JPMorgan: "El impacto del código abierto" y "la seguridad de la IA" no son problemas; el gasto de capital todavía tiene margen en los próximos dos años, y los equipos de semiconductores serán el "nuevo cuello de botella".

Recientemente, la confianza del mercado en la inversión en infraestructura de IA ha comenzado a tambalearse. El ascenso de los grandes modelos open source, el aumento de las demandas de regulación en seguridad de IA y la transición del flujo de caja libre a negativo de los proveedores de nube de ultra gran escala — la triple presión — han hecho que el ánimo en el segmento de hardware tecnológico se mantenga deprimido.

Según el medio de trading Trend Chasing Desk, analistas de JPMorgan, como Gokul Hariharan, respondieron uno a uno a estas tres preocupaciones en su informe de estrategia tecnológica asiática publicado el 16 de septiembre. La conclusión es: los fundamentales de la demanda de cómputo no han vacilado; las preocupaciones por la regulación de seguridad de IA son una perturbación de corto plazo; el ciclo de gasto de capital continuará y el equipamiento de semiconductores será el cuello de botella más crítico en la cadena de suministro hacia 2027.

"Comprar cómputo" también es un gran negocio

La primera preocupación del mercado es que, aunque "vender cómputo" es rentable, si los compradores de cómputo (es decir, proveedores de modelos de IA y aplicaciones verticales de IA) también pueden mantener niveles de rentabilidad.

Según los analistas, distintos reportes muestran que los márgenes brutos de los negocios de inferencia alcanzan entre el 60% y el 80%.

El informe calcula además: suponiendo que un proveedor de modelos venda AI tokens, cada GW de cómputo podría generar entre 20.000 y 40.000 millones de dólares anuales, muy por encima de los aproximadamente 10.000 millones de dólares por GW estimados para 2025.

El informe también cita datos de Sapphire Venture indicando que más de 80 empresas verticales de IA lograron en tiempo récord superar los 100 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales (ARR), lo que valida la creación de valor en el consumo de cómputo aguas abajo.

Open source no es amenaza, es catalizador de la demanda

La segunda preocupación del mercado es que el auge de los grandes modelos open source llevará a una caída en los precios de los tokens y reducirá los márgenes de los proveedores de modelos.

JPMorgan sostiene lo contrario. Los analistas creen que los modelos open source históricamente han impulsado una caída sostenida en los costos de tokens (con descensos prolongados del 80% al 90%), lo que acelerará la penetración de la IA en todas las industrias, en lugar de debilitar la demanda general de cómputo.

Según los analistas, hay tres lógicas principales:

1. En el actual entorno con oferta de cómputo todavía ajustada, tanto los modelos privativos avanzados como los open source verán un fuerte crecimiento en el consumo de tokens;

2. La popularización del open source facilitará una mayor adopción de IA en capas más amplias de aplicaciones;

3. Cada vez más empresas verticales de IA aprovecharán tokens open source de bajo costo para resolver problemas industriales específicos, creando nuevos niveles de ingresos.

Los analistas destacan especialmente que la reciente subida transitoria en el coste de los tokens en la primera mitad de 2026 responde a una severa escasez de cómputo sumada al auge de la IA autónoma, pero es un "outlier", no un cambio de tendencia.

Regulación de seguridad de IA: perturbación de corto plazo, no cambia el ritmo de entrenamiento

La tercera preocupación proviene de la regulación. Según Bloomberg, el CEO de Anthropic pidió públicamente recientemente ralentizar el progreso de los modelos de IA, lo que generó incertidumbre sobre la demanda futura de cómputo.

Los analistas consideran que esta preocupación también ha sido exagerada.

Opinan: "Los modelos de IA están evolucionando cada vez más rápido, y la proximidad del RSI (mejora recursiva autónoma) es una muestra de que el avance técnico y la Ley de la Expansión de la IA no se han frenado."

Además, incluso si la salida de nuevos modelos pudiera ser limitada por requisitos de alineamiento, el ritmo de entrenamiento de los modelos más avanzados difícilmente se ralentizará. Al mismo tiempo, los modelos open source seguirán evolucionando, forzando a los laboratorios líderes a entrenar aún más rápido para mantener su liderazgo.

JPMorgan señala que detrás del debate sobre la seguridad de la IA está la velocidad del avance técnico, tan rápida que obliga a los reguladores a adaptarse, pero no es señal de que la demanda se esté debilitando. El reporte prevé que en el próximo año o dos la IA generativa podría abrir un espacio de mercado tan disruptivo como el boom del flujo de trabajo programático y de agentes inteligentes de los últimos 18 meses.

Gasto de capital: el apalancamiento sigue bajo, el flujo de caja acelera

La capacidad de financiamiento de gasto de capital de los grandes proveedores de nube es la cuarta preocupación del mercado. Muchas de estas firmas ya registran flujo de caja libre negativo y sufren presión por financiación externa.

JPMorgan considera que: el gasto de capital aún tiene margen de crecimiento en los próximos años.

