¡Los agentes de IA impulsan la segunda ola de crecimiento en computación en la nube! Los grandes bancos de Wall Street analizan la expansión de IaaS y la revalorización de PaaS. ¿Quién se está llevando el dinero real detrás de la fiebre de los tokens?

Según información de la APP de noticias financieras Zhitong, un reciente informe de investigación de la firma financiera de Wall Street Bernstein indica que el sector de computación en la nube con IA está entrando en una nueva etapa caracterizada por una "explosiva expansión de la demanda de capacidad computacional para inteligencia artificial bajo la fiebre de los agentes inteligentes de IA, la actualización de las cargas de trabajo de inferencia de IA y una redistribución del valor de las plataformas", todo ocurriendo simultáneamente. Las oportunidades de inversión se extienden desde el suministro de capacidad computacional basada en GPU hasta los líderes en computación en la nube que son cruciales para la operación de datos empresariales, los procesos operativos principales, la conexión de flujos de trabajo empresariales y el desarrollo, despliegue y operación de plataformas integrales de agentes inteligentes.

Bernstein afirma que la industria global de la computación en la nube está experimentando el cambio competitivo más significativo desde que Microsoft Azure surgió para desafiar a Amazon AWS: la demanda de entrenamiento ha generado la expansión de centros de datos centrados en GPU, abriendo el mercado de infraestructura IaaS a nuevos proveedores de servicios en la nube como CoreWeave; a medida que las cargas de inferencia de IA se incorporan gradualmente al entorno productivo empresarial, crecen las necesidades de operación coordinada de CPU, GPU, bases de datos, almacenamiento y plataformas de software; OpenAI y Anthropic pasan progresivamente de ser proveedores de grandes modelos de IA a convertirse en plataformas de desarrollo de agentes inteligentes, no solo generando mayores órdenes de infraestructura para las empresas de computación en la nube aliadas, sino también comenzando a competir por la puerta de entrada de software, la relación con clientes y el margen de beneficio de los proveedores PaaS de computación en la nube.

Por ello, el equipo de analistas de Bernstein es más optimista respecto a Microsoft, Oracle y MongoDB, pero es más cauteloso sobre la competitividad a largo plazo de las nuevas empresas en la nube que simplemente alquilan infraestructura de GPU de IA. El principal razonamiento de inversión de la firma se basa en que el crecimiento de la demanda de recursos de capacidad computacional de IA puede expandir el mercado de alquiler en la nube para IA, pero no otorgará a todas las empresas del sector el mismo poder de fijación de precios ni los mismos retornos de capital sólidos propios de la era de IA. Esta evaluación coincide con los datos recientes de la industria: en su informe de julio, Microsoft reveló que los ingresos trimestrales de Azure y otros servicios en la nube crecieron un 43%, manteniéndose la demanda por encima de la capacidad disponible; en septiembre, Oracle anunció un crecimiento trimestral del 121% en los ingresos de IaaS, alcanzando 7,400 millones de dólares, y obligaciones contractuales pendientes de 664,000 millones de dólares, mostrando que la demanda se está transformando en ingresos y contratos a largo plazo.

¿Cómo amplifican progresivamente los agentes inteligentes la demanda de computación en la nube? Basándose en el informe de Bernstein y en deducciones sobre ingeniería de inferencia de IA, los cambios representados por Muse y Astra amplían una simple interacción de preguntas y respuestas en un proceso de tareas que incluye planificación, recuperación, llamada de herramientas, ejecución, verificación y reintento: Meta reveló que Muse se ejecuta en una máquina virtual segura dedicada con navegador, permitiendo que, incluso tras el cierre de la aplicación por parte del usuario, las tareas sigan en proceso; OpenAI reveló que Astra mejora las operaciones informáticas y la capacidad para trabajos profesionales de múltiples pasos, aunque estos avances no equivalen a una confirmación de que la AGI haya sido alcanzada.

