Cómo la inversión de $630 mil millones de Big Tech en IA no cumplirá las expectativas

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LONDRES, 26 de marzo (Reuters Breakingviews) - A pesar de toda la preocupación en los mercados financieros sobre una burbuja de inteligencia artificial, los inversores pueden estar enfocándose en el riesgo equivocado. El temor predominante es que los gigantes tecnológicos gastarán cientos de miles de millones de dólares en infraestructura de IA solo para que la demanda no se cumpla. Sin embargo, el problema más inmediato es que las empresas tecnológicas tendrán dificultades para gastar sus enormes presupuestos de 2026 de maneras que proporcionen centros de datos funcionales.

La magnitud de la ambición de Silicon Valley ya está chocando con la realidad física. Solo cuatro empresas — Amazon.com (AMZN.O), abre nueva pestaña, Microsoft (MSFT.O), abre nueva pestaña, Alphabet (GOOGL.O), abre nueva pestaña, y Meta Platforms (META.O), abre nueva pestaña — se proyecta que gastarán alrededor de $630 mil millones en centros de datos y chips de IA solo en 2026, estima Morgan Stanley. Eso es más de cuatro veces la cifra de 2023, y equivale aproximadamente al 2.2% del PIB de EE. UU. Ampliando el enfoque para incluir a los 11 principales proveedores de computación en la nube e infraestructura, como Oracle (ORCL.N), abre nueva pestaña y CoreWeave (CRWV.O), abre nueva pestaña, el gasto de capital total alcanzará los $811 mil millones.

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Incluso para las empresas más grandes del mundo, esta expansión es asombrosa. Los cuatro gigantes tecnológicos operan actualmente aproximadamente 600 instalaciones de centros de datos a nivel mundial, y tienen otras 544 en planificación o en construcción, según datos de S&P Global Energy Horizons. Convertir esa tubería de desarrollo en potencia de computación activa podría resultar ser un desafío mayor que movilizar el capital necesario.

Sobre el papel, la economía parece sencilla. Un centro de datos de IA moderno de 100 megavatios puede costar más de $4 mil millones, incluidos los chips. Aproximadamente el 70% del gasto se destina a servidores y unidades de procesamiento gráfico, gran parte de ello vinculado a los chips más buscados diseñados por Nvidia (NVDA.O), abre nueva pestaña. La tierra típicamente consume hasta el 6% de ese presupuesto, dependiendo de la ubicación. El resto se divide entre edificios, equipos eléctricos, redes, seguridad y sistemas de refrigeración necesarios para ejecutar cargas de trabajo densas de IA. El problema es que los peores cuellos de botella de la industria no están necesariamente en los semiconductores, sino en la infraestructura física y los permisos locales requeridos para instalarla.

La energía es una de las principales limitaciones. Asegurar una conexión a la red pública en centros neurálgicos como Londres puede demorar hasta una década. Para escapar de este purgatorio, los operadores están avanzando hacia ubicaciones rurales como partes de Texas. Pero aunque los permisos son más fáciles de obtener en lugares remotos, la mano de obra calificada es más difícil de encontrar. En algunos casos, las empresas tienen que construir comunidades de apoyo para dotar de personal a sus instalaciones. Aun así, esta solución alternativa tiene límites ya que la demanda de centros de datos cambia de entrenar modelos de lenguaje grande a inferencia: el proceso de ejecutar un modelo de IA entrenado para generar resultados para uso en el mundo real. Proporcionar respuestas rápidas a los clientes requiere centros de datos de inferencia más cerca de áreas pobladas.

Los operadores están tratando de eludir la red eléctrica por completo construyendo centros de datos “isla” alimentados por turbinas de gas en el lugar. Aproximadamente un tercio de las instalaciones en EE. UU. actualmente en construcción dependen de generación de energía en el sitio, según Diego Hernandez Diaz de McKinsey. Pero esta solución alternativa ha creado su propio cuello de botella: las nuevas turbinas de gas adecuadas están efectivamente agotadas hasta 2029, lo que lleva a los desarrolladores a buscar alternativas, dice Thomas Bumberger de Boston Consulting Group. La geopolítica añade una capa adicional de fragilidad. La mayoría de los centros de datos dependen de generadores de respaldo diésel que se activan si la fuente de energía principal falla, según McKinsey. Estas unidades se prueban a diario, dejando a la explosión de la IA expuesta a posibles escaseces de combustible refinado causadas por conflictos en el Medio Oriente.

