- La renta variable mundial ha registrado resultados destacables y, a pesar de las elevadas valoraciones, el crecimiento económico favorable, especialmente en EE. UU., podría permitir que los sólidos rendimientos continúen en 2026.
- Si bien el impulso generado por la IA sigue siendo un factor clave, la renta variable estadounidense orientada al valor y la de los mercados desarrollados sin EE. UU. ofrecen cada vez más perfiles de riesgo-recompensa relativamente atractivos.
- Las inversiones a gran escala en IA conllevan incertidumbre, y las empresas sin fuertes ventajas competitivas o sin capacidad de fijación de precios pueden tener dificultades para convertir las elevadas inversiones de capital en un crecimiento duradero de los beneficios.
Los sólidos rendimientos de la renta variable pueden continuar, a pesar de las elevadas valoraciones
La renta variable mundial cerró 2025 con rendimientos de dos dígitos1. Es el sexto año consecutivo desde 2019 en el que el rendimiento del mercado de valores global ha superado el 10 % (solo interrumpido por el retroceso de 2022, cuando la elevada inflación llevó a los bancos centrales de todo el mundo a aumentar drásticamente los tipos de interés).
Tras los sólidos rendimientos del año anterior, la renta variable estadounidense se recuperó rápidamente de las pérdidas registradas en abril tras el anuncio de los aranceles comerciales. De hecho, los valores estadounidenses alcanzaron máximos históricos en la segunda mitad del año, y hay buenas razones para pensar que esta tendencia de rendimientos sólidos continuará en 2026. Esperamos que el crecimiento económico de EE. UU. se acelere hasta el 2,25 %2 gracias a la inversión continuada en IA y al apoyo de la política fiscal a consumidores y empresas.
Estas expectativas se mantienen a pesar de las valoraciones relativamente altas de la renta variable estadounidense; pero incluso con las elevadísimas valoraciones actuales, el impulso no sería algo sin precedentes. En verano de 1997, por ejemplo, la ratio CAPE3 superó su máximo histórico de 100 años, para luego subir otro 36 % durante los 30 meses siguientes, antes de que la burbuja puntocom empezara a estallar.
Existen oportunidades independientemente del impacto de la IA
A pesar de la posibilidad de que los valores de crecimiento sigan subiendo, cada vez estamos más convencidos de que los segmentos orientados al valor del mercado de renta variable estadounidense y de los mercados desarrollados no estadounidenses ofrecen perspectivas atractivas. Y esta opinión se mantiene tanto si consideramos un escenario en el que los beneficios de la IA en términos de productividad conduzcan a un auge económico como si consideramos un escenario en el que no se cumplan las altas expectativas actuales.
Consideramos que el escenario más probable es aquel en el que la IA cambia nuestra forma de trabajar y vivir, y la productividad aumenta significativamente. Pero para que esto suceda, sería necesario ampliar los beneficios de la IA a los «adoptantes de la IA» y a las empresas de todos los sectores de la economía, lo que conduciría a una mayor productividad y rentabilidad.
Nuestro análisis también sugiere que el valor actual neto (NPV, por sus siglas en inglés) de la inversión actual y prevista en IA está lejos de ser seguro. Solo en EE. UU., los compromisos de inversión en infraestructura relacionada con la IA hasta 2027 superan con creces los 2 billones de USD; sin embargo, creemos que es probable que una parte significativa de esta cantidad tenga un NPV negativo. Los elevados gastos iniciales y de mantenimiento continuo podrían erosionar los márgenes de beneficio de las empresas con una capacidad de fijación de precios más limitada, lo que dificultaría el crecimiento de los beneficios que esperan actualmente los mercados.
