La emisión de bonos vinculada a la IA y la tecnología se ha vuelto más difícil de ignorar para los inversores de crédito, dada la magnitud de la oferta reciente y los episodios de volatilidad. Lo que empezó en gran medida como una historia de grado de inversión estadounidense se está ampliando a otras regiones y a todo el espectro de calidad crediticia. Aquí analizamos el dilema que esto plantea para una estrategia flexible centrada en la generación de rentas, y explicamos por qué actualmente mantenemos una exposición limitada al sector.
Puntos clave
Muchos grandes emisores tecnológicos combinan una elevada calidad crediticia, balances sólidos y un valor bursátil sustancial, al tiempo que ofrecen diferenciales atractivos frente a los bonos gubernamentales.
El rápido crecimiento del capex en centros de datos y de la emisión de deuda no tiene un precedente histórico claro, mientras que las rentabilidades finales de la inversión en IA siguen siendo difíciles de cuantificar. Históricamente, los sectores que han experimentado el crecimiento más rápido de la deuda a menudo han registrado posteriormente un peor comportamiento.
En lugar de tomar exposición simplemente porque la tecnología representa una proporción creciente de los índices de crédito, buscamos rentabilidades comparables o superiores en otras áreas del crédito global. Esto respalda una exposición limitada a la tecnología mientras siga siendo elevada la incertidumbre en torno a la emisión, los retornos de la inversión y los posibles ganadores y perdedores.
A favor
Desde hace tiempo defendemos el concepto de «rentabilidad segura» en renta fija. Aunque persisten las dudas sobre los balances y la disciplina fiscal de los mercados desarrollados, no cabe duda de que algunos de los créditos de mayor capitalización y mejor calidad del mundo se ven penalizados por tener que valorar sus bonos con un diferencial sobre el tipo «libre de riesgo», pese a contar con balances mucho mejores que los de los soberanos frente a los que se valoran. En ese contexto, recibir alrededor de 50-100 pb sobre los Treasuries o los Bunds, por ejemplo, por créditos sin apalancamiento con calificación AA o A es, en teoría, una buena propuesta para los inversores de rentabilidad total.
También vemos un gran valor en la relación deuda/valor de empresa como indicador útil del riesgo crediticio global. A menudo, esta métrica puede aportar mucha más información que otras más tradicionales, como deuda/EBITDA o flujo de caja libre/deuda. La deuda/valor de empresa ofrece una indicación inequívoca de cuánto valor atribuye el mercado a valores que están —al menos en teoría— subordinados a las reclamaciones que los acreedores tienen sobre los activos y los flujos de caja de la compañía. Por tanto, independientemente de lo que los hiperescaladores destinen a la IA durante los próximos años, su valor bursátil combinado de 13 billones de dólares probablemente significa que los acreedores no tienen que preocuparse por un deterioro del capital.
Las valoraciones actuales son convincentes. No cabe duda de que el sector tecnológico aparece como «barato» desde múltiples puntos de vista: valor relativo sectorial, diferencial por unidad de apalancamiento y diferenciales ajustados por calificación, por citar algunos.
¿Qué nos frena?
La velocidad y la magnitud del despliegue de la IA son tan enormes que empequeñecen cualquier comparación histórica digna de tal nombre. Que el capex en centros de datos avance hasta superar el 3% del PIB estadounidense en 2027 y añada 1,7 puntos de PIB en solo dos años representa el boom de capex más rápido de todos los tiempos (como ha señalado Apollo). Eso significa que su financiación también se está produciendo a una escala que nunca se ha puesto a prueba. Además, al ser un contribuyente tan importante al crecimiento del PIB, si el impulso se ralentizara o se revirtiera podría convertirse en un factor negativo significativo para la economía en su conjunto.
La rentabilidad derivada de la IA —tanto para los actores que acometen el capex como para los clientes que invierten en la tecnología— sigue siendo difícil de cuantificar. La financiación circular está ayudando a que el despliegue avance, pero los márgenes de beneficio de la economía fuera del sector tecnológico, así como los márgenes de los propios constructores, aún no han experimentado el tipo de cambio estructural que necesitamos ver para justificar la enorme cantidad de capital invertido.
La historia no respalda un comportamiento superior de los sectores con un elevado crecimiento de la deuda. Los sectores en los que la deuda ha crecido con mayor rapidez normalmente han quedado rezagados frente al mercado en horizontes clave, a menudo con consecuencias muy negativas —en particular tecnología/TMT en 2001, financieros/inmobiliario en 2007 y shale/energía en 2014—.
Hasta ahora, parece que el mercado de crédito ha optado por clasificar la mayor parte del riesgo en este ámbito como relacionado con la oferta, más que con un riesgo fundamental de crédito. De hecho, la oferta superior a la prevista ha sido sin duda un importante motor del peor comportamiento reciente de los bonos. Por tanto, el anuncio de Google de que no emitirá más deuda este año —en dólares—, así como cualquier otra señal de que el ritmo de la oferta podría estar moderándose, debería ser un factor materialmente positivo para un mercado que se resiente bajo el peso de la oferta tecnológica que ha llegado este año.
¿Qué implica esto para el posicionamiento en nuestras estrategias?
En primer lugar, como inversores agnósticos respecto al índice, podemos adoptar una perspectiva ligeramente distinta a la de los gestores relativos al índice. Los inversores referenciados a un índice deben centrarse en el tamaño de los sectores dentro de sus índices y en el tracking error correspondiente asociado a cada uno, para tener las mejores posibilidades de generar alfa. Un inversor sin restricciones, en cambio, puede tomarse el tiempo necesario para valorar si el sector en su conjunto y cada nombre en particular merecen o no su atención.
En segundo lugar, podemos encontrar rentabilidades equivalentes o incluso superiores a las del sector tecnológico en otras partes del mercado global de crédito, que no presentan el mismo conjunto de factores de riesgo. Eso puede implicar asumir riesgos en otras áreas, como una menor calidad crediticia (BB), riesgo de subordinación (financieros europeos e híbridos corporativos), riesgo de estructuración (CLOs) o riesgo cíclico (como inmobiliario o autos).
En tercer lugar, normalmente nos hemos centrado en emisores más grandes, con una larga trayectoria en los mercados de capitales y nombres conocidos, ya que creemos que, por lo general, esto se traduce en un menor riesgo de dificultades financieras e impago con el tiempo. Aunque el despliegue de la IA es real y su potencial económico es verdaderamente transformador, creemos que habrá ganadores y perdedores en esta revolución y que, en igualdad de condiciones, eso podría implicar una tasa de impago más elevada, especialmente en algunas de las estructuras más nuevas, pequeñas y especulativas que están llegando al mercado.
Tribuna elaborada por Izzi Halewood, especialista sénior de inversión en renta fija de Fidelity International y James Durance, gestor de renta fija de Fidelity International.
Por Funds Society
