Cada principio de año, una parte de la industria financiera espera con cierta devoción el Eye on the Market — Outlook que firma Michael Cembalest, estratega jefe de mercados e inversión de J.P. Morgan Asset & Wealth Management. No es un informe de previsiones al uso, con su tabla de objetivos para el S&P 500 y su número mágico de recortes de tipos. Es algo más raro y más valioso: un ensayo largo, denso, lleno de gráficos propios y de notas a pie de página, en el que un estratega veterano —entró en J.P. Morgan en 1987— se permite pensar en voz alta sobre lo que de verdad mueve los mercados. La edición de 2026 se titula Smothering Heights, un juego de palabras con Wuthering Heights (Cumbres borrascosas) que podríamos traducir como "cumbres asfixiantes". Y la imagen que da nombre al informe es tan brutal como precisa: la inteligencia artificial ha asfixiado al resto de la bolsa estadounidense.
La portada lo dibuja literalmente —un dragón defendiendo un foso de piedra con los nombres de NVIDIA, TSMC, ASML grabados en los muros—. Detrás de la metáfora hay un dato que Cembalest coloca en el primer párrafo y que conviene leer despacio: desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, entre el 65% y el 75% de la rentabilidad, los beneficios y la inversión del S&P 500 han venido de 42 compañías vinculadas a la IA generativa. Dicho de otro modo, sin esos 42 valores, el índice estadounidense habría rendido menos que Europa, Japón o China. La concentración no es solo de capitalización: es de resultados, de caja y de gasto. El "tema IA" no ha empujado al mercado; lo ha engullido.
Este artículo recorre las cuatro grietas que Cembalest identifica en ese foso —la rentabilidad de la propia IA, la electricidad, China y Taiwán— y la parte final del informe, donde el estratega repasa "todo lo demás": el dólar, los aranceles, la inmigración, la bolsa estadounidense frente al resto del mundo y, como remate incómodo, una historia del populismo para inversores. Lo hacemos con una advertencia editorial que no es menor: J.P. Morgan es una casa cuyos clientes están masivamente posicionados precisamente en esos 42 valores. Cuando una gran gestora explica por qué la valoración "no está tan cara como parece", conviene escuchar con un grado sano de escepticismo. Dicho esto, el rigor del documento es real, y su honestidad intelectual —contraponer datos que se contradicen, señalar la ingeniería contable de los grandes— también.
Un foso de 18 billones de dólares
El cimiento del foso, en palabras de Cembalest, son tres piezas: los diseños de chips de NVIDIA, la fabricación de TSMC y las máquinas de litografía de ASML. La capitalización conjunta de solo cuatro fabricantes de semiconductores y cuatro hiperescaladores ha pasado de 3 billones de dólares hace siete años a 18 billones hoy. Esas ocho compañías representan alrededor del 20% de la bolsa del mundo desarrollado y cerca del 16% de la bolsa global incluyendo mercados emergentes. Es una concentración que no tiene precedente histórico, ni siquiera en el pico de la burbuja puntocom.
Figura 1. La capitalización de los ocho gigantes del foso pasa de 3 a 18 billones de dólares y su peso en la bolsa mundial se duplica con creces — Fuente: Bloomberg, JPMAM (diciembre de 2025).
El universo concreto que Cembalest llama "IA del S&P 500" está compuesto por 42 acciones repartidas en tres grupos. Veintiocho son lo que denomina IA directa: NVIDIA, Microsoft, Apple, Alphabet, Amazon, Meta, Broadcom, Tesla, Oracle, Palantir, AMD, Salesforce, IBM, Uber, ServiceNow, Qualcomm, Arista, Adobe, Micron, Palo Alto, Intel, CrowdStrike, Cadence, Dell, NXP, Fortinet, HP y Super Micro. Ocho son eléctricas de la IA (NRG, Vistra, NextEra, Southern, Constellation, Public Service Enterprise, Entergy, NiSource). Y seis son bienes de equipo de la IA (Eaton, Trane, Johnson Controls, Quanta, GE Vernova, EMCOR). La sola enumeración es reveladora: la "inteligencia artificial" como tema de inversión ya no es un puñado de software, sino un ecosistema completo que incluye utilities y fabricantes de transformadores.
Los números de ese universo desde noviembre de 2022 son apabullantes. Las 28 compañías de IA directa han subido un 195% en precio, con un crecimiento de beneficios del 159% y de inversión (capex más I+D) del 72%. El conjunto de los 42 valores explica el 78% del avance del precio del S&P 500 en el periodo, el 66% del crecimiento de beneficios y el 71% del aumento de la inversión. Para reforzar el argumento, Cembalest añade un dato macro contundente: la inversión del sector tecnológico aportó entre el 40% y el 45% del crecimiento del PIB estadounidense en los tres últimos trimestres, frente a menos del 5% en los tres primeros trimestres de 2023.
Hay un detalle revelador de cómo se ha financiado esta ola. A diferencia de los grandes ciclos de inversión del pasado —casinos, aerolíneas, fibra óptica, turbinas de gas—, este se ha pagado mayoritariamente con caja generada internamente… hasta hace muy poco. Las 28 acciones de IA directa representan el 50% de la capitalización del S&P 500 pero solo el 5% de su deuda neta. Es una diferencia cualitativa respecto a finales de los noventa: entonces el gasto se apalancaba; ahora, en su mayor parte, se autofinancia. Esa solidez de balance es uno de los argumentos centrales del informe para sostener que esto no es 1999.
La intensidad del gasto, eso sí, ha alcanzado niveles históricos. Los cuatro hiperescaladores dedican porciones crecientes de sus ingresos a inversión e I+D: la ratio de capex más I+D sobre ingresos de Meta toca nuevos máximos en el 70%, y la compañía declaró en su presentación del tercer trimestre que "aceleraría agresivamente el gasto para mantenerse competitiva en la carrera armamentística de la IA". Para poner ese 70% en contexto, la mediana del S&P 500 dedica el 10% de sus ingresos a capex e I+D. Es una proporción que solo se entiende si uno cree que el premio —el dominio de una tecnología transformadora— justifica hipotecar el flujo de caja libre durante años. Y, como veremos, esa apuesta empieza a tensar incluso los balances más sólidos del mundo.
