¿El mercado está empezando a discriminar entre ganadores y perdedores? ¿Cuál es la clave para invertir ahora y capturar el valor económico real?

Es cierto que el mercado está empezando a discriminar entre compañías. La diferencia está en cuáles simplemente hablan de inteligencia artificial (IA) y cuáles realmente están empezando a generar ingresos gracias a ella. Eso es precisamente lo que hemos visto en los resultados empresariales del primer trimestre, donde compañías como Alphabet o Broadcom han presentado resultados muy sólidos impulsados por la fuerte demanda de sus semiconductores y GPUs. En definitiva, el mercado empieza a diferenciar qué compañías ya están obteniendo beneficios e ingresos reales gracias a la IA.

¿Estamos en una fase de expansión estructural del ciclo tecnológico o en una etapa de exceso de inversión similar a burbujas anteriores en infraestructura?

Desde DPAM creemos que no es comparable a la burbuja de los años 2000, principalmente por varios factores. En primer lugar, aquella burbuja estuvo impulsada en gran medida por deuda: las compañías se endeudaban fuertemente para financiar sus planes de inversión. Hoy estamos viendo algo distinto: son las grandes compañías, los hiperscalers, quienes están liderando estas inversiones, y lo hacen con elevados niveles de liquidez y caja, lo que marca una diferencia importante. 

La segunda gran diferencia está en la demanda. En los años 2000, gran parte de la infraestructura desplegada, especialmente la fibra, no llegó a utilizarse en sus primeros años; se estima que cerca del 98% de esa capacidad quedó infrautilizada inicialmente. Hubo mucha inversión, pero poca demanda real por parte de los usuarios. Hoy, en cambio, estamos viendo una demanda real en IA. Lo reflejan claramente los resultados empresariales; compañías como Alphabet o NVIDIA podrían haber vendido incluso más si hubiesen contado con mayor disponibilidad de material y semiconductores, ya que la demanda está superando ampliamente a la oferta. Por tanto, vemos inversiones respaldadas por caja y una demanda real y creciente.

Cuál es su lectura de los resultados empresariales del Q1 de compañías líderes como (Alphabet, Microsoft, Meta & Amazon)?

Desde DPAM hemos visto números muy sólidos. En general, las compañías han presentado resultados batiendo o cumpliendo las expectativas del mercado, reflejando una demanda muy fuerte vinculada a los servicios de inteligencia artificial. Lo vemos, por ejemplo, en los resultados de Alphabet, donde tanto el negocio relacionado con GPUs como el área de Cloud continúan mostrando una gran solidez. También observamos una demanda muy elevada en Meta y en Microsoft -concretamente en el negocio de Azure-. Pero más allá de las grandes tecnológicas, también destacaría otros cuellos de botella que estamos viendo en el mercado. Por ejemplo, compañías ligadas a la memoria como SK Hynix, así como empresas relacionadas con infraestructura y energía. En definitiva, vemos una demanda muy fuerte a lo largo de toda la cadena de valor, con resultados generalmente de doble dígito en prácticamente todas las áreas.

DPAM lanzó hace un par de años una estrategia de Inteligencia Artificial: DPAM L Equities Artificial Intelligence. ¿Cómo ha evolucionado el fondo y qué tipo de compañías forman parte de la cartera?

Desde el lanzamiento del fondo hace dos años, la evolución ha sido muy favorable. En este periodo hemos obtenido una rentabilidad acumulada del 60%. Para ponerlo en contexto, el Nasdaq ha registrado aproximadamente un 40% en ese mismo periodo de los dos últimos años y la media de nuestros peers también se sitúa en torno al 40%, por lo que hemos logrado batir al mercado un 20% de media. En cuanto a la filosofía del fondo, consiste en invertir de forma diversificada a lo largo de toda la cadena de valor de la inteligencia artificial; esto incluye desde compañías que diseñan semiconductores, como NVIDIA, a empresas que ensamblan y producen esos semiconductores, como Taiwan Semiconductor, o compañías que permiten la conectividad entre ellos, como Broadcom. Además, el equipo gestor del DPAM L Equities Artificial Intelligence cuenta con una amplia experiencia en el mercado. Es el mismo equipo que gestiona el fondo Equities NewGems, y toda esa experiencia y capacidad de análisis la estamos aplicando ahora también a esta estrategia de IA.

¿Qué parte del crecimiento esperado en inteligencia artificial ya está descontado en las valoraciones actuales de las compañías?

Nosotros creemos que, al menos en nuestra estrategia, no todo está descontado en el precio. Si analizamos la valoración de nuestro portfolio, vemos que se mantiene en línea con la media de los últimos cinco años. Incluso en casos concretos como NVIDIA, Amazon o Microsoft, las valoraciones están por debajo de su media de los últimos cinco años. Por tanto, a pesar de los resultados tan sólidos que estas compañías están anunciando y demostrando, seguimos viendo valoraciones razonables en relación con el potencial de crecimiento que tienen por delante. Dicho esto, creemos que es fundamental ser muy selectivos. Hay compañías que pueden estar más caras, pero no se puede catalogar a todo el universo de inversión de la misma manera.

¿Cuáles son los principales riesgos que ve actualmente para el mercado?

En general, los riesgos asociados no solo a esta estrategia, sino al mercado en su conjunto, pasan por factores como los tipos de interés o la inflación. También existen riesgos más específicos relacionados con la inteligencia artificial, como que algunos planes de inversión o de capex finalmente no generen el retorno esperado. Es precisamente ahí donde el mercado está poniendo el foco y analizando cada compañía con mucho detalle. Por eso insistimos tanto en la importancia de ser muy selectivos. La clave está en diferenciar qué compañías ya están generando beneficios sólidos y por encima de lo esperado gracias a la IA, y cuáles todavía no están obteniendo el retorno esperado de sus inversiones.