Hardware de IA: ¿Se está desacelerando? No tan deprisa

Hace unas semanas, una aplicación de consumo dio un nuevo impulso a los valores de semiconductores.
Muse, el nuevo agente de IA personal de Meta, escaló rápidamente posiciones en las clasificaciones de aplicaciones de Estados Unidos, y los valores de semiconductores repuntaron a medida que los inversores empezaron a anticipar lo que una adopción exitosa de la IA agéntica por parte de los consumidores podría implicar para la demanda de capacidad de cálculo.

El momento resultó especialmente interesante porque, apenas unos días antes, había surgido una narrativa aparentemente contradictoria. Destacados investigadores en IA habían empezado a debatir abiertamente si el sector debía ralentizar el ritmo de desarrollo de modelos de frontera cada vez más potentes.

Este contraste ilustra perfectamente el ruido al que se enfrentan actualmente los inversores. En lugar de reaccionar a cada titular, creemos que resulta más útil volver a la tesis subyacente sobre el hardware: ¿qué podría realmente quebrarla y qué podría seguir infravalorando el mercado?

Tras una evolución espectacular del hardware, dos riesgos dominan hoy este debate.

Riesgo n.º 1: ¿Y si se ralentiza el avance de la IA de vanguardia?

Los recientes llamamientos de destacados investigadores en IA a ralentizar el desarrollo de modelos cada vez más potentes se interpretaron inicialmente como una mala noticia para los semiconductores. La lógica parece sencilla: si se prolonga el intervalo entre generaciones de modelos de frontera, deberían ser necesarios menos procesos de entrenamiento a gran escala y, por tanto, menos capacidad de cálculo.

Pero esta es solo una cara de la ecuación. Un mayor énfasis en la seguridad de la IA podría ser, por sí mismo, extraordinariamente intensivo en capacidad de cálculo, ya que los modelos deben someterse a pruebas, supervisión y evaluación, e incluso podrían ser controlados por otros sistemas de IA. La idea de una IA vigilando a otra IA puede sonar ligeramente distópica, pero también requiere una gran cantidad de tokens y, por tanto, mucha capacidad de cálculo. Al mismo tiempo, unos requisitos de seguridad más estrictos podrían favorecer a los mayores laboratorios de modelos de frontera, más capaces de absorber los costes fijos de las pruebas, las auditorías y el cumplimiento normativo, elevando potencialmente las barreras de entrada.

Lo más importante es que un avance más lento en la frontera absoluta podría cambiar dónde se utiliza la capacidad de cálculo, en lugar de reducir de forma sustancial la cantidad necesaria. Los recursos podrían desplazarse desde el entrenamiento continuo de la siguiente generación de modelos hacia las pruebas, el despliegue y la ejecución de los modelos ya existentes, impulsando una mayor inferencia, más agentes y, potencialmente, una adopción mucho más amplia.

En las carteras

Mantenemos nuestro enfoque en compañías de hardware de alta calidad con una sólida generación de flujo de caja, si bien recientemente hemos reducido la beta global de nuestra exposición, especialmente a través de valores como Nvidia y TSMC1.

Riesgo n.º 2: ¿Y si se ralentiza el capex de los hiperescaladores?

Esta es probablemente la cuestión más importante. La magnitud del ciclo de inversión se ha vuelto extraordinaria: se prevé que el capex de los hiperescaladores y de la nube supere el récord de aproximadamente 1,2 billones de dólares en 2027, frente a menos de 200.000 millones en 20232. Al mismo tiempo, el debate financiero se está volviendo más exigente: los perfiles de flujo de caja libre están bajo presión, los costes de financiación han aumentado y los inversores exigen cada vez más pruebas de que los cientos de miles de millones de dólares invertidos puedan generar finalmente rentabilidades adecuadas.

El ritmo actual de crecimiento del capex no puede mantenerse indefinidamente. Sin embargo, existe una diferencia importante entre una ralentización del crecimiento del capex y una caída efectiva del capex. Incluso una desaceleración significativa mantendría el gasto absoluto en niveles históricamente elevados y seguiría representando una demanda incremental sustancial para las compañías proveedoras de infraestructura. Es importante señalar que todavía nos encontramos, en gran medida, en la fase de inversión del ciclo de la IA: la infraestructura se está construyendo antes de que se materialice plenamente el rendimiento económico de la IA. Este desfase temporal hace que el capex actual parezca especialmente elevado en relación con los ingresos, pero también puede ser precisamente lo necesario para posibilitar la siguiente fase de adopción.

La dinámica competitiva también dificulta una contracción brusca. La nube, las búsquedas, la publicidad, el software de productividad y los ecosistemas de consumo están siendo redefinidos por la IA. Invertir por debajo de lo necesario puede proteger hoy el flujo de caja libre, pero también entraña el riesgo de que una plataforma quede rezagada tecnológicamente mañana. Esto genera una dinámica cercana al «IA o desaparecer»: los hiperescaladores serán más selectivos a la hora de asignar el gasto, pero el umbral para recortar de forma significativa la inversión sigue siendo elevado.

Actualmente, el principal freno del ciclo podría ser cada vez más las limitaciones físicas, y no la voluntad de invertir.

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