Con la creciente escala de uso, el mayor llamado a modelos incrementa la carga de inferencia en GPU, el uso de navegadores, código y herramientas eleva la demanda de CPU, contextos largos y sesiones concurrentes exigen más memoria y caché, el acceso continuo a estados y conocimiento empresarial aumenta la demanda por bases de datos y almacenamiento, y el despliegue en producción estimula servicios PaaS adicionales como identidad, seguridad, monitoreo y orquestación de flujos de trabajo. El acuerdo de siete años y 11,600 millones de dólares entre Anthropic y Akamai, orientado específicamente a cargas de trabajo en CPU, ejemplifica esta dispersión de la demanda de IA más allá de las GPU; sus colaboraciones con Amazon AWS, Google Cloud/Broadcom, Microsoft Azure y la plataforma de alquiler de IA Cloud de SpaceX evidencian la configuración de una infraestructura multivendedor.

En cuanto a los posibles ganadores potenciales en IaaS/PaaS en el vertiginoso auge de la nube de IA liderado por nuevos actores como CoreWeave, Bernstein otorga su máxima calificación — “superar al mercado”— a Microsoft (MSFT.US), Oracle (ORCL.US) y MongoDB (MDB.US), cuyos precios objetivos más recientes implican potenciales subas de aproximadamente 28.7%, 135% y 35% respectivamente en los próximos 12 meses. Por su parte, al líder en almacenamiento de datos en la nube y bases de datos empresariales Snowflake (SNOW.US) le otorga una calificación de “en línea con el mercado”, con un precio objetivo que refleja un potencial de subida cercano al 10%.

Sin duda alguna, la IA en la nube sigue siendo una dirección prioritaria tanto para el capital industrial como para las expectativas de ganancias, y los fondos bursátiles están eligiendo los eslabones capaces de retener beneficios. OpenAI busca nueva financiación a una valoración de unos 1.4 billones de dólares, mientras que Anthropic aspira a un IPO con valoración superior a los 2 billones de dólares, reflejando la altísima expectativa del mercado global de capitales respecto a la generación de ingresos por IA. A diferencia del discurso sobre valuación de aplicaciones de IA, la cadena de suministro de capacidad computacional para IA, centrada en la inferencia, cuenta ya con una demanda fuerte y específica: medios revelaron que la planificación de infraestructura de Anthropic para los próximos diez años suma cerca de 518 mil millones de dólares, de los cuales aproximadamente el 80% tiene carácter no cancelable o de pago acordado; para 2025, se espera que los ingresos de Anthropic crezcan unas 12 veces interanualmente hasta casi los 4,600 millones de dólares, con una pérdida operativa superior a 8,000 millones de dólares y gastos en infraestructura y capacidad computacional de 7,330 millones, casi el triple que en 2024, y representando alrededor del 58% de los gastos operativos totales de 12,650 millones; por su parte, en septiembre, las exportaciones de semiconductores de Corea del Sur alcanzaron 60.3 mil millones de dólares, con un crecimiento anual del 262.8%, y las autoridades señalaron un incremento tanto en el volumen como en los precios de los contratos de exportación de almacenamiento.

La factura por capacidad computacional sigue inflándose: crecimiento y diferenciación en el boom de expansión de IaaS

La lógica de inversión de Bernstein para el IaaS en la era de la IA es que la demanda explosiva y sostenida de capacidad computacional de IA se suma al crecimiento continuo de la nube tradicional, generando un gran incremento adicional. Según las proyecciones citadas por el informe, Gartner prevé que el mercado global de IaaS pase de unos 223,000 millones de dólares en 2025 a 287,000 millones en 2026, y a 662,000 millones en 2030; dentro de esto, el IaaS tradicional crecería de 201,000 a 488,000 millones, mientras que el IaaS optimizado para IA aumentaría de 22,000 a 174,000 millones.

Según los cálculos basados en los datos gráficos del informe de Bernstein, entre 2025 y 2030 la tasa de crecimiento compuesto anual del mercado total será de aproximadamente 24.3%, y para el segmento optimizado para IA, de alrededor del 51.2%, creciendo la proporción de este último del 9.9% al 26.3%. El equipo de analistas de Bernstein señala que esto significa que la IA no solo crea un mercado de infraestructura para la nube de IA de alto crecimiento, sino que también la migración de cargas tradicionales de computación, almacenamiento y aplicaciones empresariales a la nube sigue aportando un gran volumen incremental absoluto.