El NPV positivo del gasto en IA solo se da en empresas con fuertes ventajas competitivas y capital «barato»
Notas: Este gráfico tiene como objetivo estimar el valor actual neto (NPV) de la inversión relacionada con la IA. Se parte de la hipótesis de que la inversión, incluidos los gastos en I+D y los gastos de capital, de las empresas de IA y relacionadas con la IA ascenderá a 3,1 billones de USD entre 2025 y 2027. Entre las empresas de IA y relacionadas con la IA se encuentran Amazon, Meta, Alphabet (Google), Tesla y otras empresas relacionadas con semiconductores y equipos de semiconductores, software, hardware tecnológico y servicios públicos eléctricos. Los beneficios antes de intereses e impuestos (EBIT) asumen unos ingresos equivalentes al incremento del PIB real en las megatendencias de «la IA gana» frente a los escenarios de «predominio de los déficits» (Davis, 2025); un plan de depreciación lineal a siete años para los gastos de capital actuales y previstos; y un margen de beneficios antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización (EBITDA) del 37 % (percentil 75 del S&P 500). También asumimos que los accionistas capturan el 40 % de la creación de valor. El EBIT previsto para los próximos 25 años se descuenta a una tasa de referencia del 15 %. Las «fuertes ventajas competitivas» se refieren a una captura de valor empresarial del 70 %, y las «ventajas competitivas débiles» se refieren a una captura de valor empresarial del 20 %. El «riesgo bajo» se refiere a una tasa de descuento del 10 %, y el «riesgo alto» se refiere a una tasa de descuento del 25 %.
Fuentes: Cálculos de Vanguard, basados en datos de Bloomberg, a 25 de octubre de 2025.
Mayores rendimientos esperados a largo plazo más allá de los valores de crecimiento estadounidenses
Las evaluaciones anteriores respaldan nuestra perspectiva constructiva para las empresas en expansión no basadas en la IA y, en concreto, para la renta variable estadounidense orientada al valor y los mercados desarrollados no estadounidenses. Para ambas subclases de activos, proyectamos rendimientos anualizados a 10 años de aproximadamente el 7 %. Estos segmentos ofrecen valoraciones más razonables, rendimientos por dividendo saludables y la perspectiva de mejora de la eficiencia.
Al mismo tiempo, la renta variable estadounidense orientada al valor y los mercados desarrollados no estadounidenses podrían estar mejor posicionados si la IA no cumple con las expectativas de mejora de la productividad, un escenario que pondría de manifiesto las elevadas valoraciones actuales de los valores de crecimiento estadounidenses y de parte de los mercados emergentes.
Previsiones a 10 años: rendimientos y volatilidad
Cualquier proyección debe considerarse hipotética, y no refleja ni garantiza resultados futuros.
Notes: Notas: Las proyecciones corresponden a la distribución de 10.000 simulaciones del modelo Vanguard Capital Markets Model (VCMM) para las rentabilidades nominales anualizadas a 10 años en EUR de los activos aquí destacados. Los rendimientos de las clases de activos no tienen en cuenta las comisiones ni los gastos de gestión, ni reflejan el impacto de los impuestos. Sin embargo, sí reflejan la reinversión de los ingresos y las plusvalías. Los índices no están gestionados; por lo tanto, no es posible invertir directamente en los mismos. Índices de referencia utilizados para las distintas clases de activos: renta variable estadounidense – MSCI USA Total Return Index; renta variable estadounidense orientada al valor – cartera ponderada por capitalización bursátil de acciones con una relación precio/valor contable en el tercio inferior del índice Russell 1000; renta variable de mercados desarrollados sin EE. UU. – MSCI World ex USA Total Return Index; renta variable de la eurozona – MSCI European Economic and Monetary Union (EMU) Total Return Index; renta variable de mercados emergentes – MSCI Emerging Markets Total Return Index.
Fuentes: Cálculos de Vanguard, a 31 de octubre de 2025.
IMPORTANTE: Las proyecciones y cualquier información generada por el VCMM con respecto a la probabilidad de diversos resultados de inversión deben ser consideradas como hipotéticas, no reflejan resultados de inversión reales y no constituyen garantías de resultados futuros. La distribución de los resultados del VCMM se deriva de 10.000 simulaciones para cada clase de activo modelada. Las simulaciones están actualizadas a 31 de octubre de 2025. Los resultados del modelo pueden variar con cada uso y a lo largo del tiempo.
1 Fuente: Refinitiv, a 31 de diciembre de 2025. El índice MSCI All Country World obtuvo una rentabilidad del 22,9 % en 2025, en términos de rentabilidad total en USD. En EUR, su rentabilidad fue del 8,3 %.
2 Fuente: Perspectivas económicas y de mercado de Vanguard, a 10 de diciembre de 2025.
3 La ratio precio-beneficio ajustada cíclicamente (CAPE) es una métrica de valoración que compara el precio actual del mercado con sus beneficios medios ajustados a la inflación durante los últimos diez años, lo que ayuda a los inversores a determinar si los valores están sobrevalorados o infravalorados históricamente.
