Global technology and AI equity de-rating: J.P. Morgan ve nuevas oportunidades tras el avanzado de-rating tecnológico, lideradas por semiconductores

Visión general

Este informe global de estrategia de renta variable examina si la venta tecnológica y de AI del verano ha avanzado lo suficiente para crear oportunidades. J.P. Morgan concluye que el posicionamiento y las valoraciones se han reajustado de forma sustancial, pero diferencia entre semiconductores, con sólidas ganancias y fundamentos de capex, y software o negocios vulnerables a AI, con preocupaciones estructurales sobre la rentabilidad.

Perspectivas principales

El ecosistema amplio de tecnología y AI se estancó durante unos tres meses desde junio hasta la semana previa, tras el rally de inicio de año, por posicionamiento estirado y dudas sobre la durabilidad y monetización del capex de AI. J.P. Morgan argumenta que el reajuste dejó un posicionamiento más limpio y que la fortaleza de ganancias, los planes de capex intactos y los casos de monetización en desarrollo respaldan volver a involucrarse con el grupo. No espera un retorno al liderazgo extremo anterior de tecnología y AI, pero identifica muchas oportunidades dentro del complejo de AI. El informe mantiene su preferencia por semiconductores frente a software. El posicionamiento en semiconductores se ha deshecho, y el retroceso se considera saludable porque los fundamentos siguen siendo robustos: no se espera equilibrio entre demanda y oferta antes de 2028, los precios deberían seguir subiendo hasta 2027 y los comentarios empresariales indican que la demanda continúa acelerándose. La economía de AI aún respalda la compra de cómputo, los avances de modelos se aceleran y los hyperscalers tienen margen para financiar fuerte crecimiento del capex durante los próximos dos años mediante flujo de caja operativo, deuda y capital. Desde el pico de junio de Semis frente a Software, el EPS forward a 12 meses de Semis subió 30%, frente a prácticamente ninguna mejora de ganancias en Software; el informe considera que la brecha entre comportamiento relativo de precios y entrega de ganancias respalda reingresar a la operación de pares Semis frente a Software. J.P. Morgan no recomienda una posición corta directa en software porque el fuerte de-rating ha dejado al grupo históricamente barato y puede respaldar rebotes tácticos. Sin embargo, sigue esperando que Software, Business Services y Media expuestos a canibalización por AI queden rezagados frente a otras áreas del ecosistema de AI. Los menores costes de modelos reducen las barreras de entrada para empresas de software y desarrollo interno, mientras que la competencia creciente y las dudas persistentes sobre rentabilidad presionan las perspectivas de largo plazo. La ciberseguridad es una excepción relativa dentro de software: sus acciones han subido y algunos múltiplos son elevados, pero el informe cree que las amenazas de seguridad ligadas a AI mantendrán relevante el tema. El análisis también identifica cambios entre los beneficiarios de infraestructura de AI. Software superó a Semis en 12% en un día tras el llamamiento a ralentizar la frontera de AI, lo que muestra sensibilidad a titulares sobre modelos de frontera. No obstante, J.P. Morgan duda de que finalmente se materialice una desaceleración importante debido a la intensa competencia. La AI agéntica debería elevar las necesidades totales de cómputo y desplazar las cargas hacia más CPU: la infraestructura LLM tradicional tiene ratios CPU/GPU de 1:4 a 1:8, frente a una posible relación de 1:1 o más sesgada a CPU para AI agéntica por orquestación, movimiento de datos, uso de herramientas y gestión de estado. El informe destaca el equipo de producción de semiconductores como beneficiario del capex, identifica a ASML como la exposición europea clave a SPE y señala que cotiza barata en PEG pese a las apuestas de los inversores por recortes de ganancias. La AI agéntica también plantea riesgos para plataformas de consumo y empresas europeas que se benefician de la inercia del consumidor, fricción de búsqueda, costes de cambio o control del tráfico. Las cestas vulnerables de J.P. Morgan incluyen viajes, descubrimiento y publicidad, marketplaces, fintech y seguros. Si la AI agéntica se vuelve la interfaz predeterminada del consumidor, menos tráfico y leads podrían presionar los márgenes. Estas cestas cayeron con fuerza tras el anuncio pertinente, pero el informe subraya que las valoraciones bajas no resuelven el riesgo subyacente para la rentabilidad. Para Mag-7 y los hyperscalers, el informe considera que la compresión de valoración está parcialmente justificada, pero podría ser excesiva. Mag-7 cotiza plano en el año y en mínimos de valoración de 10 años; el índice de hyperscalers cae 8% en el año y su P/E forward relativo está más de una desviación estándar barato. El mayor gasto de AI está desplazando los modelos de negocio de ligeros en activos a intensivos en activos, deteriorando el flujo de caja libre e incrementando las emisiones de deuda y capital. El flujo de caja libre combinado de Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta y Oracle baja de $233.4bn en 2024 a $10.6bn en 2026 y a -$96.4bn en 2027. Los precios de Token han caído con fuerza y generan dudas de monetización, pero el informe afirma que el fuerte aumento del consumo ha compensado hasta ahora la caída de precios unitarios, el gasto total aumenta y se desarrollan casos de monetización. Por tanto, prevé que el sólido crecimiento de ganancias respalde a los hyperscalers aun si más de-rating absorbe parte del beneficio. A nivel del mercado general, J.P. Morgan espera que las acciones reanuden su avance cuando ceda la volatilidad de petróleo y tasas y pase la estacionalidad débil de septiembre, con una temporada de resultados de Q3 prevista como robusta. El crecimiento estimado de ganancias de IT en Q3 2026 es 30.8% para el S&P 500 y 35.2% para el STOXX 600. El peso elevado de tecnología —39% en EE. UU., 44% en EM, 19% en Japón y 9% en Europa— implica que una mejora tecnológica ayudaría a los índices. Sin embargo, el informe sostiene que el mercado no necesita que AI supere al resto para subir: durante la corrección de momentum de junio-julio, Kospi y los índices de semiconductores cayeron, mientras que la renta variable general resistió y alcanzó máximos en agosto. Su asignación general sigue siendo Overweight en acciones, EM y Eurozone, e incluye Semis entre los sectores preferidos.

