Autor original: Fei Binjie
Origen original: Alpha Engineer
Desde finales de junio, el sector global de IA ha experimentado una corrección significativa.
Is this just a temporary technical pullback or a signal that the cycle has topped out? That’s a million-dollar question.
Morgan Stanley publicó un informe profundo de 120 páginas el 27 de julio que explora esta pregunta, titulado «Playing the AI Infrastructure Dip».
El informe proporciona un juicio claro: el principal impulsor del retroceso son factores técnicos, incluyendo la liquidación de posiciones sobrecargadas, la reducción de apalancamiento por financiamiento de margen y la reversión de factores de impulso, y no la ruptura de fundamentos.
Leí atentamente este informe y aprendí mucho; les explico los puntos principales.
(1) Primera preocupación del mercado de capitales: ¿Inversión en el relato de Tokenmaxxing?
La primera señal negativa en la que se ha centrado el mercado recientemente es la reversión de la narrativa de "Tokenmaxxing".
Muchas empresas han comenzado a imponer límites presupuestarios al uso de tokens de IA por parte de sus empleados, lo que ha generado dudas sobre la sostenibilidad del crecimiento de los ingresos de las empresas de modelos grandes.
This concern is unfounded.
En primer lugar, la base de gastos en tokens de los empleados empresariales es actualmente muy baja y el ROI es muy alto.
El estudio de Morgan Stanley sobre numerosos escenarios de aplicaciones empresariales de IA muestra que cada llamada de IA promedio puede ahorrar aproximadamente 55 dólares en costos laborales, mientras que el costo promedio para completar una tarea empresarial mediante la colaboración de Agentes es de solo 2-5 dólares, con un ROI superior a 10 veces.
Las herramientas con un múltiplo de ROI superior a 10x no son una cuestión de decisión presupuestaria, sino de ventaja competitiva fundamental; las empresas que no implementen activamente capacidades de IA enfrentarán una desventaja competitiva cada vez más notable.
En segundo lugar, la evolución generacional de las GPU aumentará los márgenes de beneficio de los centros de datos, lo que significa que, en el futuro, los tokens podrán reducir significativamente su precio sin afectar la rentabilidad, liberando aún más la demanda.
El modelo de la Intelligence Factory de Morgan Stanley estima que la rentabilidad neta de la venta de tokens de centros de datos basados en Blackwell es aproximadamente del 58%.
Cuando se implementaron las GPU de las generaciones Rubin y Feynman, los márgenes de beneficio aumentaron respectivamente a aproximadamente el 80% y el 90%.
Esto significa que Hyperscaler puede reducir el precio del Token en aproximadamente un 75% sin afectar su margen de beneficio, ya que el espacio para desplazar hacia abajo la curva de costos es suficiente para lograr tanto reducciones de precio como beneficios.
(2) Segunda preocupación del mercado de capitales: ¿El momento Kimi refuta la justificación del gasto de capital?
El lanzamiento de Kimi K3 ha llevado a los mercados de capital a reevaluar una suposición fundamental: si China puede entrenar modelos de vanguardia con un rendimiento similar a un costo más bajo, ¿está el Capex en IA de más de un billón de dólares anuales de los Hyperscalers estadounidenses enfrentando una revisión a la baja en su rentabilidad?
Morgan Stanley considera que la búsqueda extrema de eficiencia por parte de las empresas de modelos grandes de China y EE.UU. no debilitará la demanda de capacidad de cómputo. Por el contrario, refuerza el juicio estructural de que "la demanda supera con creces la oferta".
El economista del siglo XIX William Stanley Jevons observó que la mejora de la máquina de vapor de Watt aumentó significativamente la eficiencia de la quema de carbón, pero el consumo total de carbón en el Reino Unido aumentó drásticamente, ya que las máquinas de vapor se implementaron en muchas más fábricas y minas después de volverse económicamente viables.
Por lo tanto, planteó la famosa Paradoja de Jevons: cuando aumenta la eficiencia en el uso de un recurso, el consumo total de ese recurso aumenta en lugar de disminuir.
La paradoja de Jevons también se aplica a la actual ola de revolución de la IA: el aumento de la eficiencia en el poder de cómputo reduce el costo por Token, y un costo más bajo significa más escenarios, más usuarios y llamadas con mayor frecuencia, lo que finalmente aumenta el consumo total de cómputo.
Morgan Stanley citó un conjunto de datos para cuantificar la gravedad de este desequilibrio entre oferta y demanda:
Recent Google executives stated that the company may need to double its computing power every six months, achieving a 1,000-fold increase over five years.
Sin embargo, desde la perspectiva de la oferta, el CAGR de las ventas de chips AI de NVIDIA entre 2025 y 2028 es aproximadamente del 140%; incluso extrapolando a este ritmo durante 5 años, la capacidad de cómputo entregada acumulada no supera el 10% de la predicción de demanda de Google.
En otras palabras, incluso el proveedor de potencia de hash más grande del mundo, operando a su ritmo de crecimiento más rápido histórico, solo podría cubrir una fracción mínima de la demanda de un solo cliente.
(3) Tercera preocupación del mercado de capitales: ¿Las restricciones en la oferta constituyen un límite rígido?
