El foco de la inversión en IA se desplaza de la escala de CAPEX a la productividad

El investigador de Hana Securities, Lee Young-joo, afirmó el 25 que la productividad de las inversiones en IA es ahora tan importante como la escala de gasto de capital (CAPEX), ya que el mercado ha pasado de “cuánto se gastó” a “si el gasto aporta valor”. El índice de coste de tokens de LLM de Bloomberg, que mide el coste medio de procesar un millón de tokens de inferencia, cayó desde máximos de 5-6 meses hasta niveles recientes de 3-4 meses, señalando mejoras de eficiencia mediante la optimización de modelos y reducciones de precios. Según Exponential View, los ingresos relacionados con la IA, excluyendo China, superaron durante dos trimestres consecutivos los costes de depreciación de los chips de IA y de los datacenters, lo que indica que la infraestructura existente empieza a generar retornos. Este cambio de productividad afecta a todo el ecosistema de IA: la inversión continuada de los hiperescaladores depende de la rentabilidad, que a su vez sostiene el crecimiento de las empresas de semiconductores, datacenters, energía y redes interconectadas en la cadena de suministro de IA.

El mercado cambia el foco de la escala de CAPEX a la eficiencia de la inversión

El CAPEX de inversión en IA de los hiperescaladores sigue creciendo, y Morgan Stanley elevó recientemente sus previsiones de inversión a largo plazo. Lee indicó que la atención del mercado está cambiando: antes la pregunta era cuánto aumentaría el CAPEX, pero ahora la prioridad es qué tan eficientemente se está utilizando esa inversión y si garantiza suficiente viabilidad económica para sostener futuras inversiones. Este cambio impacta directamente a los inversores en semiconductores y energía, ya que el ecosistema de IA funciona como un cinturón interconectado: las previsiones de crecimiento de las empresas de semiconductores, datacenters, energía y redes se basan en la premisa de que los hiperescaladores seguirán gastando. Si los hiperescaladores cierran sus billeteras, se debilita la historia de crecimiento de toda la industria. Por el contrario, si los hiperescaladores generan ingresos suficientes por el negocio de IA, esos ingresos financian nuevas inversiones, que vuelven a reflejarse en las ganancias de las empresas de semiconductores y energía.

El índice de coste de tokens de Bloomberg cae de máximos de 5-6 meses a niveles de 3-4 meses

El índice de coste de tokens de LLM de Bloomberg, que sigue el coste medio de procesar un millón de tokens de inferencia, alcanzó su pico en 5-6 meses y recientemente ha caído a niveles de 3-4 meses. Esta caída no significa que la gente use la IA menos; más bien refleja una eficiencia estructural: los usuarios eligen modelos más baratos adecuados para tareas específicas, optimizan los procesos de inferencia y se benefician de la caída de precios de los modelos, lo que permite entregar el mismo servicio a menor coste. Lee lo comparó con un restaurante que mantiene el mismo volumen de clientes mientras mejora el flujo de trabajo de la cocina y reduce los costes de los ingredientes para aumentar los márgenes: los ingresos quizá no aumenten, pero la ganancia sí.

Los ingresos de IA superan los costes de depreciación durante dos trimestres consecutivos

Exponential View informa que los ingresos relacionados con la IA, excluyendo China, superaron los costes de depreciación de los datacenters y semiconductores de IA actualmente operativos durante dos trimestres consecutivos. Esta cifra aún no incluye los costes de construcción futura de datacenters ni la compra adicional de GPU, pero demuestra que la infraestructura existente empieza a cubrir sus propios gastos. Microsoft señaló la demanda de servicios de Azure y Copilot AI como motor del crecimiento en la nube, mientras que Alphabet identificó los productos de IA y la demanda de infraestructura de IA como impulsores clave del crecimiento de Google Cloud. Aunque no se ha logrado la recuperación total de la inversión, la IA ya está contribuyendo de forma tangible a la mejora de los ingresos y del flujo de caja.

Meta explora alquilar recursos de computación a nubes externas

Meta está expandiendo su propia capacidad de cómputo mediante nuevos datacenters, mientras también explora el alquiler de algunos recursos de computación a nubes externas. Este enfoque maximiza la utilización de la infraestructura existente y crea una nueva vía de ingresos. Si la infraestructura puede generar ingresos externos, la capacidad para sostener futuras inversiones aumenta en consecuencia. Lee concluyó que la atención del mercado pasará de la propia escala de inversión en IA a la “productividad de la inversión”, y que si los hiperescaladores logran eficiencia de costes y rentabilidad, el ciclo de inversión del ecosistema de IA en semiconductores, datacenters, energía y redes se volverá más sólido.

Preguntas frecuentes

¿Qué dijo Hana Securities sobre la inversión en IA el 25?
El investigador de Hana Securities, Lee Young-joo, afirmó el 25 que la productividad de las inversiones en IA es ahora tan importante como la escala de CAPEX, con el mercado cambiando el foco de “cuánto se gastó” a “si el gasto aporta valor”.

¿Por qué cayó el índice de coste de tokens de LLM de Bloomberg?
El índice de coste de tokens de LLM de Bloomberg cayó de máximos de 5-6 meses a niveles recientes de 3-4 meses debido a que los usuarios seleccionan modelos más baratos para tareas específicas, optimizan los procesos de inferencia y se benefician de la caída de precios de los modelos, lo que permite entregar el mismo servicio a menor coste.

¿Cómo se compara el ingreso de IA con los costes de infraestructura?
Según Exponential View, los ingresos relacionados con la IA, excluyendo China, superaron los costes de depreciación de los datacenters y semiconductores de IA actualmente operativos durante dos trimestres consecutivos, lo que indica que la infraestructura existente empieza a cubrir sus propios gastos.