Tecnología en mercados emergentes: ¿burbuja o ciclo de crecimiento estructural?
La tecnología ha sido el motor dominante de la beta de EM durante los últimos 12 meses. El liderazgo del mercado se ha vuelto cada vez más estrecho. El impulso de las utilidades en TI es fuerte, pero las valuaciones y expectativas están elevadas y el riesgo previsto es alto.
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Aquí compartimos nuestras últimas perspectivas sobre la renta variable de mercados emergentes, tanto desde un enfoquede "top-down" y "bottom-up", para explicar por qué seguimos creyendo que se justifica mantener una sobreponderación en el tema de la IA, aunque requiere una gestión activa continua de la exposición por subindustria y por acción.
¿Cuál es el contexto?
Tras un periodo sostenido de bajo rendimiento, MSCI Emerging Markets comenzó a superar a MSCI World desde enero de 2025. Si bien al inicio el rendimiento fue generalizado y respaldado por la depreciación del dólar estadounidense, el rendimiento ha estado cada vez más impulsado por un factor: la IA. El sector de TI en mercados emergentes está dominado por la cadena de suministro tecnológica, que se beneficia directamente del aumento del gasto de capital con la IA. El capex de los hiperescaladores fluye hacia los mercados emergentes, impulsando un fuerte rendimiento absoluto y relativo en el retorno sobre el capital (ROE) y las utilidades en dólares estadounidenses. El crecimiento de utilidades en Corea es lo suficientemente fuerte como para contener la expansión de múltiplos, a pesar de un rendimiento bursátil muy sólido.
Figura 1: Fuerte rendimiento superior de los mercados emergentes desde enero de 2025
MSCI EM frente al índice MSCI World rendimiento relativo PE y del EPS
Fuente: LSEG, MSCI, Schroders, a junio de 2026. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros y puede no repetirse.
El liderazgo del mercado se ha vuelto cada vez más estrecho, con una dispersión significativa entre sectores. La temática de IA ha impulsado el hardware tecnológico, junto con industrias asociadas como la electrificación y las materias primas. Muchas otras partes del mercado se han rezagado.
Figura 2: El rendimiento superior ha sido impulsado por algunos sectores que se benefician de la IA
Rendimiento del sector MSCI EM durante 12 meses hasta finales de junio de 2026
Fuente: LSEG, MSCI, Schroders, Datos a junio de 2026. Las tendencias actuales de rendimiento no son una guía para resultados futuros y pueden no continuar.
Mientras tanto, el porcentaje de acciones que superan al índice de referencia ha caído a un mínimo histórico.
Figura 3: El porcentaje de acciones emergentes superando al índice ha caído a un mínimo histórico
% de acciones y % de peso de las acciones en el índice MSCI EM superando en una base móvil de 12 meses
Fuente: LSEG, MSCI, Schroders. Datos a junio de 2026. Las tendencias actuales de rendimiento no son una guía para resultados futuros y pueden no continuar.
La TI supera el 40% del índice de referencia del MSCI EM. Esto es notablemente más alto que en otros indicadores regionales. Las tres principales acciones - TSMC, Samsung Electronics y SK Hynix - superan ahora el 30% del índice de referencia. El peso de los mercados con fuerte presencia tecnológica como Taiwán y Corea ha superado a China. La beta de mercados emergentes se ha vinculado cada vez más al rendimiento de la temática de la IA.
El rendimiento de la renta variable de mercados emergentes está cada vez más vinculada al tema de la IA
Figura 4: Ponderaciones de las acciones relacionadas con la IA en los índices de mercados emergentes y en otros índices regionales
Fuente: LSEG, MSCI, Schroders. Datos a junio de 2026. El rendimiento pasado no es una guía para el rendimiento futuro y puede no repetirse. *Los hiperescaladores incluyen (por región): EE. UU. - Microsoft, Amazon, Alphabet (Google), Meta y Oracle; mercados emergentes - Tencent, Alibaba y Naspers; Japón - SoftBank. Tesla queda excluida del grupo de los hiperescaladores. "Hardware" comprende los siguientes grupos industriales: Semiconductores y Equipos para Semiconductores; Tecnología de Hardware y Equipos; y Equipos Eléctricos. Apple (aproximadamente el 7.5%) se clasifica como Hardware según la clasificación industrial correspondiente.