Una pieza más del cuadro merece atención porque desmonta otro reflejo habitual. Buena parte de este foso "se importará", como ironiza Cembalest: el ecosistema de semiconductores estadounidense se ha librado hasta ahora de la mayoría de los nuevos aranceles de Trump, lo que ha permitido un flujo notable de importaciones. Como muestra el gráfico de exenciones, las industrias ligadas al foso —ordenadores, componentes, semiconductores— disfrutan de las mayores exenciones arancelarias, mientras que productos como la indumentaria o los muebles apenas tienen. Hay una investigación de la Sección 232 sobre semiconductores en marcha, pero el propio informe anticipa que probablemente conceda exenciones sustanciales a las compañías que se comprometan a producir en EE. UU. Es decir: la política comercial, hasta ahora, ha protegido al foso en lugar de erosionarlo.
Esto no es la burbuja puntocom (pero ojo a la pendiente)
Cembalest dedica varias páginas a la valoración, consciente de que es el primer reproche que recibe cualquiera que defienda el mercado actual. Su tesis es matizada: las valoraciones son altas, pero "no tanto como se podría pensar". El argumento técnico es elegante. Existe, dice, una consistencia interna en cómo se valora la bolsa estadounidense: cuanto mayor es la rentabilidad sobre recursos propios de un sector (eje X), mayor es la valoración que el mercado le asigna (eje Y). La pendiente de esa relación quizá sea demasiado pronunciada —"y puede que lo sea", concede—, pero mirar las valoraciones altas en aislamiento ignora los márgenes de beneficio extraordinariamente elevados del sector tecnológico frente al resto.
Figura 2. El gasto en tecnología como porcentaje del PIB ya supera la era puntocom, pero las valoraciones son la mitad y apenas hay empresas jóvenes deficitarias inflando el índice — Fuente: BEA, CBO, Bloomberg, Factset, JPMAM (2025).
Los datos que aporta refuerzan la idea. Aunque el gasto tecnológico actual como porcentaje del PIB ya ha superado al de la era puntocom, las valoraciones tecnológicas son aproximadamente la mitad de los niveles del pico de 2000, y los ratios PEG (P/E dividido por crecimiento esperado de beneficios) de la tecnología estadounidense se mueven entre 1x y 3x en los últimos años, frente a los 4x-8x de la burbuja puntocom. Y hay una diferencia estructural: hoy el mercado depende mucho menos de las "YUCs" —young unprofitable companies, empresas jóvenes y deficitarias— que inundaron la bolsa en el boom de internet y de nuevo en la era de los SPAC. Su peso en la capitalización tecnológica total es hoy una fracción del que llegó a alcanzar en 2000.
El último dato que Cembalest pide tener en mente es quizá el más tranquilizador y el más fácil de olvidar: en 2025, el P/E forward del S&P 500 solo subió un 3%; el otro 18% de la subida del año vino de crecimiento real de beneficios. No fue, por tanto, una expansión de múltiplo a base de aire, sino mayoritariamente un avance de la "E" del cociente. Desde la óptica de la valoración cuantitativa, esa distinción es decisiva: un mercado que sube porque suben los beneficios es muy distinto de uno que sube porque sube lo que se paga por cada euro de beneficio.
Aquí, sin embargo, conviene aplicar el escepticismo editorial prometido. Que las valoraciones sean la mitad de las del pico de 2000 no significa que sean baratas; significa que el pico de 2000 fue una locura difícilmente repetible. Y la propia advertencia de Cembalest sobre la pendiente "quizá demasiado pronunciada" es importante: toda la arquitectura de "valoración consistente con la rentabilidad" se sostiene mientras esa rentabilidad extraordinaria se mantenga. Si los márgenes de los hiperescaladores se erosionan —y el propio informe muestra después que están cayendo—, la consistencia se rompe por el lado de la "E". Es decir, el argumento tranquilizador descansa en la sostenibilidad de los beneficios, que es justamente lo que las cuatro grietas ponen en cuestión.
La verdadera dimensión del gasto: el Proyecto Manhattan, multiplicado
Para que el lector calibre la magnitud de lo que está ocurriendo, el informe ofrece una de esas comparaciones que se quedan grabadas. El gasto tecnológico de capital de 2025, medido como porcentaje del PIB, equivale aproximadamente a la suma del Proyecto Manhattan, la electrificación rural, el programa Apolo, el sistema de autopistas interestatales y varias obras públicas de la era Roosevelt combinados. No es una metáfora suelta: es un gráfico con cada proyecto histórico medido en su pico anual como porcentaje del PIB.
Figura 3. El gasto tecnológico de 2025 frente a las mayores obras de infraestructura del siglo XX, medido en su pico anual como porcentaje del PIB — Fuente: Manhattan District History, BEA, Eno Center for Transportation, Fed de San Francisco, JPMAM (2025).
La cifra ayuda a entender por qué Cembalest no se conforma con preguntar si la bolsa está cara. La lección que dice haber aprendido en su carrera es que, tras una corrección, lo útil es preguntarse "qué podría salir bien"; pero cuando los mercados están muy concentrados y cerca de máximos, la pregunta correcta es la contraria: "qué podría salir mal". De ahí el armazón del informe, organizado en torno a cuatro What Could Go Wrong (WCGW), cuatro cosas que podrían torcerse. Su escenario base para 2026, por cierto, es otra versión de 2025: una corrección del 10%-15% en algún momento del año por toma de beneficios y un susto de crecimiento, pero un cierre por encima del punto de partida.
Primera grieta: el "momento Metaverso" de los hiperescaladores
De los cuatro riesgos, este es el más inmediato. Desde el cuarto trimestre de 2022, los cuatro hiperescaladores han gastado 1,3 billones de dólares en inversión de capital e I+D, buena parte en IA generativa. La pregunta es brutal en su sencillez: ¿se traducirá toda esa inversión en beneficios proporcionales? Si no, las compañías del foso podrían enfrentarse a una versión de aquel "ajuste del Metaverso" de 2022, cuando los "Siete Magníficos" llegaron a caer un 50%. No es historia antigua: ocurrió hace tres años.