Marco de análisis

J.P. Morgan combina análisis de posicionamiento y precios relativos, revisiones de EPS forward, comparaciones de valoración P/E forward y PEG, evidencia de oferta y demanda sectorial, comentarios empresariales sobre demanda y análisis de financiación de capex. Después conecta los avances tecnológicos con la exposición regional de renta variable, la asignación sectorial y el panorama de tasas, volatilidad de petróleo y ganancias de Q3.

Notas metodológicas

• Marco de análisis sectorialMarco de oferta y demanda

  Análisis de oferta, demanda y precios de semiconductores

  El informe evalúa demanda, capacidad y precios de semiconductores para argumentar que los fundamentos siguen siendo favorables: no se espera equilibrio antes de 2028 y los precios deberían subir hasta 2027.

• Métodos de valoraciónValoración por P/E y PEG

  Valoración relativa mediante P/E forward y PEG

  El informe compara múltiplos forward con rangos históricos y expectativas de ganancias para identificar un de-rating avanzado en Software, Mag-7, Hyperscalers y ASML.

• Marco de fundamentales corporativos y finanzasAnálisis del flujo de caja libre

  Análisis de flujo de caja libre y financiación de hyperscalers

  El informe utiliza flujo de caja libre proyectado y emisiones de deuda y capital para mostrar cómo el capex de AI cambia los perfiles financieros de los hyperscalers y explica parte de su compresión de valoración.

• Teoría cuantitativa, factorial y de carterasAnálisis de factores de estilo

  Comparación de rendimiento relativo y revisiones de ganancias entre Semis y Software

  El informe compara movimientos de precios, EPS y valoración sectoriales para respaldar una preferencia relativa Semis frente a Software, en lugar de una posición corta direccional en Software.

Correspondencia y comparación de activos

Correspondencia estructurada entre la tesis y activos concretos (fortalezas, debilidades, pares y riesgos).

• Semiconductors

  Exposición sectorial preferida dentro del ecosistema de AI

  Fortalezas

  Fuertes revisiones de ganancias, fundamentos saludables de oferta y demanda, aumento esperado de precios y capex de AI sostenido.

  Debilidades

  El rendimiento reciente se vio afectado por posicionamiento extremo y dudas sobre la durabilidad de la demanda de cómputo.

  Comparación

  Preferido frente a Software en el marco de operación de pares Semis frente a Software de J.P. Morgan.

  Riesgos

  Menores requisitos de cómputo, regulación, competencia de China, demanda de chips de menor grado y restricciones de financiación de hyperscalers.

• Software

  Exposición estructuralmente desafiada por canibalización de AI

  Fortalezas

  Valoraciones históricamente bajas y normalización del posicionamiento corto pueden respaldar rebotes tácticos.

