Nota del editor: En septiembre surgió una notable divergencia en los mercados financieros estadounidenses: los bonos del Tesoro sufrieron una fuerte venta, con la rentabilidad del bono a 10 años subiendo más de 50 puntos básicos en un mes, mientras que algunos activos de renta fija cayeron entre un 2,3 % y un 5 %. Al mismo tiempo, las acciones relacionadas con la IA mantuvieron su fortaleza, las acciones de semiconductores siguieron al alza y el Nasdaq se sostuvo relativamente bien, pero las acciones de pequeña y mediana capitalización, el índice S&P 500 ponderado por igual y otros sectores sensibles a las tasas sufrieron presión generalizada.

Según la lógica tradicional de valoración, el aumento de las tasas a largo plazo implica que los flujos de caja futuros deben descontarse a una tasa mayor, lo que normalmente presiona las valoraciones bursátiles. Sin embargo, las acciones tecnológicas no corrigieron tanto como el mercado de bonos. ¿Temor del mercado ante las perspectivas fiscales e inflacionarias de EE.UU., o apuesta a que la IA impulsará un crecimiento económico suficiente para compensar el impacto de las tasas más altas?

Harry Mamaysky, fundador de QuantStreet Capital, planteó otra pregunta en su última carta mensual de inversión: si el mercado cree que la IA puede elevar la productividad en toda la economía, ¿por qué los principales beneficiarios siguen siendo proveedores de infraestructura, como los semiconductores, y no el amplio conjunto de empresas que deberían beneficiarse finalmente de la IA? El autor no considera que ya se haya formado una burbuja en torno a la IA, pero sí mantiene cierta cautela ante esta divergencia entre expectativas de beneficios y desempeño accionario.

Esta pregunta incide en si la inversión en IA puede generar un ciclo comercial sostenible. Los mercados de capitales ya están dispuestos a pagar altos costos por potencia informática, chips e infraestructura de centros de datos, pero estas inversiones deben traducirse finalmente en beneficios corporativos para respaldar rendimientos a largo plazo. A medida que los costos de financiación siguen aumentando, la tesis de inversión en IA podría depender cada vez más de una sola pregunta: ¿quién asume los costos de construcción y quién captura realmente las ganancias generadas por la IA?

A continuación se presenta la traducción del texto original:

En septiembre de 2026, el cambio más evidente en el mercado estadounidense no fue el alza de las acciones de IA, sino una rara divergencia entre bonos y acciones.

Por un lado, el mercado de renta fija sufrió una venta generalizada. Los datos del Tesoro estadounidense indican que la rentabilidad del bono a 10 años subió del 4,75 % el 31 de agosto al 5,29 % el 30 de septiembre, un aumento acumulado de 54 puntos básicos. Según el recuento de QuantStreet, algunos activos de renta fija estadounidenses cayeron entre un 2,3 % y un 5 % ese mes.

Por otro lado, las acciones tecnológicas, especialmente del sector de semiconductores, mantuvieron su fortaleza. Bitcoin, estrategias de momentum con fuertes posiciones en tecnológicas y semiconductores, y el índice Nasdaq destacaron relativamente. En contraste, las acciones estadounidenses de pequeña y mediana capitalización, el índice S&P 500 ponderado por igual y sectores sensibles a las tasas —como fideicomisos de inversión inmobiliaria (REITs), servicios públicos y finanzas— mostraron debilidad generalizada.

Más inusual aún, el dólar y las materias primas subieron simultáneamente en septiembre. Esto contradice su relación inversa habitual y sugiere que el entorno de mercado que enfrentan los inversores se está volviendo más complejo.

Para QuantStreet, hay dos preguntas clave detrás de esta divergencia: ¿por qué las acciones tecnológicas mantienen su fortaleza pese al fuerte aumento de las tasas a largo plazo? Y si los inversores apuestan al crecimiento económico impulsado por la IA, ¿por qué esa expectativa no se refleja en el mercado accionario en su conjunto?

I. ¿Por qué se disparan las rentabilidades de los bonos del Tesoro estadounidense? ¿Qué preocupa exactamente al mercado?

La rentabilidad del bono estadounidense a 10 años subió más de 50 puntos básicos en un mes, lo que indica un cambio notable en la valoración del capital a largo plazo.

Los precios de los bonos y sus rentabilidades suelen moverse en sentido inverso. Un aumento de las rentabilidades implica una caída en los precios de los bonos existentes; cuanto mayor sea su duración y su sensibilidad a los cambios de tasas, más acusada será normalmente la presión sobre su precio.

No existe, sin embargo, una explicación consensuada sobre qué impulsa esta oleada de ventas de bonos del Tesoro.

La primera explicación es que los inversores están perdiendo confianza en el dólar.

