Mag 7 empezando a tener un rendimiento inferior [pdf]

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Un deck de diapositivas de Apollo Global Management sostiene que los gigantes tecnológicos de los “Magnificent 7” están empezando a rendir por debajo del mercado, ya que el enorme gasto de capital relacionado con IA consume su flujo de caja libre y eleva el riesgo de concentración en los mercados bursátiles. Los comentaristas coinciden en general en que el capex y los niveles de deuda de los hyperscalers parecen extremos y podrían desencadenar una corrección, pero muchos critican los gráficos de Apollo por ser superficiales, demasiado centrados en el corto plazo y por mezclar a veces grupos de empresas no comparables. El hilo contrasta el gasto relativamente moderado de Apple en IA con el de sus pares, cuestiona cómo medir los retornos reales de la infraestructura de IA y revisa evidencia histórica de que los ganadores del pasado a menudo quedan por detrás del mercado durante la década siguiente.

Calidad e intención del deck de Apollo

  • Muchos consideran que el deck de diapositivas es superficial: sobre todo gráficos, tablas públicas de precios y capturas de pantalla de documentación de API, con poco modelado real o análisis causal.
  • Algunos sospechan que es marketing o una forma de moldear el sentimiento a corto plazo más que investigación neutral.
  • Otros argumentan que la escala de Apollo y su “skin in the game” le dan más credibilidad que opiniones aleatorias en línea, pero el AUM no prueba habilidad para pronosticar.

Capex de IA, flujo de caja libre e hyperscalers

  • La preocupación central: el capex de IA de los hyperscalers (cientos de miles de millones al año, posiblemente >$1T pronto) está consumiendo o superando el flujo de caja libre; algunos están pidiendo prestado y emitiendo acciones.
  • La diapositiva sobre el flujo de caja libre de los hyperscalers muestra una reciente “evaporación”, con Oracle en negativo y Amazon cayendo con fuerza; se cuestiona la omisión de Apple.
  • Vista 1: esto es peligrosamente intensivo en capital, tipo telecom, de “demanda masiva, malos retornos”.
  • Vista 2: algunas empresas (por ejemplo, Meta) podrían simplemente reducir la expansión de IA y restaurar rápidamente un FCF sólido.

Valoración, riesgo de burbuja y concentración de mercado

  • Varios ven las valoraciones tecnológicas impulsadas por IA como propias de una burbuja, con un P/E ajustado cíclicamente cerca de máximos históricos y una fuerte dependencia de unos pocos mega-caps.
  • Otros señalan que el reciente bajo rendimiento de Mag7 durante unos pocos meses es una ventana demasiado corta para sacar conclusiones firmes.
  • Algunos creen que una corrección significativa es “probable y está por llegar”, potencialmente amplificada por apuestas apalancadas en IA y una elevada deuda corporativa y soberana.

Rendimiento histórico, reversión a la media y diversificación

  • Investigación citada: los mejores rendimientos pasados tienden a tener un desempeño inferior al mercado durante la década siguiente; la mayoría de las acciones individuales rinden peor que las letras del Tesoro a corto plazo, y una minúscula minoría impulsa la creación total de riqueza.
  • Debate sobre si esto es un verdadero efecto financiero o una tautología consecuencia de los promedios.
  • Tema general: la concentración en los ganadores recientes es arriesgada; se enfatiza la diversificación (entre sectores, geografías y factores).

Temas específicos de empresa

  • Apple: capex de IA relativamente bajo, enorme caja/FCF; vista como prudente al evitar la carrera armamentista y a la vez “perdiéndose la IA”.
  • Google: para algunos está sobrepremiada por la IA (costes más altos para ofrecer servicios similares); otros apuntan a fuertes beneficios, crecimiento de cloud/IA y una “opcionalidad” diversificada.
  • Meta: historial de grandes apuestas posiblemente derrochadoras (metaverso, ahora IA); preocupación por obligaciones ocultas o similares al apalancamiento.
  • Oracle: FCF negativo y deuda relacionada con IA vistos como un posible eslabón débil.
  • Tesla: algunos argumentan que nunca debió estar en Mag7; sus narrativas de TAM se comparan con promesas “tipo fusión”.

Economía de la IA y uso de LLM

  • Crítica al uso de los gráficos de tokens de OpenRouter como representativos del uso total de IA; las APIs directas y los marketplaces en la nube dominan para los laboratorios líderes.
  • Preocupación de que, si ganan los modelos abiertos “suficientemente buenos” y la inferencia barata, los retornos del entrenamiento de modelos frontier y del enorme capex podrían decepcionar.
  • Contraargumento: los hyperscalers siguen obteniendo beneficios como principales proveedores de cómputo e infraestructura, aunque los fosos defensivos de los modelos se estrechen.

Dinámica de índices, recompras y flujos

  • Discusión sobre cómo los fondos indexados, dividendos y recompras podrían favorecer estructuralmente a las grandes capitalizaciones, aunque algunos sostienen que este efecto está exagerado en los índices ponderados por capitalización bursátil.
  • Observación de que las entradas constantes en fondos indexados y de fecha objetivo proporcionan una demanda persistente para los mega-caps, amplificando posiblemente los movimientos de Mag7.

Expansión de centros de datos y riesgo sistémico

  • Los centros de datos en construcción o planificados en EE. UU. suben ~60% frente a los existentes, con un tamaño medio probablemente mayor — visto como evidencia de un enorme auge de infraestructura de IA.
  • Algunos temen que, cuando el capex de IA se desacelere, las acciones de hardware/memoria aguas arriba puedan desplomarse con fuerza.
  • No está claro si esta expansión acabará justificada por ingresos sostenibles impulsados por IA o si resultará ser sobrecapacidad.