Morgan Stanley pasa a un optimismo sobre la IA tras el pesimismo en semiconductores

Morgan Stanley, que antes era conocido como el “segador pesimista de los semiconductores” por sus reiteradas previsiones negativas sobre los semiconductores coreanos, ha emitido una perspectiva optimista para la industria de la inteligencia artificial. De acuerdo con Morgan Stanley Research, las acciones relacionadas con la infraestructura de IA, incluidas los fabricantes de semiconductores y los desarrolladores de grandes modelos de lenguaje, cayeron en promedio aproximadamente un 7% en el periodo de un mes que termina el 24 de mayo, hora local, impulsadas por la preocupación de los inversores sobre si un gasto masivo en inversión puede generar retornos suficientes. A pesar de la reciente caída de las acciones, Morgan Stanley considera que los fundamentos de la industria de la IA siguen siendo sólidos, y Stephen Byrd, Global Head of Thematic & Sustainability Research en Morgan Stanley, afirmó que la infraestructura de IA se convertirá en una “autopista de la inteligencia” que aportará beneficios significativos a la economía global con el paso del tiempo. El optimismo actual de la firma sobre la IA contrasta con su postura histórica sobre los semiconductores: ha emitido informes bajistas en 2017, 2021 (titulados “Memory, Winter is Coming”) y 2024 que advertían sobre una desaceleración de la industria y recomendaban reducir la exposición a fabricantes de chips de memoria, incluidos Samsung Electronics, SK Hynix y Micron.

Morgan Stanley Califica la Caída de las Acciones de IA Como un Bache Temporal de Velocidad

Morgan Stanley atribuye la reciente caída de precios de las acciones relacionadas con la IA al escepticismo de los inversores sobre si los enormes gastos de capital pueden generar retornos suficientes. Stephen Byrd, Global Head of Thematic & Sustainability Research en Morgan Stanley, declaró: “La infraestructura de IA se convertirá en una ‘autopista de la inteligencia’ que aporta beneficios significativos a la economía global con el paso del tiempo. Estamos optimistas con esta autopista de la inteligencia, pero habrá varios baches de velocidad por delante”.

El Uso de Tokens por Empleado Sigue Bajo, con Potencial de Crecimiento

Morgan Stanley descartó las preocupaciones de que las empresas pudieran limitar el uso de tokens de IA por empleado para reducir costos, por exceso de inquietud. Byrd indicó: “Al observar los datos, el consumo promedio de tokens por empleado en realidad está en un nivel bastante bajo. Hay margen para que el uso de tokens aumente sustancialmente en los próximos meses y años”.

Los Modelos Open-Weight de China Podrían Aumentar la Demanda de Cómputo vía la Paradoja de Jevons

Morgan Stanley analizó que la difusión de modelos de IA open-weight provenientes de China, aunque potencialmente represente amenazas competitivas, en realidad podría ampliar la demanda de cómputo de IA. Los modelos open-weight liberan públicamente parámetros de conocimiento de IA llamados “weights”, lo que permite a los usuarios modificarlos y operarlos directamente, logrando un alto rendimiento con costos y recursos de cómputo significativamente menores. Morgan Stanley evaluó que la proliferación de modelos open-weight incrementará la eficiencia de la IA y reducirá los costos de cómputo, habilitando que más empresas y usuarios adopten IA. La firma explicó que esto podría resultar en la “Paradoja de Jevons”, en la que la demanda total de cómputo aumenta. Byrd afirmó: “El movimiento de los desarrolladores de LLM de China y EE. UU. por buscar eficiencia refuerza nuestra previsión base de que la demanda de cómputo de IA superará significativamente a la oferta”.

Las CAPEX de las Big 5 Tech de EE. UU. Proyectadas en Alcanzar 1,4 billones de dólares para 2028

Morgan Stanley proyectó que el gasto de capital de las empresas tecnológicas Big 5 de EE. UU. aumentará desde aproximadamente 800 mil millones de dólares este año hasta 1,2 billones de dólares en 2027 y 1,4 billones de dólares en 2028.

US Hyperscaler Investment Projections [Source: Morgan Stanley]

Historial de Morgan Stanley en el Pesimismo sobre Semiconductores

A Morgan Stanley se le ha llamado el “segador pesimista de los semiconductores” en el mercado coreano por emitir repetidamente previsiones negativas sobre los semiconductores coreanos. La firma advirtió sobre posibles desaceleraciones de la industria en informes relacionados con semiconductores en 2017, 2021 y 2024. En 2021, Morgan Stanley causó un impacto significativo en el mercado con un informe titulado “Memory, Winter is Coming”. Recientemente, la firma recomendó reducir la exposición a acciones relacionadas con semiconductores de memoria, incluidos Samsung Electronics, SK Hynix y Micron.

Preguntas frecuentes

¿Por qué cayeron aproximadamente un 7% las acciones relacionadas con la IA en el periodo que termina el 24 de mayo, hora local?

Morgan Stanley Research informó que las acciones relacionadas con infraestructura de IA, incluidos los fabricantes de semiconductores y los desarrolladores de grandes modelos de lenguaje, cayeron en promedio aproximadamente un 7% en el periodo de un mes que termina el 24 de mayo, hora local, debido a la preocupación de los inversores sobre si el gasto masivo en inversión puede generar retornos suficientes pese a unos sólidos fundamentos de la industria de la IA.

¿Cuál es la proyección de Morgan Stanley para las CAPEX de las empresas tecnológicas Big 5 de EE. UU. hasta 2028?

Morgan Stanley proyectó que el gasto de capital de las empresas tecnológicas Big 5 de EE. UU. aumentará desde aproximadamente 800 mil millones de dólares este año hasta 1,2 billones de dólares en 2027 y 1,4 billones de dólares en 2028, reflejando la inversión continua en infraestructura de IA.

¿Cómo ve Morgan Stanley los modelos de IA open-weight de China afectando la demanda de cómputo?

Morgan Stanley evaluó que la difusión de modelos de IA open-weight provenientes de China podría, de manera paradójica, aumentar la demanda total de cómputo de IA mediante la “Paradoja de Jevons”: a medida que aumenta la eficiencia de la IA y disminuyen los costos de cómputo, más empresas y usuarios adoptarán IA, lo que dará lugar a una mayor demanda total que refuerza la previsión de la firma de que la demanda de cómputo de IA superará significativamente a la oferta.