El factor que limita el crecimiento de la IA (y de los centros de datos) no es la tecnología en sí, sino la energía eléctrica necesaria para hacerla funcionar.

Llevamos años advirtiendo de la escasez de energía eléctrica. Y ahora los reguladores de la red y las empresas de servicios públicos están aumentando las advertencias. Las previsiones de crecimiento de la demanda de electricidad en Estados Unidos para los próximos cinco años se han duplicado con respecto a hace un año. Los principales responsables: Los nuevos centros de datos de inteligencia artificial, las plantas de fabricación subvencionadas por el gobierno y la transición de los vehículos eléctricos impulsada por el gobierno.

En un tuit gráfico, resumimos el "problema":

Fuente: ZeroHedge, X

La atención en la IA se ha desplazado del software y las herramientas de IA al ángulo del hardware, donde podría haber menos de una dinámica de "el ganador se lo lleva todo" y muchos de los titulares en el mercado tienen el potencial de capitalizar los avances de la IA. Como resultado, esperamos que las industrias orientadas al hardware y la energía se pongan al día con el tema más amplio de la IA.

Y han obtenido mejores resultados desde entonces:

Fuente: ZeroHedge, Bloomberg

Y ahora, como Simon White de Bloomberg detalla, el mensaje está llegando a los principales medios de comunicación de que la gran cantidad de energía requerida por los modelos de IA intensivos en energía está impulsando a las empresas tecnológicas a invertir en su propia infraestructura energética. Pero puede que sea demasiado poco y demasiado tarde para evitar otra oleada de inflación impulsada por las materias primas, un telón de fondo muy favorable para los sectores energético y de servicios públicos, y negativo para los valores tecnológicos de alta duración.

A menudo, la mejor solución no es la más directa. En el libro Obliquity, el economista británico John Kay describe cómo la ruta tomada por el Canal de Panamá no era la más directa este-oeste a través de Nicaragua, sino una oblicua en dirección sureste a través de Panamá. Era la opción más corta y, por tanto, la más fácil de construir y la más rápida de atravesar para los barcos.

Fuente: ZeroHedge, Vox, Microsoft; Bloomberg

Del mismo modo, un enfoque oblicuo de la inversión en IA puede ser el más rentable. Los modelos de Inteligencia Artificial que consumen mucha energía, el riesgo de restricciones de la capacidad energética y de las materias primas y, por tanto, un mayor aumento de los riesgos de inflación, ponen en peligro los valores tecnológicos de alta duración y valorados muy caros.

Los valores energéticos, por el contrario, siguen siendo baratos, están infravalorados y preparados para beneficiarse de la subida de los precios de las materias primas y de la demanda de energía. Son la vía oblicua para beneficiarse de la primera etapa de la explosión del progreso de la IA.

Los rápidos avances logrados en los últimos años en el campo de la IA, especialmente en el de los grandes modelos lingüísticos (LLM), han provocado una explosión de inversiones en la industria tecnológica. El entrenamiento y el funcionamiento de estos modelos consumen mucha energía. Esto ha provocado un rápido aumento de las expectativas sobre las necesidades energéticas de los centros de datos dedicados a la IA. La hipótesis de base de la AIE es que la demanda mundial de energía para todos los tipos de centros de datos y criptomonedas se duplicará en 2026.

Fuente: ZeroHedge, AIE

La necesidad de una enorme cantidad de "computación" y la ineficacia de los actuales LLM es el principal problema. Si Google incorporara plenamente la IA a su principal función de búsqueda, podría multiplicar por 10 su demanda de electricidad, dado que una petición típica de búsqueda en Google utiliza una media de 0,3 vatios-hora frente a los 2,9 Wh de una petición en ChatGPT, según la AIE.

Las redes eléctricas occidentales tienen poca capacidad excedentaria, lo que aumenta el riesgo de cuellos de botella. La red estadounidense alcanzó el 94% de su capacidad el año pasado, y la europea aún más. Esto se debe a que se prevé que la cuota de demanda de IA y centros de datos tradicionales, excluyendo las criptomonedas, aumente en estas regiones. Para subrayar este punto, se espera que Irlanda, centrada en la tecnología, vea un tercio de su demanda de electricidad procedente de centros de datos para 2026.

Fuente: ZeroHedge, AIE

La capacidad se verá aún más limitada por casi una década de falta de inversión en infraestructuras energéticas previas y posteriores. Los años de sobreinversión durante el auge de las materias primas, que finalizó en torno a 2014, llevaron a las empresas del sector a recortar las inversiones y a devolver más dinero a los accionistas.

Las inversiones de los productores norteamericanos de materias primas no volvieron a aumentar hasta 2021. Pero al mismo tiempo estaban aumentando masivamente el reparto de dividendos y las recompras -hasta el punto de igualar el gasto en capex en 2022-, lo que limitaba la cantidad que las empresas podían destinar a nuevas inversiones y a gastos de capital de mantenimiento.

