Lecciones aprendidas de la gira tecnológica de MFS: el impacto de la IA sobre los costes de los productos que se venden

En resumen:

• Los pronósticos en materia de gastos en IA ya parecen extraordinarios, si bien el trabajo de campo realizado en recientes fechas por MFS sugiere que podrían ser incluso demasiado conservadores.
• Los cuellos de botella que se observan en la disponibilidad de memorias, suministro eléctrico, equipamiento e infraestructuras están provocando un aumento de los costes de los productos que se venden en numerosos sectores.
• Las oportunidades de generar alpha no solo se encuentran en identificar beneficiarios duraderos del gasto en IA, sino también en evitar aquellas firmas cuyas rentabilidades podrían verse mermadas porque carecen de poder de fijación de precios para repercutir en los clientes el incremento de los costes.

En fechas recientes, MFS organizó su gira tecnológica anual en bus por Estados Unidos, en la que 29 inversores de MFS —entre los que cabe incluir especialistas en tecnología e inversores generalistas— visitaron empresas públicas y privadas del ecosistema de la IA.

La combinación de participantes importa. La IA ya no es una cuestión que se circunscribe al ámbito tecnológico, sino que se ha convertido en un factor transversal que influye en las necesidades de capital, la estructura de costes y la dinámica competitiva de todos los sectores. Reunir a especialistas, generalistas y gestores de carteras en un mismo espacio con equipos directivos e ingenieros nos permite contrastar nuestras hipótesis de inversión, comprender mejor las cadenas de suministro, hablar sobre los distintos desenlaces posibles y diferenciar los modelos de negocio con fundamentales económicos sólidos del entusiasmo sustentado en extrapolaciones.

Estas reuniones confirmaron que la demanda de insumos de IA seguirá superando con creces la oferta en 2027. Ahora bien, en mi opinión, la conclusión más importante que extraje, tanto desde mi perspectiva de gestor de carteras como de estratega global de inversiones, fue la de que la demanda y el gasto en la IA se están expandiendo más allá de los hiperescaladores y los proveedores de neocloud (nuevos servicios en la nube especializados en IA). Las estimaciones podrían resultar demasiado conservadoras, y la presión resultante sobre los costes de producción podría estarse infravalorando tanto en las previsiones de inflación como en las hipótesis relativas a los beneficios empresariales.

Un ejemplo llamativo fue el de la computación en el espacio. Hay que aclarar que no se trata de un lanzamiento comercial. Guardaba relación con la defensa y las infraestructuras lunares. Si la competencia geopolítica se extiende más allá de la Tierra, los satélites y las infraestructuras lunares necesitarán capacidad de procesamiento, memoria e inferencia más cerca del lugar donde se adoptan las decisiones. No esperaba escribir esta frase en absoluto, si bien refleja un punto más amplio: la IA está creando demanda de infraestructuras de computación en casi todos los ámbitos. Aunque abogaría por un mundo más sencillo, los avances científicos no se preocupan por lo que quiero o por mis temores.

En definitiva, el problema no se ciñe a la escasez de chips. Lo que escasea son infraestructuras físicas completas y de gran envergadura.

En un artículo publicado a principios de este año, que lleva por título «Las memorias son el nuevo petróleo», sostuvimos que la memoria se estaba convirtiendo en uno de los principales cuellos de botella para el despliegue de la IA. Esto se vio corroborado más rápido de lo que cualquiera hubiese esperado, aunque ahora la cuestión revela un carácter más amplio. La carencia de memorias está dejando de ser una limitación tecnológica para convertirse en un mecanismo de transmisión económica.

Al igual que el encarecimiento del petróleo se traduce en un incremento de los precios en las gasolineras y obliga a los consumidores a reducir su gasto en otros ámbitos, la escasez de memoria y otros cuellos de botella relacionados con la IA acabarán reflejándose en el coste de los productos que se venden y ejercerán presión sobre los beneficios de empresas muy alejadas de Silicon Valley. Esto cobra cierta relevancia para los inversores, en particular para los inversores pasivos, porque gran parte del tejido corporativo se constituyó partiendo de una premisa totalmente opuesta.

A lo largo de las décadas, los inversores se acostumbraron a la deflación de los semiconductores. Por lo general, se incurría en unos menores costes para obtener una mayor rentabilidad. Muchos modelos de negocio asumieron que los insumos tecnológicos se abaratarían con el tiempo, pero la carrera por ampliar la capacidad de computación está desbaratando esa premisa. La memoria de alto ancho de banda, la memoria DRAM para servidores, el almacenamiento empresarial y otros recursos están siendo absorbidos por la infraestructura de la IA, mientras que los compradores tradicionales —como los fabricantes de ordenadores personales, teléfonos inteligentes, automóviles, equipos de redes, hardware industrial y otros dispositivos de consumo basados en chips— compiten por la capacidad restante. Lo que parece una inversión estratégica para un comprador podría convertirse en un elemento de presión inmediata sobre los márgenes brutos para otro.

