Wall Street: ¿tocó fondo la burbuja de IA? Chips caen 38%

El 5 de noviembre: la peor sesión del S&P 500 desde abril de 2025

El S&P 500 se desplomó 4,4% el 5 de noviembre, el Nasdaq Composite cayó 5,5% y el índice de semiconductores de Filadelfia —el SOX, que agrupa a los grandes fabricantes de chips— se hundió cerca de 12% en una sola jornada. Nvidia, AMD, Micron y SanDisk se llevaron la peor parte.

Para un founder, el dato relevante no es el porcentaje de la caída sino lo que cambió de precio: el capital que financia los centros de datos donde corre su producto. El Nasdaq entró en corrección técnica y, con él, se abrió un debate que llevaba meses cocinándose.

¿Qué desencadenó la venta masiva?

La mecha fue política. Según InvestmentNews, la victoria demócrata en ambas cámaras del Congreso en las elecciones de mitad de mandato disparó el temor a restricciones a la construcción de centros de datos. El Nasdaq llegó a caer 5,4% en la sesión del 5 de noviembre antes de moderar la baja.

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Pero el material inflamable ya estaba ahí. A finales de octubre, el S&P 500 había cerrado su tercera semana consecutiva en negativo y registró su peor día desde junio, con una caída de 1,8%, según la cobertura de AP. Alphabet perdió más de 12% en una sola sesión —su peor día registrado— tras reportar mayor consumo de caja por inversiones en IA. Amazon quemó 42.400 millones de dólares de flujo de caja libre en doce meses y destinó 94.800 millones a propiedades y equipos. Intel se hundió 28,6%, su peor caída desde 1974.

«Estamos saliendo de la fase de esperanzas y sueños del negocio de la IA y entrando en la fase del ‘muéstrame'», resumió Joe Tigay, gestor de cartera de Equity Armor Investments, en declaraciones recogidas por AP.

¿Corrección sana o el final del mercado alcista?

Wall Street no tiene consenso, y esa división es en sí misma información útil.

El bando optimista incluye a Morgan Stanley, Yardeni Research y Cathie Wood. Mike Wilson, estratega jefe de renta variable de EE. UU. de Morgan Stanley, sostiene que se trata de una corrección y no del final del ciclo, y mantiene un objetivo de 8.000 puntos para el S&P 500 a fin de año. Ed Yardeni apunta a 7.900 y Jonathan Golub, de Seaport Global, a 8.200. La media de los estrategas se sitúa en torno a 7.973 puntos.

Wood aporta el argumento más interesante: el hecho de que todo el mundo siga discutiendo el gasto en IA, la deuda y el flujo de caja libre demuestra que el mercado no está en euforia terminal. En la burbuja de las puntocom del año 2000, dice, los inversores simplemente dejaron de hablar de riesgos. Ese «muro de preocupaciones» podría alargar el mercado alcista.

Del lado de los flujos, JPMorgan señala que la exposición bruta de los fondos de cobertura long/short se redujo cerca de 8% desde sus máximos recientes, la contracción más aguda desde 2016. Lombard Odier lo atribuye al desarme de posiciones saturadas, no a una evaporación de la demanda de IA.

¿Por qué los chips caen más que el S&P 500?

Aquí está el dato que más importa. Al 5 de noviembre, el SOX acumulaba una caída de aproximadamente 38% desde su máximo del 22 de junio. Los cuatro grandes ciclos bajistas de semiconductores de 2011, 2015, 2018 y 2022 promediaron una caída de cerca de 32% y duraron unos 253 días. Este lleva apenas 136 días.

Traducción: el precio ya se ajustó más que el promedio histórico, pero el tiempo no. Esa asimetría sostiene la tesis de Bank of America de que la venta indiscriminada podría agotarse gradualmente en el primer trimestre de 2027, aunque antes el mercado necesita ver recortes reales en las previsiones de beneficios.

Las valoraciones ya se comprimieron: el SOX cotiza a un PER forward de aproximadamente 13,7x, frente a 17,7x del S&P 500, un descuento de cerca de 22%. En el pico del rally, los chips llegaban a cotizar con una prima de 15% sobre el mercado general. Y en los mínimos históricos de ciclo, el PER forward de los chips ronda las 12x, lo que deja un margen adicional de caída de entre 10% y 12% si los beneficios se mantienen estables.

Goldman Sachs añade contexto: el SOX registró su peor desempeño relativo frente al S&P 500 en diez años, con un drawdown relativo cercano a 30 puntos, según reportó Businessworld. Históricamente, periodos de underperformance comparables fueron seguidos de fases de outperformance.

El muro de preocupaciones: capex, deuda y flujo de caja

El corazón del debate no es la demanda de IA, sino si el dinero alcanza para pagarla.

