Estrategia de inversión
Cómo invertir en la próxima fase de la inteligencia artificial
A principios de 2024, el entusiasmo de los inversionistas por la inteligencia artificial (IA) impulsó a los mercados de valores estadounidenses a múltiples máximos históricos. El fuerte desempeño de las acciones relacionadas con esta tecnología, especialmente las de mega capitalización, hace que algunos analistas se pregunten si la situación actual podría ser similar a la burbuja de las “.com” que estalló en 2000.
Todavía vemos la IA, uno de los avances tecnológicos más revolucionarios de la historia reciente, como una oportunidad de varios años ya que apenas comienza a aparecer en los resultados corporativos.
Mucho ha sucedido desde el año pasado, por lo que hemos querido compartir nuestra visión sobre las acciones relacionadas con la IA, los probables próximos pasos para esta tecnología y las perspectivas en todo el mundo.
Nos gustaría enfatizar en que la IA debe verse como un fenómeno global y no exclusivamente como algo limitad a empresas estadounidenses. También creemos que es fundamental que los inversionistas consideren que sus carteras tengan exposición a toda la cadena de valor, desde infraestructura hasta software y aplicaciones. Vemos oportunidades potenciales en los “facilitadores” y “adoptadores” de esta tecnología.
¿Grande y brillante? Sí. ¿Burbuja? No.
Las acciones de IA están en racha, a medida que los inversionistas han ido reaccionando a las señales de que la demanda apenas está empezando. Desde principios de 2023, las acciones relacionadas con esta tecnología han generado retornos 30% superiores a los índices estadounidenses y globales.1
Algunos han comparado estos movimientos descomunales con los de las”.com” de finales de los años noventa. En ese período, las acciones tecnológicas comenzaron a registrar resultados espectaculares a medida que los inversionistas empezaban a darse cuenta del potencial de Internet. La burbuja estalló en marzo de 2000 y el Nasdaq Composite cayó casi 80% en dos años y borró las ganancias obtenidas, situación de la que no se recuperó por completo hasta 2015.
¿Qué tan similares son las dos épocas? Consideremos los datos.
Una burbuja en el mercado de valores se caracteriza por acciones excesivamente caras, impulsadas por la especulación y exceso de entusiasmo. Tarde o temprano, los inversionistas se dan cuenta de que las empresas no podrán cumplir con las expectativas de crecimiento y están sobrevaluadas y, entonces, la burbuja estalla y los precios caen rápidamente.
Una forma común de evaluar los precios de las acciones de una empresa implica su comparación con las utilidades esperadas, expresadas en utilidad por acción (UPA, calculada al dividir las utilidades por el número de acciones en el mercado). Esta métrica es el principal combustible para los precios. La relación entre el precio y la UPA se conoce como relación precio/utilidad adelantada o P/U. Una relación P/U adelantada alta puede indicar optimismo y confianza en el crecimiento futuro de las ganancias, pero también demasiado entusiasmo.
En enero de 2000, las cinco mayores empresas tecnológicas del momento (Microsoft, Cisco, Intel, Lucent e IBM) cotizaban a una P/U adelantada promedio de 59 veces, ajustada por sus tamaños relativos. En la actualidad, las cinco acciones tecnológicas más importantes (Microsoft, Nvidia, Amazon, Meta y Alphabet) tienen una P/U adelantada de 34 veces, apenas la mitad.
Los datos muestran que, en 2000, los analistas esperaban un crecimiento de las utilidades por acción de los líderes tecnológicos de la época de 30%, mientras que actualmente proyectan 42%. Esta es una base más sólida para los precios de las acciones.
Sobre esta base, los analistas creen ahora que los líderes de la IA generarán un mayor crecimiento de las utilidades que las principales “.com” en 2000, incluso cuando las acciones de la IA cotizan a precios mucho más bajos (medidos por la relación P/U).