Antes de entrar en los números, conviene reconocer lo que sí avanza, porque Cembalest no cae en el negacionismo tecnológico. El progreso de las capacidades es real y veloz: los modelos igualan o superan a los humanos en reconocimiento de imágenes, comprensión lectora, razonamiento visual y matemáticas de competición cuando se entrenan para ello; el o3 de OpenAI alcanzó una puntuación mejor que el 99% de los competidores humanos en concursos de programación. Un modelo de lenguaje (Otto-SR) reprodujo en dos días una revisión sistemática médica que habría llevado doce años-persona, identificando y extrayendo datos con más precisión que los humanos. Pero el propio informe pide cautela: "no os dejéis llevar, todos los benchmarks pueden manipularse con suficiente ensayo y error". Y persisten problemas serios, como tasas de alucinación "asombrosamente altas" en algunos modelos. Es el equilibrio justo: la tecnología impresiona, pero los benchmarks no son lo mismo que el beneficio.
El problema es que medir la rentabilidad real de la IA en los hiperescaladores es endiabladamente difícil. Por lo que se puede saber, Microsoft es el único que desglosa ingresos específicos de IA. Y mientras tanto, dos indicadores se mueven en la dirección equivocada: los márgenes de flujo de caja libre de los hiperescaladores están descendiendo gradualmente y sus saldos de caja caen como porcentaje de los activos. Cembalest lo dice sin ambages: para que las valoraciones actuales se sostengan, en 2026 puede que haga falta "un camino más claro hacia la rentabilidad" de las inversiones en IA. Para entender el orden de magnitud del esfuerzo de monetización, el informe sigue el rastro de los ingresos anualizados específicos de IA —OpenAI, Microsoft Azure, Anthropic, xAI, CoreWeave, Nebius—, que han escalado desde casi nada a principios de 2024 hasta cifras de dos dígitos en miles de millones a finales de 2025. Crecen rápido, sí; pero la pregunta de Cembalest sigue en pie: ¿bastan para justificar 1,3 billones de inversión?
Figura 4. Los ingresos de IA escalan, pero los márgenes de flujo de caja libre y los saldos de caja de los hiperescaladores caen — Fuente: Bloomberg, Epoch AI, JPMAM (3T 2025).
El informe se detiene en dos casos que ilustran un cambio importante: el paso de financiar con caja a financiar con deuda. Oracle se comprometió a recibir de OpenAI 60.000 millones de dólares anuales —una cantidad que OpenAI todavía no gana— por servicios de cloud que Oracle aún no ha construido y que requerirán 4,5 GW de potencia, el equivalente a 2,25 presas Hoover o cuatro centrales nucleares. Como los ratios de caja de Oracle palidecen frente a los hiperescaladores, la compañía empezó a endeudarse con fuerza. Desde que J.P. Morgan señaló sus dificultades en septiembre, la acción ha caído un 35% y sus diferenciales de crédito han subido 90 puntos básicos.
El caso de Meta es un pequeño tratado de ingeniería financiera. Para construir el complejo de centros de datos Hyperion en Luisiana, Meta se asoció con Blue Owl en un vehículo (SPV) participado al 20% por Meta y al 80% por Blue Owl; la entidad de Blue Owl pidió prestados 27.000 millones de dólares de deuda con grado de inversión que, "aparentemente", no afectará a la calificación crediticia de Meta. La estructura combina arrendamientos operativos y una garantía de valor residual diseñada para que S&P no consolide la obligación. Cembalest, con honestidad poco habitual en un informe de casa, invita a mirar la economía real por encima de la "contabilidad creativa": si se consolidara el SPV, la deuda neta sobre EBITDA de Meta —que empezó el año en negativo— subiría hasta el 63%. Sigue muy por debajo de la mediana del S&P 500 (2x), pero es "un panorama muy distinto del que había al empezar el año". Que un estratega de J.P. Morgan escriba que los inversores "deberían mirar más allá del tratamiento creativo de las agencias de rating" es, en sí mismo, una señal.
¿Qué hay del lado positivo, del bull case? El informe es escrupulosamente equilibrado y dedica espacio al argumento alcista, que descansa en el crecimiento explosivo del consumo de "tokens". El consumo de tokens vía llamadas a la API de OpenRouter empezó 2025 por debajo de 0,5 billones por semana y terminó el año en 6-7 billones. El consumo mensual de tokens de Google se multiplicó por 100, de 9,7 billones en abril de 2024 a 980 billones en julio de 2025. Sobre esa base, Cembalest reproduce un experimento mental —que atribuye honestamente a un analista de ExodusPoint— según el cual, si 5.000 millones de personas usaran la IA en la década de 2030 consumiendo 1,6 millones de tokens diarios cada una, la demanda futura de cómputo para inferencia superaría con creces la capacidad actual. Es el argumento que sostiene el gasto sin freno: la demanda potencial es tan colosal que justifica construir hoy. El propio autor advierte de que no es una previsión, sino una ilustración de "en qué se basan los argumentos optimistas que oigo".
El propio informe somete ese optimismo a una prueba de realidad numérica que conviene retener. Para 2026, SemiAnalysis estima la capacidad occidental de cómputo de IA en unos 36.000 exaflops —un salto enorme frente a los 11.500 de 2025—. Asumiendo un factor de utilización del 50%, eso implicaría unos 1.700 millones de exaflops al día, frente a los 7.200 millones de exaflops diarios que exigiría esa demanda hipotética de inferencia de consumo. Dicho de otro modo: con un rango razonable de utilización de GPU, el cómputo de 2026 solo cubriría entre el 14% y el 66% de la demanda futura de inferencia solo de consumo, antes de sumar la de empresas, gobiernos/defensa o la inferencia de baja latencia (robótica, coches autónomos, drones). El mensaje es de doble filo: para el alcista, demuestra que hay margen casi ilimitado de demanda; para el escéptico, recuerda que esa demanda todavía es teórica y que su materialización depende de que el precio del token siga desplomándose —ya ha caído al menos 240 veces—.