Figura 5: Ponderación de la tecnología de la información en el Índice MSCI EM
Fuente: LSEG, MSCI, Schroders. Datos a junio de 2026. Las tendencias actuales de rendimiento no son una guía para resultados futuros y pueden no continuar.
¿En qué medida son vulnerables los mercados emergentes a una corrección liderada por la IA?
El rendimiento actual del sector TI es muy fuerte. Una expansión dramática de la demanda ha respondido a las limitaciones de capacidad en toda la cadena de suministro. Los proveedores han experimentado una combinación de expansión en su mercado objetivo, crecimiento de ingresos, un cambio positivo hacia productos con mayores márgenes, poder de fijación de precios y apalancamiento operativo, todo lo cual impulsa la ROE y la expansión de utilidades.
Sin embargo, aunque este ciclo actual es muy fuerte, hay pocas razones para creer que el ciclo de inversión en IA acabará comportándose de forma diferente a los anteriores ciclos industriales intensivos en capital. Los altos rendimientos incentivan la expansión de la capacidad, la oferta alcanza a la demanda, los rendimientos se normalizan y las valuaciones se ven bajo presión. Y el margen de seguridad se ha reducido. Aunque actualmente el sector tecnológico está experimentando un impulso de utilidades muy fuerte, las valuaciones y las expectativas han aumentado notablemente.
Esto hace que el rendimiento futuro dependa de la duración y la fuerza del ciclo. Si el ciclo se alarga, vemos potencial para revisiones positivas continuas de las utilidades, especialmente si el crecimiento de la demanda sigue superando la oferta. Pero la duración del ciclo probablemente estará fuertemente influida por la trayectoria de la demanda futura, que, en un periodo de cambios estructurales significativos, conlleva un alto riesgo previsto.
Esto hace importante reconfirmar regularmente la visión "top-down" y mantener la disciplina, gestionando la exposición al sector, subindustria y acciones.
¿Cómo ha evolucionado nuestra visión "top-down"?
A lo largo de 2026, nuestra convicción "top-down" ha crecido. Creemos que la IA está en la fase inicial de adopción de la curva S y que la oportunidad de productividad será suficiente para cubrir un aumento significativo del gasto empresarial en computación.
La capacidad del modelo ha sorprendido positivamente, mejorando los casos de uso comercial. Las empresas están impulsando la integración y la automatización y evaluando cómo la IA puede utilizarse para mejorar la productividad y los resultados. Esto está impulsando una demanda creciente de inferencia, lo que provoca una escasez de cálculo. Los hiperescaladores han visto recientemente cómo el poder de fijación de precios y los ingresos crecen rápidamente, lo que debería reforzar los compromisos de financiación y capitalización. Creemos que los fundamentos apuntan a un aumento adicional del capital hasta 2028.
Vemos una tensión continua en toda la cadena de suministro tecnológica. Creemos que los inversionistas se beneficiarán de tener exposición a fundiciones, envases y pruebas, CCLs (laminados recubiertos de cobre), sustratos de Ajinomoto Build-up Film (ABF), fuente de alimentación y refrigeración térmica, memoria, interfaz de memoria, placas de circuito impreso (PCBs) y fabricantes de diseño original (ODMs).
La monetización del consumidor puede tardar más que la empresarial. Sin embargo, podemos imaginar escenarios en los que los consumidores puedan acabar pagando para acceder a modelos superiores, mientras que las empresas modelo podrían controlar el tráfico y la interacción del usuario, lo que llevaría a una reasignación del margen alejándose de las empresas de plataformas y software incumbentes.
El rendimiento de hiperescaladores y de la nube importa en la medida en que afectan a la financiación del capex. Aunque los hiperescaladores aún no ofrezcan rendimientos superiores al costo de capital en su capex en la nube, el crecimiento de los ingresos en la nube se está acelerando desde una base elevada. Además, las crecientes capacidades de la IA deberían aportar un enorme poder a quienes la controlan, mientras que su capacidad para alterar los modelos de negocio existentes y canibalizar partes del mercado laboral podría aportar enormes oportunidades económicas. No nos sorprende que los CEOs sacrifiquen los rendimientos y el desempeño bursátil a corto plazo para evitar quedarse fuera del resto.