  Debilidades

  Revisiones de ganancias limitadas, mayor competencia e incertidumbre persistente sobre rentabilidad a largo plazo.

  Comparación

  Menos preferido que Semiconductors pese al fuerte de-rating.

  Riesgos

  El desarrollo interno habilitado por AI y los menores costes de modelos podrían erosionar los modelos de negocio y de ingresos existentes.

• Hyperscalers

  Financiadores de capex de AI y beneficiarios de la demanda de cómputo

  Fortalezas

  Sólido crecimiento de ganancias, consumo de AI creciente y casos de monetización en desarrollo.

  Debilidades

  El capex de AI redujo el flujo de caja libre y aumentó la dependencia de financiación con deuda y capital.

  Comparación

  Los P/E forward relativos están más de una desviación estándar baratos pese al giro hacia modelos más intensivos en activos.

  Riesgos

  Mayor compresión de múltiplos, comoditización de modelos, fallos de monetización y presión de financiación.

• ASML

  Beneficiario europeo de equipo de producción de semiconductores por mayor capex

  Fortalezas

  Los analistas sectoriales de J.P. Morgan prevén fundamentos sólidos y señalan a ASML como la exposición europea clave a SPE.

  Debilidades

  Su valoración refleja expectativas de los inversores de recortes de ganancias.

  Comparación

  El informe describe a ASML como barata en PEG frente a sus perspectivas fundamentales.

  Riesgos

  Recortes de ganancias si el gasto o la demanda de semiconductores decepcionan.

Datos clave

• EPS forward a 12 meses de semiconductores desde el pico de junio+30%Las ganancias forward continuaron subiendo mientras se producía la reversión del precio relativo.
• EPS forward a 12 meses de software desde el pico de junio+3%El informe lo caracteriza como prácticamente ninguna mejora de ganancias.
• Valoración de Mag-710-year lowsEl grupo se ha devaluado a casi una desviación estándar barato en P/E forward relativo.
• Rendimiento del índice de hyperscalers-8% YTDEl índice incluye Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta y Oracle.
• Flujo de caja libre combinado de hyperscalers$10.6bn in 2026; -$96.4bn in 2027Frente a $233.4bn en 2024, refleja el impacto del mayor capex de AI.
• Crecimiento estimado de ganancias de IT en Q3 202630.8% for S&P 500; 35.2% for STOXX 600El informe cita ganancias robustas como respaldo de su perspectiva general de renta variable.

Impacto e implicaciones

J.P. Morgan considera que, tras el de-rating, las oportunidades tecnológicas son más selectivas: prefiere semiconductores e infraestructura de AI por las fuertes revisiones de ganancias y la demanda de capex, mientras que software y empresas vulnerables a AI pueden rebotar tácticamente pero afrontan presión competitiva y de rentabilidad a largo plazo. Una mejor negociación tecnológica apoyaría a los principales índices, en especial Corea y mercados emergentes, pero no es esencial para un avance más amplio de la renta variable.

Riesgos

• Los requisitos de cómputo de AI podrían ser inferiores a lo esperado si los modelos se vuelven más eficientes o disminuye la intensidad de memoria.
• Riesgos regulatorios, competencia de China y migración de clientes a chips de menor grado podrían debilitar la demanda de semiconductores.
• El capex de hyperscalers podría presionar el flujo de caja libre, requerir mayor financiación y afrontar dudas sobre monetización o defensas de los modelos.
• La adopción de AI podría reducir tráfico, leads y márgenes de plataformas de consumo dependientes de interacción directa del usuario.
• Mayores precios del petróleo, rendimientos de bonos e incertidumbre geopolítica podrían retrasar la recuperación esperada del mercado de renta variable.

Aspectos que vigilar

• Resultados de Q3 y dirección de las revisiones de EPS, especialmente en tecnología y semiconductores.
• Planes de capex de hyperscalers, fuentes de financiación, consumo de Token y pruebas de que la monetización compensa los menores precios de Token.
• Comentarios sobre demanda de semiconductores, condiciones de oferta y demanda y previsiones de precios hasta 2027.
• Volatilidad de petróleo y tasas, incluida la trayectoria de rendimientos de Treasury de EE. UU. y expectativas de política.
• El efecto de AI agéntica sobre la demanda de CPU y sobre plataformas de consumo, marketplaces, fintech y seguros dependientes del tráfico.