Sin embargo, Mamaysky es escéptico ante este juicio. El dólar, de hecho, se apreció en septiembre, lo que contradice la narrativa de una venta masiva de activos en dólares. Por supuesto, una apreciación del dólar no descarta totalmente el riesgo crediticio a largo plazo, pero al menos indica que el mercado no ha experimentado una crisis unidireccional de confianza en la moneda.

La segunda explicación es que la posición fiscal estadounidense está llevando a los inversores a exigir una mayor compensación por el riesgo a largo plazo.

El autor también considera que las pruebas disponibles aún no son suficientes para respaldar una conclusión tan contundente. En concreto, señala que los puntos de equilibrio implícitos de inflación en los mercados se han mantenido relativamente estables, sin cambios de la misma magnitud que el aumento de los rendimientos.

Este indicador refleja la diferencia entre los rendimientos de los bonos del Tesoro nominales y los protegidos contra la inflación, y permite observar cómo los inversores valoran la inflación futura y la compensación por el riesgo asociado. Si los rendimientos nominales suben pero la compensación por inflación no lo hace de forma proporcional, resulta difícil atribuir todo el cambio únicamente a expectativas desbocadas de inflación.

No obstante, esto no descarta el riesgo fiscal. Los rendimientos a largo plazo también dependen de factores como la oferta de bonos del Tesoro, la prima de plazo, las tasas de interés reales y la liquidez del mercado; así pues, una compensación estable por inflación no prueba por sí sola que la deuda estadounidense esté exenta de riesgo.

En cambio, Mamaysky presta más atención a una tercera posibilidad: el mercado está revalorizando la perspectiva de un crecimiento económico futuro más sólido y las ingentes necesidades de financiación derivadas de la construcción de infraestructura de IA.

Los grandes proveedores de servicios en la nube y empresas tecnológicas siguen ampliando sus gastos de capital (Capex), construyendo centros de datos, adquiriendo chips e invirtiendo en infraestructura eléctrica de apoyo. Estos gastos implican que las empresas deben comprometer más capital y podrían incrementar sus necesidades de financiación.

Si los inversores anticipan simultáneamente que la IA generará mayores productividad y beneficios futuros, entonces el alza de las tasas de interés a largo plazo podría interpretarse no solo como un deterioro del riesgo económico, sino también parcialmente como un reflejo de cambios en las expectativas de crecimiento y en la demanda de capital.

Esto no significa que se haya demostrado que la inversión en IA sea la causa principal del alza de los rendimientos de los bonos del Tesoro estadounidenses, sino que el autor busca explicar por qué algunas acciones tecnológicas siguen subiendo pese a la venta masiva de bonos.

II. ¿Por qué las acciones de IA resisten mejor con tasas de interés más altas?

La valoración bursátil puede entenderse simplemente como el valor actualizado de los flujos de caja futuros.

Todo lo demás constante, cuanto mayor sea la tasa de interés de mercado, mayor será el rendimiento exigido por los inversores y menor será el valor actual de las ganancias futuras de una empresa. Por eso, las acciones de crecimiento con alta valoración suelen ser especialmente sensibles al alza de las tasas.

Sin embargo, en septiembre el mercado no operó totalmente según esta lógica. La explicación de Mamaysky es que los inversores podrían creer que la IA generará un crecimiento suficientemente fuerte de los beneficios futuros para contrarrestar la presión sobre la valoración derivada del alza de las tasas de descuento.

Desde la fórmula de valoración, esto equivale a dos fuerzas que compiten: una es el alza de las tasas de descuento, que reduce el valor actual de los beneficios futuros; la otra es el aumento esperado de los beneficios, que eleva el valor intrínseco de las acciones.

Si el crecimiento de este último es lo bastante elevado, los precios accionarios podrían seguir subiendo incluso con tasas de interés más altas. Es decir, el mercado quizá no ignore las altas tasas, sino que confíe en que las futuras ganancias de la IA bastarán para cubrir los mayores costes de capital.

Esta explicación tiene cierto fundamento. La inversión en infraestructura de IA está generando una demanda enorme. Fabricantes de chips, proveedores de equipos semiconductores y empresas tecnológicas afines obtienen ingresos directos de los gastos en construcción. Empresas como AMD, Micron, Intel, Cisco y Applied Materials figuran también entre las principales participaciones del ETF de momentum analizado por el autor. Mientras el mercado crea que los gastos de capital en IA permanecerán en niveles altos, las expectativas de beneficios de los proveedores upstream podrían seguir sosteniéndose.

Pero el problema radica en que el crecimiento de ingresos de estas empresas proviene inicialmente del aumento de los gastos de capital de otras empresas, sin que ello signifique necesariamente que toda la economía ya haya obtenido ganancias de productividad equivalentes.

