La inversión y la demanda real proyectada por el sector productivo de la IA

 

La inversión y la demanda real proyectada por el sector productivo de la IA

Juan López Páez 

Estamos siendo testigos de uno de los mayores gastos de capital en desarrollo industrial de la historia. Según los analistas de Morgan Stanley se prevé el gasto necesario para construir los centros de datos necesarios para impulsar la era de la IA: 2,9 billones de dólares hasta 2029, uno de los mayores movimientos de capital de la historia moderna. El problema: las grandes empresas tecnológicas solo pueden pagar alrededor de 1,4 billones, dejando un déficit de financiación de 1,5 billones de dólares para el capital privado.

Alasdair Nairn (¹) en su libro “Motores que mueven los mercados” destaca la historia del desarrollo industrial y su impacto en los inversores, explora los avances tecnológicos clave del pasado y lo que significaron para los inversores, incluyendo la electricidad, el ferrocarril, el teléfono, la informática, incluye cómo Thomas Edison perdió el control de su empresa, el impacto de la desintegración de Standard Oil, los inicios de la industria inalámbrica y el desarrollo de la revolución informática e internet.

 Durante años, el gasto de capital de las grandes tecnológicas creció de forma constante, centrándose en la nube, la logística y la infraestructura subyacente. Luego llegó el lanzamiento de ChatGPT a fines de 2022 y con él la comprensión de que la IA podría revolucionar los negocios. Ahora comienza una carrera donde se invierten miles de millones en servidores, chips y centros de datos para impulsar la IA generativa.

A pesar de las enormes inversiones en infraestructura de IA realizadas por gigantes tecnológicos, el crecimiento de los ingresos derivados de la IA aún no se ha materializado, lo que indica una brecha significativa en el valor del ecosistema para el usuario De hecho, David Cahn, socio de  Sequoia Capital, cree que las empresas de IA tendrán que generar unos 600.000 millones de dólares anuales para financiar su infraestructura de IA, los centros de datos.

La clave radica en saber si la demanda real proyectada de servicios de IA será suficiente para justificar la inversión billonaria o bien radica en la recreación de un mismo patrón especulativo como ya ha ocurrido anteriormente. El ritmo de desarrollo se ha comparado con la burbuja de las telecomunicaciones de finales de la década de 1990, cuando las empresas instalaron más de 128 millones de kilómetros de cables de fibra óptica en EEUU sobreestimando drásticamente la demanda requerida. La sobreoferta provocó el desplome de los costes y la quiebra de muchas empresas.

Por ejemplo en 2002, las operadoras de telecomunicaciones alternativas no empezaron con buen pie el año. En apenas una semana, varias empresas como la estadounidense Global Crossing y la británica Energis, dejaron traslucir sus graves problemas financieros. Global Crossing, operadora de telecomunicaciones por fibra óptica quebró, fue la cuarta mayor de la historia de EEUU detrás de la Enron, Texaco y Financial Corporation. Estaba financiada precisamente por los mismos proveedores que le vendían equipos, las startups como Lucent, Nortel y Cisco, cuando se descubrió que la demanda real era muy inferior a la proyectada, tanto Global Crossing como sus financiadores perdieron miles de millones y se hundieron en la espiral de deudas y sobrecapacidad.

La imagen elaborada por Bloomberg News, muestra el entramado de alianzas e inversiones que rodea a OpenAI y Nvidia, los dos principales ejes del actual ecosistema de Inteligencia Artificial.

Los círculos representan a las empresas -dimensionadas según su valor de mercado- y las flechas de distintos colores indican relaciones de hardware, inversión, servicios o capital de riesgo. 

OpenAI, valorada en 500.000 millones de dólares, se sitúa en el centro con acuerdos clave: una inversión de hasta 100.000 millones de Nvidia, un contrato de 300.000 millones con Oracle para servicios en la nube y un pacto con AMD para desplegar 6 gigavatios de GPUs. 

Nvidia, con una valoración de 4,5 billones, actúa como proveedor esencial de chips e inversor estratégico en múltiples empresas de IA, como xAI, Mistral o Figure AI, además de ser el eje sobre el que gira el suministro de infraestructura tecnológica. 

El acuerdo le garantiza a Nvidia pedidos masivos mientras consolida su posición dominante frente a competidores como AMD e Intel.

Para OpenAI crear un centro de datos de 1 gigavatio le cuesta entre 50.000 y 60.000 millones de dólares, de los cuales unos 35.000 millones van destinados a chips de NVIDIA, los 10 gigavatios proyectados costarían más de 500.000 millones de dólares. 

En torno a estos dos gigantes aparecen otros actores como Microsoft, Oracle, AMD, Intel y CoreWeave, junto a startups emergentes como Ambience Healthcare o Harvey AI, todas interconectadas en un ecosistema que refleja la concentración de poder financiero y tecnológico en torno a la IA generativa

OpenAI colabora con startups como Figure AI, Mistral o Harvey AI, que expanden su ecosistema de productos especializados, mientras que Microsoft (valorada en $3.9 billones) y Oracle juegan el papel de proveedores de servicios y nubes críticas, AMD, Intel y CoreWeave son pilares del lado de hardware.

