Las acciones de tecnología global experimentaron una venta aguda en 23-24 de junio, con Wall Street rotando lejos de favoritos de IA hacia nombres defensivos mientras los inversores cambian de recompensar el gasto en IA a exigir evidencia de retornos desproporcionados. Alphabet cayó 5%, SpaceX se desplomó 16% (retrocediendo de picos superiores a $200 en las semanas después de su IPO) y NVIDIA cayó 3%. El índice Kospi de Corea del Sur, pesado en tecnología, cerró con caída de 10%, con Samsung y SK Hynix cada uno perdiendo 12% en medio del escrutinio regulatorio en el sector de semiconductores. El índice Stoxx 600 Technology paneuropeo cayó 3%, con fabricantes de chips STMicroelectronics y ASML ambos con caída de más del 7%.
La rotación refleja la recalibración de Wall Street sobre unit economics de IA: aunque ChatGPT de OpenAI y Claude de Anthropic han tenido impacto con consumidores, solo alrededor del 3% de los clientes de Bank of America—principalmente aquellos con ingresos anuales de $125k+—pagan por servicios de IA. El Nasdaq ganó 26% del 30 de marzo hasta el cierre anterior del mercado, mientras que el PHLX Semiconductor Index avanzó más del 100% durante el mismo período de cinco meses. Las expectativas crecientes de tasas de interés también presionaron los stocks de crecimiento: la Reserva Federal abrió la puerta a aumentos de tasas en 2026, y los traders ahora tienen un precio cercano al 90% de probabilidades de al menos un aumento antes del final del año, arriba del 57% una semana antes.
El sentimiento cambió drásticamente: los traders volcaron nombres de beta alto como Strategy (MSTR), AppLovin y Lumentum, luego rotaron hacia mantequilla de mani y pintura—Smucker saltó con dígitos dobles, Home Depot y Sherwin-Williams lideraron—junto con bienes raíces, alimentos básicos y servicios. Dan Ives de Wedbush llamó al retroceso una oportunidad para inversores, aunque el nerviosismo fue amplificado por el próximo informe de ganancias de Micron.
Para arquitectos e inversores: la rotación tecnológica señala un reinicio en múltiplos de capex de IA. Los equipos que envían productos de IA deben demostrar unit economics; las asignaciones de chips enfrentan destrucción de demanda a corto plazo a menos que los hiperscaladores en la nube puedan demostrar mejoras en TCO y poder de fijación de precios. Observa la próxima guía de NVIDIA, utilización de fab de TSMC y curvas de costo de inferencia nativa en nube para reestablecer convicción.