Esa es la razón por la que el diseño de nuestra gira revestía tanta relevancia. Los especialistas en tecnología pudieron identificar los cuellos de botella, mientras que los generalistas y los gestores de carteras plantearon la siguiente pregunta lógica: «¿qué empresas verán perjudicada su cuenta de resultados?»

Las firmas que afrontan un incremento de los costes disponen de unas pocas alternativas simples. Pueden subir los precios, absorber los costes o intentar combinar estas dos medidas.

Subir los precios pone a prueba la elasticidad de la demanda. El consumo básico sirvió de recordatorio de esto hace poco. Muchas empresas aumentaron los precios pese a haber introducido escasa innovación en sus productos, y descubrieron después que los consumidores podían recurrir a productos sustitutivos, lo que supuso el retroceso de los volúmenes de ventas y provocó una contracción de los múltiplos de cotización. Aquellas empresas que mantienen fijos los precios podrían retener clientes, si bien podrían defraudar a los inversores por la caída de los márgenes.

No creo que la narrativa sobre la IA predominante en el mercado refleje este matiz. Una empresa puede emplear la IA para generar eficiencia, si bien podría seguir viéndose castigada por la inflación de los insumos impulsada por la IA. Las mejoras de productividad impulsadas por la tecnología suelen acabar erosionadas por la competencia, y no creo que la IA sea diferente. Una empresa puede beneficiarse de mejoras de productividad en una parte de su negocio y, al mismo tiempo, sufrir un aumento de los costes de los productos que se venden en otra, mientras realiza cuantiosas inversiones para defender su cuota de mercado.

El verdadero elemento diferenciador estriba en el poder económico.

Las empresas con productos diferenciados, soluciones esenciales para sus clientes o marcas consolidadas pueden hallarse en mejor posición para conservar su rentabilidad. En cambio, las empresas que comercializan productos que pueden sustituirse con facilidad en mercados finales sensibles a los precios pueden descubrir que es el cliente, y no las hojas de cálculo, quien determina hasta qué punto puede repercutirse la inflación, lo que torna más frágiles las hipótesis sobre la rentabilidad del capital invertido.

La inflación general podría infravalorar esta presión, ya que muchos de los productos afectados exhiben una ponderación reducida en los índices de precios. Sin embargo, los precios de producción, el gasto en IA y la disponibilidad de productos pueden contar una historia muy distinta. Con frecuencia, durante los cambios de paradigma, las cifras medias ocultan las transformaciones verdaderamente importantes.

Los índices de referencia y las carteras anclados en el pasado no distinguen entre las empresas que pueden subir los precios y las que no. Los índices no distinguen entre las empresas fortalecidas por la IA y aquellas cuyos márgenes se ven erosionados por la competencia y la inflación de los costes de los insumos que guardan relación con la IA. La inversión pasiva mantiene exposición tanto a las empresas beneficiadas como a las perjudicadas por la inflación inducida por la IA.

Esto complica la gestión activa, como pone de manifiesto la rentabilidad que se ha cosechado recientemente, aunque vuelve aún más importante la selección de los títulos.

La conclusión que se extrajo de nuestra gira es que la IA incide tanto en la demanda como en los costes. Está incrementando los costes de los insumos en numerosos sectores, al tiempo que reduce las barreras de entrada y facilita la aparición de nuevos competidores. Creemos que esta combinación de factores debería derivar en un incremento de la dispersión entre las empresas que exhiben poder económico real y aquellas cuyas rentabilidades podrían revelarse menos sólidas de lo que el mercado supone. Aquí es donde creo que la gestión activa impulsará el valor. Un índice de referencia incorpora por igual ambos desenlaces, mientras que los gestores activos pueden evaluar qué empresas disponen de acceso al suministro, poder de fijación de precios y disciplina en la asignación de capital para generar una rentabilidad más sostenible que aquellas que simplemente proyectan los márgenes del pasado en un entorno distinto.

En este entorno, eludir las futuras víctimas de la inflación inducida por la IA podría resultar tan importante como contar con posiciones en los beneficiarios más evidentes de la IA.

Debe tener en cuenta que todas las inversiones conllevan un cierto nivel de riesgo, incluida la posible pérdida del importe principal invertido.

Las opiniones expresadas pertenecen al autor o autores y pueden variar en cualquier momento. Estas opiniones se presentan exclusivamente a título informativo y no deben considerarse como una recomendación para comprar cualquier valor o como una solicitud o consejo de inversión. Las previsiones no están garantizadas. Las rentabilidades pasadas no garantizan los resultados futuros.