El lunes, Goldman Sachs formuló “la pregunta más importante para las perspectivas del mercado de valores estadounidense”: “si el mercado está valorando correctamente los beneficios de la IA”. La respuesta es sí, negando que las valoraciones de las empresas estén en “niveles de burbuja” y concluyendo que el mercado es, digamos, demasiado optimista.
Es posible que el mercado de valores estadounidense ya haya capturado una parte importante del valor potencial a largo plazo creado por la IA, según un nuevo análisis de un banco de inversión. Algo de “aritmética simple”, escriben los analistas Dominique Wilson y Vicky Chang, sugiere que los precios de mercado de los avances en IA están “superando con creces el impacto macroeconómico”, y el crecimiento en el valor de las empresas relacionadas con la IA se acerca a los límites superiores de los beneficios probables para toda la economía.
Si bien el equipo de estrategia de cartera de Goldman sostiene que las valoraciones de las empresas son altas pero aún no están en niveles de burbuja, el enfoque macro ayuda a establecer límites a “lo que es colectivamente posible”.
¿Qué son varios billones de dólares?
El informe estima que el valor descontado actual (PDV) de las ganancias de capital generadas por la IA generativa para la economía estadounidense tiene una estimación base de 8 billones de dólares. Si bien este cálculo es intrínsecamente incierto, el rango probable de rendimientos futuros del capital está entre 5 y 19 billones de dólares. En particular, estos beneficios proyectados son suficientes para justificar los niveles actuales y esperados de inversión en gastos de capital relacionados con la IA, que últimamente ha sido un tema importante en los medios financieros. Por otro lado, el entusiasmo del mercado parece haber ido mucho más allá de los cálculos macroeconómicos básicos.
Desde la introducción de ChatGPT en noviembre de 2022, Goldman estima que el valor de las empresas directamente involucradas o adyacentes al auge de la IA ha aumentado en más de 19 billones de dólares. Este aumento incluye un crecimiento significativo en el espacio de los semiconductores y entre los “hiperescaladores”, así como casi 1 billón de dólares en valoraciones recientes para los tres mayores proveedores privados de modelos de IA.
Este aumento general de la estimación sitúa el beneficio del mercado en el “extremo superior de los beneficios macroeconómicos proyectados” (19 billones de dólares) y muy por encima de la estimación base de 8 billones de dólares. En particular, el cambio de valor de las empresas de semiconductores relacionadas con la IA y de los proveedores privados de modelos de IA, que puede atribuirse más plausiblemente únicamente al auge de la IA, ya supera la estimación inicial de 8 billones de dólares en ganancias de capital.
Goldman Sachs señala que los mercados con visión de futuro deberían valorar las ganancias con anticipación, caracterizándolas como una “característica, no un error”, pero los analistas identificaron dos riesgos clave que podrían aumentar la tendencia a “pagar de más” por las ganancias futuras, citando dos precedentes ominosos: “Auges pasados impulsados por la innovación, como los de los años 1920 y 1990, han resultado en que el mercado pague de más por las ganancias futuras a pesar de que las innovaciones detrás de ellos eran reales”. (Goldman no comentó directamente sobre las crisis de 1929 o 2000 que acompañaron a esos famosos auges en la historia de Estados Unidos).
Se han identificado dos riesgos principales:
1. Error de agregación. Los inversores pueden suponer un crecimiento excesivo de los ingresos totales y de las ganancias, extrapolando el sorprendente crecimiento de las ganancias logrado por empresas individuales entre todos los potenciales ganadores. Esto corre el riesgo de que el valor total atribuido a los diseñadores, modeladores e hiperescaladores de chips sea mayor de lo que finalmente pueden lograr juntos.
2. Error de extrapolación. La competencia a menudo erosiona con el tiempo las ganancias iniciales de rentabilidad derivadas de la innovación. Los mercados pueden sobrestimar la trayectoria a largo plazo del crecimiento de las ganancias si suponen que el crecimiento temporal de las ganancias a corto plazo es permanente.
La promesa de productividad subyacente de la IA sigue siendo sólida: se estima que la IA podría aumentar la productividad laboral de Estados Unidos en aproximadamente 1,5 puntos porcentuales durante un período de 10 años, lo que en última instancia impulsaría el PIB y los niveles de ingresos de Estados Unidos en aproximadamente un 15%. Mientras tanto la economía en general como el auge de la inversión en IA sigan por buen camino, es probable que los mercados sigan siendo alcistas. Pero más allá del hardware, los beneficios actuales de la IA siguen siendo limitados, lo que podría suponer un riesgo si las expectativas no se cumplen rápidamente.
