Durante el verano, un grupo de nuestros analistas y gestores de carteras pasó una semana en San Francisco. El viaje fue parte integral de nuestra investigación en curso sobre la inteligencia artificial (IA) y las oportunidades de inversión relacionadas. Nuestra escala como inversores nos ofrece un acceso corporativo excepcional y durante nuestra estancia en San Francisco nos reunimos con altos directivos de alrededor de una docena de compañías tecnológicas diferentes, desde pesos pesados como NVIDIA y Broadcom hasta nombres que operan en toda la cadena de suministro de datos.
El viaje reforzó nuestras perspectivas alcistas en las inversiones en IA, y vemos margen de maniobra para obtener una fuerte rentabilidad dentro de la cadena de suministro de IA.
The AI runway is long and wide
- Conocimiento limitado de la IA: se reconoce que los equipos de alta dirección dentro de las empresas suelen tener una comprensión limitada de los casos de uso de la IA, así como las preocupaciones en torno a los costes de adopción. Salesforce mencionó estos desafíos en nuestra reunión con ellos, y es probable que los proveedores de IA tengan que trabajar en estrecha colaboración con los clientes para impulsar la implementación.
- Modelos de precios no probados: tanto Salesforce como ServiceNow discutieron la necesidad de ajustar la forma en que se cobran a los clientes los costes incrementales asociados a los nuevos productos de IA. Muchos modelos nuevos están anclados en torno a los precios basados en el consumo, pero los clientes pueden estar menos cómodos con un enfoque de «pago por uso» debido a la falta de claridad inicial en torno a los costes generales.
- Restricciones de energía: la demanda de energía ha surgido como el principal cuello de botella para la ampliación de las tecnologías de IA. Esto, a su vez, crea desafíos para la expansión de los centros de datos y la implementación de soluciones de IA a escala. Como resultado, la adopción podría estancarse, ya que las compañías buscan soluciones informáticas más eficientes, incluido el desarrollo de una mejor infraestructura de energía y tecnologías más eficientes.
Aspectos destacados del sector
Las implicaciones del despliegue de la IA van mucho más allá de los sectores y las compañías directamente relacionados. Como resultado, nuestro proyecto de investigación involucra a especialistas del sector que van desde los servicios públicos hasta la industria, la energía, el sector inmobiliario, los materiales y más.
Servicios públicos: Cambio de la dinámica energética de la IA
Sean Lenahan, analista de renta variable sénior, y Mary Titler, analista sénior de renta fija
La IA está reconfigurando la dinámica de la demanda de energía y los centros de datos están emergiendo como un importante motor del consumo de electricidad. Nuestras previsiones sugieren que, en 2030, los centros de datos podrían representar más del 20 % del consumo total de energía de EE. UU. y que las instalaciones específicas de IA superarán a los centros no relacionados con IA en 2027.
Este aumento presenta tanto retos como oportunidades para el sector de los servicios públicos. Las compañías de servicios públicos se beneficiarán del crecimiento de la carga incremental, y vemos varios nombres que están bien posicionados. Sin embargo, el sector también debe gestionar las restricciones de infraestructuras y los largos plazos para la nueva generación y el transporte, así como la creciente oposición local a la ubicación de los centros de datos. Vemos oportunidades de inversión atractivas en determinadas empresas de servicios públicos integradas verticalmente, que ofrecen una mayor seguridad a los centros de datos que buscan obtener energía. La capacidad de gestionar de forma eficiente la demanda máxima y asegurar contratos a largo plazo con clientes de hiperescala será fundamental para desbloquear valor en este panorama en evolución.
Industriales: La demanda de refrigeración aumenta con la infraestructura de Inteligencia Artificial (IA)
Courtney Yakavonis, analista de renta variable sénior, y Niranjan Aiyagari, analista de investigación de renta variable
La gestión de las cargas térmicas es clave dentro de los centros de datos impulsados por la IA. Esto se debe a que la potencia de cálculo necesaria para desarrollar y ejecutar modelos de IA genera un calor sustancial. Se espera que la demanda de refrigeración crezca de 10 000 millones de dólares en 2024 a 60 000 millones de dólares en 2030. A medida que las densidades de los bastidores aumentan (alcanzando los 300-500 kW en 2028), la refrigeración por aire tradicional se vuelve insuficiente, lo que está impulsando un cambio hacia la refrigeración líquida. La refrigeración líquida no solo mejora la eficiencia energética, sino que también permite una mayor densidad de cálculo, lo que la hace fundamental para la escalabilidad y la sostenibilidad de la infraestructura de IA. Como tal, se prevé que el mercado de refrigeración líquida, actualmente valorado en 2-3 mil millones de dólares, se multiplique por 10, capturando el 40 % del gasto en refrigeración de los centros de datos en 2028. Las tecnologías como la refrigeración directa al chip y la refrigeración por inmersión están cobrando protagonismo, con las unidades de distribución de refrigerante (CDU) emergiendo como componentes críticos. Vemos varias apuestas con soluciones avanzadas y las fusiones y adquisiciones están ganando relevancia, ya que los nombres más importantes buscan ampliar sus carteras.
Miradas hacia el futuro: El panorama de la inversión en IA
Después de una semana en San Francisco con los equipos directivos, nuestro viaje reforzó nuestra evaluación optimista de la IA como tema para impulsar la innovación y el crecimiento en una amplia gama de sectores. Las visitas a la empresa ayudaron a enriquecer nuestra tesis de inversión con más matices. El potencial de la IA era evidente, y vimos muchos ejemplos de cómo las tecnologías están evolucionando rápidamente las prácticas empresariales. También exploramos desarrollos como la IA agéntica, una evolución de las capacidades autónomas con impactos potencialmente transformadores dentro de las operaciones de la empresa.
Al mismo tiempo, aprendimos más sobre los potenciales retos asociados con el despliegue de la IA, entre los que se incluyen el consumo de energía, los modelos de precios y la preparación organizativa. Sin embargo, dada la amplitud y la profundidad de las aplicaciones de la IA que presenciamos y analizamos en nuestro viaje, sugeriríamos que estos factores representan obstáculos al crecimiento más que barreras estructurales.
La inversión significativa en infraestructuras relacionadas, así como el rápido crecimiento de los datos, refuerzan nuestra convicción en torno al impulso de la IA. Desde una perspectiva de inversión, vemos oportunidades seleccionadas en líderes tecnológicos como NVIDIA y Microsoft, pero también en todo el ecosistema más amplio de facilitadores y proveedores de soluciones.
