Torsten Slok, economista jefe de Apollo Global Management, dedicó la última semana a emitir una cadena de advertencias sobre el auge de la IA. Su afirmación central: los números que impulsan la operación de IA están comenzando a tambalearse, justo cuando las acciones vinculadas a la IA han caído.

Una curva plana donde se esperaba una empinada

El martes, Slok señaló una reciente desaceleración en el crecimiento del gasto en tokens. En la IA, los tokens son los pequeños fragmentos de texto que procesan los modelos, y los clientes generalmente pagan por token, lo que convierte el gasto en ellos en un indicador directo del uso. Según los hallazgos de la investigación, este aplanamiento se había vuelto visible a finales de octubre de 2026, con una desaceleración del crecimiento del gasto en tokens durante ese período que se vinculó cada vez más al precio.

Slok describió la curva de demanda de cómputo como plana y altamente sensible a los cambios de precio. Un comprador sensible al precio, según su planteamiento, es aquel que se va en el momento en que la factura sube. Si los clientes de IA se comportan así, los proveedores no pueden subir precios fácilmente para recuperar lo que han gastado.

Slok también apareció en Bloomberg el 22 de octubre de 2026, donde describió una brecha significativa entre el masivo gasto de capital de los hiperescaladores —los mayores operadores de infraestructura en la nube— y la productividad estancada que se observa en la economía en general.

El problema del S&P 493

La parte más aguda del argumento de Slok se refiere a lo que él llama el S&P 493 —el S&P 500 menos los Magnificent Seven, los valores tecnológicos de mega capitalización que han dominado los rendimientos. Según su análisis, esas 493 empresas han visto ingresos planos por empleado y márgenes de utilidad planos a pesar de sus inversiones en IA.

Como resultado, muchas empresas están tratando el gasto en IA como un costo de hacer negocios en lugar de un motor de crecimiento. El resumen de la investigación también cita datos de Ramp, la empresa de tarjetas corporativas y gestión de gastos, cuyas cifras muestran que el gasto relacionado con la IA se concentra cada vez más en un pequeño número de empresas respaldadas por capital de riesgo. La investigación señala además que las valoraciones de la IA enfrentan el riesgo de una "reevaluación dolorosa" si los rendimientos esperados no llegan rápidamente.

Capex a escala macro

Las proyecciones de Slok dejan a la vista la escala de la apuesta: espera que el gasto de capital de los hiperescaladores podría alcanzar alrededor del 3% del PIB de EE. UU. anualmente entre 2027 y 2029. Los hallazgos de la investigación señalan que este grado de inversión recuerda a auges económicos anteriores que terminaron en correcciones del mercado.

Los diferenciales de crédito —el rendimiento adicional que los inversionistas exigen por mantener deuda corporativa frente a referencias gubernamentales más seguras— se están ampliando en la deuda relacionada con la IA, según la investigación, y la inflación también está añadiendo presión. Para los proyectos de centros de datos que dependen de dinero prestado, eso puede significar retrasos. El análisis de Slo advierte que proyectos críticos podrían posponerse bajo estas presiones combinadas, lo que enfriaría aún más el entusiasmo por la inversión en IA.

Lo que significa para los inversionistas y la operación de IA

La implicación más directa recae sobre las acciones cuyas valoraciones dependen de un crecimiento continuo del gasto en IA. Si la demanda de tokens realmente es plana y sensible al precio, las proyecciones de ingresos basadas en un uso en constante aumento podrían verse optimistas en retrospectiva.

Los datos del S&P 493 apuntan a un problema aparte. Incluso si los hiperescaladores siguen gastando, la justificación final de ese gasto es que otras empresas se vuelvan más productivas usando IA. Ingresos planos por empleado y márgenes planos entre esas empresas son la señal más clara de que el dividendo de productividad prometido no ha llegado según lo previsto.

Para los operadores, varias señales valen la pena monitorear de cerca: si el crecimiento del gasto en tokens se reacelera o sigue desacelerándose, si los diferenciales de crédito en la deuda relacionada con la IA continúan ampliándose y si los plazos de los centros de datos comienzan a retrasarse.

Los márgenes de utilidad y los ingresos por empleado en todo el S&P 493 pueden ser lo más importante de todo. Si esos comienzan a subir, los alcistas obtienen su evidencia. Si permanecen planos mientras el capex sube hacia el 3% del PIB, el riesgo de reevaluación que Slok describió se vuelve más difícil de descartar.