La tercera preocupación del mercado de capitales es: incluso si la certeza en el lado de la demanda es suficiente, ¿las restricciones del mundo físico provocarán que la infraestructura de poder de cómputo no pueda entregarse según sea necesario?
Morgan Stanley agrupa las restricciones del mundo físico bajo el término 3P: People, Power, Politics.
People: Los oficios especializados requeridos para la construcción de centros de datos (electricistas, soldadores, plomeros) se encuentran en escasez estructural.
Power: The grid connection waiting period has been extended to 5-7 years in some regions, becoming the single largest time bottleneck for data center commissioning.
Politics: La construcción de centros de datos se enfrenta a una resistencia política multinivel, desde lo local hasta lo federal, y la tendencia está experimentando un giro estructural.
En los últimos años, los estados compitieron ofreciendo políticas de atracción generosas para atraer centros de datos, pero ahora la tendencia se ha invertido, y los estados comenzaron a suspender, imponer condiciones o revocar directamente las exenciones fiscales para centros de datos.
Temas como ralentizar el desarrollo de centros de datos y proteger las facturas de electricidad de los residentes frente a los costos de infraestructura de centros de datos están volviéndose cada vez más parte de las plataformas de las campañas gubernamentales, y se espera que sean temas clave en las elecciones de noviembre.
Al mismo tiempo, a nivel federal se está intentando establecer un "arancel de centros de datos" nacional.
La Cámara de Representantes está considerando la Ratepayer Protection Act, el primer intento a nivel federal de legislar sobre la distribución de costos de infraestructura, que exige a las empresas públicas de cada estado considerar la creación de "estándares de carga pesada" para que los centros de datos financien las mejoras de la red eléctrica.
Anteriormente (marzo), Amazon, Google, Meta, Microsoft, Oracle, xAI y otras empresas firmaron el Ratepayer Protection Pledge de la Casa Blanca, comprometiéndose voluntariamente a proteger a los consumidores actuales de los costos de infraestructura de los centros de datos.
La ley legalizará este compromiso voluntario, creando de hecho un sistema nacional de recargo eléctrico para centros de datos.
Morgan Stanley reconoce la validez de esta preocupación, pero la califica como "obstáculos temporales" en lugar de barreras estructurales.
A medida que los ciclos de espera para la conexión a la red eléctrica superan los 5 años en algunas regiones y los centros de datos enfrentan una creciente presión para generar su propia energía, la generación de electricidad en el lugar se convierte en una solución clave.
(4) Time to Power: Arbitraje de tiempo de energía subvaluado
Morgan Stanley realizó una medición cuantitativa del déficit de energía de los centros de datos en Estados Unidos.
La conclusión es que la demanda de electricidad de los centros de datos en Estados Unidos entre 2026 y 2028 será de aproximadamente 68 GW; al restar las instalaciones en construcción (15 GW) y la capacidad de la red ya contratada (15 GW), la brecha potencial alcanza los 38 GW, y el período de espera para la conexión a la red en algunas regiones ya ha llegado a 5-7 años.
En este contexto, Morgan Stanley considera que el valor temporal del acceso a la electricidad (Time to Power) es la dirección con la mayor desviación de precios en el mercado actual.
La cadena lógica detrás es muy clara: la puesta en marcha de los centros de datos está limitada por el suministro eléctrico → cola de conexión a la red eléctrica de 5 a 7 años → las soluciones alternativas que puedan proporcionar electricidad en 1 a 3 años tienen un valor significativo de arbitraje temporal.
Las dos rutas principales de "desbottlenecking" identificadas por Morgan Stanley:
- Minas de Bitcoin: estas empresas ya poseen una capacidad significativa de conexión a la red eléctrica y terrenos físicos que pueden convertirse directamente en usos de centros de datos: 10-19 GW.
- Soluciones de generación con implementación rápida: ofrecen una ventaja de 1 a 3 años en comparación con la conexión a la red eléctrica, donde las turbinas de gas pueden aportar 15-20 GW y las pilas de combustible 5-8 GW.
Incluso al incluir soluciones de "Time-to-Power" como turbinas de gas, pilas de combustible, suministro directo de centrales nucleares y conversión de granjas de Bitcoin en el cálculo ponderado por probabilidad, en el escenario medio aún existe un déficit neto de aproximadamente 1 GW, y en el escenario pesimista el déficit se amplía hasta 11 GW.
En otras palabras, lo que más escasea actualmente en los Hyperscalers no es el Capex, sino el espacio físico disponible con electricidad, es decir, el “Powered Shell”.
El estudio de Morgan Stanley considera que el mercado actual no ha valorado adecuadamente estos activos de Powered Shell Provider.
Para cuantificar esta subvaluación, Morgan Stanley compara con el referente tradicional de PPAs de energías renovables, como se muestra en la siguiente tabla:
Actualmente, el EV/Watt de este tipo de proveedores de Powered Shell se encuentra en el rango de $2-4, incluyendo empresas como TeraWulf, Cipher Mining, HUT 8, Riot Platforms, Applied Digital y Galaxy Digital.
Basado en un referente de 20-25x EV/Watt para operadores de centros de datos maduros (como Equinix, Digital Realty), Morgan Stanley otorga a estas empresas en transición una valoración objetivo de 15x EV/Watt con un descuento.