¿Qué se requiere para justificar el nivel de gasto?
Las estimaciones varían, pero el gasto en IA podría rondar el billón de dólares en 2026, con un crecimiento significativo esperado en 2027 y 2028. Jensen Huang, de Nvidia, ha alcanzado entre 3 y 4 billones de dólares en capital anual para infraestructura de IA para 2030, lo que sería muy favorable al crecimiento de los ingresos por hardware tecnológico.
El capex acumulado para 2030 podría requerir más de 5 billones de dólares en valor anual para el cliente para superar los obstáculos de retorno corporativo en toda la cadena. Estas cifras pueden verse en el contexto del PIB global de 2026 proyectado en 126 billones de dólares (Perspectivas Económicas Mundiales del FMI, abril de 2026) y un beneficio operativo estimado para todas las empresas en torno a los 30 billones de dólares en 2026.
La IA tiene el potencial de sustituir la mano de obra y alterar los modelos de negocio existentes: el mercado accesible podría ser vasto. La IA también debería, en teoría, aumentar la capacidad económica. Sin embargo, los ingresos necesarios que proporcionarían un retorno justo de todo el capital son proporcionalmente grandes. Sería ingenuo no anticipar la sobreinversión y la destrucción de valor en partes de la cadena de valor de la IA en algún momento, dada la escala de la inversión, las motivaciones para invertir, la dificultad para prever la demanda, los modelos de negocio no probados y las respuestas de oferta variables entre diferentes subindustrias.
Los ciclos industriales, por su naturaleza, implican periodos de desequilibrio entre oferta y demanda. Sin embargo, aunque los inversionistas deben considerar el ciclo en su totalidad, las expectativas sobre la duración del ciclo y el margen para futuras revisiones positivas seguirán influyendo en las decisiones de asignación y gestión de riesgos a medida que avance el ciclo.
¿Qué está ocurriendo en China?
China está viviendo su propio ciclo interno de inversión en IA. La política industrial china apoya la localización de la capacidad del modelo y la cadena de suministro tecnológica. Esta intención política se ve reforzada por consideraciones geopolíticas, dadas las limitaciones en las importaciones de hardware de alta gama y los problemas asociados de seguridad del suministro. El interés geopolítico puede resolver cualquier limitación de financiación a nivel industrial, mientras que la disponibilidad de energía probablemente será mucho menos limitada para la construcción de centros de datos que en los mercados occidentales. Las limitaciones de hardware han, en cierta medida, limitado la computación, y las empresas chinas de modelos se han visto obligadas a innovar en consecuencia. Los modelos chinos van por detrás de los modelos estadounidenses en pruebas relevantes, pero los modelos con rezago pueden ser cada vez más adecuados para atender tareas y los modelos chinos parecen notablemente más baratos, aunque un mayor uso de tokens para tareas puede compensar parcialmente la bajada de precios de tokens.
La política industrial, especialmente cuando está informada por consideraciones geopolíticas, históricamente ha impulsado el éxito en el desarrollo de la capacidad china, pero ha dificultado significativamente los rendimientos en esa industria. Aunque no es un riesgo inmediato, esto requerirá una monitorización continua.
Somos neutrales respecto a la tecnología china. Las empresas de modelos tienen modelos de negocio inciertos y parecen muy caras. Tendríamos preocupaciones sobre el retorno de la inversión en computación. Tenemos exposición a empresas de la cadena de suministro, con oportunidades globales a medio plazo.
¿Qué podría provocar una corrección?
Ya estamos viendo volatilidad, y cualquier mercado alcista enfrentará periodos de consolidación. Es más importante evaluar si veremos una reducción más marcada y sostenida, cuyo riesgo o ocurrencia podría llevarnos a cambiar nuestras opiniones de forma más marcada. Somos muy conscientes de los siguientes riesgos:
- Un periodo de digestión sobre la integración de la IA corporativa. La productividad puede ir por detrás del aumento del gasto en computación.
