- 22V Research sostiene que el ciclo de IA no se enfrenta solo a una burbuja, sino a límites físicos.
- Jordi Visser calcula que apenas se ha completado entre el 12 % y el 18 % del despliegue previsto.
- El debate se traslada a memoria HBM, refrigeración, cobre, fibra, energía y capacidad eléctrica.
El problema de la IA ya no es solo el dinero
El gran ciclo de inversión en inteligencia artificial (IA) no estaría agotándose por falta de capital, sino por falta de infraestructura física. Esa es la tesis de Jordi Visser, responsable de AI Macro Nexus Research en 22V Research, que ve el despliegue de IA como un ciclo industrial, no como una simple burbuja de software.
La cifra central es enorme: el despliegue total de infraestructura de IA podría alcanzar los 8 billones de dólares. Sin embargo, Visser estima que solo se ha completado entre el 12 % y el 18 % de ese proceso, lo que deja una lectura clara para los inversores: la demanda puede seguir creciendo, pero la capacidad física para absorberla no avanza al mismo ritmo.
El argumento desplaza el foco desde la pregunta clásica, si la IA está cara o barata en Bolsa, hacia una cuestión más operativa: quién controla los componentes que permiten que el ciclo siga adelante. Ahí entran los chips de memoria de alto ancho de banda (HBM), la refrigeración líquida, el cobre, la fibra, las subestaciones eléctricas y las turbinas de gas.
Nvidia conserva ventaja, Micron exige más cautela
NVIDIA Corporation (NASDAQ:NVDA) sigue apareciendo como una de las plataformas mejor posicionadas dentro del ecosistema de IA. Para Visser, la compañía mantiene un papel dominante porque se sitúa en el centro del gasto en aceleradores, centros de datos y demanda de computación.
La lectura cambia cuando se analiza Micron Technology Inc. (NASDAQ:MU). Visser reconoce que había mantenido exposición al valor, pero cerró su posición tras una subida casi vertical y una entrada creciente de inversores minoristas. La conclusión no es que la memoria deje de ser importante, sino que algunas partes del ciclo pueden haber descontado demasiado optimismo a corto plazo.
Este matiz es importante para los inversores. La IA no es una operación homogénea. No es lo mismo poseer una plataforma dominante, una compañía de memoria, un proveedor de conectividad, un operador de centros de datos o un productor independiente de energía. Cada eslabón tiene márgenes, ciclos, riesgos y valoración distintos.
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El cuello de botella está en el mundo físico
La tesis de 22V Research apunta a una idea sencilla: el software puede escalar rápido, pero las fábricas, redes eléctricas y centros de datos no. Un pedido puede incorporarse a las expectativas de Wall Street mucho antes de que el producto se fabrique, se entregue o empiece a generar ingresos reales.
Ese desfase crea un riesgo de reconocimiento de ingresos. La Bolsa puede capitalizar una cartera de pedidos antes de que exista capacidad suficiente para convertirla en ventas efectivas. En un entorno de euforia por la IA, esa brecha entre demanda prometida y entrega física puede ser una fuente de volatilidad.
Los cuellos de botella más relevantes no están solo en las GPU. También aparecen en la memoria HBM, la refrigeración líquida, el cobre, la fibra, las subestaciones, las turbinas de gas y la infraestructura energética. La carrera por la IA, en otras palabras, depende tanto de semiconductores como de electricidad, materiales industriales y permisos de construcción.
El paralelismo con los años setenta
Visser compara el entorno actual con un régimen más parecido al de los años setenta que al de un ciclo tecnológico puro. La razón está en la combinación de inversión física, presión sobre materias primas, inflación y tipos de interés más altos.
El informe señala que las expectativas sobre la Reserva Federal se han movido alrededor de 100 puntos básicos hacia una postura más restrictiva, mientras que el rendimiento del Tesoro estadounidense a 10 años ha subido unos 75 puntos básicos. Al mismo tiempo, los indicadores de inflación de consumo y producción se acercan al entorno del 4 %.
Ese contexto importa porque los tipos más altos y el petróleo caro pueden comprimir múltiplos, incluso cuando la tesis de crecimiento sigue viva. Para un inversor en acciones de IA, el riesgo no es solo que la demanda se frene, sino que el mercado pague menos por cada dólar de beneficio esperado.
Qué implica para los inversores
La lectura principal es que la IA no debe analizarse únicamente como una historia de crecimiento tecnológico. Si el cuello de botella está en la infraestructura física, los ganadores pueden estar repartidos entre chips, conectividad, energía, materiales, refrigeración y centros de datos.
Nvidia conserva una posición privilegiada porque se beneficia de la necesidad de computación. Sin embargo, la tesis de 22V Research sugiere que los inversores deben ser más selectivos en el resto de la cadena. Micron puede seguir siendo una compañía clave para el ciclo, pero una subida acelerada y una entrada excesiva de capital minorista pueden reducir el margen de seguridad.
El mensaje para el fin de semana es prudente: el gasto en IA no tiene por qué ser una burbuja para generar riesgos. También puede ser un ciclo industrial con limitaciones reales, plazos largos, inflación de costes y cuellos de botella que separen a los ganadores estructurales de las compañías que solo se benefician de la euforia inicial.
Imagen: Shutterstock
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