Son tres las razones:

1. La ratio deuda neta/capital de los grandes proveedores de nube está en solo 13%, con apalancamiento aún bajo;

2. El negocio de nube pública está acelerando su crecimiento y con mayor pricing, lo que impulsará los flujos de caja operativos;

3. Los proveedores de nube de ultra gran escala y los compradores de cómputo aguas abajo pueden recurrir a ampliaciones de capital para obtener más fondos.

Los analistas prevén que la suma del gasto de capital de Amazon, Microsoft, Google, Meta, Oracle, Coreweave y SpaceX crecerá de 443.000 millones de dólares en 2025 a los 933.000 millones estimados en 2026, y hasta los 1,577 billones en 2027, con tasas interanuales del 71%, 110% y 69%, respectivamente.

A la vez, advierten que el entorno de tasas al alza y los cambios en el apetito por riesgo de ciertas áreas de financiación de infraestructura de IA son variables a monitorear de cerca.

Equipamiento de semiconductores: el próximo cuello de botella ya se asoma

En la cadena de suministro, JPMorgan considera que de cara a 2027, el equipamiento para semiconductores (SPE) pasará de ser el cuello de botella en "cuartos limpios y otros" a transformarse en el factor limitante clave de toda la cadena.

Del lado de la demanda, los impulsores serán:

• TSMC incrementará fuertemente la inversión en maquinaria para procesos N2, N3 y A14;

• Intel, Samsung Foundry y desafiantes como Terafab también aumentarán su CAPEX;

• Las fábricas de nodos maduros inician su primer ciclo de inversión tras cuatro años;

• Las empresas de DRAM y NAND Flash ampliarán sus compras de equipamiento a medida que entre en línea la capacidad de cuartos limpios entre 2027 y 2028;

• La inversión china en memorias acelerará notablemente en los próximos dos años.

Del lado de la oferta, JPMorgan resalta que los fabricantes de equipamiento de semiconductores empiezan a gozar de ganancias inusuales de precios — impulsadas por la escasez de capacidad, aumento de costes y pedidos urgentes de múltiples clientes.

Encapsulado y sustratos: cuellos de botella persistentes y ascenso de la interconexión óptica

A nivel de componentes, JPMorgan considera que los sustratos IC y el encapsulado avanzado siguen siendo cuellos de botella clave.

La oferta de sustratos está altamente concentrada en líderes como Unimicron e Ibiden, con ciclos de expansión de capacidad de hasta 2,5 años. Con los chips aceleradores de IA incrementando la demanda de sustratos por encapsulado único, y la adopción de la tecnología EMIB-T para fin de 2027, el déficit oferta-demanda se ampliará aún más.

En interconectividad óptica, JPMorgan prevé que Google, AWS y Nvidia adoptarán plenamente soluciones NPO (óptica near-package) en los próximos dos años para solucionar cuellos de botella entre GPU, y entre GPU, CPU y memoria. La CPO (óptica co-encapsulada) es el rumbo a largo plazo, aunque la maduración de su cadena de suministro aún llevará tiempo.

Almacenamiento: fundamentos sanos, pero el sentimiento debe mejorar

El segmento de almacenamiento es el rubro donde JPMorgan se muestra relativamente más cauteloso.

El informe señala que las preocupaciones por bajadas de especificaciones en HBM, la mayor eficiencia algorítmica (como los Transformers recurrentes) que reduce la demanda de memoria, y la migración de cachés KV a memorias de nivel inferior como DDR o NAND, generan un entorno de inversión ruidoso en este sector.

A pesar de ello, los fundamentales son sólidos: el equilibrio oferta-demanda no se alcanzaría antes de 2028, y los precios deberían seguir subiendo hasta 2027. JPMorgan cree que, si el ánimo de mercado respecto a IA mejora en el cuarto trimestre de 2026, las acciones del sector almacenamiento podrían repuntar. Pero antes de eso, el apetito inversor podría ser inferior al de otros subsectores tecnológicos.

¿Qué segmentos subirán más de precio en 2027?

JPMorgan identificó los segmentos con mayores subas de precios previstas en 2027 respecto a 2026:

• Fundición de obleas: TSMC prevé subas en todos los nodos en 2027 (en 2026 solo en procesos avanzados); los procesos maduros de 8 pulgadas podrían escalar entre 10% y 15%, contra el 8%-10% proyectado para 2026;

• OSAT: el alza de precios se expandirá a encapsulado flip-chip y wire bonding de procesos maduros;

• Sustratos: comienza un ciclo de alzas, y la adopción de EMIB-T ajustará aún más la oferta y demanda;

• CCL premium (M7 en adelante): la demanda de IA y de mejora en especificaciones de servidores impulsan el segmento, con la oferta rezagada frente a la demanda;

• Almacenamiento: el ritmo de subas de precios se moderaría;

• Materiales PCB: también con menor fuerza para subas de precios.

Los analistas remarcan que la tendencia de corrección de EPS en la cadena asiática de hardware tecnológico sigue saludable y las valuaciones resultan atractivas.

El sentimiento de mercado es débil actualmente, pero aún no hay señales claras de un ciclo bajista inminente en gasto de capital. El próximo catalizador clave para el mercado será la confirmación de la capacidad de monetización sostenida tanto a nivel de modelos como de aplicaciones de IA.