- La financiación se convierte en un problema. Esto podría estar impulsado por problemas más amplios del mercado o por preocupaciones sobre el momento y el alcance de la monetización, que podrían contribuir al fracaso de ciertas OPIs. Este problema probablemente se relacione con Frontier Labs, dado que los balances de los hiperescaladores son robustos y generan un flujo de caja significativo y continuo.
- Cuellos de botella como la disponibilidad de energía limitan el capex independientemente de la financiación o la intención.
- La IA podría aumentar significativamente la capacidad económica. Pero podríamos ver una reacción política, regulación y la introducción de impuestos excesivos sobre los beneficios, especialmente si la IA es altamente disruptiva para los mercados laborales, provocando una mayor inseguridad laboral, mayores ahorros preventivos y un consumo más débil.
- El impulso falla. Los mercados negocian tanto con las expectativas como con los resultados. El capex podría mantenerse en un nivel alto, pero el crecimiento del capital podría ralentizarse o dejar de sorprender positivamente, y las revisiones de utilidades se volverían más duras o incluso volverse negativas. El suministro tiene margen para ponerse al día. El sector baja la tasa.
- Rápido crecimiento en la eficiencia y comercialización del modelo. Las empresas modelo monetizan en la frontera. Los avances en modelos de frontera pueden ralentizarse, la destilación del modelo abaratará el acceso, los modelos rezagados pueden ser suficientes para cubrir muchas tareas. No esperamos el fin de las leyes de escalado de modelos a corto plazo y no hay disminución del esfuerzo en el desarrollo de modelos de frontera, cuya formación es relevante para el cálculo (incluso las empresas de modelos han señalado el potencial de los modelos autoresolutivos para acelerar mejoras). Creemos en la paradoja de Jevon. Un costo menor de tokens impulsará el uso, lo que impulsa la inferencia y que soportará la demanda de hardware. El crecimiento rápido y continuo en la eficiencia de computación o componentes puede ser igualmente disruptivo en ciertos momentos (por ejemplo, ganancias significativas en el uso de memoria a medida que el suministro de memoria se activa). Pero para los hiperescaladores, las mejoras en eficiencia del hardware pueden compensar subidas de precios, mientras que los costos de cómputo más bajos pueden soportar la demanda.
- La fijación de precios de modelos y nube chinos perjudica a las empresas occidentales. La política industrial china, cuando se aliaba a consideraciones geoestratégicas, suele aplastar los beneficios en esa industria. Pero la seguridad puede ser una preocupación para ciertas empresas occidentales, incluso si las compañías chinas ofrecen modelos de código abierto. El código abierto podría pasar a ser de peso abierto, lo que elevaría las consideraciones de seguridad. Los gobiernos occidentales podrían intentar protegerse contra modelos chinos si su creciente capacidad o uso se considera un riesgo para la seguridad nacional.
¿Y el análisis "bottom-up"?
Tanto la asignación como la selección son fuentes importantes de generación alfa. En esta etapa del ciclo, comprender la relativa rigidez en diferentes partes de la cadena de suministro, las barreras de entrada y el posicionamiento competitivo dentro de las subindustrias se vuelve cada vez más importante. Los inversionistas suelen necesitar ser cada vez más selectivos.
Los múltiplos de utilidades a futuro de Taiwán están por encima de máximos históricos en un momento en que las utilidades están cíclicamente avanzadas. Los múltiplos de memoria coreanos siguen siendo bajos, pero esto refleja un ciclo de utilidades muy sólido, fuertemente impulsado por los aumentos de precios. El riesgo de previsión es alto. La demanda sigue siendo muy fuerte, pero la capacidad responde y algunas partes de la cadena de suministro están más fragmentadas y se converten en mercancías. La desaceleración del crecimiento de las utilidades puede ser un obstáculo para el impulso. El rendimiento a partir de aquí depende de la confirmación de que 2028 será otro año de crecimiento. Si las empresas están sobregenerando resultados, la duración esperada de ese exceso también es muy relevante.
