Historias de la Bolsa.

 

La acción del precio de las acciones, las valoraciones de los valores, la concentración de la cartera y la especulación del mercado son efervescentes, mientras que las señales de inflación parpadean en rojo.

Si bien todo esto apunta a una burbuja de activos, el estratega jefe del Bank of America, Michael Hartnett, contraataca señalando que “todas las burbujas de la historia han sido reventadas por el ajuste de los bancos centrales” y agrega que “ningún banco central del mundo ha subido las tasas en los últimos dos meses”.

En su actualización semanal de objetivos, llamada Flow Show, Hartnett se muestra reacio a predecir un máximo en los mercados. Por ejemplo, tiene una regla global de trading de flujos: cuando las entradas de capital en acciones y bonos de alto rendimiento superan el 1% de los activos bajo gestión en un período de cuatro semanas, se activa una llamada a vender. En las últimas cuatro semanas se registró una entrada del 0,9% de los activos bajo gestión, por lo que aún no está obligado a hacerlo.

Sin embargo, Hartnett notó de manera inquietante que, durante los últimos cinco meses, el mínimo del S&P 500 se registró el primer día de cotización. Esto no ocurría desde 1928, y la mayoría de los inversores estarán familiarizados con lo que ocurrió un año después.

Por ahora, sin embargo, la confianza se mantiene intacta. Publicado el viernes, Flow Show señala que los fondos de renta variable globales cotizados en bolsa (ETF) atrajeron 152.000 millones de dólares en las últimas tres semanas y que los activos bajo gestión de las asociaciones de fondos del mercado monetario (normalmente un lugar muy conservador para asignar capital) representan solo el 13% de la capitalización bursátil del S&P 500. Rara vez ha sido menor.

Como cabría esperar en un entorno de creciente temor inflacionario, los clientes privados de Bank of America parecen haber abandonado el modelo tradicional de cartera 60/40 (en el que el 60 % se dedica a acciones y el 40 % a renta fija), y los encuestados informan de una asignación del 64,7 % a renta variable y tan solo el 18 % a bonos. Ante la intervención de la Reserva Federal en lo que, a primera vista, parece una economía en aceleración, Hartnett detecta que muy pocos gestores de activos tienen una exposición significativa a la duración (activos a largo plazo).

Para aprovechar al máximo las tendencias de inversión actuales, el equipo de estrategia de Bank of America recomienda una estrategia de barras (normalmente una cartera con elementos de alto y bajo riesgo, pero con menos inversiones en la zona intermedia), que incluye recursos y acciones de IA en un extremo, y materias primas en el otro. Flow Show enfatiza que la inversión en IA "devora" las materias primas.

Por el momento, Hartnett sigue siendo “un dólar secular” y también mantiene su creencia en una recuperación económica en forma de K, en la que los estadounidenses más ricos se encuentran en una situación económica mucho mejor que los de menor nivel. Citando evidencia, señala el rendimiento superior de las acciones asociadas con los consumidores de altos ingresos, como Ferrari, en contraste con aquellos que ofrecen exposición a consumidores menos favorecidos, como Dollar General

La riqueza accionaria está en máximos históricos, lo que refuerza la idea de que, actualmente, en Estados Unidos, Wall Street es mucho más sólido que el mercado tradicional. Es seis veces mayor, según cálculos de Bank of America.

Jules Rimmer 

 

Con razón, parece que el único debate importante en los mercados es si la IA está en una burbuja o si en realidad es el comienzo de una frase revolucionaria.

Aquí tenemos otra, claramente pesimista. Se trata de una opinión de la firma de investigación independiente MacroStrategy Partnership, que asesora a 220 clientes institucionales, en una nota escrita por analistas, entre ellos Julien Garran, quien anteriormente dirigió el equipo de estrategia de materias primas de UBS.

Empecemos primero con la afirmación más audaz: no se trata solo de que la IA esté en una burbuja, sino de una burbuja 17 veces más grande que la burbuja puntocom, e incluso cuatro veces más grande que la burbuja inmobiliaria mundial de 2008.