El argumento alcista tiene también una versión más mundana y verificable: las previsiones de la propia OpenAI. Según recopila Barclays, las proyecciones que OpenAI hizo a mediados de 2025 para el año 2027 quedaron eclipsadas por las que la propia compañía publicó solo tres meses después: la previsión de ingresos para 2027 saltó de 60.000 a 90.000 millones de dólares (+50%); los usuarios semanales, de 1.400 a 1.800 millones; los suscriptores de pago, de 58 a 76 millones. El presupuesto de cómputo proyectado de OpenAI escala de unos pocos miles de millones en 2024 a cifras que rondan los 80.000-90.000 millones anuales hacia 2029-2030. El problema, advierte Cembalest, es lo que esas cifras exigen del mundo físico: para materializarse, OpenAI necesitaría 30 GW de nueva capacidad de generación para 2030, justo el cuello de botella del que trata la segunda grieta.
Y aquí aparece el que, para Cembalest, es el mayor riesgo corporativo individual de toda la historia de la IA: OpenAI. La compañía va camino de ingresar entre 10.000 y 20.000 millones de dólares, pero tiene compromisos de gasto de 1,4 billones con sus socios, y sobrevive de cuotas de suscripción con ingresos por publicidad, búsqueda o hardware "limitados o nulos". Cuando le presionaron sobre esto en el pódcast de Brad Gerstner, Sam Altman respondió con una frase que el informe cita y que retrata la incomodidad del momento: "Si quieres vender tus acciones, te encontraré un comprador". El propio economista jefe de OpenAI reconoció que el 72% de las consultas a GPT no son de uso profesional. Los próximos 12-18 meses, concluye, "serán muy interesantes".
El punto y contrapunto MIT-Wharton: ¿de verdad funciona la IA?
Una de las secciones más honestas del informe enfrenta dos estudios que llegan a conclusiones opuestas sobre el impacto real de la IA generativa en las empresas. El MIT y Wharton, separados por 300 millas, están "a un millón de millas" en su lectura de los hechos. Un trabajo del MIT de julio de 2025 llegó a una conclusión sobria: la disrupción se ha confinado de momento a medios, telecomunicaciones y servicios profesionales, y la tasa de despliegue exitoso de IA generativa es una fracción de las tasas de investigación y pilotaje. La cifra que circuló por todo el mundo: pese a 30.000-40.000 millones de dólares de inversión empresarial, el 95% de las organizaciones obtiene cero retorno. Otro dato demoledor: la proporción de consejeros delegados "muy confiados" en su estrategia de IA cayó del 82% en 2024 al 49% en 2025.
Figura 5. El estudio del MIT: la mayoría de las organizaciones investiga la IA, pero muy pocas la implementan con éxito, y el 95% no obtiene retorno — Fuente: MIT NANDA (julio de 2025).
Wharton, en cambio, encuestó a 801 altos directivos de organizaciones con más de 1.000 empleados y publicó en octubre de 2025 una visión mucho más optimista sobre el ROI de la IA generativa y el gasto futuro. La moraleja que extrae Cembalest es de una prudencia ejemplar y aplicable a cualquier análisis: "Ese es el problema de las encuestas: no sustituyen al seguimiento de los datos reales de beneficio y gasto, y a menudo tienen muestras pequeñas y poco representativas". Es la clase de matiz que distingue un informe serio de un panfleto: dos encuestas rigurosas pueden contradecirse, y la verdad no está necesariamente en el promedio.
El propio informe ofrece su mejor síntesis del estado de la cuestión: hasta ahora, a nivel de mercado, solo los proveedores de infraestructura de IA han generado rentabilidades en exceso sustanciales. Las cestas de compañías que se supone que se beneficiarán de vender productos de IA o de reducir costes laborales han ido planas frente al S&P 500 equiponderado. Es decir, salvo las "infraestructuras", la IA generativa sigue siendo "una historia de selección de valores más que un fenómeno secular". Para un gestor de carteras, esa frase vale más que mil titulares: por ahora, ganar con la IA ha consistido en estar en los que venden picos y palas, no en adivinar quién la usará mejor.
Hay todavía un riesgo técnico que el informe disecciona con detalle: la depreciación de las GPU. Desde 2020, los hiperescaladores han ido alargando la vida útil contable de sus chips de 3 a 5-6 años, lo que reduce el gasto anual de depreciación y, por tanto, infla el beneficio. La lógica que esgrimen las compañías no es absurda: los chips viejos siguen en uso varios años, incluso las NVIDIA A100 funcionan con alta utilización y márgenes positivos más allá de los 2-3 años, y sustituir GPU es caro porque a menudo hay que cambiar también la refrigeración y la alimentación. ¿Qué pasaría, entonces, si esas vidas útiles volvieran a los 3 años —algo que podría desencadenarse si los hiperescaladores renuevan sus centros con chips nuevos descartando los viejos, o si se confirma que las GPU fallan a un ritmo del 9% anual—? Según los cálculos de J.P. Morgan, los márgenes operativos y el beneficio por acción caerían entre un 6% y un 8% para la mayoría de los grandes (un -7% en BPA para Amazon, Meta, Microsoft y Google), y bastante más para Oracle: hasta un -17% en BPA y un -14% en margen operativo. No es una catástrofe, pero es un recordatorio incómodo de que parte de la rentabilidad declarada depende de un supuesto contable discutible.
Conviene añadir un matiz que el propio informe aporta y que pinta de gris el cuadro: los precios de alquiler horario de las GPU que pagan los clientes de los neoclouds e hiperescaladores han caído entre un 20% y un 25% en el último año. Esa caída de precios —buena para quien usa la IA, mala para quien invirtió en los chips— ayuda a explicar el desplome de más del 50% de la acción de CoreWeave desde su máximo de junio de 2025 (aunque sigue un 90% por encima de su precio de salida a bolsa en marzo). Cuando el activo que financias con deuda a varios años pierde valor de alquiler a este ritmo, la pregunta sobre la vida útil contable deja de ser teórica.
