El auge de la IA en Wall Street, el nuevo problema de inflación para la Fed

“Muchos participantes señalaron que la demanda sostenida de infraestructura de IA probablemente mantendría la presión al alza sobre los precios de los productos tecnológicos y la electricidad.”

Esa frase de las minutas de la reunión de junio de la Reserva Federal captó un cambio que Wall Street apenas empieza a descontar.

La inteligencia artificial se vendió a los inversores como una revolución de productividad. Para la Fed, cada vez se parece más a un shock de demanda que puede llegar mucho antes que las ganancias de eficiencia.

El auge de la IA ya ha transformado los mercados de acciones, llevado el gasto de capital de las grandes tecnológicas a niveles históricos y reavivado el espíritu animal en los títulos tecnológicos.

Pero ese mismo auge también está incrementando la demanda de centros de datos, chips, electricidad, sistemas de refrigeración, mano de obra de construcción, terrenos, financiación mediante deuda y servicios de alta gama.

La presión empieza a llegar a los consumidores. Apple elevó recientemente los precios de varios productos tras culpar parcialmente al aumento de los costes de memoria y almacenamiento de la demanda procedente de centros de datos de IA.

Eso crea un problema de secuencia para los responsables de política. Los costes son visibles ahora. Las ganancias de productividad pueden tardar años en difundirse por la economía.

Para un banco central que aún intenta devolver la inflación a su objetivo del 2%, la diferencia importa.

Si la IA mantiene la demanda caliente, eleva los precios de la electricidad y sostiene el valor de los activos, la Fed puede tener menos margen para aflojar la política. En un escenario más restrictivo, puede incluso tener que subir tipos de nuevo.

La inflación de los consumidores en EE. UU. se moderó en junio, con el IPC general subiendo un 3,5% anual, frente al 4,2% de mayo.

El IPC subyacente, que excluye alimentos y energía, aumentó un 2,6% interanual, frente al 2,9% de mayo.

Pero la preocupación de la Fed no es solo dónde está la inflación hoy, sino si están surgiendo nuevas fuerzas que podrían impedir que la desinflación perdure.

El problema de secuencia de la IA

Diane Swonk, economista jefe de KPMG Economics, dijo que el auge de la IA ha creado precisamente ese desajuste temporal.

“La IA tiene un problema de secuencia. Los costes y los efectos sobre la riqueza son más rápidos que la escalabilidad de la productividad”, dijo Swonk a Invezz.

Esa perspectiva es importante porque desplaza la historia de la IA del debate habitual sobre Nvidia, los márgenes en la nube y los ingresos por software. Sitúa la IA dentro del modelo de inflación de la Fed.

El lado de la demanda es fácil de ver: los hiperescalares están construyendo centros de datos a gran velocidad y la demanda de chips sigue siendo intensa.

Las empresas eléctricas se ven obligadas a replantear las previsiones de carga. Los mercados inmobiliarios alrededor de los centros de datos están cambiando. La mano de obra cualificada se está desviando hacia proyectos de energía, construcción e infraestructura.

Los mercados de bonos corporativos se están viendo llamados a financiar una mayor parte de la expansión.

El lado de la oferta es menos visible. La IA puede ayudar a las empresas a escribir código más rápido, automatizar tareas rutinarias, comprimir costes de back-office y aumentar la producción de investigación.

Pero esas mejoras requieren adopción, integración y cambios en los procesos empresariales. No aparecen automáticamente en los datos de productividad en el momento en que las empresas compran GPUs.

Ese es el desafío de la Fed. La política monetaria no puede basarse en un boom de productividad que aún no ha llegado a los datos.

“La Fed no puede permitirse esperar a que el crecimiento de la productividad se amplíe para hacer frente al impulso adicional a la inflación debido al auge de la IA”, dijo Swonk. “Esperamos dos subidas de tipos en la segunda mitad del año.”

Las minutas de la Fed de junio mostraron que esta preocupación no es aislada. Los participantes dijeron que la inflación había aumentado aún más y se mantenía muy por encima del objetivo de la Fed, citando aranceles, perturbaciones en la cadena de suministro vinculadas al estrecho de Ormuz y la fortaleza de la demanda en algunos bienes y servicios relacionados con la inversión en IA.

Las minutas también señalaron que una inversión empresarial fuerte en IA podría contribuir a una presión inflacionaria más persistente si la actividad económica supera el producto potencial.

De sueño de productividad a canal inflacionario

Durante gran parte del rally de la IA, el argumento macro era simple. La IA elevaría la productividad, mejoraría los márgenes y ayudaría a contener la inflación al permitir a las empresas producir más con menos recursos.