Precios de acciones de IA están lejos de los máximos de la burbuja tecnológica
Desempeño de precios actuales del Nasdaq 100 y líderes en inteligencia artificial versus las punto.com
Fuentes: Bloomberg Finance L.P. y J.P. Morgan Private Bank. Información a marzo de 2024. IA: Inteligencia artificial.
Si bien la diferencia de valuación entre los líderes de la década de 2000 y los actuales no es garantía de que las acciones relacionadas con la IA continúen superando al resto, en nuestra opinión parece evidente que 2024 no es 2000.
Menor valuación y mayores expectativas de crecimiento para líderes de IA versus líderes tecnológicos del año 2000
Comparación de aumento de utilidades y relación P/U de las principales acciones tecnológicas en 2000 y 2024
Fuente: FactSet. Información a marzo de 2024. UPA: Utilidad por acción. P/U: Relación precio/utilidad. IA: Inteligencia artificial.
Transición a la IA 2.0
Hasta el momento, invertir en el tema de la IA puede haber sido sencillo, ya que las acciones tecnológicas más importantes han generado retornos muy sólidos, pero creemos que a partir de ahora algo más amplio y equilibrado funcionará mejor. Vemos oportunidades potenciales en dos áreas: IA 1.0 e IA 2.0.
El área 1.0 se refiere a la infraestructura que sustenta a la IA. A medida que crece la demanda de capacidades sofisticadas, también lo hace la de una infraestructura escalable y potente. La tecnología se basa en los centros de datos y, dado que la mayoría de las cargas de trabajo de IA se encuentran en la nube, también, por ende, impulsa un mayor crecimiento de ésta.
Rápidamente, las principales empresas de computación en la nube, incluyendo Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta, han implementado planes de inversión plurianuales para respaldar una mayor capacidad.
La demanda de IA está consumiendo rápidamente la capacidad de los centros de datos existentes, lo que empuja a construir nuevas instalaciones. Esto también presenta potenciales oportunidades de inversión. Es posible que las empresas de servicios públicos tengan que agregar energía alimentada con carbón o gas y, sin duda, la creciente demanda resultará en inversiones en infraestructura y esfuerzos para desarrollar una red más eficiente desde el punto de vista energético, mejores sistemas de refrigeración y nuevas soluciones para integrar la energía renovable.
Otra capa crucial en la infraestructura de IA y el avance de grandes modelos de lenguaje (GML), como ChatGPT, es la potencia computacional necesaria para procesar rápidamente enormes cantidades de datos. Los GML son programas informáticos que aprenden y generan un lenguaje similar al humano, utilizando una arquitectura entrenada sobre grandes conjuntos de datos. Estos cálculos son procesados por semiconductores, conocidos como unidades de procesamiento gráfico (UPG). Una década de importantes avances de las UPG permite hoy un desempeño mucho más rápido y eficiente y ha dejado obsoletos a la mayoría de los dispositivos electrónicos computacionales previos a 2020.
Nvidia, fabricante y líder en la industria de UPG, estimó recientemente que la demanda total de estas unidades podría alcanzar los dos billones de dólares2. De estos, un billón de dólares provendría de los centros de datos y el otro billón de dólares del trabajo conectado a la IA, como la formación de nuevos GML, aprendizaje automático y simulaciones científicas.
Ingresos trimestrales de Nvidia procedentes de división de centros de datos (miles de millones)
Fuentes: Bloomberg Finance L.P. y J.P. Morgan Private Bank. Información a marzo de 2024.
Hay muchos beneficiarios en el entorno de la IA 1.0, tema que podría seguir funcionando a medida que crece la demanda de nueva infraestructura informática y servicios, los costos bajan y los consumidores usan más esta tecnología.
El recorrido de la IA se encuentra en sus primeras etapas pero, si bien el desempeño pasado no es garantía de retornos futuros, creemos que las principales empresas de infraestructura, como los proveedores de centros de datos y nube y los fabricantes de semiconductores, deberían seguir creciendo a medida que se desarrolla el mercado.