La cadena de suministro industrial más amplia también está luchando por mantenerse al día con la abrumadora demanda. El proceso de fabricación de equipos como subestaciones, transformadores y sistemas de refrigeración está desincronizado con el ciclo de la industria tecnológica. El tiempo de entrega para transformadores suministrados por grupos como Schneider Electric (SCHN.PA), abre nueva pestaña, Eaton (ETN.N), abre nueva pestaña y Hitachi Energy ahora llega a 100 semanas en Europa, mientras que los generadores en los Estados Unidos pueden tardar alrededor de 50 semanas en llegar, según BCG. Casi el 60% de los proyectos de centros de datos se retrasaron más de tres meses el año pasado. Aproximadamente el 88% de los proyectos enfrentaron retrasos simplemente al colocar cimientos de concreto, mientras que el 78% se retrasaron durante la instalación de sistemas de refrigeración y alarmas contra incendios, según la firma de pronóstico de proyectos de centros de datos nPlan.

La rápida innovación agrega al atraso. Los nuevos chips Blackwell de Nvidia — y su próxima arquitectura Rubin — generan mucho más calor que las versiones anteriores. Esto ha obligado a los centros de datos a pasar de la refrigeración por aire a sistemas líquidos más complejos, que requieren nueva plomería e infraestructura de purificación de agua. Mientras tanto, los racks de servidores de próxima generación consumirán tanta energía que las formas tradicionales de suministrar electricidad ya no funcionarán de manera eficiente. Para hacer frente a esto, los operadores de centros de datos están cambiando a transformadores de estado sólido más avanzados (SST), que también permiten la carga rápida de vehículos eléctricos. Como resultado, las empresas tecnológicas están compitiendo con los fabricantes de automóviles por componentes.

Algunos operadores como Amazon Web Services están utilizando soluciones alternativas, como diseñar equipos propios. Otros como Microsoft están alquilando capacidad de operadores “neocloud” ágiles como CoreWeave y Nebius (NBIS.O), abre nueva pestaña. Estas empresas, muchas de las cuales poseen instalaciones de minería de bitcoin reutilizadas, a menudo han asegurado terrenos, energía y permisos valiosos.

La historia ofrece una advertencia contundente sobre los peligros de las explosiones de inversión. Tomemos el auge de las materias primas a fines de la década de 2000, cuando grandes grupos petroleros, incluidos Exxon Mobil (XOM.N), abre nueva pestaña, Shell (SHEL.L), abre nueva pestaña, BP (BP.L), abre nueva pestaña y Chevron (CVX.N), abre nueva pestaña, aumentaron drásticamente el gasto de capital para aprovechar los precios récord del crudo. La inversión global en búsqueda, perforación y bombeo de petróleo y gas casi se triplicó, abre nueva pestaña de aproximadamente $250 mil millones en 2000 a casi $700 mil millones para 2013. Pero las escaseces de mano de obra, equipos especializados y restricciones de permisos tuvieron su costo. La producción general apenas se movió mientras los costos se dispararon. Los rendimientos colapsaron, exacerbados por una caída abrupta en los precios del petróleo de $147 por barril a mediados de 2008 a menos de $60 meses después.

El aumento de los costos de construcción y los retrasos son una amenaza para los rendimientos de los gigantes tecnológicos también. Un centro de datos originalmente presupuestado en $1 mil millones puede fácilmente inflarse a $1.3 mil millones o más, estima nPlan. Mientras tanto, los proveedores de la nube solo monetizan un centro de datos una vez que está conectado y alquilado a los clientes. Si una empresa gasta $10 mil millones en chips de IA avanzados, pero no puede asegurar los transformadores para alimentarlos, esos semiconductores se convierten en capital varado, depreciándose rápidamente sin generar un centavo de ingresos.

Todo esto comprimirá los márgenes de beneficio y arrastrará los rendimientos de los gigantes tecnológicos sobre su inversión. Se espera que el retorno sobre el capital invertido de Alphabet después de impuestos caiga del 51% el año pasado a alrededor del 36% para 2030, según pronósticos compilados por Visible Alpha. Se proyecta que el de Microsoft caerá aún más drásticamente, del 95% en 2020 al 36% en 2030.

La inteligencia artificial puede ser una tecnología más transformadora que el petróleo, pero si Silicon Valley asume que el dinero puede doblar las leyes de la física, su derroche puede no alcanzar.

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Edición de Peter Thal Larsen; Producción de Pranav Kiran

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Karen Kwok

Thomson Reuters

Karen es columnista y se centra en los sectores de tecnología y capital de riesgo globales, escribiendo historias sobre inteligencia artificial, fintech y empresas de semiconductores. También cubre negocios en la región de Medio Oriente y el sector global de minería de metales. Antes de Breakingviews, fue reportera de gas y energía europea en S&P Global Platts en Londres y cubrió fondos y acciones en Morningstar UK. Karen también trabajó brevemente en Bloomberg. Nació y creció en Hong Kong, y habla con fluidez mandarín y cantonés.

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