Los costes de la infraestructura de inteligencia artificial no hacen más que aumentar. Es previsible que las grandes tecnológicas inviertan varios billones de dólares en los próximos años para satisfacer tu adicción a ChatGPT y Claude.
Sin embargo, esos enormes gastos de inversión no son solo consecuencia de que las denominadas “hiperescaladoras”, como Microsoft Corp. (MSFT) y Meta Platforms Inc. (META), construyan o alquilen cada vez más centros de datos.
Los precios de los componentes que se usan en estos gigantescos centros de datos también se han disparado, lo que ha obligado a algunas de estas compañías a gastar más dinero del presupuestado.
La inflación de los chips no se limita a ser un problema para los gigantes tecnológicos, que de algún modo necesitan obtener un rendimiento financiero de sus inversiones.
El auge de la IA también está desplazando a los chips más convencionales del mercado. Cuando descubras que tu próximo smartphone o consola de videojuegos cuesta mucho más que el modelo anterior, échale la culpa a la inteligencia artificial, como ha escrito mi colega Dave Lee.
El hecho de que todo el mundo se haya aficionado a las apps de programación y al uso de agentes de IA para presentar sus declaraciones de impuestos ha generado aún más demanda de los componentes de hardware que sustentan estas actividades: elementos como las unidades de procesamiento gráfico, la memoria e incluso las unidades centrales de procesamiento.
Las CPU (Unidad Central de Procesamiento), que antes desempeñaban un papel secundario en la revolución de la inteligencia artificial, son ahora esenciales para que las IA autónomas puedan hacer frente a su carga de trabajo.
Algunas de las compañías tecnológicas que más liquidez generan y las startups mejor financiadas de la historia luchan sin descanso por hacerse con el hardware necesario, por miedo a quedarse atrás en la carrera hacia la superinteligencia.
Y aunque estos compradores son relativamente insensibles al precio, sus proveedores de chips suelen ocupar posiciones dominantes en el mercado, donde existen enormes barreras técnicas y financieras que impiden una mayor competencia. Controlar estos cuellos de botella está resultando muy lucrativo.
Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., la mayor fundición de chips avanzados a nivel mundial, tiene previsto invertir este año la cifra récord de US$56.000 millones, pero incluso eso no será suficiente para fabricar productos de última generación.
Estas limitaciones han llevado a Elon Musk a considerar la construcción de su propia fábrica de chips, lo que supondría un coste de al menos US$55.000 millones y que podría llegar a alcanzar los US$119.000 millones.
Cuando la demanda supera la oferta, los precios deben subir.
Por eso, las acciones de los proveedores de hardware de IA están teniendo un mejor rendimiento que las de la mayoría de sus compradores hiperescaladores, que están gastando enormes cantidades de dinero para mantenerse en el mercado. Alphabet Inc. (GOOGL) es una excepción, gracias a sus innovaciones propias en chips.
“Prácticamente todo el valor se ha concentrado en el sector de los chips, algo sin precedentes e insostenible”, explica a sus clientes James Covello, director global de análisis bursátil de Goldman Sachs. “Los fabricantes de chips están prosperando a costa de todos los que se sitúan por encima de ellos en la cadena de suministro”.
Los últimos informes de ganancias de las grandes empresas de computación en la nube revelan el duro golpe de la inflación.
Microsoft prevé que el aumento en el precio de los componentes incremente su gasto de capital anual en US$25.000 millones, que ahora asciende a la asombrosa cifra de US$190.000 millones.
Meta elevó el punto medio de su previsión de gasto de capital en US$10.000 millones, atribuyéndolo principalmente al costo de los componentes, en particular los chips de memoria.
Las GPU de Nvidia Corp. (NVDA), componentes esenciales de la IA que cuestan decenas de miles de dólares cada una, han sido durante mucho tiempo una mina de oro, generando márgenes de beneficio bruto del 75 %. Si bien sus modelos más recientes son increíblemente caros, también son mucho más eficientes en términos de rendimiento y consumo energético.
El procesamiento paralelo y las innovaciones de software de Nvidia merecen reconocimiento. Sin embargo, su dominio del mercado de aceleradores de inteligencia artificial, el hardware utilizado para realizar tareas, ha provocado que sus cuantiosos beneficios se conozcan como el “impuesto Nvidia”.
Las empresas tecnológicas también están pagando cada vez más un “impuesto a la memoria”, ya que los centros de datos consumen muchísima.
Esto se debe, en parte, a que la mayoría de los aceleradores de IA avanzados necesitan mucha más memoria de alto ancho de banda; y esta se proporciona mediante una forma muy rentable y que requiere mucho silicio de memoria de acceso aleatorio dinámico (DRAM), que ofrece almacenamiento temporal rápido para datos y aplicaciones.