Para las empresas que compran chips y construyen centros de datos, esos gastos constituyen primero costes o activos fijos. Solo cuando dichos activos ayuden finalmente a aumentar los ingresos, reducir costes o mejorar los beneficios podrá la inversión generar retornos económicos sostenidos.

Por tanto, la subida de las acciones de semiconductores indica únicamente que el mercado es optimista respecto a las perspectivas de beneficios de las empresas vinculadas a la infraestructura de IA, pero no prueba que los retornos económicos finales de la inversión en IA ya se hayan materializado.

III. La gran incógnita sobre la IA: si las empresas de chips ganan dinero, ¿qué pasa con las demás?

Esta es también la contradicción que Mamaysky destaca con mayor énfasis en su carta de inversión.

En septiembre, el sector de semiconductores se desempeñó sólidamente, pero el índice S&P 500 ponderado por igual lo hizo débilmente.

A diferencia del índice ponderado por capitalización bursátil, el S&P 500 ponderado por igual otorga a cada acción componente un peso aproximadamente idéntico, por lo que refleja mejor si las ganancias del mercado son generalizadas o impulsadas principalmente por unas pocas grandes empresas tecnológicas.

El autor denomina ROCS (Resto del Sector Corporativo) al amplio grupo de empresas ajenas al sector de semiconductores, es decir, al resto del sector corporativo.

En su opinión, existe una lógica en la inversión en IA que requiere tiempo para verificarse.

Las empresas adquieren actualmente chips, servidores y software porque esperan que estas tecnologías generen ganancias de productividad en el futuro. El mercado está dispuesto a financiar anticipadamente esta expansión porque confía en que los beneficios no realizados aparecerán más adelante.

Por tanto, en esta fase no sorprende que no se observe un crecimiento sincronizado de beneficios en todos los sectores.

El problema radica en que el mercado bursátil es intrínsecamente prospectivo. Si los inversores están convencidos de que la IA mejorará significativamente la rentabilidad futura de otras empresas, teóricamente esa expectativa debería reflejarse progresivamente también en los precios accionarios de dichas compañías.

No obstante, en septiembre no hubo tal alza generalizada: las acciones de semiconductores siguieron fortaleciéndose, mientras que otras empresas no recibieron apoyo similar en valoración. Esto llevó al autor a preguntarse: si los compradores finales de chips no logran obtener beneficios adicionales suficientes, ¿cómo podrán soportar a largo plazo los costos crecientes de adquisición y despliegue de IA?

Esta pregunta toca el mecanismo de distribución de beneficios en la cadena de inversión en IA.

A corto plazo, los proveedores de infraestructura pueden obtener beneficios relativamente altos gracias al aumento de pedidos y la alta demanda. A medio plazo, los proveedores de servicios en la nube deben recuperar sus inversiones mediante el alquiler de potencia informática, la prestación de servicios de IA, entre otros medios. A largo plazo, las empresas ordinarias deben convertir la IA en mayor eficiencia productiva, menores costos operativos o nuevas fuentes de ingresos.

Solo cuando este proceso se vaya materializando progresivamente podrá el valor generado por la inversión en IA extenderse potencialmente a una actividad económica más amplia.

Claro está, el hecho de que los precios accionarios no hayan subido a la par no implica que las ganancias de productividad derivadas de la IA no se concretarán. Las altas tasas de interés, las presiones operativas propias del sector y los distintos puntos de partida en valoración entre empresas podrían estar enmascarando las expectativas del mercado sobre la mejora futura de los beneficios.

Pero, al menos según el desempeño accionario de septiembre, la confianza de los inversores en los proveedores aguas arriba de IA es claramente mayor que su valoración de los beneficios finales para otras empresas.

Respecto a este fenómeno, Mamaysky no concluye que la inversión en IA esté destinada al fracaso. Sigue creyendo en el valor a largo plazo de la IA y no considera que el mercado actual constituya ya una burbuja.

Simplemente, para que esta alza obtenga un respaldo fundamental más amplio, debe observarse que los beneficios generados por la IA ya no se limiten a unas pocas empresas tecnológicas.

IV. ¿Qué observar a continuación? Si las ganancias de productividad se traducen en beneficios empresariales

Al evaluar el valor económico de la IA, Mamaysky ha comenzado a prestar mayor atención a los datos de productividad.

Los datos revisados publicados por la Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. (BLS) el 3 de septiembre de 2026 mostraron que la productividad laboral del sector empresarial no agrícola creció a una tasa anualizada trimestral del 1,4 % en el segundo trimestre y del 2,2 % interanual.

