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¿Nuevo S&P500? Los 7 magníficos

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Las 7 Magníficas cotizan a 41,5 x beneficios históricos, las exigencias de rentabilidad que esto implica podrían llevar a ajustes en las valoraciones


Ross Cartwright (DWS) | La rentabilidad de las estrategias de tamaño y valor y la rentabilidad global del S&P 500 seguramente vendrán determinados por el comportamiento de los 7 Magníficos. Esperamos que los beneficios sean más generalizados en 2025 y ofrezcan muchas más oportunidades a los inversores (solo un 30% de las acciones rindió más que el S&P 500 en 2024); no obstante, un catalizador fundamental de las rentabilidades será el crecimiento de los ingresos de la IA generativa y si se cumplen o superan las expectativas descontadas en los precios de los 7 Magníficos.

Estas siete empresas representan el 34% del índice S&P 500 y un impresionante 56% del Russell 1000® Growth, y son una pieza clave de la revolución de la IA generativa, dada su capacidad para explotar esta tecnología que seguramente marcará las tendencias del mercado en general. Entender la adopción de la IA y cómo se materializa esto cobra vital relevancia a la hora de adoptar un posicionamiento en los 7 Magníficos.


  • Las primas de valoración reflejan unas elevadas expectativas: los 7 Magníficos cotizan a un precio de 41,5 veces sus beneficios históricos, muy superior a la media de 24 del resto del mercado. Si bien esto refleja el potencial de transformación de la IA, con lo que estamos de acuerdo, las exigencias de rentabilidad que esto implica podrían llevar a ajustes en las valoraciones. También hay interrogantes sobre la escalabilidad y sobre las rentabilidades decrecientes de los modelos más nuevos, como ChatGPT 5.
  • Inversiones masivas en IA: se prevé que los hiperescaladores inviertan más de 200.000 millones de dólares en infraestructuras e I+D relacionadas con la IA en 2025. Este gasto de capital seguramente se rentabilizará en los años siguientes, y creemos que los inversores cada vez se centrarán más en el rendimiento que están generando estas inversiones.
  • Potencia: ¿qué nivel de potencia informática y capacidad de los centros de datos hacen falta para satisfacer estas necesidades? La inferencia, o ejecución de un modelo ya entrenado, exige mucha menos potencia informática que el entrenamiento, al igual que los modelos más pequeños diseñados para aplicaciones específicas en comparación con los grandes modelos de lenguaje sobre los que leemos.
  • Riesgos de concentración de mercado: puesto que estas empresas tienen tanto peso dentro de los índices, creemos que su comportamiento tendrá un impacto desproporcionado en la dinámica general del mercado. Además, aunque esencialmente se trata de negocios distintos, la IA es un elemento común que impulsa la aceleración de su crecimiento y sus perspectivas, y los mayores clientes de Nvidia son los otros seis, con diferencia.
  • La capacidad de estas compañías para generar una rentabilidad de sus inversiones en IA será crucial, especialmente a medida que se intensifique la competencia y crezcan los costes de explotación de los modelos avanzados.
  • Los inversores seguramente se fijarán cada vez más en la rentabilidad que obtienen esas empresas de sus inversiones en IA. Los cambios de estas opiniones tendrán repercusiones para los resultados de los inversores en cuanto a tamaño, valor y rentabilidad global, dada la influencia de estas acciones en los índices estadounidenses y mundiales.



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