Sin embargo, la mayor parte del valor no reconocido de esta tecnología se encuentra en áreas como el software y las aplicaciones. Esto es lo que llamamos la IA 2.0 y se centra en los "adoptantes". Industrias como las de servicio al cliente, salud, finanzas y logística están destinadas a una transformación significativa.
Por ejemplo, la empresa de pagos Klarna comenzó recientemente a utilizar un asistente de inteligencia artificial impulsado por OpenAI. En el primer mes, registró 2,3 millones de conversaciones, o dos tercios de los chats de servicio al cliente, equivalentes al trabajo de 700 agentes a tiempo completo3.
Creemos que mantener una exposición equilibrada entre IA 1.0 y 2.0 en las carteras podría ser una forma eficaz de, potencialmente, capitalizar la promesa de este espacio.
Globalícese
El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 puso de relieve al campo de la IA e impulsó su adopción. Desde entonces, los gigantes tecnológicos estadounidenses han recibido gran parte de la atención, pero es posible que los inversionistas se estén perdiendo de otros potenciales líderes en otros lugares.
China rivaliza estrechamente con Estados Unidos en la carrera por el liderazgo en IA. En diciembre, la empresa de tecnología china Baidu indicó que su asistente de IA generativa había superado los 100 millones de usuarios, número que rivaliza con los 180 millones de ChatGPT4.
También existe un potencial considerable para la adopción de la IA en la India, país rico en datos y con un uso generalizado de dispositivos móviles. Con el tiempo, esto podría traducirse en importantes oportunidades de inversión. Corea del Sur, Japón y Singapur son también centros de innovación.
En Europa también hay industrias que podrían convertirse en grandes beneficiarias de la IA, ya que puede ayudarlas a ser más eficientes y rentables. Entre estas se encuentran los sólidos sectores industriales de Alemania, las empresas aeroespaciales, automotrices y químicas de Francia, y las manufactureras de tecnología de punta de los Países Bajos. Este último país también es un centro importante de la logística global.5
Por su parte, los gobiernos están empezando a comprender las implicaciones que tienen el acceso y control de datos6. para la seguridad nacional y también se están posicionando estratégicamente para aprovechar el potencial de la IA. Es probable que la competencia se intensifique y que normas similares a las estadounidenses, que limitan la venta de algunos chips avanzados a China, se vuelvan más comunes.7
Por todas estas razones, los inversionistas que no aborden la IA a través de una lente global podrían perderse las verdaderas innovaciones.
La evolución de la IA apenas comienza y esperamos que en los próximos años sigan surgiendo oportunidades en todo el ecosistema en forma de países y/o empresas. Creemos que esta tecnología cambiará rápidamente cómo pensamos, trabajamos y resolvemos problemas y abrirá el camino hacia la innovación y cambios revolucionarios.
1El índice Indxx de Inteligencia Artificial y Grandes Datos, que incluye a 85 acciones que fabrican el hardware necesario para la inteligencia artificial o que la utilizan en sus servicios, superó tanto al S&P 500 como al MSCI Mundo en más de 30%. El desempeño pasado no es garantía de resultados futuros. No es posible invertir directamente en un índice.
2NVIDIA.com. Conferencia de Tecnología, Medios y Telecomunicaciones de Morgan Stanley. 4 de marzo de 2024.
3“Asistente de inteligencia artificial de Klarna gestiona dos tercios de los chats de servicio al cliente en su primer mes”. Klarna.com. 27 de febrero de 2024.
4Evelyn Cheng, "Baidu dice que su bot Ernie, rival de ChatGPT, ahora tiene más de 100 millones de usuarios". CNBC.com, 28 de diciembre de 2023.
5“La geografía emergente de la inteligencia artificial”. Harvard Business Review. 12 de diciembre de 2023.
6Keith Strier, “¿Qué es la inteligencia artificial soberana?”. NVIDIA.com. 28 de febrero de 2024.
7Oficina de Industria y Seguridad. 7 de octubre de 2022.
Creemos que es hora de que los inversionistas interesados en esta tecnología amplíen su enfoque. Le explicamos cómo podría considerar invertir.
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