Sparkline Capital es una boutique cuantitativa fundada por Kai Wu (anteriormente PM en GMO y consultor en Bain), especializada en factor investing con énfasis en intangibles. Su pieza de octubre 2025 "Surviving the AI Capex Boom" es una de las críticas más rigurosas que hemos leído al consenso actual de que las Magnificent 7 son una posición segura. Wu no discute la importancia transformadora de la inteligencia artificial — explícitamente se declara "staunch proponent" de la tecnología — pero separa con claridad dos preguntas distintas: ¿es la IA importante como tecnología? Sí. ¿Son las acciones de los constructores de infraestructura IA una buena inversión hoy? El histórico dice que probablemente no.
La tesis se construye sobre la teoría del capital cycle (Edward Chancellor, 2015) aplicada a datos firme-a-firme desde 1963. La conclusión central: cuando un sector experimenta un boom masivo de capex, los proveedores de infraestructura suelen capturar muy poco del valor económico que crean. Los ganadores reales son los clientes (early adopters), no los constructores. Para BISSAN, una EAF que asesora carteras de largo plazo, este encuadre es directamente accionable.
El boom de capex y la concentración del mercado
El punto de partida de Sparkline es el dimensionamiento absoluto del fenómeno. Las cuatro empresas que dominan el gasto en infraestructura IA — Meta, Microsoft, Google y Amazon — han pasado de unos 6.000 M$ trimestrales en capex agregado en 2015 a casi 90.000 M$ en el primer trimestre de 2025. La curva es exponencial y todavía acelerándose.
McKinsey proyecta que la inversión acumulada en IA durante los próximos cinco años alcanzará los 5,2 billones de dólares (no millardos). Para poner esa cifra en perspectiva: equivale aproximadamente al PIB nominal de Japón. Y todo en una tecnología cuya monetización todavía es modesta — Bain calcula que estos data centers necesitarán generar 2 billones $ en ingresos anuales para 2030 para justificar su coste; los ingresos actuales reales de productos IA están en torno a los 20.000 M$, es decir, tendrían que multiplicarse por 100 en cinco años.
El mercado bursátil ha respondido aplaudiendo este capex. Las Magnificent 7 (Apple, Microsoft, Google, Amazon, Nvidia, Meta y Tesla) ya pesan más del 30% del S&P 500. Wu enfatiza que esto excede incluso la concentración de la burbuja punto-com en 2000.
La cifra de JPMorgan citada por Sparkline es contundente: las acciones IA han representado el 75% del retorno del S&P 500, el 80% del crecimiento de beneficios y el 90% del crecimiento de capital spending desde el lanzamiento de ChatGPT. La economía americana, en buena medida, está siendo sostenida por el gasto en IA de Big Tech — Sparkline estima que el capex IA explica la mitad del crecimiento del PIB USA en 2025. Si el ciclo se gira, el impacto macroeconómico será sistémico.
Ciclo de capital: lecciones del ferrocarril y la fibra óptica
La parte más original del paper es la comparación histórica entre el boom actual de capex y dos episodios anteriores: el ferroviario de la década de 1870 y el de fibra óptica de finales de los 90. En términos de capex como porcentaje del PIB, el ferrocarril alcanzó el 6% durante 1868-1873, internet el 1% hacia 2000, y la IA va por el 1,2% en 2025.
Pero esa comparación a precios brutos engaña, porque los activos involucrados tienen vidas útiles muy distintas. Un raíl de ferrocarril dura 30 años; un tramo de fibra óptica unos 7; un chip Nvidia H100 quizás 3-5 años antes de quedarse obsoleto frente a la siguiente generación. Si ajustamos por vida útil del activo (escalado a una base de 30 años para hacerlos comparables), la IA ya supera al ferrocarril: 7,2% vs 6% del PIB. Es, según esta métrica, el mayor boom de inversión en infraestructura productiva de la historia económica documentada.
¿Y cómo terminaron los anteriores? Los inversores en ferrocarriles sufrieron los Pánicos de 1873 y 1893, con cientos de quiebras. El índice de telecomunicaciones cayó -92% tras 2000 y, 25 años después, sigue -60% por debajo del pico. Los constructores de infraestructura raras veces capturan el valor que crean — son los clientes (Netflix sobre el fiber óptico barato, Walmart sobre los raíles del XIX) quienes monetizan la sobrecapacidad creada.
La evidencia firma-a-firme: cuatro décadas de datos
Sparkline pasa de los case studies (siempre criticables como dos puntos de datos) a un panel sistemático de miles de acciones americanas durante seis décadas. El gráfico es uno de los más impactantes que hemos visto en research reciente.
Las empresas que crecieron su balance agresivamente subperformaron a las más conservadoras en -8,4% anualizado. En 60 años acumulados, el quintil alto pierde -99,6% relativo al quintil bajo. Esta es la "asset-growth anomaly" tan estudiada que Fama y French la incluyeron como factor explícito en su modelo de cinco factores. No es un artefacto del backtest reciente — es una regularidad estructural de seis décadas.