Segunda grieta: la electricidad como muro
"Con el tiempo, el coste de la inteligencia convergerá con el coste de la energía", declaró Sam Altman ante el Senado en mayo de 2025. El segundo What Could Go Wrong del informe toma esa frase al pie de la letra. Los centros de datos solo representan hoy entre el 4% y el 8% de la demanda eléctrica estadounidense, pero se proyecta que absorban dos tercios del crecimiento de la demanda, incluso después de contar con mejoras de eficiencia energética cercanas al 40% anual en el diseño de chips. La pregunta de Cembalest es retórica pero contundente: ¿por qué Microsoft y Constellation reabrirían un reactor nuclear clausurado en Three Mile Island a un coste de 110-130 dólares por MWh durante 20 años —el doble de la media nacional— si pudieran conseguir energía de base más barata?
El cuello de botella no es solo de generación. Es de turbinas, de transformadores, de interruptores de alta tensión. En los últimos 24 meses, el coste de una turbina de ciclo combinado nueva ha subido de unos 1.200 a 2.500 dólares por kW, con plazos de entrega de 3 a 7 años. Y el equipo de transmisión —transformadores, bancos de condensadores, conmutadores de media y alta tensión— ahora tiene plazos de entrega de 3 a 5 años.
Figura 6. Los pedidos de turbinas de gas superan el límite de producción y las solicitudes de interconexión de grandes cargas en Texas se disparan — Fuente: Bloomberg News, ERCOT, USITC, JPMAM (2025).
El dato que mejor dimensiona el problema es el de OpenAI. Solo esta compañía ha anunciado cuatro alianzas que requieren 30,5 GW de nueva potencia. Para ponerlo en contexto: eso equivale a alrededor del 75% del pico de capacidad nuclear que Estados Unidos completó en cinco años durante toda su era nuclear… para una sola empresa del ecosistema. Y, como recuerda el informe, todo el país solo añadió 25 GW en 2024 una vez ajustada la fiabilidad e intermitencia de la nueva capacidad. Una demanda de 30,5 GW exigiría además cerca del 300% de los envíos de GPU de NVIDIA de 2025 y más del 100% del suministro mundial de memoria de alto ancho de banda. En un memorándum interno citado por The Information, Altman llegó a fijar como objetivo último 250 GW para 2033, una cifra equivalente a un tercio del consumo eléctrico pico de Estados Unidos.
Figura 7. Solo las alianzas de OpenAI exigen 30,5 GW, tres cuartas partes de lo que EE. UU. construyó en su era nuclear — Fuente: OpenAI, Power Reactor System Database, Bridgewater AIA Labs, JPMAM (2025).
¿De dónde saldrá esa electricidad? Mayoritariamente del gas natural. BloombergNEF proyecta que los centros de datos podrían elevar la demanda estadounidense de gas en 3-4 mil millones de pies cúbicos diarios para 2030, una adición relevante sobre una producción total de unos 107 mil millones diarios. Y estima que los nuevos centros conectados a la red dependerán en torno a un 60% del gas natural de aquí a final de década. Existe el riesgo de que esa demanda, sumada a la exportación de GNL, voltee a EE. UU. de un superávit de gas en 2030 a un déficit; aunque Cembalest matiza que un previsible exceso de capacidad en el mercado global de GNL podría liberar más gas para el consumo interno estadounidense. La otra vía es la generación propia ("trae tu propia generación"): solo el 1% de los centros depende hoy de generación in situ, pero una encuesta de Bloom Energy indica que el 38% espera depender parcialmente de su propia energía en 2030, en buena parte por los larguísimos plazos de interconexión a la red.
Sobre las alternativas que tanto entusiasman a los titulares, Cembalest es notablemente escéptico. ¿Solar más baterías como sustituto de base? Incluso con un crédito fiscal del 40%, las instalaciones de solar más almacenamiento siguen siendo mucho más caras por MWh que las turbinas de ciclo combinado. ¿Nuclear? Solo quedan 2-3 plantas clausuradas sin desmantelar que podrían reabrirse (Three Mile Island, Palisades y Duane Arnold). ¿Y los pequeños reactores modulares (SMR), la gran promesa? Aquí su juicio es contundente: se muestra escéptico porque son "una curva de aprendizaje a la inversa". Cuando la energía nuclear se comercializó, la experiencia de 1960 a 1980 llevó a los ingenieros a aumentar el tamaño de las plantas hasta ~1 GW para repartir los enormes costes fijos entre más MWh; no hay evidencia suficiente, dice, de que la modularización pueda hacerse de forma rentable. Es el tipo de contracorriente —contra el consenso entusiasta sobre los SMR— que da valor al informe.
La parte más reveladora de la sección es la cita del monitor independiente del mercado PJM, Monitoring Analytics, que en noviembre de 2025 escribió en términos tan crudos que Cembalest los reproduce: "Seguir aceptando simplemente la interconexión de grandes cargas de centros de datos que no pueden servirse de forma fiable porque no hay capacidad despachable adecuada no es un camino razonable ni es ninguna solución". Y más aún: "La afirmación de que las grandes cargas de centros de datos pueden ser recursos de demanda y no requieren nueva capacidad es una ficción regulatoria". Es el experto de la red diciendo que no hay atajos: la nueva demanda exige nueva generación dedicada, y la "respuesta de la demanda" no basta. El propio informe matiza el contrapunto —académicos y consultoras financiadas, entre otros, por Google sostienen que combinando conexiones flexibles y capacidad propia los centros pueden operar "años antes manteniendo la fiabilidad"—, pero Cembalest no se lo compra: recuerda que esos análisis pueden estar sesgados por el interés de los hiperescaladores en acelerar conexiones y por el de los defensores de las renovables, y que los árbitros últimos serán las utilities y los operadores de red, que responden ante los clientes.
La conclusión cuantitativa de J.P. Morgan es que, tras 20 años de demanda eléctrica plana, EE. UU. afronta ahora una demanda creciente de centros de datos, vehículos eléctricos y electrificación —y no está claro que el ritmo de adición de capacidad de la segunda mitad del siglo XX, cuando el 70%-90% de la nueva capacidad venía de grandes plantas de carbón, nuclear y gas, pueda mantenerse hoy, sobre todo ante la escasez de mano de obra energética cualificada que el propio informe documenta—.
