350.000 millones de dólares.
Esa es la cantidad que las grandes tecnológicas gastarán solo este año en construir centros de datos de inteligencia artificial (IA).
Es más de lo que gasta Suiza en el funcionamiento de todo su gobierno.
Por supuesto, esto ha impulsado a compañías como Nvidia (NVDA), Broadcom (AVGO) y Vertiv Holdings (VRT) a alcanzar máximos históricos. Damos gracias a los dioses del mercado de valores por las ganancias que nos han regalado.
Cuando la mayoría de los inversores ven cuánto dinero están gastando las grandes tecnológicas en IA, gritan: «¡Burbuja!».
No podrían estar más equivocados.
Creo que todavía estamos en las primeras etapas del desarrollo de la IA...
La carrera por construir un «dios digital» ya es la mayor construcción de infraestructura de nuestras vidas.
Es más grande que todo el programa Apolo o el sistema de autopistas interestatales, en términos de dólares de 2025.
A menudo me preguntan: «¿No es esto otra vez la fibra de 1999?».
No.
En aquel entonces, las empresas que realizaban los gastos eran startups que quemaban dinero. Como grupo, gastaban tres veces más en tender cables de fibra óptica de lo que ganaban en ingresos. Y solo se utilizaba el 2 % de la fibra.
Hoy en día, las empresas que más gastan en IA son también las más rentables del mundo. Y la capacidad de los centros de datos se agota meses, incluso años, antes de que se construyan. Es algo totalmente diferente.
La otra razón por la que no estamos volviendo a 1999 es que ha entrado en escena un nuevo inversor en IA. Uno con mucho más dinero que las grandes tecnológicas y con la capacidad de imprimir dinero cuando lo necesita.
Eche un vistazo a este gráfico que muestra el número de empresas de 10.000 millones de dólares creadas en Estados Unidos (izquierda) y Europa (derecha) en los últimos 50 años:
Fuente: RiskHedge, Andrew McAfee, MIT
La brecha es enorme.
La mayoría de los países vieron cómo billones de dólares en valor de mercado se concentraban en Silicon Valley. Desde entonces, han vivido bajo una especie de dependencia digital al pagar a las empresas estadounidenses por el almacenamiento en la nube, los sistemas operativos y la infraestructura de datos que hace funcionar sus economías.
Esta vez, los países están decididos a no repetir ese error. La IA es demasiado transformadora y está demasiado vinculada a la seguridad nacional como para dejarla en manos de otros.
Imagina gestionar la flota nuclear estadounidense con IA china. O dejar que los algoritmos de otra nación decidan cómo se educa a tus hijos. Exactamente.
Por eso los países están invirtiendo miles de millones en lo que el director ejecutivo de Nvidia, Jenson Huang, denominó «IA soberana».
La IA soberana es la capacidad de un país para crear y ejecutar IA en sus propios ordenadores, utilizando sus propios datos y con su propia gente. Básicamente, centros de datos dentro de sus propias fronteras.
Jensen lo expresó muy bien: «Todos los países tendrán una fábrica de IA, al igual que todos los países tienen una empresa de telecomunicaciones».
Europa está creando nubes soberanas y superordenadores nacionales.
El Reino Unido ha puesto en marcha recientemente Isambard-AI, su superordenador más potente hasta la fecha.
India ha aprobado un clúster nacional de 38 000 GPU para entrenar modelos.
Los Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudí están en camino de gastar cientos de miles de millones de dólares en la construcción de centros de datos durante los próximos cinco años.
Como muchos de ustedes saben, recientemente me mudé a Abu Dabi. Todos los ciudadanos de aquí tienen una suscripción de por vida a ChatGPT. Conocí a uno de los chicos que ayuda a OpenAI a montar centros de datos aquí. ¡Da la casualidad de que es irlandés!
¿Qué necesita toda IA soberana?
Los mismos ingredientes que utilizan los grandes tecnológicos para sus centros de datos: chips, refrigeración, fibra y redes.
IA soberana es un nombre muy atractivo. Pero, en realidad, se trata de una gigantesca transferencia de riqueza de los gobiernos a las empresas de IA, en su mayoría estadounidenses.
Los gobiernos construirán sus propios centros de datos y controlarán sus propios datos. Pero comprarán chips de Nvidia y conmutadores de Arista Networks (ANET).
Recuerdo que mi amigo Louis Gave, que dirige la empresa de inversiones Gavekal, valorada en miles de millones de dólares, en China, dijo: «Una estrategia ganadora ha sido comprar todo aquello en lo que invierte Xi Jinping».
La misma lógica se aplica aquí. Los políticos nos están diciendo exactamente dónde van a invertir billones de dólares. Apostar junto a ellos es una de las operaciones más fáciles en los mercados actuales.
La AI soberana eleva el gasto en IA a un billón de dólares al año.
Como inversores disruptivos, nuestro trabajo consiste en seguir el dinero.
Imagina que tu Gobierno te llama por la mañana y te encarga la construcción de una flota de centros de datos.
Lo primero que harías no sería llamar a Jensen Huang para pedirle un camión lleno de chips de IA. Empezarías por lo más difícil.
Edificios, sistemas de energía de respaldo que convierten la electricidad de la red en corriente utilizable y filas de tuberías de refrigeración para extraer el calor de los racks que pronto se calentarán lo suficiente como para derretirse.
Solo después de que se haya vertido el hormigón, el patio de energía esté en funcionamiento y los circuitos de refrigeración hayan circulado, pedirías las GPU.
Así es como se ve la «IA soberana» en el mundo real. Y ahí es donde comienza el auge de la IA, valorado en billones de dólares.
La IA remodelará las industrias y las economías durante los próximos 10 a 20 años. Y creo que podría ser mucho más disruptiva que Internet, ya que afectará mucho más a nuestras vidas.
El gran riesgo es vender las acciones de IA demasiado pronto. La disrupción rara vez se produce en ráfagas ordenadas. Se prolonga más de lo que la mayoría de los inversores pueden imaginar.
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Considere este y otros artículos como marcos de aprendizaje y reflexión, no son recomendaciones de inversión. Si este artículo despierta su interés en el activo, el país, la compañía o el sector que hemos mencionado, debería ser el principio, no el final, de su análisis.
Lea los informes sectoriales, los informes anuales de las compañías, hable con la dirección, construya sus modelos, reafirme sus propias conclusiones, ponga a prueba nuestras suposiciones y forme las suyas propias.
Por favor, haga su propio análisis.
RiskHedge es una empresa profesional de análisis de inversiones centrada en la comprensión y el beneficio de la disrupción, comprometida a ayudar a los inversores individuales a comprender los rápidos cambios que se están produciendo, y a beneficiarse de ellos.
Stephen McBride es un gestor de fondos profesional y analista jefe de RiskHedge.
Fuente / Autor: RiskHedge / Stephen McBride
https://www.riskhedge.com/post/the-next-trillion-dollar-AI-opportunity
Imagen: Investment News
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