Mientras tanto, aparecen signos emergentes de comportamiento especulativo: la participación minorista ha aumentado, en parte impulsada por la financiación por margen y los ETFs apalancados, ambos amplifican la volatilidad.
¿Cómo abordamos la asignación de tecnología?
La tecnología siempre ha sido un sector cíclico, y las tecnologías subyacentes pueden evolucionar rápidamente. Estamos en un ciclo inusualmente poderoso con un alto riesgo de prevision, y la fuerza y duración del ciclo pueden tener un impacto notable en las expectativas de utilidades y las valuaciones.
Las valuaciones han parecido exigentes durante algún tiempo, pero las utilidades han seguido sorprendiendo positivamente. Los inversionistas que se basaban únicamente en métricas de valuación probablemente tendrían una exposición reducida mucho antes en el ciclo, potencialmente con un costo de oportunidad significativo. En nuestra opinión, una inversión tecnológica exitosa requiere un marco más holístico.
Por ello, recomendamos que los inversionistas:
- Revaliden regularmente su convicción "top-down" en el ciclo de inversión en IA e infraestructuras digitales.
- Refinar activamente la exposición a la subindustria, reconociendo que diferentes partes de la cadena de suministro pueden experimentar fundamentales muy distintos.
- Mantener la disciplina a nivel de la acción, evaluando la valuación, el posicionamiento dentro de la cadena de suministro, la ventaja competitiva y el potencial de entrega de utilidades y sorpresa positiva.
Al mismo tiempo, los inversionistas deberían considerar las asignaciones tecnológicas dentro del contexto más amplio de los Mercados Emergentes. Los mercados alcistas fuertes impulsados por sectores suelen absorber una parte desproporcionada de la atención y el capital del mercado, lo que puede crear oportunidades atractivas en otros lugares. Creemos que puede justificarse un aumento gradual de la exposición a áreas no tecnológicas del sector emergente, donde los inversionistas puedan acceder a combinaciones atractivas de crecimiento, calidad y valuación. Aunque las utilidades en los mercados emergentes siguen estando fuertemente influenciados por la tecnología, las oportunidades fuera del sector son cada vez más interesantes.
Conclusión: La IA sigue siendo un motor clave, pero es importante ser disciplinado y selectivo
Las valuaciones y expectativas para 2027 parecen exigentes, mientras que aspectos del comportamiento del mercado presentan características a menudo asociadas a burbujas. Sin embargo, el crecimiento de la demanda y el impulso de las utilidades siguen siendo excepcionalmente fuertes. El ciclo podría seguir sorprendiendo positivamente, apoyando el crecimiento de las utilidades hacia 2028 partiendo de una base ya alta. No obstante, los inversionistas deben reconocer que la oferta responde, el riesgo previsto sigue siendo elevado y ciertos indicadores de mercado apuntan a un aumento del comportamiento especulativo.
Creemos que los inversionistas pueden beneficiarse de gestionar activamente la exposición al sector tecnológico, la subindustria y las acciones, mientras contribuyen selectivamente a partes ignoradas de la gestión emergente no tecnológica. Si la adopción de la IA evoluciona ampliamente en línea con las expectativas actuales y los ingresos asociados justifican finalmente el gasto de capital actual, podría implicar una transferencia significativa de valor del trabajo al capital y alterar una serie de modelos de negocio existentes. Los impactos económicos y corporativos resultantes podrían ser sustanciales y requerirán una consideración continua.
Por ahora, seguimos creyendo que una exposición excesiva al tema de la IA sigue justificada. Aunque se esperan periodos de consolidación y volatilidad, consideramos la IA como una tecnología generacional que aún se encuentra en las primeras etapas de un ciclo de adopción de la curva S. Esperamos que el crecimiento del gasto de capital se mantenga fuerte en 2028, y creemos que existe un potencial adicional para una sorpresa positiva en las utilidades. Sin embargo, recomendamos que los inversionistas mantengan la disciplina, vigilen de cerca la expansión de la valuación y estén atentos a los riesgos asociados a un ciclo de vencimiento.
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