Fuente: ZeroHedge, Bloomberg

Los retrasos en la puesta en servicio de nuevas fuentes de energía son largos, de hasta cuatro años, e incluso más en el caso de la transmisión. Hay retrasos en la concesión de permisos y en la construcción, tanto aguas arriba como aguas abajo, así como listas de espera para piezas clave de las centrales eléctricas, como los transformadores. La demanda va a aumentar más deprisa de lo que la oferta es capaz de satisfacerla, incluso teniendo en cuenta las recientes mejoras en la eficiencia de la producción y el uso de la energía.

El gráfico siguiente muestra el marcado contraste entre las empresas energéticas y las tecnológicas. Las empresas tecnológicas han incrementado su inversión, lo que indica que su demanda de energía también aumentará, mientras que la inversión en energía ha tendido a la baja durante la mayor parte de la última década.

Fuente: ZeroHedge, Bloomberg, Macrobond

Las empresas tecnológicas no son ajenas a estos problemas. Están desviando una mayor parte de su capex a la inversión en infraestructuras energéticas. Alphabet, Meta y otros hiperescaladores están invirtiendo directamente en centrales de energía renovable. Amazon, por ejemplo, ha financiado un parque eólico en el Reino Unido y comprará toda su producción. Las empresas tecnológicas también están suscribiendo acuerdos de compra de energía. Estos acuerdos permiten a los compradores adquirir energía directamente de los productores de energías renovables.

Aun así, sigue habiendo riesgos de cuello de botella, mientras las empresas tecnológicas se centran en sus credenciales ecológicas. Según McKinsey, Apple, Alphabet y Meta eran neutrales en emisiones de carbono para 2020, y tanto ellas como otros hiperescaladores se han comprometido a serlo para 2030 (otra cuestión es si las empresas tecnológicas tendrán que dar marcha atrás en estos compromisos). Esto ejerce una presión adicional sobre los precios de las materias primas utilizadas en paneles solares, turbinas eólicas, etc., como el cobre y la plata.

Además, las energías renovables sufren problemas de intermitencia, lo que resulta problemático para los centros de datos que requieren un 100% de disponibilidad. Por tanto, más energías renovables significa que se necesita un mayor margen de exceso, y una dependencia continua de los combustibles fósiles hasta que se resuelva por completo el problema del almacenamiento. También amplifica los riesgos de cuello de botella la dislocación geográfica de dónde procede la demanda y dónde está la oferta, especialmente en un país grande como Estados Unidos.

Es poco probable que la iteración actual de las IA generativas -con sus limitaciones fundamentales (razonamiento, planificación, comprensión)- conduzca a mejoras de la productividad tan rápidamente como creen los optimistas. Esto significa que el resultado más probable del rápido aumento previsto de la demanda tecnológica de energía es una mayor inflación.

Esto se produce en un momento en el que ya nos encontramos en un régimen inflacionista, en el que los choques inflacionistas tienen mayor capacidad para provocar un aumento persistente del crecimiento de los precios. La década de 1970 estuvo salpicada de acontecimientos - el cierre de la ventana del oro, el embargo petrolero árabe, la revolución iraní - que por sí solos y fuera de un régimen inflacionista podrían no haber dado lugar a problemas de precios tan persistentes.

Ahí está el problema para las empresas tecnológicas. Aunque están a la vanguardia de la IA, sus cotizaciones bursátiles son las más expuestas a una mayor inflación. El sector tecnológico tiene una duración elevada, con flujos de caja irregulares previstos a largo plazo, y por lo tanto es el más sensible a la subida de tipos que probablemente acompañaría a otro estallido de crecimiento de los precios impulsado por las materias primas.

El sector tecnológico fue el sector estadounidense con peores resultados frente al S&P en 2022, cuando la inflación se aceleró rápidamente y la Reserva Federal empezó a subir los tipos. Por otra parte, los entornos inflacionistas -especialmente cuando están impulsados por las materias primas- son un terreno propicio para los valores energéticos de baja duración, que fue el sector con mejores resultados en 2022. Los servicios públicos también lo hicieron relativamente bien, pero esta vez se encuentran en mejor situación como sector de baja duración que se beneficia del aumento de la demanda de energía.

Fuente: ZeroHedge, Bloomberg, Macrobond

La tecnología tiene un precio cercano a la perfección, con valoraciones muy altas, a diferencia de la energía y los servicios públicos, que son con diferencia los sectores más baratos. Además, la energía también está ahora muy infravalorada. Un resurgimiento de la inflación impulsada por las materias primas reduciría la brecha extrema entre la propiedad de la tecnología y la energía. En la actualidad, la energía sólo representa el 4% del S&P 500, mientras que la tecnología más Amazon se sitúa en el 29%. Aunque no llegaremos hasta ahí, la brecha era cercana a cero durante la CFG.

Fuente: ZeroHedge, Bloomberg

Es probable que la tecnología sea la mayor beneficiaria de la IA a largo plazo, pero puede que el camino no sea directo. La oblicuidad proporcionó la ruta más rentable hacia el Océano Pacífico. Los valores energéticos, de servicios públicos y del cobre pueden hacer lo mismo al invertir en la revolución de la IA.

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Fuente / Autor: ZeroHedge / Tyler Durden

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Imagen: New Scientist