Ese argumento no ha desaparecido. Sigue siendo la tesis alcista a largo plazo para la IA y para las valoraciones accionarias vinculadas a ella.

Pero los bancos centrales operan en tiempo real y deben responder a la economía tal y como es, no como los inversores esperan que sea después de que la tecnología esté completamente absorbida.

El vicepresidente de la Fed, Philip Jefferson, explicitó ese problema de sincronización en un discurso del 16 de julio. Dijo que la IA podría afectar tanto a la oferta como a la demanda, con empresas invirtiendo fuertemente en centros de datos, equipos de computación avanzados y capacidades de IA.

Añadió que si una inversión y consumo más fuertes aparecen antes que las ganancias de productividad, la IA podría ejercer presión al alza sobre la inflación; si la productividad reduce costes antes, el efecto podría ser desinflacionario.

Eso está cerca del núcleo del argumento de Swonk. La IA puede ser desinflacionaria a la larga, pero primero aún puede ser inflacionaria.

La electricidad es el ejemplo más claro. Un aumento en la demanda energética de los centros de datos no solo eleva costes para las empresas que entrenan modelos de IA, sino que también afecta a la inversión en redes, la planificación de las utilities y los precios de la energía para otros usuarios.

El hardware tecnológico es otro canal.

Si la demanda de chips, servidores, equipos de red y memoria sigue creciendo más rápido que la oferta, los precios pueden mantenerse firmes incluso cuando otros bienes se enfríen.

Luego está el efecto riqueza. La IA ha aumentado la capitalización bursátil en un grupo reducido de empresas mega-cap tecnológicas y ha ayudado a sostener el sentimiento en renta variable más amplio.

Los precios más altos de los activos pueden apoyar el gasto, sobre todo entre los hogares de mayores ingresos. Las minutas de junio también señalaron que los elevados precios de las acciones, impulsados por resultados sólidos y el optimismo por la IA, habían sostenido la demanda.

Swonk ve eso como parte de la historia inflacionaria.

“Algunos de los miembros más agresivos de la Fed han hecho referencia a la presión adicional sobre la inflación debido al auge más amplio de la IA, incluidos los efectos de riqueza”, dijo.

Wall Street ya está revalorizando a los compradores

La presión también es visible en los mercados. La primera fase de la apuesta por la IA recompensó a las empresas que vendían palas y picos: fabricantes de chips, proveedores de equipamiento, nombres expuestos a la energía y apuestas en infraestructura.

La siguiente fase es más incómoda. Los inversores están examinando con lupa a las compañías que escriben los cheques más grandes.

Gil Luria, director gerente en D.A. Davidson & Co., dijo que ese proceso ya ha comenzado.

“La presión en los mercados está ocurriendo ahora mismo, mientras los inversores devalúan a los compradores de equipos de IA”, dijo Luria en conversación con Invezz.

Esa frase es central en la historia de Wall Street. Microsoft, Amazon y Google no solo son beneficiarias de la IA, sino también las empresas que están absorbiendo gran parte del coste del despliegue de la IA.

Deben gastar mucho antes de que los inversores puedan juzgar plenamente el retorno de ese gasto.

Si los tipos suben o se mantienen altos, el umbral para esos retornos también aumenta. Los flujos de caja futuros se descuentan con más fuerza. Las valoraciones tecnológicas de larga duración se vuelven más difíciles de defender.

Los inversores en crédito también se vuelven más sensibles al gasto de capital financiado con deuda, especialmente si el gasto en infraestructura de IA sigue expandiéndose.

Luria, sin embargo, no ve el gasto como meramente especulativo.

“Creemos que la IA está empezando a mostrar retornos, ya que la tasa combinada de ingresos recurrentes de Anthropic y OpenAI ya supera los 75.000 millones de dólares anuales, desde casi cero hace apenas dos años”, añadió Luria.

Esa es la contrapartida al susto inflacionario. Si los ingresos por IA escalan lo suficientemente rápido, las grandes tecnológicas pueden seguir gastando incluso cuando los inversores se preocupan por los márgenes y los tipos.

Eso sostendría la tesis a largo plazo sobre la IA, pero también podría prolongar el impulso de demanda a corto plazo que la Fed está observando.

En otras palabras, el argumento alcista tecnológico y el argumento macro en tono restrictivo pueden ser ambos ciertos. La IA puede ser comercialmente real y, aun así, inflacionaria en el corto plazo.