Fuente: Financial Times

Detalles de la red interconectada de inversión y servicios en el sector en colaboración con OpenAI:

•Microsoft (valorada en $3.9 billones) es una de las principales inversoras en OpenAI que está valorada en $500 mil millones

•Nvidia acordó invertir hasta $100 mil millones en OpenAI para centros de datos. Esta inversión es parte de una colaboración estratégica más amplia entre las dos empresas, cierra el círculo entre hardware y software, una red interconectada de inversión y servicios en el sector.

•Open AI firmó un acuerdo similar con AMD, el rival directo de Nvidia que implica decenas de miles de millones en chips y una participación accionaria que convertiría a OpenAI en uno de los principales accionistas de AMD (160 millones de acciones)

•Oracle: ha cerrado un acuerdo para servicios en la nube de $300 mil millones con OpenAI y gasta decenas de miles de millones en chips de Nvidia para potenciar esta infraestructura.

La cadena de valor

En resumen, el valor no está solo en los modelos de IA, sino en controlar toda la cadena de valor, desde los chips, la nube hasta llegar a las aplicaciones finales.

La operación“circular”, una economía cerrada que se retroalimentan, una especie de autofinanciamiento encubierto que mantiene viva la demanda de chips y la narrativa del crecimiento exponencial de la IA, Diego Puertas (@misterpuertas) desmenuza el tinglado multimillonario:

A) Históricamente, la mayor parte del gasto de los “hiperescaladores” (Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud) en la construcción de centros de datos para sus negocios de servicios en la nube fue autofinanciado, pero el frenesí de millones ha conducido a que en 2024 representaban una oportunidad de inversión de $215.000 millones, un año después, el mercado supera los $500.000 millones. El corazón físico del boom (y deuda) de la IA, según el Bank of America es el gasto global en data centers que alcanzará $506.000 millones en 2025, creciendo un 25% interanual y proyecta un 23% de crecimiento anual compuesto hasta 2028. Nunca un sector “infraestructural” había crecido a este ritmo.

El coste medio de construir un data center se ha disparado a $52 millones por megavatio con las nuevas arquitecturas de IA, frente a $39 millones hace un año. Los nuevos racks de Nvidia —como el NVL72— concentran tal densidad energética que requieren refrigeración líquida directa y arquitecturas de corriente continua a 800 voltios. Cada rack puede consumir 600 kW. El límite físico se está acercando al límite eléctrico.

B) Solo el consumo eléctrico de los centros de datos crece ya al 40% anual. El Bank of America proyecta que, antes de 2030, la energía dedicada a “inferencia” (ejecutar modelos entrenados) superará a la del entrenamiento. El impacto energético de la IA será un riesgo político global.

C) Y aquí interviene el capital financiero, la escala de valor se financia con deuda, Morgan Stanley estima que el despliegue de infraestructura IA requerirá $2,9 billones hasta 2028. La mitad provendrá del crédito: el vacío se cubrirá con todo tipo de recursos, desde capital privado, capital riesgo y riqueza soberana hasta préstamos bancarios, deuda cotizada en bolsa y crédito privado. Pero, cada vez más, la respuesta es la deuda.

Oracle es el ejemplo más extremo de Productividad ficticia: firmó un acuerdo de $60.000 millones anuales con OpenAI para ofrecer servicios cloud… que aún no existen, con energía que aún no tiene y con deuda que deberá emitir. Su ratio deuda-capital ya es del 500%. JPMorgan advierte que el 14% del mercado de bonos Investment Grade de EEUU ya está ligado a empresas del ecosistema IA, con $1,2 billones de deuda. El mayor “sector” del índice ya no son los bancos, sino la inteligencia artificial.

Paralelismos históricos

Durante la burbuja puntocom el dinero circulaba en círculos entre startups que se compraban tráfico entre sí, hoy día las grandes de IA juegan a lo mismo, se compran capacidad computacional entre sí. 

Se recrean los esquemas de "vendor financing" que dieron lugar a la burbuja, Nvidia anuncia una "inversión estratégica" de hasta 100.000 millones de dólares en OpenAI, a su vez OpenAI usará ese dinero para comprarle chips a Nvidia. El fabricante de semiconductores se convierte así en el financiador de su propio cliente más importante.

Existe un desfase monumental en la sostenibilidad: ¿puede el sector financiar medio billón de dólares anuales en infraestructura sin un flujo de caja equivalente?. Bain & Company  estima que harían falta $2 billones en ingresos nuevos para la construcción de centros de datos (2030). Incluso con los ahorros relacionados con la IA, se necesitarían generar 800 mil millones de dólares en ingresos adicionales para financiar los centros de datos necesarios.

El riesgo es evidente para un sector productivo sobrefinanciado y con una deuda que se apoya en proyecciones de productividad futuras, si el crecimiento de la IA se enfría, si los beneficios no llegan antes de que se acabe el crédito, el golpe no se limitará a las acciones tecnológicas, será el crédito (la deuda emitida para financiar, base de toda la expansión)  el que puede tambalear los cimientos financieros occidentales y convertirse en el otro gran ajuste del capitalismo de los años 20 de este siglo.

(¹) Nair, Alasdair (2002 ):“Engines that move markets: technology investing from railroads to the Internet and beyond” Ed. John Wiley & Sons N.Y.