Tercera grieta: China escala el foso por su cuenta
Si la electricidad es el muro físico, China es el rival que aprende a escalarlo. La premisa de Cembalest es que el país lleva años subiendo en la cadena de innovación. China ha entrado en el top diez del Índice Global de Innovación, converge con Estados Unidos en complejidad de las exportaciones y supera al resto del mundo en patentes de energía limpia, patentes de IA e investigación en ingeniería nuclear.
Figura 8. China irrumpe en el top 10 de la innovación mundial y domina las patentes de energía limpia, de IA y la investigación nuclear — Fuente: WIPO, Harvard Growth Lab, IRENA, Stanford AI Index, ITIF, JPMAM (2025).
La gran ventaja china es la fuerza bruta energética. China añade todo tipo de generación eléctrica, electrifica su consumo al ritmo más rápido del mundo y lidera el despliegue de líneas de corriente continua de alta tensión. El dato que lo resume: desde 2019, la generación eléctrica de China ha crecido en 2.500 TWh, frente a 221 TWh de Estados Unidos y un retroceso de 110 TWh en Europa. Mientras Occidente discute si podrá construir 30 GW para OpenAI, China levanta esa capacidad casi sin despeinarse. Es una asimetría que, en el largo plazo, importa.
En semiconductores, China todavía depende mucho de chips occidentales obtenidos por vías oficiales y del mercado negro, y va por detrás en chips de vanguardia (menos de 14 nanómetros). Pero las sanciones han acelerado su empeño en construir un ecosistema propio. El gobierno lanzó el tercer Fondo Nacional de Circuitos Integrados con 48.000 millones de dólares —más que las dos primeras fases juntas y con un horizonte de 15 años—. Huawei se ha propuesto convertirse en una compañía plenamente verticalizada, desde los equipos de fabricación de obleas (SiCarrier) hasta el diseño de chips (HiSilicon) y la memoria de alto ancho de banda propia. Su chip Ascend 910C ha mejorado el rendimiento de fabricación hasta cerca del 40% (desde el 20% de septiembre de 2024) y ya representa más del 75% de la producción china de chips de IA. Y hay una señal que el informe subraya: un equipo de antiguos ingenieros de ASML en Shenzhen habría completado un prototipo funcional de máquina de litografía EUV, con producción prevista para 2028-2030. Es el corazón mismo del foso —la litografía de vanguardia— el que China intenta replicar.
Huawei aspira a competir no chip a chip, donde NVIDIA sigue por delante en casi todas las métricas (su B300 ofrece 2,9 veces más potencia de cómputo y el doble de eficiencia energética por teraflop que el 910C), sino a nivel de cluster: sostiene que su SuperPod Atlas 950, previsto para 2026, ofrecerá 6,7 veces más potencia de cómputo, 15 veces más memoria y 62 veces más ancho de banda que la oferta de NVIDIA del mismo año. El truco es la fuerza bruta: juntar cientos o miles de chips. El coste de ese enfoque es enorme. El producto CloudMatrix 384 de Huawei se estima que cuesta el doble, y sus productos de 2026 pueden requerir entre 8 y 12 veces más energía por teraflop que NVIDIA. Hay incluso una métrica física elocuente: hacen falta unos 7 racks de chips Ascend 910C para igualar la potencia de un solo rack de GPU NVIDIA B300. Por eso, de momento, los clusters de Huawei solo los usan empresas estatales chinas subvencionadas o presionadas para comprarlos. China, además, vive una paradoja: tiene un exceso de chips de inferencia, fruto de haber acumulado NVIDIA por vías oficiales y de mercado negro mientras sus fabricantes locales mejoraban la calidad. Tanto, que ha llegado a bloquear a ByteDance y a otras compañías el uso de chips NVIDIA en los nuevos centros de datos estatales destinados a inferencia.
La conclusión de Cembalest es sobria y honesta: Estados Unidos mantiene una ventaja enorme en la experiencia real de usuario, basada en presupuestos de entrenamiento y cómputo de inferencia. Basta comparar el gasto de los hiperescaladores en 2023-2025 (694.000 millones de dólares en EE. UU. frente a 124.000 en China) o la capacidad de cómputo añadida en 2025 (NVIDIA por sí sola 18 zettaflops, frente a menos de 1 zettaflop en China). Pero advierte: "China tiene un largo camino por recorrer para escalar el foso, ya que está entre una y tres generaciones por detrás, pero puede estar más avanzada de lo que los inversores creen". Y subraya un factor incómodo para Occidente: la disposición china a absorber costes más altos en nombre de la seguridad nacional, su construcción ilimitada de generación eléctrica y "abundante espionaje industrial".
China, además, ha tenido aliados inesperados, según ironiza el informe: los reguladores antimonopolio de Estados Unidos y Europa. El ejemplo que pone es iRobot, cuya adquisición por Amazon fue bloqueada de facto por la FTC de Lina Khan y los reguladores europeos; tras el fracaso del acuerdo, la compañía despidió a la mitad de su plantilla y acabó en bancarrota, con un proveedor chino tomando el control. Es un dardo deliberado sobre el coste competitivo de cierta regulación occidental.
Cuarta grieta: Taiwán, el eslabón más frágil
El cuarto riesgo es geopolítico y, por su naturaleza, el más binario. La dependencia mundial de Taiwán para chips avanzados es conocida; lo que el informe afina es su magnitud. Ocho de las diez mayores compañías del mundo por capitalización dependen en gran medida del suministro de TSMC. Para esas empresas, más de un tercio de sus 2 billones de dólares de ingresos combinados procede de hardware que usa productos de TSMC. La economía digital, la del automóvil y la industrial dependen de TSMC; sin ella, "la economía mundial se griparía".
Figura 9. La dependencia global de los chips taiwaneses supera la que Europa tenía de la energía rusa antes de la guerra de Ucrania — Fuente: BP Statistical Review, ROC Taiwan, USITC, JPMAM (2024-2025).