La Fed no puede ignorar la memoria inflacionaria

El debate sobre la IA llega tras años de inflación por encima del objetivo. Ese contexto hace a la Fed menos dispuesta a esperar pacientemente los beneficios del lado de la oferta.

“El contexto también es importante”, dijo Swonk. “Llevamos cinco años y contando desde el auge inflacionario posterior a la pandemia.”

Ese punto de “memoria muscular” puede importar tanto como la historia de los centros de datos. Tras años de costes de insumos volátiles, aranceles, shocks energéticos y disrupciones en la oferta, las empresas pueden estar más dispuestas a probar subidas de precios.

Los consumidores pueden estar más acostumbrados a ellas. La fijación de salarios y precios puede volverse menos anclada, incluso si la inflación general mejora durante un mes.

Las minutas de la Fed hicieron un punto similar, advirtiendo que después de varios años con inflación por encima del 2%, una inflación elevada continuada podría comenzar a afectar las expectativas de inflación y las decisiones de fijación de salarios y precios.

Por eso la sincronización de la IA importa. Si llega como un shock de productividad en una economía de baja inflación, la Fed puede darle la bienvenida.

Si llega como un boom de gasto en una economía aún marcada por la inflación, la reacción es diferente.

El contraargumento de productividad

El contraargumento más sólido es que las ganancias de productividad ya se están formando pero siguen siendo difíciles de medir.

Las herramientas de IA pueden aumentar la producción en desarrollo de software, atención al cliente, investigación, marketing y finanzas mucho antes de que los datos macro capten plenamente el cambio.

Los responsables de la Fed no descartan esa posibilidad. Jefferson dijo que la IA probablemente conducirá a ganancias de productividad significativas al automatizar algunas tareas y aumentar la capacidad de los trabajadores para realizar otras.

El gobernador Michael Barr también ha descrito la IA generativa como cada vez más probable que se convierta en una tecnología de propósito general, al tiempo que subraya que los desajustes temporales en la inversión y la integración empresarial podrían limitar la rentabilidad a corto plazo.

Ese es el camino optimista para los mercados. Si la productividad derivada de la IA aparece rápidamente, podría compensar las presiones de costes procedentes de centros de datos y chips.

Podría elevar el producto potencial, sostener los márgenes y permitir a la Fed mirar más allá de parte del auge de inversión a corto plazo.

El problema de la Fed es la evidencia: la productividad es difícil de observar en tiempo real, mientras que la inflación no lo es.

Esa asimetría hace que los responsables de política sean cautelosos. Si esperan a que la productividad resuelva el problema y ésta llega tarde, las expectativas de inflación podrían volverse más difíciles de controlar.

Si endurecen demasiado y la productividad llega rápidamente, corren el riesgo de frenar una economía que estaba a punto de volverse más eficiente.

Riesgo de mercado: combatir la inflación podría estallar la apuesta por la IA

El dilema final es la estabilidad financiera. La Fed puede combatir la inflación con tipos más altos, pero el optimismo por la IA ha ayudado a impulsar los mercados de acciones hacia valoraciones que parecen vulnerables a cualquier aumento en las tasas de descuento.

Swonk señaló ese riesgo de forma directa.

“La única salvedad es que las subidas de tipos aumentan el riesgo de estallar lo que parece excesivo en los mercados de renta variable más amplios”, dijo a Invezz.

Es un intercambio difícil. Tipos más altos podrían enfriar la demanda y contener la inflación, pero también podrían golpear el mismo rally de mercado que ha estado sosteniendo la confianza y el gasto.

Una caída brusca en las acciones vinculadas a la IA endurecería las condiciones financieras con rapidez. También podría exponer cuánto de la fortaleza del mercado más amplio ha dependido de un grupo reducido de empresas vinculadas al despliegue de la IA.

Para Wall Street, por eso importa la historia de la inflación por la IA.

No se trata simplemente de si ChatGPT hace a los trabajadores más productivos o si Nvidia vende más chips, sino de si el auge de la IA cambia el camino de los tipos de interés.

Si el gasto en IA mantiene la inflación persistente, los rendimientos del Tesoro pueden mantenerse elevados. Si los rendimientos permanecen altos, las valoraciones tecnológicas sufrirán presión. Si las valoraciones caen, los efectos riqueza se debilitan. Y si la Fed tiene que subir en un mercado inflado, el ajuste podría ser brusco.

El auge de la IA debía hacer la economía más eficiente, pero la Fed puede que primero tenga que decidir si la está calentando demasiado.