Desde una perspectiva más larga, entre el cuarto trimestre de 2019 y el segundo trimestre de 2026, la productividad laboral del sector empresarial no agrícola de EE.UU. creció a una tasa anual promedio de aproximadamente el 2,1 %, superior al nivel de cerca del 1,5 % del ciclo empresarial anterior.

Esto concuerda con la tendencia de mejora de productividad observada por el autor.

Sin embargo, es importante distinguir que el aumento de la productividad laboral macroeconómica no equivale a confirmar que la contribución de la IA ya esté establecida. La inversión en capital, la asignación laboral, el progreso tecnológico y los factores cíclicos pueden afectar este indicador, y actualmente no es posible calcular directamente, a partir de él, cuánta ganancia ha generado la IA para las empresas.

Por ello, Mamaysky propuso un estándar adicional de verificación: las mejoras de productividad deben reflejarse, finalmente, en los beneficios de empresas fuera del sector tecnológico.

Esto también se refleja en los ajustes de cartera de QuantStreet. Aunque las acciones de valor y las de baja volatilidad tuvieron un desempeño débil el trimestre pasado, la firma mantuvo una sobreponderación relativa en ambas categorías, con el fin de conservar exposición al sector corporativo amplio. Al mismo tiempo, en carteras con mayor tolerancia al riesgo, siguió manteniendo ciertas inversiones en acciones tecnológicas.

En el mercado de renta fija, la firma también ha comenzado a ajustar la duración. Esta mide la sensibilidad del precio de los bonos ante cambios en los rendimientos. Cuanto mayor sea la duración, mayor será normalmente la pérdida de precio cuando suban las tasas de interés; pero si los rendimientos bajan, las ganancias potenciales también serán más pronunciadas.

El autor considera que, cuando el rendimiento del bono del Tesoro estadounidense a 10 años alcanza aproximadamente el 5,25 %, el atractivo inversor de los bonos comienza a mejorar. En consecuencia, QuantStreet aumentó ligeramente la duración de los bonos en su cartera de bajo riesgo, lo que representa un ajuste direccional notable para la institución en más de un año.

No obstante, esto no significa que la institución haya adoptado una postura totalmente alcista respecto a los bonos de larga duración. Sus modelos siguen siendo desfavorables hacia activos de renta fija de alta duración, y la duración total de la cartera sigue por debajo del benchmark, aunque el grado de subponderación se ha reducido algo.

Para inversores adecuados, el autor menciona también el papel de diversificación de activos alternativos como los Fondos de Capital Privado Evergreen. Según el desempeño de algunos productos citados, dichos fondos subieron aproximadamente entre un 0,5 % y un 0,75 % en septiembre, aportando cierto efecto de diversificación en un mes en que la mayoría de las acciones sufrieron presión. No obstante, estos productos aún presentan limitaciones, como la frecuencia de valoración, la liquidez y los riesgos asociados a los activos subyacentes, y el rendimiento de un solo mes no prueba su capacidad defensiva a largo plazo.

Estos ajustes sugieren que QuantStreet no ha optado por abandonar por completo la apuesta en IA ni ha girado bruscamente hacia bonos de larga duración simplemente porque los rendimientos de los bonos hayan subido. En cambio, busca un equilibrio más equilibrado entre riesgo y rentabilidad en distintos activos.

Lo que realmente debe vigilarse de cara al futuro son tres conjuntos de señales.

Primero, si el gasto en infraestructura de IA puede sostenerse y si el crecimiento de ingresos de los proveedores de la cadena superior sigue contando con un respaldo suficientemente sólido de la demanda.

Segundo, si la IA empieza a mejorar la rentabilidad de empresas no tecnológicas. Los datos de productividad pueden ofrecer indicios tempranos, pero los márgenes de beneficio corporativos, los ahorros de costes y los ingresos adicionales constituyen pruebas más directas de si se pueden materializar retornos de la inversión.

Por último, si el alza de los rendimientos de los bonos del Tesoro estadounidense a largo plazo refleja más bien expectativas de crecimiento económico o, por el contrario, inflación, oferta fiscal y compensación por riesgo de plazo. Si el crecimiento no mejora como se espera mientras los costes de financiación permanecen elevados, los retornos de la inversión corporativa enfrentarán mayor presión.

La pregunta real que debe responder la actual apuesta en IA ya no es solo cuánto más podrá crecer la demanda de chips y potencia informática, sino cuánta ganancia adicional generarán finalmente estas inversiones para toda la economía.

Las empresas semiconductoras ya han generado ingresos visibles a partir de sus inversiones en capital, pero la mejora generalizada de los beneficios corporativos aún debe verificarse. Solo cuando las ganancias de productividad derivadas de la IA se traduzcan gradualmente en beneficios reales fuera del sector tecnológico obtendrá el mercado pruebas más completas que respalden la actual inversión a gran escala.