La comparación que elige Cembalest es deliberadamente inquietante: la dependencia global y estadounidense de los chips taiwaneses supera la dependencia europea de la energía rusa antes de la invasión de Ucrania. Y la vulnerabilidad de Taiwán a un bloqueo naval es extrema. El 90% de su consumo de energía primaria depende de importaciones de combustibles fósiles; en lo que el informe llama "quizá el giro de política energética más desaconsejable de la historia", la cuota de generación nuclear taiwanesa cayó del 50% en los años ochenta a apenas el 5% hoy. El país solo tiene 10-11 días de reservas de gas natural, e importa el 67% de sus calorías. La conclusión: "Taiwán puede ser la economía avanzada más sensible a un bloqueo del mundo".
A esa fragilidad económica se suma la presión militar. En 2024, China concentró decenas de buques en el mayor ejercicio marítimo contra Taiwán desde 1996, y el sondeo chino de los límites aéreos y marítimos taiwaneses creció un 60% frente a 2023. El informe reproduce el desequilibrio de fuerzas en el Estrecho —portaaviones, destructores, submarinos, cazas— y una actualización fechada el 1 de enero de 2026: en su discurso de Año Nuevo, el presidente Xi declaró que "la reunificación de nuestra patria, una tendencia de los tiempos, es imparable", tras unos ejercicios militares que parecían diseñados para demostrar la capacidad de imponer un bloqueo. Cembalest no se aventura a poner fecha al calendario de Xi, pero advierte: dado cómo China ha "flexionado los músculos" con los minerales críticos, no apostaría a que un eventual control de Taiwán no se tradujera en presión sobre el acceso occidental a los chips de TSMC.
Hay un matiz industrial relevante para inversores: la planta de TSMC en Arizona es, de momento, mucho menos eficiente que las taiwanesas. Según los datos del informe, un wafer de 5 nm en Taiwán deja un margen bruto del 62%, frente a apenas el 8% en Arizona, por el mayor coste de depreciación, materiales y mano de obra. Y todos los chips fabricados en Arizona todavía se envían de vuelta a Taiwán para el empaquetado. La conclusión de Cembalest es que, aunque EE. UU. podría alcanzar el 30%-35% de autosuficiencia en nodos avanzados hacia 2028-2030, seguiría siendo enormemente dependiente de Taiwán. El "reshoring" de semiconductores es real, pero lento y caro.
"Todo lo demás": dólar, aranceles, bolsa y el aviso sobre el populismo
La última parte del informe abandona la IA para repasar la macroeconomía y los mercados con la mirada del estratega de asignación de activos. Algunas ideas merecen destacarse por su utilidad práctica.
Sobre el crecimiento, un dato que pone en perspectiva toda la euforia: sin el auge del gasto tecnológico, el crecimiento del PIB real estadounidense del 2,3% interanual habría sido del 1,8%. La economía "real", la que no es IA, está más floja de lo que parece. De hecho, en el primer trimestre de 2025 el crecimiento del consumo personal llegó a caer por debajo del gasto en equipos y software tecnológicos, algo poco habitual: durante un par de trimestres, la inversión en máquinas de IA aportó más al PIB que el bolsillo del consumidor estadounidense.
Sobre la Reserva Federal, Cembalest describe lo que llama su "apuesta del cerdo en la pitón": con algunos indicadores del mercado laboral debilitándose y las encuestas de precios todavía en territorio inflacionario, la relajación monetaria de la Fed es una apuesta a que cualquier repunte de inflación por aranceles se diluirá el año que viene. El reto es real: la divergencia entre empleo (que se enfría) e inflación (que no cede) está en el percentil 70 para manufacturas y en el 83 para servicios. Los datos del mercado laboral que recopila el informe son menos benignos de lo que sugieren los titulares: la creación media de nóminas no agrícolas de tres meses ha caído a 22.000 (frente a 209.000 en diciembre de 2024), el paro U3 ha subido al 4,6% y el U6 al 8,7%, y los trabajadores a tiempo parcial que no encuentran empleo a jornada completa han pasado de 1,2 a 1,76 millones. Es el telón de fondo que explica por qué a Cembalest le preocupa más la inmigración que los aranceles: la desaceleración del crecimiento de la fuerza laboral reduce el nivel de creación de empleo a partir del cual aparecen presiones salariales.
Sobre el dólar, se desmarca de los agoreros: tras la caída del 5%-10% de 2025 desde niveles elevados, no observa deterioro material en las seis métricas que usa para medir el papel del dólar en la economía mundial —su cuota en préstamos transfronterizos (52%), en deuda internacional (53%), en volumen de transacciones de divisas (89%), en reservas oficiales (56%)— y espera estabilidad en 2026. Sobre los aranceles, su conclusión es contraintuitiva: tras descontar exenciones, sustitución de proveedores y márgenes, los precios de venta de bienes importados han subido un 5%, no el 15% que se temía, en buena parte porque los servicios son una porción enorme del consumo y solo el 6% es importado; incluso en bienes duraderos, la cuota importada es del 26%, y en el conjunto del consumo estadounidense, del 10%-11%.
La gran reforma fiscal —la OBBBA, One Big Beautiful Bill Act— recibe un tratamiento equilibrado. Reestructura 5 billones de dólares de impuestos y gasto, con recortes a la red de seguridad (Medicaid, SNAP) por 1,5 billones y a las subvenciones energéticas verdes, compensados por rebajas fiscales a las familias trabajadoras con hijos. Cembalest la resume con ironía como "una expresión de las políticas de la Casa Blanca: si no tienes empleo, consíguelo; y si no tienes hijos, ponte a producirlos". Su veredicto a largo plazo es severo: la OBBBA "puede ser un desastre fiscal a largo plazo si sus políticas se sostienen", con proyecciones de deuda sobre PIB que podrían escalar del 100% actual al 183% en treinta años (199% si las medidas temporales se hacen permanentes). A corto plazo, sin embargo, espera que el consumo aguante en 2026, impulsado por las devoluciones de impuestos —aunque advierte de que el gasto del consumidor depende cada vez más de los ricos: el 10% más adinerado ya concentra cerca de la mitad del gasto—.
