Análisis de Michel Saugné, CIO de La Financière de l’Échiquier (LFDE), sobre Micron y la evolución de la Inteligencia Artificial.
Los últimos resultados trimestrales de Micron Technology, publicados ayer tras el cierre de Wall Street, refuerzan, en palabras de Saugné, una idea clave en el actual debate sobre la inteligencia artificial: el mercado ya no premia la temática de forma indiscriminada, sino aquellas compañías capaces de demostrar demanda visible, monetización creíble y conversión real en beneficios.
“La cuestión ya no es si la IA importa. Importa. La cuestión ahora es dónde empiezan a hacerse visibles sus fundamentos económicos y dónde podemos observar una conversión real en beneficios”, señala.
En este contexto, Micron se presenta como un ejemplo especialmente representativo dentro de la cadena de valor de la IA, al estar expuesta a memoria y almacenamiento, áreas clave para el desarrollo de la infraestructura tecnológica.
No obstante, Saugné advierte de que la industria sigue enfrentándose a cuatro retos relevantes:
- el aumento de los costes de los inputs, especialmente memoria y almacenamiento;
- la intensificación de la competencia y el riesgo de guerras de precios;
- las dudas sobre el pico y la rentabilidad del ciclo de capex;
- la monetización, es decir, cómo los precios, la economía de los tokens y el uso de la IA se traducen finalmente en beneficios.
El debate en torno a la inteligencia artificial ha cambiado. La cuestión ya no es si la IA importa. Importa. La cuestión ahora es dónde empiezan a hacerse visibles sus fundamentos económicos y dónde podemos observar una conversión real en beneficios.
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La compañía estadounidense Micron Technology, especializada en soluciones de memoria y almacenamiento para semiconductores, es un ejemplo especialmente sintomático de este cambio, ya que ha sido una de las principales beneficiarias de la expansión de la temática de la IA. Esto resulta especialmente relevante porque, este año, solo cuatro valores, todos vinculados al sector de los semiconductores y, más concretamente, al ámbito de la memoria, han representado alrededor de la mitad de la rentabilidad del S&P 500. Micron Technology ha sido uno de ellos.
Esta situación demuestra que el mercado sigue premiando la IA, pero solo lo hace cuando la historia de beneficios es suficientemente real como para justificarlo. En este caso, la compañía está posicionada en una parte de la cadena de valor de la IA en la que la demanda es visible y la generación de beneficios ha sido real.
Por eso, cuando afirmamos que seguimos siendo constructivos con la IA, no nos referimos a ser constructivos con la IA como una narrativa vaga. Nos referimos a ser constructivos con aquellas partes de la cadena de valor en las que la demanda es visible y la generación de beneficios es tangible.
Micron Technology también destaca por la magnitud de su progresión en beneficios. Ha sido una excepción, con unos beneficios que han pasado de alrededor de 10 dólares por acción a más de 100 dólares por acción. En nuestra opinión, esto es lo que el mercado quiere ver en esta fase del ciclo de la IA: no solo ruido, no solo entusiasmo, sino compañías que cumplen.
Sus últimos resultados trimestrales, publicados tras el cierre de Wall Street del 24/06, aportan un contexto adicional a esta visión, con una fuerte mejora del beneficio neto, del beneficio por acción, de los ingresos y del margen bruto frente al año pasado, así como cifras por encima de las expectativas. Pero la conclusión más amplia es que Micron refuerza la disciplina actual en el debate sobre la IA: los inversores ya no están premiando la temática de forma indiscriminada; están premiando la demanda visible, una monetización creíble y una conversión real en beneficios.
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Micron y los principales retos para la IA en la actualidad
Por eso, al analizar la industria de la IA hoy, estamos convencidos de que los inversores deben centrarse primero en los principales retos a los que se enfrenta el sector. La adopción de la IA sigue ampliándose, pero hay al menos cuatro cuestiones importantes que conviene tener presentes.
La primera es el aumento de los costes de los inputs. Los precios de la memoria y la inflación en almacenamiento son factores cada vez más importantes que vigilar. Al analizar los planes de capex de los hyperscalers, los inversores no deben asumir que cada incremento refleja una mayor demanda subyacente de IA. Parte de ese aumento puede reflejar simplemente la inflación del coste de los inputs necesarios para construir infraestructura de IA, donde los semiconductores, la memoria y la capacidad de computación siguen estando en el centro de la creación de valor.
El segundo reto es la intensificación de la competencia en todo el universo de la IA. Una posible guerra de precios entre las grandes plataformas de IA sería negativa para la rentabilidad de la inversión y podría dificultar el camino hacia la monetización. A ello se suma el auge de los modelos chinos de código abierto, que están ganando tracción —más baratos y solo marginalmente menos potentes, por ejemplo, el GLM 5.2—, con una adopción que se está acelerando, también en Estados Unidos.
La tercera cuestión es el ciclo de capex. Sigue siendo potente, pero el debate lleva más de un año siendo el mismo: dónde está el pico y hasta qué punto será rentable esta inversión en última instancia.
Esto conduce al cuarto punto, y el central: la monetización. Los inversores se preguntan ahora cómo los precios, la economía de los tokens y el uso de la IA se traducen en conversión en beneficios. ¿Y hasta qué punto podría cuestionarse el uso de la IA, dado el rápido aumento de los costes que ahora representa para empresas o particulares? ¿Nos dirigimos hacia el final del tokenmaxxing? Esta es la verdadera prueba para la temática de la IA.
