron a los sectores de tecnología de la información y servicios de comunicación. El volumen acumulado de ventas netas en el sector tecnológico se ha ampliado a 27 mil millones de dólares, superando la ola de ventas técnicas de 21 mil millones de julio. Paralelamente, la variación diaria del VVIX fue la mayor desde el “Día del Juicio Volátil” del 5 de febrero de 2018.

Rich Privorotsky, responsable de FICC y acciones de Goldman Sachs, señaló claramente en la actualización diaria antes mencionada que prefiere calificar esta caída como una crisis de liquidez similar a la de 1998, y no como un presagio del estallido de la burbuja tecnológica del año 2000. Su juicio central es: El motor de crecimiento de la IA podría seguir intacto, lo que el mercado está revalorando drásticamente es el financiamiento de la construcción y el ritmo temporal, no la demanda subyacente. Esta evaluación es clave para las acciones de los inversores: si se valida el paralelismo, históricamente estos episodios terminan convirtiéndose en oportunidades de compra.

Desapalancamiento auto-reforzado en lugar de revaloración de fundamentales

Las características mecánicas de esta venta masiva apuntan a un desapalancamiento forzado, no a una revaloración basada en los fundamentos internos.

Privorotsky señala que los ETF apalancados ampliaron las caídas de los semiconductores y el Nasdaq mediante liquidaciones forzadas antes del cierre, y que la exposición a gamma negativa de los formadores de mercado generó un ciclo de liquidación auto-reforzado. Según los flujos de capital, los datos del prime brokerage de Goldman Sachs indican que la presión central en el sector de semiconductores proviene de la ausencia de demanda básica de instituciones a largo plazo (LO), mientras los fondos multi-estrategia, cuantitativos, institucionales a largo y minoristas venden en la misma dirección, lo cual en sí mismo es problemático.

El aumento de correlación, el bajo rendimiento del factor momentum, la amplia venta del factor de apalancamiento residual y la búsqueda de activos de baja beta, defensivos y de calidad: esta combinación es típica de una reducción forzada de riesgo. En cuanto a la evolución del mercado tras las elecciones, el primer día las acciones de IA tuvieron un mal desempeño mientras las cíclicas repuntaron ante expectativas de centralización política, y el segundo día hubo un fuerte ajuste a la baja: si la construcción de data centers se desacelera significativamente, las expectativas de crecimiento nominal serán recortadas y el propio rebote de las cíclicas estará sujeto a una repricing.

1998 o 2000: Dos modelos, dos desenlaces

Privorotsky compara la caída actual con dos puntos históricos, inclinándose finalmente por el modelo de 1998.

Las razones para la analogía con 1998 son: la moratoria rusa y la crisis de LTCM ese año fueron shocks externos, pero el crecimiento de la economía estadounidense seguía sólido; una vez que la liquidez volvió y la Fed adoptó una política laxa, el mercado recuperó rápidamente el terreno perdido. En el contexto actual, el motor de crecimiento de la IA podría seguir intacto y el mercado está revalorando el financiamiento y el ritmo de implementación.

Además, los líderes tecnológicos actuales cuentan con ingresos reales, flujos de caja y balances sólidos, lo que los diferencia fundamentalmente de las empresas en la burbuja del 2000; postergar la construcción de data centers no elimina la demanda de poder de cómputo, y la capacidad limitada podría incluso mejorar la rentabilidad de los activos actuales.

Lo más incómodo y comparable con el 2000 es el tamaño del gasto y la incertidumbre del retorno. La pregunta central: ¿el mercado está descontando una historia de crecimiento saludable o está descubriendo una falla en la propia lógica económica? Privorotsky se inclina por la primera, pero enfatiza que los datos de demanda, utilización y retornos deben mantenerse sólidos.

Cuatro preocupaciones sobre la construcción de IA, el mercado se enfoca en lo equivocado

Goldman Sachs enumeró cuatro preocupaciones de mercado que sustentan esta ola de ventas: primero, el capital no es suficiente para financiar la construcción; segundo, los ingresos no justifican la inversión; tercero, la capacidad eléctrica y las licencias no son suficientes para la expansión del cómputo; cuarto, la trayectoria total de gasto es insostenible.

Privorotsky considera que el enfoque actual del mercado está en el tercer punto – energía y permisos –, pero este es el menos importante de los cuatro. Que la oferta esté restringida no implica que desaparezca la demanda. La verdadera pregunta es si los ingresos podrán justificar finalmente el capital invertido.

En términos políticos, la postura de Gina Hinojosa, gobernadora electa de Texas, es más conciliadora de lo que el mercado interpreta. Expresó claramente: "Podemos lograr desarrollo económico y proteger a los texanos; no son incompatibles" y reiteró "no odio los data centers". Privorotsky sostiene que esto se trata más de un reajuste regulatorio que de un rechazo ideológico, y que el gasto real podría ser mejor de lo que las valoraciones actuales implican.

Niveles técnicos y condiciones para puntos de compra

Desde el análisis técnico, Nasdaq ya rompió su media móvil de 200 días, mientras el S&P 500 apenas se sostiene por encima de ella; mantener este soporte es fundamental. Un entorno de gamma negativa implica espacio para alta volatilidad en cualquier dirección.

Privorotsky nombró específicamente a TSMC y ASML como preferencias de calidad, indicando que, ante la incertidumbre actual, se debería priorizar la exposición a activos tecnológicos de alta calidad.

También enumera tres condiciones necesarias para cambiar la narrativa de mercado: Una retroalimentación política positiva en la inversión en IA, la estabilización de los mercados de financiación y evidencia empírica de que el gasto y la demanda subyacentes se mantienen sólidos. Las condiciones de refutación son igualmente claras: si el gasto de capital en IA se retrasa sustancialmente y los ingresos no validan la lógica de inversión, la comparación con 1998 deja de ser válida y debe adoptarse el modelo 2000; si surgen fallas de refinanciamiento en los mercados primero, la naturaleza de la baja cambiará radicalmente.

A más largo plazo, Privorotsky cita datos históricos mostrando que, en los 12 meses posteriores a las 19 elecciones de medio término desde 1950, el S&P 500 siempre ha subido—pero recalca que esto es una observación a 12 meses y no una predicción para un mes, por lo que el timing a corto plazo sigue siendo difícil. En energía, el precio del petróleo rebotó un 4% en un día; el mercado había sido demasiado optimista con una rápida distensión en Irán, las negociaciones no han concluido, y el impacto complejo de un shock energético en tasas, expectativas de crecimiento y apetito de riesgo sigue siendo una variable clave en el proceso de estabilización.