Nicolas Bickel, responsable de inversión en Edmond de Rothschild Banca Privada, recuerda que 2025 ha estado marcado por múltiples giros en el sector tecnológico y, en especial, en el ámbito de la inteligencia artificial.
En primer lugar, la noticia relacionada con la introducción, el pasado enero, de un modelo chino de IA de bajo coste, DeepSeek, sacudió el ecosistema occidental. Este acontecimiento planteó dudas sobre el verdadero retorno de la inversión realizada por los hiper escaladores (grandes compañías de servicios en la nube), que ya estaban destinando cientos de miles de millones de dólares al desarrollo de sus modelos de inteligencia artificial.
Aunque el mercado recibió inicialmente esta noticia de forma negativa, temiendo la entrada de un competidor “low-cost”, el efecto DeepSeek fue de corta duración. Su introducción acabó siendo un catalizador positivo para el tema de la IA, siguiendo la llamada paradoja de Jevons: unos menores costes de desarrollo aumentan, por naturaleza, la adopción de la IA a largo plazo. Esto recuerda a la introducción, a finales del siglo XIX, de una máquina de vapor más eficiente en el consumo de carbón, que finalmente multiplicó por diez su consumo gracias a su adopción masiva.
Coste en dólares por cada 1 millón de tokens generados por un modelo de lenguaje (LLM), 2023 – 2025, escala logarítmica
Este temor a corto plazo no ha puesto en entredicho la trayectoria ascendente, aparentemente interminable, de las expectativas de gasto de capital por parte de los hiper escaladores —previsiones de gasto que se han ido revisando al alza trimestre tras trimestre—, mientras estos parecen entrar en una lógica motivada más por el miedo a perder terreno frente a la competencia que por el objetivo de obtener un retorno de la inversión en el corto plazo.
¿Estamos o no ante una burbuja de la inteligencia artificial (IA)?
Así, mientras el consenso de mercado en 2024 esperaba que los gastos de capital de los gigantes de la nube entre 2025 y 2027 ascendieran a unos 600.000 millones de dólares (equivalentes al 12% de sus ingresos previstos en ese periodo), las expectativas han aumentado ahora hasta 1,7 billones de dólares, lo que representa cerca del 30% de los ingresos esperados.
Expectativas de gasto de capital fijo por año, por hiper escalador, y total como porcentaje de los ingresos, 2020 – 2032 (estimado)
Este fuerte aumento en las expectativas de gasto de capital fijo ha dado lugar a una marcada apreciación en los precios de las acciones de los proveedores de tecnología de hardware para IA, es decir, los valores de semiconductores, que en 2025 vuelven a superar a los índices globales: el SOX, o índice mundial de acciones de semiconductores, superó al MSCI World en un 26% a finales de octubre, es decir, 46% frente a 20% en dólares.
Este rendimiento superior confirma una tendencia de largo plazo que demuestra un retorno asimétricamente positivo del SOX en relación con el MSCI World: desde 2010, el SOX ha superado al MSCI World en un promedio del 20% anual, y solo ha quedado por debajo del índice general en tres ocasiones, con una media del 13% (2012, 2015 y 2022).
Rendimiento anual del índice SOX frente al índice MSCI World desde 2010 y diferencia, en dólares
Además, el sector de semiconductores, que históricamente tuvo un peso del 2 al 4% dentro del S&P 500 durante 20 años, ha aumentado en los últimos tres años hasta representar el 14% del índice. Esto refleja el imparable crecimiento de las perspectivas de beneficios, así como de las valoraciones, impulsadas por los anuncios de mayores gastos de capital por parte de los hyperscalers. Esta tendencia se ha consolidado principalmente tras la aparición de ChatGPT.
Ponderación de los semiconductores dentro del S&P 500, en comparación con los cambios en las expectativas de bpa del sector en relación con las del índice
Las acciones de semiconductores, identificadas como los beneficiarios inmediatos de este ciclo de gasto de capital, siguen aprovechando este aumento continuo del gasto previsto para los próximos años. En este sentido, se presentan como ‘proveedores’ de hardware para impulsar el auge de la inteligencia artificial, independientemente del retorno de la inversión para los hyperscalers a más largo plazo. En otras palabras, podrían compararse con los proveedores de palas y cribas durante la fiebre del oro: cualquiera que haya encontrado oro, habrá comprado el equipo para buscarlo.
Nvidia, el actual líder en procesadores gráficos para inteligencia artificial reveló recientemente que espera que el gasto de capital en IA supere los 3 billones de dólares anuales en 2030, lo que plantea interrogantes sobre un entorno de ‘hiper gasto’ y, por tanto, la posible formación de una burbuja de mercado en torno al tema de la IA.
Expectativas globales de gasto de capital en IA de Nvidia para 2030 (miles de millones de dólares)
Una carrera de gasto acelerado más allá de los hyperscalers
La tendencia de expectativas crecientes de gasto de capital se ha intensificado recientemente tras varios anuncios de asociaciones entre algunos gigantes tecnológicos para desarrollar capacidades adicionales de centros de datos para la inteligencia artificial, con OpenAI, creador de ChatGPT, como denominador común.
Este último alcanzó un acuerdo con Nvidia para la puesta en marcha de 10 Gigavatios (GW) de capacidad de centros de datos en los próximos años, equivalente al consumo máximo de la ciudad de Nueva York, e implicando una inversión de 100.000 millones de dólares de Nvidia en OpenAI. Este anuncio fue seguido por otra asociación anunciada entre AMD y OpenAI para el desarrollo de 6 GW adicionales de capacidad, que incluye un acuerdo por el cual OpenAI puede adquirir hasta el 10% del capital de AMD por un simbólico 1 céntimo por acción a medida que se despliegan estas capacidades.
Más recientemente, Broadcom, líder en chips personalizados para IA, anunció una asociación con OpenAI para desplegar 10 GW adicionales de capacidad de centros de datos, seguida de una alianza con Amazon AWS para la compra de 38.000 millones de dólares en infraestructura de nube destinada a entrenar los modelos de OpenAI. Este acuerdo se suma a la gran asociación anunciada el pasado septiembre con Oracle para servicios de nube por 300.000 millones de dólares durante 5 años, o al acuerdo con CoreWeave anunciado el pasado marzo para 23.000 millones de dólares en capacidades de nube.
En otras palabras, al momento de redactar, OpenAI estaría comprometida a financiar más de 1,5 billones de dólares en capacidad de centros de datos e infraestructura de nube, equivalentes a 26 GW de capacidad de inteligencia artificial, además de cerca de 600.000 millones de dólares en capacidad de nube y un objetivo adicional de 10 GW como parte del proyecto Stargate anunciado a comienzos de este año.
Mapeo de la economía circular de la Inteligencia Artificial
Cada GW de capacidad de centros de datos podría costar entre 40.000 y 60.000 millones de dólares (incluyendo una elevada proporción dedicada a procesadores de IA), con compras de chips para estos 26 GW únicamente de AMD, Nvidia y Broadcom que implicarían un coste total de unos 600.000 millones de dólares. Por otro lado, las reservas realizadas por OpenAI para capacidades de nube de Azure (Microsoft), Amazon, Oracle y CoreWeave podrían también representar hasta 600.000 millones de dólares.
Y todo ello en un contexto en el que se espera que OpenAI genere menos de 20.000 millones en ingresos en 2026 y ha indicado que no espera ser rentable antes de 2029, con una valoración estimada recientemente en 500.000 millones, o incluso 1 billón planteado por algunos analistas para una posible salida a bolsa en 2027.