El mismo patrón aparece cuando aislamos específicamente el crecimiento de capex (no balance entero, solo inversión en capital físico).
Wu confirma que el patrón es robusto: aparece en los diez sectores GICS, en las tres grandes regiones geográficas (USA, Europa, Asia), y no está dominado solo por los outliers extremos — la relación es relativamente monótona entre los cinco quintiles. Las empresas que más invierten son las que peor rentabilidad de acción generan a sus accionistas. La razón económica es directa: en un sector con barreras de entrada bajas, todos los competidores invierten al unísono, la oferta supera a la demanda y los retornos sobre capital colapsan.
La transición asset-heavy de las Magnificent 7
Aquí está el corazón del problema. Históricamente, las Mag 7 destacaron por su modelo asset-light: ROIC 22,5% vs 6,2% del resto del S&P (S&P 493), apalancando intangibles — propiedad intelectual, marca, capital humano, efectos de red. Esa eficiencia de capital era su foso estructural.
Pero la carrera armamentística IA está cambiando este modelo. El capex de las Mag 7 ha pasado del 4% al 15% de revenue desde 2012. Meta, Microsoft y Alphabet en particular se proyectan a 21-35% de revenue en capex durante 2025-2026. Esa cifra es mayor que la media global de empresas de utilities (un sector tradicionalmente intensivo en capital) e incluso supera al AT&T en el pico de la burbuja telecom de 1999.
El free cash flow ya empezó a deteriorarse en 2024-2025. Mark Zuckerberg ha declarado públicamente: "si terminamos malgastando un par de cientos de miles de millones, será desafortunado, pero el riesgo es mayor en el otro lado". Larry Page: "estoy dispuesto a quebrar antes que perder esta carrera". Cuando los CEOs de los oligopolios mejor establecidos del mundo hablan así, no estamos en una asignación racional de capital — estamos en un dilema del prisionero donde cada actor está forzado a sobreinvertir aunque colectivamente destruyan el pool de beneficios. Adicionalmente está reapareciendo el "circular financing" tan recordado de 1999-2000: Nvidia inyectando 100.000 M$ en OpenAI (que comprará chips Nvidia), Meta financiando 27.000 M$ off-balance-sheet de un único data center con private credit.
El playbook value de Sparkline: hidden AI winners
La respuesta de Wu no es vender todo lo relacionado con IA. Es separar dos grupos: (1) AI infrastructure (Nvidia, ASML, TSMC, Supermicro, GE Vernova) — los constructores con valoraciones extremas y capex creciente; (2) AI early adopters — empresas que aplican IA pero sin tener que construir la infraestructura: Walmart, JPMorgan, Caterpillar, Siemens, Roche, S&P Global, Sony, Capital One. El analista cuantitativo de Sparkline identifica este segundo grupo cruzando datos no estructurados (job postings, trademarks, perfiles de LinkedIn, 10-Ks).
La cartera "cheap AI" resultante combina ambos grupos pero filtrada por intangible value: 22% infraestructura + 78% early adopters. La concentración geográfica también se diversifica fuera de USA — los early adopters tienen exposición material en Alemania, Suiza, Japón, China y Canadá.
El backtest 2015-2025 muestra que las "cheap AI stocks" baten consistentemente al mercado tanto en alza como en consolidación, mientras que las "expensive AI stocks" (que incluyen muchas de las Mag 7 hoy) ya descontaron sus expectativas. Lo dot-com en versión 2025 no es que la tecnología decepcione — es que el precio descuenta una realidad que tardará una década en materializarse mientras las depreciaciones golpean los beneficios.
Implicaciones para BISSAN
Para nuestras carteras BISSAN, especialmente las clases Pólvora y LP donde tomamos posiciones value con horizonte de 5-10 años, el paper de Sparkline encaja con varios sesgos que ya teníamos: (1) infraponderar Mag 7 vs S&P equiponderado; (2) buscar exposición a IA via empresas que la usan más que via empresas que la fabrican; (3) preferir balance sheets con baja capital intensity y altos retornos sobre capital. La diferencia es que ahora tenemos 60 años de datos cuantitativos validando que estos sesgos no son una manía editorial — son una regularidad estructural del mercado.
El timing es lo difícil. Wu reconoce que las Mag 7 podrían seguir subiendo varios años más antes de que la realidad financiera de las depreciaciones acumuladas se imponga (Sparkline estima que las depreciaciones anuales de las Mag 7 podrían pasar de 150 a 400 mil millones $ en cinco años, drenando beneficios mecánicamente). Nuestra estrategia: mantener exposición a IA pero rotada hacia early adopters, sectorialmente diversificada (financials, industriales, healthcare), con valoraciones que no requieran perfección. Es la disciplina value en su versión 2025.