En los mercados de capitales hay, por fin, señales de deshielo. A finales de 2025 empezaron a recuperarse la actividad de salidas a bolsa (primarias y secundarias) y las fusiones y adquisiciones anunciadas. Cembalest espera que los gestores de buyout y venture capital aprovechen estas mejores condiciones para monetizar parte de su enorme cartera de posiciones sin vender —ese "Esperando a Godot" de participaciones no liquidadas que llevan años acumulando—. Es una nota relevante para quien invierte en alternativos: la ventana de salida podría reabrirse en 2026.
Sobre la gran pregunta de asignación —¿se acabó la era de la supremacía estadounidense?—, el informe es matizado. De 2009 a 2024, el S&P 500 generó 3,6 veces la rentabilidad del MSCI World ex-EE. UU. En 2025, por fin, Estados Unidos quedó por detrás de la mayoría de mercados, reduciendo ese múltiplo a 3,0x. Cembalest reconoce que las políticas de Trump sobre comercio, dólar y déficit aconsejan una cartera "menos centrada en EE. UU." que en la década anterior. Pero matiza con datos: la mayoría de sectores estadounidenses tuvieron mayor crecimiento de beneficios en 2025 (un +12% de EBIT frente al -1% europeo, el 0% chino y el +8% japonés) y generan más rentabilidad sobre recursos propios y activos que sus pares. Por eso "no cree que la paridad sea la expectativa correcta" para los múltiplos relativos: aunque la bolsa no estadounidense cotiza con un descuento de P/E del 70% frente a la estadounidense, le sorprendería que ese P/E superara el 80% de los niveles de EE. UU. Es la defensa razonada de una infraponderación menor, no de un abandono. De hecho, ilustra con un gráfico que quien hubiera abandonado el S&P 500 por la bolsa global ex-EE. UU. en cualquier año desde 2010 habría dejado dinero sobre la mesa: 2025 fue el primer año en quince en que el cambio habría rentado.
Hay dos ideas tácticas más que merecen mención. La primera, su estrategia favorita de asignación —sobreponderar EE. UU. y emergentes, infraponderar Europa y Japón— que, salvo en 2006-2007, ha sido "una de las más consistentemente beneficiosas" desde que se incorporó a J.P. Morgan en 1987, y que volvió a terreno positivo a cierre de 2025. La segunda, la salud: tras años de fuerte rezago frente a la tecnología, las acciones sanitarias rebotaron en la segunda mitad de 2025, y Cembalest espera que mejoren en 2026 por la razón más simple del análisis de valor: "las valoraciones bajas curan muchas heridas". Sobre China y Japón, ve señales positivas —los reguladores chinos han elevado las distribuciones a accionistas y las reformas corporativas japonesas avanzan—, aunque advierte de una de las "mayores grietas potenciales" del mercado: Japón tiene la mayor posición inversora internacional neta del mundo (cerca de 3,5 billones de dólares), de modo que cualquier repatriación de capital sería un terremoto global. Por ahora, con el yen cayendo en lugar de subir, ese riesgo está aletargado.
Figura 10. La secuencia histórica del populismo: primero caen los contrapesos institucionales; luego suben aranceles, deuda e inflación; y al final cae el PIB per cápita — Fuente: Funke, Schularick y Trebesch (2023), JPMAM.
El informe se cierra con la sección más políticamente delicada y, quizá, la más valiente. Algunos clientes, escribe Cembalest, creen que "algo ha cambiado fundamentalmente" en la gobernanza, las instituciones y el Estado de derecho de Estados Unidos. Él dice que no va a opinar sobre eso, pero comparte un hecho: "el populismo, en general, no es bueno para los inversores". Y apoya la afirmación en un estudio académico riguroso —Funke, Schularick y Trebesch (2023), que analizó 51 presidentes y primeros ministros populistas de 1900 a 2020— con una secuencia temporal que se repite: primero se recortan las restricciones judiciales, las elecciones libres y la libertad de prensa; después llegan aranceles más altos, menos comercio y menos apertura financiera; entonces suben la deuda y la inflación; y, finalmente, cae el PIB real per cápita. No es una opinión partidista: es un patrón estadístico extraído de un siglo de datos, presentado sin nombrar a ningún protagonista actual. La elección de cerrar con él, en cambio, es deliberada.
Qué hacer con todo esto
Smothering Heights es, a la vez, un documento de inversión y un ejercicio de honestidad intelectual. Su tesis central es defendible: el mercado estadounidense no está en una burbuja al estilo 2000, sino en una concentración extrema sostenida por beneficios reales y balances sólidos. Pero esa concentración crea una fragilidad nueva, y el informe tiene la virtud de nombrar las cuatro cosas que podrían romperla sin caer en el catastrofismo ni en la complacencia.
Conviene, eso sí, leerlo con la advertencia que hemos repetido. J.P. Morgan es una casa cuyos clientes están masivamente expuestos a esos 42 valores, y todo el armazón "la valoración no está tan cara como parece" tiene un sesgo natural hacia la tranquilidad. El propio Cembalest deja pistas de dónde está la grieta de su propio argumento: la pendiente de la valoración "quizá demasiado pronunciada", los márgenes de flujo de caja libre que ya caen, la depreciación contable que infla beneficios, la ingeniería financiera de Meta. Quien lea con atención encontrará, dentro del mismo informe, los contraargumentos a su tesis más amable. Esa es precisamente la marca de un buen análisis: que no esconde sus propias debilidades.
Para un inversor de largo plazo, las lecciones que se extraen no son de cronometraje de mercado —Cembalest mismo recuerda que ignorar las llamadas anuales a "abandonar EE. UU." fue lo correcto durante quince años— sino de gestión del riesgo. Una cartera concentrada en un puñado de ganadores presuntos de la IA está, lo quiera o no su dueño, apostando a que el foso resiste las cuatro grietas a la vez: que la inversión rinde beneficios, que hay electricidad, que China no escala y que Taiwán no estalla. Cada una de esas apuestas puede ser razonable por separado; juntas, son una concentración de riesgo que merece mirarse de frente. Y, como recuerda el cierre del informe, hay además un riesgo de fondo que ningún modelo de valoración captura: el institucional. La buena noticia, para quien sabe leerlo, es que un documento así no pretende decirle al inversor qué comprar, sino ayudarle a entender a qué se está exponiendo. En un mercado que ha confundido concentración con seguridad, eso ya es mucho.