Los tres principales proveedores de DRAM, SK Hynix Inc., Samsung Electronics Co. y Micron Technology Inc. (MU),se han convertido en los favoritos del mercado bursátil y hoy en día valen en conjunto más de US$2,8 billones.
Los márgenes operativos de SK Hynix alcanzaron un récord del 72% en el último trimestre fiscal. Los clientes están “priorizando el volumen por encima del precio”, afirma sin tapujos la compañía surcoreana. Los precios de venta promedio de Samsung para DRAM aumentaron en más del 90% en el mismo período de tres meses en comparación con el trimestre anterior.
En conjunto, el gasto en diversos tipos de memoria podría representar el 30% del gasto de capital de las empresas de hiperescala en 2026, según la firma de investigación SemiAnalysis. En 2024, esta cifra era de tan solo el 8%.
Los proveedores de servicios en la nube a gran escala (hiperescaladores) y las neoclouds (empresas que alquilan GPU a quienes necesitan capacidad de cómputo) siguen confiando en que su inversión dará frutos, aunque a menudo resulte más cara de lo previsto.
Las limitaciones de la oferta, al menos, reducen el riesgo de que los procesadores más antiguos y menos eficientes pierdan valor rápidamente . Los precios de alquiler están aumentando en general, según CoreWeave Inc. (CRWV), una neocloud destacada.
No obstante, la enorme inversión en chips está incentivando a las grandes empresas de computación en la nube a encontrar maneras de reducir sus costos de procesamiento.
Una opción es recurrir a procesadores de IA alternativos, como los de Advanced Micro Devices Inc. (AMD), o diseñar su propio hardware, como las unidades de procesamiento tensorial de Alphabet, los chips Trainium de Amazon y el Maia 200 de Microsoft.
Amazon espera que Trainium le ahorre decenas de miles de millones de dólares anuales en sus propios gastos. Los propietarios de Claude y ChatGPT, Anthropic PBC y OpenAI , han firmado contratos multimillonarios para los chips con la empresa de Jeff Bezos, aunque a corto plazo la mayoría de las existencias están agotadas o reservadas.
Entre otras innovaciones prometedoras, la técnica de compresión TurboQuant de Google podría ayudar a reducir el gasto en memoria, y Arm Holdings Plc (ARM) espera que su nueva CPU reduzca el costo de un gigavatio de capacidad de centro de datos en unos US$10.000 millones. Mientras tanto, la generosidad de la élite tecnológica está teniendo efectos colaterales indeseados.
La importación de hardware relacionado con la inteligencia artificial desde Taiwán y otros países está empeorando el déficit comercial de Estados Unidos, considerado por el presidente Donald Trump como un barómetro del fracaso económico.
Más allá del frenesí por la IA, los fabricantes de smartphones, consolas de videojuegos y PCs tienen dificultades para asegurar el suministro de chips de memoria, ya que sus proveedores priorizan el lucrativo mercado de los centros de datos y los contratos a largo plazo con los proveedores de servicios en la nube a gran escala.
Las empresas de productos tecnológicos de consumo deben optar por trasladar los aumentos de precios, reducir las especificaciones de los dispositivos o asumir una caída en sus márgenes.
Se prevé que las ventas mundiales de smartphones disminuyan alrededor de un 13% este año, afectando especialmente a los teléfonos de gama baja. Nintendo Co. Ltd. ha subido el precio de su Switch 2.
La construcción de fábricas de semiconductores lleva años, por lo que no hay perspectivas de una respuesta rápida en el suministro. Se trata de una industria notoriamente cíclica y varias empresas sufrieron grandes pérdidas no hace mucho, lo que las hace cautelosas a la hora de expandirse en exceso.
Si se tienen en cuenta los precios más altos de la electricidad provocados por los centros de datos que consumen mucha energía, es probable que la IA genere bastante inflación durante un tiempo.
“La enorme demanda de semiconductores, capacidad de memoria y otros componentes para el desarrollo de la infraestructura de IA parece estar repercutiendo en los precios al consumidor”, afirma la economista de Pimco, Tiffany Wilding, señalando el aumento de la inflación del consumo personal.
Si la Reserva Federal de EE.UU. no puede bajar las tasas de interés debido a todo esto, la búsqueda obsesiva y asombrosamente costosa de la superinteligencia por parte de los laboratorios de IA no solo parecerá una imprudencia financiera. Desde una perspectiva social, significa que todos terminaremos pagando.
Esta nota no refleja necesariamente la opinión del consejo editorial de Bloomberg LP y sus propietarios.
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