De «liderada por la capacidad de cómputo» a «capacidad de cómputo y almacenamiento en paralelo»: predicción de UBS de que el gasto de capital de la IA alcanzará 1,45 billones de dólares en 2027
20 de septiembre, según un informe de Caixin de UBS: con base en las últimas previsiones de UBS, el gasto de capital global en inteligencia artificial se incrementará hasta aproximadamente 1,45 billones de dólares en 2027. La variable clave que impulsará este estallido de crecimiento no es, en sí, el chip de cómputo, sino el fuerte aumento del coste de la memoria.
UBS estima que, en cuanto a la estructura del gasto, los desembolsos relacionados con la memoria podrían pasar de 71.000 millones de dólares en 2025 a 923.000 millones de dólares en 2027; en sólo dos años, se multiplicarán por más de 12.
El análisis señala que el incremento de esta única partida por sí solo representará alrededor del 60% del aumento total del gasto de capital en IA durante el mismo periodo, convirtiéndose en el principal motor que impulsa la tendencia alcista del gasto general de capital.
Estos datos de la estimación indican que, a medida que el entrenamiento y la inferencia de los grandes modelos sigan disparando la demanda de hardware de almacenamiento de alto ancho de banda (HBM) y otros componentes, la memoria está pasando gradualmente de ser un papel secundario en la cadena industrial de la IA a convertirse en el principal cuello de botella que determina el ritmo del gasto de capital.
La previsión de UBS también confirma aún más que la competencia en los mercados de capitales por la infraestructura de IA está lejos de enfriarse, y que la estructura de costes en este sector se está desplazando desde el enfoque de «liderada por la capacidad de cómputo» hacia el de «capacidad de cómputo y almacenamiento en paralelo».
En resumen, la lógica económica del ciclo de inversión en IA ya no se limita al propio tamaño de la inversión en infraestructura de cómputo, porque en la actualidad el coste de los componentes que sustenta la actualización continua de la capacidad de cómputo se está convirtiendo en una nueva variable que determina la distribución de beneficios en la cadena industrial.
#瑞银预测AI资本支出
20 de septiembre, según un informe de Caixin de UBS: con base en las últimas previsiones de UBS, el gasto de capital global en inteligencia artificial se incrementará hasta aproximadamente 1,45 billones de dólares en 2027. La variable clave que impulsará este estallido de crecimiento no es, en sí, el chip de cómputo, sino el fuerte aumento del coste de la memoria.
UBS estima que, en cuanto a la estructura del gasto, los desembolsos relacionados con la memoria podrían pasar de 71.000 millones de dólares en 2025 a 923.000 millones de dólares en 2027; en sólo dos años, se multiplicarán por más de 12.
El análisis señala que el incremento de esta única partida por sí solo representará alrededor del 60% del aumento total del gasto de capital en IA durante el mismo periodo, convirtiéndose en el principal motor que impulsa la tendencia alcista del gasto general de capital.
Estos datos de la estimación indican que, a medida que el entrenamiento y la inferencia de los grandes modelos sigan disparando la demanda de hardware de almacenamiento de alto ancho de banda (HBM) y otros componentes, la memoria está pasando gradualmente de ser un papel secundario en la cadena industrial de la IA a convertirse en el principal cuello de botella que determina el ritmo del gasto de capital.
La previsión de UBS también confirma aún más que la competencia en los mercados de capitales por la infraestructura de IA está lejos de enfriarse, y que la estructura de costes en este sector se está desplazando desde el enfoque de «liderada por la capacidad de cómputo» hacia el de «capacidad de cómputo y almacenamiento en paralelo».
En resumen, la lógica económica del ciclo de inversión en IA ya no se limita al propio tamaño de la inversión en infraestructura de cómputo, porque en la actualidad el coste de los componentes que sustenta la actualización continua de la capacidad de cómputo se está convirtiendo en una nueva variable que determina la distribución de beneficios en la cadena industrial.
#瑞银预测AI资本支出