IMPORTANTE: Las proyecciones u otra información generada por el Vanguard Capital Markets Model® (VCMM) sobre la probabilidad de distintos resultados de inversión son de carácter hipotético, no reflejan resultados reales de inversión y no constituyen garantías de resultados futuros. Los resultados del VCMM variarán con cada uso y a lo largo del tiempo. Las proyecciones del VCMM se basan en un análisis estadístico de datos históricos. Los rendimientos futuros pueden comportarse de forma diferente a los patrones históricos capturados por el VCMM. Más importante aún, el VCMM podría estar subestimando escenarios negativos extremos no observados en el periodo histórico sobre el que se basa la estimación del modelo.
El Vanguard Capital Markets Model® es una herramienta de simulación financiera de propiedad exclusiva, desarrollada y mantenida por los equipos principales de investigación y asesoramiento de inversiones de Vanguard. El modelo proyecta distribuciones de rendimientos futuros para una amplia gama de clases de activos. Estas clases incluyen mercados de renta variable de EE. UU. e internacionales, varios vencimientos de deuda pública estadounidense y renta fija corporativa, mercados internacionales de renta fija, mercados monetarios estadounidenses, materias primas y determinadas estrategias de inversión alternativa. La base teórica y empírica del VCMM es que los rendimientos de las distintas clases de activos reflejan la compensación que los inversores exigen por asumir distintos tipos de riesgo sistemático (beta). En el núcleo del modelo se encuentran estimaciones de la relación estadística dinámica entre factores de riesgo y rendimientos de activos, obtenidas mediante análisis estadístico de datos financieros y económicos mensuales disponibles desde 1960. A través de un sistema de ecuaciones estimadas, el modelo aplica un método de simulación Monte Carlo para proyectar las interrelaciones estimadas entre factores de riesgo y clases de activos, así como la incertidumbre y aleatoriedad a lo largo del tiempo. El modelo genera un amplio conjunto de resultados simulados para cada clase de activo en varios horizontes temporales. Las previsiones se obtienen calculando medidas de tendencia central en estas simulaciones. Los resultados producidos por la herramienta variarán con cada uso y a lo largo del tiempo.
El principal valor del VCMM radica en su aplicación al análisis de carteras potenciales de clientes. Las previsiones por clase de activo del VCMM —que incluyen distribuciones de rendimientos esperados, volatilidades y correlaciones— son clave para evaluar riesgos a la baja potenciales, distintos perfiles de riesgo-rentabilidad y los beneficios de diversificación entre clases de activos. Aunque se generan tendencias centrales en cualquier distribución de rendimientos, Vanguard destaca que centrarse en el rango completo de resultados potenciales para los activos considerados, como los datos presentados en este documento, es la forma más eficaz de utilizar los resultados del VCMM.
El VCMM busca representar la incertidumbre en las previsiones generando una amplia gama de resultados potenciales. Es importante reconocer que el VCMM no impone una “normalidad” en las distribuciones de rendimientos, sino que está influido por las denominadas colas gruesas (fat tails) y la asimetría (skewness) en la distribución empírica de los rendimientos modelizados por clase de activo. Dentro del espectro de resultados previstos, las experiencias individuales pueden diferir considerablemente, lo que pone de relieve la diversidad de trayectorias futuras. De hecho, esta es una razón principal por la que abordamos las previsiones de rendimientos en un marco de distribución.
Información sobre riesgos de inversion
El valor de las inversiones y los ingresos procedentes de ellas pueden disminuir o aumentar, y los inversores podrían recuperar menos de lo invertido.
El rendimiento pasado no es un indicador fiable de resultados futuros. Los datos de rendimiento no tienen en cuenta las comisiones ni los costes incurridos en la emisión y el reembolso de las participaciones.
Cualquier proyección debe considerarse de carácter hipotético y no refleja ni garantiza resultados futuros.
Información Importante
Destinado únicamente a inversores profesionales (tal y como se define en la Directiva MiFID II) que invierten por cuenta propia (incluyendo sociedades de gestión (fondo de fondos) y clientes profesionales que invierten en nombre de sus clientes de forma discrecional). En Suiza solo para inversores profesionales. No debe distribuirse al público.
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El presente material tiene fines exclusivamente educativos y no constituye una recomendación o solicitud para la compra o venta de inversiones.
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