#AIStocksWhatNext Las acciones de IA vuelven a romper máximos, pero la historia más importante está debajo del movimiento del precio: el gasto en IA se está convirtiendo en un ciclo de infraestructura.
El 21 de septiembre, el Nasdaq alcanzó un cierre récord mientras los valores vinculados a semiconductores y a la IA se disparaban. AMD superó por primera vez una valoración de 1 billón de dólares, mientras que el índice de semiconductores ganó un 4,3%.
Lo que me interesa es que esto ya no es solo una historia sobre lanzamientos de modelos.
El capital se está moviendo a través de la cadena: aceleradores, redes, centros de datos, capacidad de energía y de la nube. BofA estima que cinco grandes hiperescaladores de IA podrían gastar alrededor de 795.000 millones de dólares en gasto de capital en 2026 y casi 1,08 billones de dólares en 2027. También se informa que Microsoft busca aproximadamente 38 gigavatios de capacidad de centros de datos para 2032.
Pero hay una restricción que el mercado no puede ignorar: la economía de la infraestructura.
El reciente filing de Nscale mostró lo extremo que puede ser el crecimiento: los ingresos del primer semestre subieron un 1.252%, pero aun así reportó una pérdida neta de 1.020 millones de dólares. Mientras tanto, el endeudamiento corporativo relacionado con la IA está aumentando y los inversores en bonos están exigiendo más compensación por parte de algunos emisores.
Así que estoy observando la monetización, la utilización y los costos de financiación, no solo los anuncios de IA.
La siguiente fase puede ser menos sobre demostrar que existe la demanda de IA y más sobre demostrar que la infraestructura construida para sostenerla puede generar retornos duraderos.
El 21 de septiembre, el Nasdaq alcanzó un cierre récord mientras los valores vinculados a semiconductores y a la IA se disparaban. AMD superó por primera vez una valoración de 1 billón de dólares, mientras que el índice de semiconductores ganó un 4,3%.
Lo que me interesa es que esto ya no es solo una historia sobre lanzamientos de modelos.
El capital se está moviendo a través de la cadena: aceleradores, redes, centros de datos, capacidad de energía y de la nube. BofA estima que cinco grandes hiperescaladores de IA podrían gastar alrededor de 795.000 millones de dólares en gasto de capital en 2026 y casi 1,08 billones de dólares en 2027. También se informa que Microsoft busca aproximadamente 38 gigavatios de capacidad de centros de datos para 2032.
Pero hay una restricción que el mercado no puede ignorar: la economía de la infraestructura.
El reciente filing de Nscale mostró lo extremo que puede ser el crecimiento: los ingresos del primer semestre subieron un 1.252%, pero aun así reportó una pérdida neta de 1.020 millones de dólares. Mientras tanto, el endeudamiento corporativo relacionado con la IA está aumentando y los inversores en bonos están exigiendo más compensación por parte de algunos emisores.
Así que estoy observando la monetización, la utilización y los costos de financiación, no solo los anuncios de IA.
La siguiente fase puede ser menos sobre demostrar que existe la demanda de IA y más sobre demostrar que la infraestructura construida para sostenerla puede generar retornos duraderos.