Capital Economics proyecta que el gasto de capital de un grupo reducido de hiperescaladores de nube llegará a 800.000 millones de dólares en 2026 —casi el doble del año anterior— y superará el billón en 2027. Para justificarlo, los ingresos vinculados a IA de clientes externos tendrían que multiplicarse por diez hacia 2030, según Vicky Redwood, asesora económica principal de la firma. Su escenario base contempla que el S&P 500 esté 12% por debajo de los niveles actuales a finales de 2027.

En la vereda opuesta, Goldman Sachs estima que la inversión en infraestructura de IA —una medición más amplia, que incluye laboratorios de IA y clientes corporativos— alcanzará aproximadamente 1,3 billones de dólares en 2027, un 60% más que el año anterior, y 2 billones en 2028, según Businessworld.

Michael Hartnett, de Bank of America, pone el foco en la concentración: las diez mayores empresas de EE. UU. vinculadas a la IA llegaron a representar el 41% de la capitalización del mercado, igualando la concentración de las puntocom y apenas por debajo del máximo de aproximadamente 44% de la bolsa japonesa en 1989. Su proyección: el capex de los hiperescaladores pasa de 239.000 millones en 2024 a 1,3 billones en 2027, mientras el flujo de caja libre pasa de 239.000 millones a un saldo negativo de 252.000 millones.

Y hay un detalle contable que JPMorgan subraya: solo alrededor del 15% de la deuda y los compromisos de arrendamiento de las grandes empresas de IA se contabilizan directamente en sus balances. El resto vive fuera.

Jas Khaira, de Blackstone, reconoció en TechCrunch Disrupt que las preocupaciones por la deuda del sector ya son visibles: la deuda de CoreWeave ronda los 50.000 millones de dólares, sus acciones cayeron más de 20% en pocos días y Firmus canceló su salida a bolsa en Australia con una valoración objetivo de unos 30.000 millones. Aun así, descartó un escenario tipo 2008: la mayor parte de los centros de datos se construye para hiperescaladores, «las empresas con mejor crédito del mundo».

¿Qué significa esto para tu startup?

Primero, el capital se volvió más caro y más selectivo. El capex de nube en EE. UU. corre a una tasa anualizada de aproximadamente 1,2 billones de dólares, frente a expectativas de mercado que superan 1,5 billones para 2027. Si el gasto se estanca, el capex real quedaría cerca de 20% por debajo del consenso, y Bank of America estima que los ingresos por semiconductores de IA enfrentarían un riesgo a la baja superior a 20%, con un beneficio por acción que podría caer entre 35% y 40%.

Segundo, la financiación privada se partió en dos. Según cifras de CB Insights recopiladas por CoinCentral, el funding de IA pasó de 226.000 millones en el primer trimestre de 2026 a 153.100 millones en el segundo y 103.300 millones en el tercero, una caída de 33% trimestre a trimestre. Las mega-rondas siguen representando el 85% del total. Menos compañías, cheques más grandes: si estás levantando, el proceso será más largo y el escrutinio sobre unit economics, mayor.

Tercero, la ventaja de los que ya tienen cómputo. Rich Privorotsky, de Goldman Sachs, señala que las restricciones a nueva capacidad de cómputo elevan el valor por escasez de la infraestructura existente, lo que beneficia relativamente a quienes ya cuentan con amplios recursos, como Amazon, Microsoft y Alphabet.

Acciones para esta semana

Revisa tu exposición a proveedores de cómputo apalancados. Si dependes de un neocloud para entrenar o servir modelos, verifica cláusulas de rescisión, prepagos y garantías. La cancelación de la salida a bolsa de Firmus y la caída de CoreWeave muestran que el mercado está repreciendo ese riesgo.
Extiende tu runway antes de necesitarlo. Con tipos al alza y diferenciales de crédito más amplios, la ronda de 2027 no llegará en las mismas condiciones que la de 2025. Recortar 20% del gasto hoy compra meses de opcionalidad.
Vende retorno, no capacidad. En la fase del «muéstrame», el comprador corporativo pide métricas de ROI antes de firmar. Si tu producto de IA no tiene un caso de negocio cuantificado en la propuesta, ese es el trabajo pendiente.

Conclusión

La venta masiva de noviembre no prueba que la IA haya terminado, ni tampoco que sea una fluctuación irrelevante. La línea divisoria para 2027 es una sola: si el capex en IA pasa de «escalar» a «generar retornos». Si los ingresos de nube, la comercialización y el flujo de caja libre mantienen el ritmo de la inversión, esta corrección será una oportunidad de compra dentro de un mercado alcista largo. Si el gasto sigue dependiendo de deuda mientras los beneficios no llegan, incluso con un S&P 500 estable, los valores de beta alta como Nvidia, Micron y SanDisk enfrentarán un reajuste prolongado.

Para un founder, la lectura práctica es más simple: el dinero para infraestructura de IA ya no es gratis, y las empresas que lo consumen tendrán que demostrar que lo convierten en ingresos.