Y para obtener esa cifra, hay que remontarse al economista sueco del siglo XIX, Knut Wicksell. Su idea era que el capital se asignaba eficientemente cuando el coste de la deuda para el prestatario corporativo medio superaba en dos puntos porcentuales el PIB nominal. Solo ahora resulta positivo, tras una década de flexibilización cuantitativa de la Fed que redujo los diferenciales de los bonos corporativos.

Luego calcula el déficit wickselliano, que, para ser claros, no solo abarca el gasto en IA, sino también el sector inmobiliario de vivienda y oficinas, los NFT y el capital riesgo. Así se obtiene este gráfico sobre la mala asignación: hay muchas variables, pero considérelo como la parte del PIB mal asignada, impulsada por tasas de interés artificialmente bajas.

Pero también criticó los propios grandes modelos lingüísticos. Por ejemplo, destaca un estudio que muestra que la tasa de finalización de tareas en una empresa de software oscilaba entre el 1,5 % y el 34 %; e incluso para las tareas que se completaron al 34 % del proceso, ese nivel de finalización no se pudo alcanzar de forma consistente. Otro gráfico, distribuido previamente por el economista de Apollo Torsten Slok, basado en datos del Departamento de Comercio , mostraba que la tasa de adopción de IA en las grandes empresas está ahora en declive. También mostró algunas de sus pruebas en el mundo real, como pedirle a un creador de imágenes que creara un tablero de ajedrez un movimiento antes de que las blancas ganaran, algo que no logró ni de cerca.

Los LLM, argumenta, ya están en sus límites de escalabilidad. "No sabemos exactamente cuándo los LLM podrían experimentar un fuerte rendimiento decreciente, porque no disponemos de una medida de la complejidad estadística del lenguaje. Para determinar si nos hemos topado con un obstáculo, debemos observar a los desarrolladores de LLM. Si lanzan un modelo que cuesta 10 veces más, que probablemente consume 20 veces más recursos computacionales que el anterior, y que no es mucho mejor que lo que existe, entonces nos hemos topado con un obstáculo", afirma.

Y eso es lo que ha sucedido: ChatGPT-3 costó 50 millones de dólares, ChatGPT-4 costó 500 millones de dólares y ChatGPT-5, con un coste de 5000 millones de dólares, se retrasó y, cuando se lanzó, ni siquiera era notablemente mejor que la versión anterior. Además, es fácil para los competidores ponerse al día.

En resumen, no se puede crear una aplicación con valor comercial, ya sea genérica (juegos, etc.), que no se venderá, o regurgitada en dominio público (tareas escolares), o sujeta a derechos de autor. Es difícil publicitarla eficazmente; entrenar los LLM cuesta exponencialmente más en cada generación, con una ganancia en precisión que disminuye rápidamente. No hay foso en un modelo, por lo que hay poco poder de fijación de precios. Y quienes más usan los LLM los usan para acceder a recursos computacionales que al desarrollador le cuesta más que sus suscripciones mensuales, afirma.

Su conclusión es muy dura: no sólo que una economía que ya está en velocidad de estancamiento caerá en recesión a medida que los efectos del centro de datos y la riqueza se estabilicen, sino que se revertirán, tal como sucedió con la burbuja puntocom en 2001.

El peligro no solo reside en que esto nos lleve a una crisis deflacionaria de zona 4 en nuestro reloj de inversión, sino que también dificulta que la Reserva Federal y la administración Trump impulsen la economía para salir de ella. Esto implica un esfuerzo de reflación mucho más prolongado, similar al que vimos a principios de la década de 1990, tras la crisis de las cajas de ahorro y préstamos, y probablemente también medidas especiales, ya que la administración Trump busca devaluar el dólar estadounidense para atraer empleos al país, afirma.

Las recomendaciones de inversión de la firma son sobreponderar los recursos y los mercados emergentes (en particular, India y Vietnam) e infraponderar las empresas de inteligencia artificial y plataformas. También recomiendan invertir a largo plazo en acciones de oro, bonos del Tesoro estadounidense a corto plazo y a largo plazo, volatilidad a largo plazo y mantener el yen frente a la mayoría de las monedas fuera del dólar estadounidense.