¿Cuánta facturación necesita la infraestructura de IA en 2030?

Por Azeem Azhar, Exponential View.

Este correo es un extracto del AI Investment Brief de Exponential View, que analiza qué nivel de ingresos necesitaría la capa de infraestructura de IA (hyperscalers y neoclouds) para justificar el actual ritmo de inversión en capital de cara a 2030. Azhar plantea la pregunta central del ciclo de IA: en su escenario de alto crecimiento, la infraestructura de IA necesitaría 1,3 billones de dólares (tr) de ingresos anuales de infraestructura en 2030 para lograr un retorno del 15% sobre el capital invertido (ROIC). Para que los clientes de esa infraestructura obtengan márgenes brutos del 30-50%, los ingresos en la capa 'downstream' (aguas abajo) tendrían que situarse entre 1,9 y 2,6 billones de dólares.

El análisis parte del contexto del CapEx de los hyperscalers, que han gastado cerca de 2 billones de dólares en los últimos cinco años. A esto se suma una nueva categoría de compañías, las 'neoclouds', que están añadiendo gasto de capital adicional. Las propias guías de CapEx de estas empresas para 2026 suman 880.000 millones de dólares, y las proyecciones de analistas apuntan a más de 1 billón de dólares al año a partir del próximo ejercicio, lo que llevaría por primera vez el flujo de caja libre de los hyperscalers a terreno negativo.

Sin embargo, Azhar matiza que este titular puede resultar engañoso, ya que el CapEx de IA es solo una parte del CapEx total de estas compañías. Antes del 'momento ChatGPT', estas firmas destinaban 160.000 millones de dólares al año a gasto de capital. Por eso, según su metodología (que aísla el CapEx no relacionado con IA), estiman que el CapEx específico de IA en 2026 será de 560.000 millones de dólares, un 64% del total declarado por los hyperscalers. Las estimaciones de analistas para el CapEx total combinado de hyperscalers y neoclouds promedian alrededor de 1,07 billones de dólares anuales en 2027 y 2028.

A partir de ahí, el informe modela tres escenarios hasta 2030: un caso bajo, uno medio y uno alto. En el caso medio, de meseta, el CapEx anual de IA superaría los 800.000 millones de dólares en 2030. En el caso bajo, el crecimiento tocaría techo en 2028, situando la cifra de 2030 en 600.000 millones de dólares. En el caso alto, con un compromiso continuado con la infraestructura de IA, el gasto podría superar los 1,9 billones de dólares dentro de cuatro años. Azhar remite a otro artículo previo, 'Making sense of the AI CapEx logjam', para explicar por qué buena parte de las instalaciones en construcción no generan ingresos hasta estar operativas, lo que hace que la factura de inversión y la base de activos productivos crezcan a ritmos distintos.

El análisis se centra después en el caso de alta inversión. Para 2030, prevén 3,5 billones de dólares de capital neto de IA 'en servicio' (es decir, ya operativo, no en cola de construcción ni depreciado). El coste de mantener ese capital se descompone en depreciación, gastos operativos y gastos financieros. El componente más importante es la depreciación de la computación (chips), que asciende a 555.000 millones de dólares; por ello, la vida útil productiva de los chips de IA seguirá bajo escrutinio. El informe modela una vida útil actual de 5-6 años, frente a los 4-5 años de hace pocos años. La depreciación de las 'shells' (edificios/infraestructura física) y el OpEx combinados aportan otros 216.000 millones de dólares aproximadamente al umbral de ingresos necesario.

El tercer componente es el gasto financiero: un coste medio ponderado de capital (WACC) del 10% sobre ese stock de capital en servicio exigiría más de 350.000 millones de dólares anuales solo para cubrir el coste del capital. Además, por cada 5 puntos adicionales de ROIC exigido, los hyperscalers y neoclouds necesitarían 177.000 millones de dólares adicionales de ingresos. Sumando todo, en el caso alto, Exponential View estima una tasa de exigencia ('hurdle rate') anual de 1,3 billones de dólares para la capa de infraestructura.

Según su modelo propio de ingresos de la economía de la IA, actualmente la capa de infraestructura genera 176.000 millones de dólares de ingresos anualizados. Alcanzar el umbral de 1,3 billones supondría multiplicar por 7,4 veces esa cifra (una tasa de crecimiento anual compuesto del 59%) respecto a los ingresos anualizados actuales. Como referencia de la trayectoria reciente, el crecimiento fue del 500% en 2024 y del 202% en 2025; para 2026 esperan un crecimiento anual del 187%, cerrando el año con una tasa de crecimiento anualizada del 135%.

Azhar añade una lectura matizada: son primeros días del ciclo, y es probable que los hyperscalers acepten márgenes más bajos —y por tanto un umbral de exigencia menor— con tal de seguir creciendo, algo que ya han demostrado estando dispuestos a sacrificar flujo de caja por crecimiento (cita el caso de la nube de Google, que operó con márgenes negativos hasta 2023). También señala que el crecimiento reciente de cada hyperscaler está correlacionado con el aumento de su CapEx, por lo que considera más probable que la sorpresa venga 'a la baja', es decir, que los hyperscalers acepten una cobertura de ingresos inferior a la que sugiere el modelo.

Por último, plantea que si existen obstáculos que puedan dejar chips inactivos, los constructores de infraestructura se mostrarán más dispuestos a asumir mayores costes en las capas de 'shell' y OpEx a cambio de más certeza y rapidez de puesta en servicio. En ese contexto, prevé que triunfen los constructores con soluciones innovadoras —como los centros de datos modularizados— capaces de poner la capacidad de computación en servicio antes, aunque ello implique mayores costes de construcción u operación.

El correo es un extracto promocional del informe completo, que forma parte del servicio de pago 'AI Investment Brief' de Exponential View, e invita a los suscriptores a leer el análisis completo y a unirse a una llamada de conferencia el miércoles 30 de septiembre con una oferta de lanzamiento exclusiva.