Fernando de Frutos, Chief Investment Officer de Mora Capital Group, publica un análisis detallado en Funds Society sobre cómo evaluar las oportunidades y riesgos en el stack tecnológico de la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial no es un sector. Es una cadena de valor con ocho capas diferenciadas, cada una con modelos de negocio, ciclos de monetización y perfiles de riesgo distintos. Desde los modelos de frontera en el núcleo hasta los habilitadores físicos en la periferia (centros de datos, refrigeración, energía), las oportunidades no se distribuyen uniformemente. Entender esta estructura es clave para navegar las valoraciones actuales del mercado.
El stack de la IA: ocho capas con funciones diferentes
En el centro está la inferencia: modelos utilizados en flujos de trabajo y aprendizaje. En torno a ella, plataformas en nube que distribuyen la IA y financian gran parte de la inversión. Después vienen semiconductores, computación, y finalmente los habilitadores físicos: centros de datos, refrigeración, equipamiento eléctrico y generación de energía.
Las capas interiores están más cerca de la monetización y la relación con el cliente. Las exteriores pueden beneficiarse de cuellos de botella, pero su perfil económico tiende a ser más cíclico. La pregunta clave no es solo cómo posicionarse en la IA, sino qué exposición ofrece cada capa y qué está pagando el mercado.
Opcionalidad: el componente invisibilizado
Una acción expuesta a la IA puede verse como la suma de dos elementos: flujos de caja y una opción sobre beneficios futuros ligados a la IA. El componente de flujos de caja es lo que el negocio puede generar sin hipótesis heroicas. La opción es lo que los inversores pagan por el potencial de expansión de mercados, elevación de márgenes o cambios en el perfil de crecimiento.
Muchos valores de IA se comportan como bonos convertibles sobre beneficios futuros: parte flujo de caja, parte participación en un escenario de mayor potencial. La mejor versión es un negocio sólido con potencial de IA añadido. La más frágil es una valoración que solo funciona si esa opción se materializa rápido.
Los riesgos principales: concentración, circularidad y el "muro"
El primer riesgo es la concentración. El gasto en IA depende de un número reducido de grandes compradores. Su escala es una fortaleza, pero también crea dependencia: si cambian presupuestos o prioridades, toda la cadena de valor lo nota.
El segundo es la circularidad. Partes del ecosistema se venden entre sí, se financian entre sí o validan sus propias hipótesis de crecimiento. La cadena se vuelve frágil cuando el bucle depende más de la confianza que de los retornos para el usuario final.
El tercero es tecnológico: el "muro". ¿Seguirán mejorando los modelos de frontera a un ritmo que justifique la escala de inversión? Si empiezan a agotar la parte más accesible del conocimiento humano, y el aprendizaje por refuerzo no aporta impulso suficiente, la inteligencia artificial general queda fuera de alcance. Los modelos mejorarían, pero con ganancias menores y mayores costos. La IA seguiría siendo útil, pero la curva se aplanaría.
Posicionamiento según capas
Los distintos niveles cumplen funciones diferentes. Los estratos centrales pueden ofrecer mejor protección a la baja cuando la opcionalidad se apoya en negocios diversificados y flujos de caja saludables. Las capas intermedias ofrecen más apalancamiento directo al ciclo de inversión, pero con mayor ciclicidad. Las partes periféricas pueden beneficiarse de cuellos de botella, pero no deben confundirse con captura de valor permanente.
La pregunta adecuada no es "¿es esta una acción de IA?", sino: ¿Cuánto de su valoración se explica por flujos de caja, cuánto por su valor como opción, y qué tiene que salir bien para que ambos elementos sean ciertos?
Sobre el autor
Chief Investment Officer, Mora Capital Group
Fernando de Frutos es responsable del desarrollo de las políticas de inversión de la firma y de su aplicación en el diseño de estrategias y tácticas de inversión. Con un amplio conocimiento en inversiones, también se encarga de la gestión discrecional de carteras. Antes de incorporarse a Mora Capital Management Zúrich, Fernando fue director ejecutivo en Consultoría Estratégica de Deloitte Suiza, especializado en la industria de servicios financieros. Previamente, lideró el Departamento de Productos de Inversión & Asesoramiento Financiero en ABN AMRO Banca Privada.
Es Doctor en Relaciones Internacionales y Política Económica por la Universidad de St Gallen, CFA, y posee un MBA por IMD.
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Lee el anàlisis completo en Funds Society 👇https://www.fundssociety.com/es/opinion/bor26-la-opcionalidad-entra-en-las-valoraciones-de-la-ia-como-analizar-las-distintas-capas-del-ecosistema/