Más allá de Nvidia: la gran oportunidad de invertir en IA está en los 'data centers'

Más allá de Nvidia: la gran oportunidad de invertir en IA está en los 'data centers'

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Todo el mundo pone el foco en Nvidia como ese termómetro de mercado, esa empresa que representa el boom de la inversión en inteligencia artificial en los mercados. Y todos pensamos en empresas de chips y semiconductores en general cuando se habla de empresas que se benefician del auge de esta tecnología.

Sin embargo, hay otro tipo de compañías que también se beneficiarán enormemente de esta revolución tecnológica. Desde la infraestructura de data centers (centros de datos) hasta la fabricación de equipos eléctricos y de gestión térmica, múltiples sectores están preparados para capitalizar el crecimiento explosivo de la IA. ¿Cuáles son esos sectores que representan una oportunidad de inversión en IA más allá de los chips?

El inmenso potencial aún oculto de la IA

La IA ha surgido como una fuerza transformadora con un potencial inmenso en varios sectores. "La demanda de computación está duplicándose cada seis meses para el entrenamiento de modelos", destaca Dave Egan, analista senior de semiconductores de Columbia Threadneedle Investments en un reciente encuentro con los medios.

El mercado va a necesitar, por tanto más capacidad de computación. Esta demanda no solo se limita al entrenamiento de modelos, sino que también se extiende a la inferencia, donde los modelos se aplican en entornos de producción. "Estamos viendo un crecimiento muy rápido en la demanda año tras año. El crecimiento de la demanda de computación para la IA está acelerándose masivamente.", comenta.

Egan menciona que las aplicaciones más grandes de IA hoy en día son los "recomendadores", inteligencias artificiales aplicadas a la sugerencia de anuncios, contenidos o productos, lo que implica un uso intensivo de la computación. "La mayoría de las recomendaciones que vemos hoy en día son impulsadas por IA, ya sea en anuncios, contenido o productos".

Lo importante de la tendencia es que cada día se están descubriendo nuevos casos de uso para la IA, "lo que indica que la demanda seguirá creciendo".

Los data centers necesitan energía

Pero sin duda, la otra gran derivada de la evolución de la inteligencia artificial es la fuerte creación de centros de datos (data centers), las instalaciones física utilizada para albergar sistemas informáticos y componentes asociados, como sistemas de telecomunicaciones y almacenamiento de datos.

Esto, a su vez traerá fuertes exigencias de energía y de infraestructura energética necesaria para operarlos. De hecho, se prevé que "la demanda de energía de los centros de datos en EE.UU. crezca un 2.8% anual hasta 2028", en palabras de Sena Lenahan, analista de utilities de Columbia Threadneedle Investments. 

De hecho, ya se están construyendo data centers incluso cerca de centrales eléctricas, como es el caso de Amazon Web Services (AWS), que ubicará su nuevo centro de datos en Pensilvania, en un sitio de generación nuclear existente. Este crecimiento de la inteligencia artificial podría poner, por tanto, cierta presión al alza añadida sobre los precios de la energía.

Los data centers necesitan espacio

Por su parte, Brent Dilts, analista de REITs de la gestora, puso el énfasis en las oportunidades que surgen en el sector inmobiliario derivadas de la construcción y operación de centros de datos. Según Brent Dilts, "la localización de los centros de datos se volverá más crucial a medida que la latencia (tiempo que tarda un dato en viajar desde su origen hasta su destino) se convierta en un factor más importante".

Esto implica que, a medida que más aplicaciones de IA requieran tiempos de respuesta rápidos, habrá una demanda significativa de centros de datos ubicados cerca de centros urbanos para minimizar la latencia. "La demanda de construcción de centros de datos relacionados con la IA sumará unos 110 mil millones de dólares acumulativamente hasta 2028", comenta.

Además, el precio de la tierra para centros de datos ha crecido significativamente debido a la escasez de tierra y la fuerte demanda, lo que sugiere que las áreas con disponibilidad de terreno adecuado se convertirán en puntos estratégicos clave para nuevas inversiones, apunta. 

Los data centers necesitan refrigeración

Por último, otra de las derivadas del crecimiento de estos data centers es toda la equipación eléctrica y sistemas HVAC (calefacción, ventilación y aire acondicionado) que necesitan. Con el crecimiento de los centros de datos de alta computación, que requieren más refrigeración que los centros de datos "clásicos", se espera que la demanda de equipos eléctricos y de gestión térmica aumente.

"Los centros de datos tradicionales requieren de 2.5 a 3 millones de dólares en equipos eléctricos y de gestión térmica por megavatio, mientras que los centros de datos de alta densidad y alta computación requieren de 3 a 3.5 millones de dólares por megavatio", comenta Courtney Yakavoni, analista de industria de Columbia TI.

En términos de enfriamiento, la transición de sistemas de enfriamiento por aire a sistemas de enfriamiento líquido está en curso, especialmente en centros de datos de alta densidad. Yakavonis explicó que "solo el 5% de los centros de datos utilizan enfriamiento por líquido hoy en día, pero esta cifra está creciendo tres veces más rápido que los métodos tradicionales de enfriamiento por aire".

Durante la charla, Yakavonis mencionó varias compañías involucradas en la fabricación de estos equipos, como es el caso de Trane Technologies, Johnson Controls International, Carrier o nVent.

3 grandes riesgos de la IA para el futuro

Por último, los analistas señalaron varios riesgos que podrían afectar la adopción de la IA, incluyendo la posibilidad de que los modelos de IA no cumplan con las expectativas en aplicaciones del mundo real, que los costos operativos no disminuyan tan rápido como se espera y las regulaciones gubernamentales frenen la adopción de la IA.


Este contenido se ha elaborado bajo un criterio editorial y no constituye una recomendación ni propuesta de inversión. La inversión contiene riesgos. Las rentabilidades pasadas no son garantía de rentabilidades futuras.


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