Respecto al entorno competitivo, en 2025 Gartner estima que AWS, Microsoft, Google y Alibaba tendrán una cuota del 35%, 24%, 10% y 8% respectivamente en IaaS; IDC estima 41%, 16%, 8% y 4% respectivamente, considerando CoreWeave en alrededor del 2% en ambas mediciones. Las diferencias provienen principalmente de cómo se clasifican los ingresos de IaaS y PaaS; por ejemplo, IDC asigna más ingresos de Oracle a PaaS, por lo que no se pueden combinar las cuotas de diferentes firmas de análisis como si fuesen directamente comparables en una sola imagen de mercado.

El informe de Bernstein también plantea una pregunta relevante para los inversores: ¿cómo se armonizan los 174,000 millones de dólares en ingresos de IaaS optimizado para IA previstos para 2030 con las discusiones sobre inversiones en GPU por billones de dólares? Esto podría verse influido por la auto-construcción empresarial, parte de la inversión realizada a través de PaaS, o por posibles sobreestimaciones del sector e infravaloraciones en las previsiones de Gartner u otras firmas de análisis de mercado.

La ventaja temporal de las nuevas empresas en la nube proviene de la escasez de capacidad computacional, pero la competitividad empresarial de la inferencia a largo plazo requiere un sistema de software y datos completo. El informe de Bernstein divide la evolución del sector en tres cambios interconectados: primero, los clusters de entrenamiento mediante GPU exigen energía, refrigeración e interconexiones de red de mayor ancho de banda y baja latencia, por lo que los centros de datos tradicionales necesitan ser reformados o reconstruidos, abriendo oportunidades de acceso tanto a nuevas empresas en la nube como a Oracle; segundo, el gasto en IA se expande del entrenamiento a la inferencia, y Bernstein estima que el gasto anual en inferencia podría alcanzar eventualmente entre 5 y 20 veces el del entrenamiento, aunque no precisa un año para su realización; finalmente, la inferencia empresarial debe conectar con operaciones reales, por lo que su infraestructura debe permitir cálculos de modelos, ejecución de aplicaciones en CPU y acceso a datos empresariales.

Bernstein indica que esta tendencia genera una "gravedad de los datos" que atraerá parte de las cargas de IA a las plataformas en las que las empresas ya tienen implementadas sus bases de datos, sistemas de permisos y aplicaciones. El informe señala cinco restricciones a las nuevas empresas en la nube: dificultad para superar a los IaaS con GPU; los grandes clientes en la nube podrían retornar sus cargas a sus propias instalaciones una vez asegurado el suministro; la adopción de bases de datos y herramientas de desarrollo de código abierto no garantiza diferenciación; la migración de datos empresariales enfrenta resistencia; y el actual desequilibrio entre oferta y demanda podría resolverse en los próximos dos años.

Para los inversores, Bernstein enfatiza que la lógica a largo plazo reside en si los nuevos actores en la nube pueden transformar su ventaja de entrega a corto plazo en lealtad de clientes, uso sostenido y retornos en efectivo a largo plazo; al mismo tiempo, el informe sostiene que Oracle, gracias a su nube soberana, nube privada y centros de datos IA, está en posición de fortalecer su crecimiento y potencialmente acercarse a la primera línea de infraestructura de computación en la nube de IA, actualmente liderada por Microsoft, Amazon y Google.

Quien controle la entrada a agentes inteligentes, compartirá fuertemente los beneficios de la nube: revalorización de PaaS

Los laboratorios de IA están comenzando a convertirse en competidores clave en el segmento PaaS, aunque la clasificación de ingresos aún se está conformando. Según datos citados en el informe de Bernstein, en 2025 el tamaño global de PaaS será, según Gartner, de unos 225,200 millones de dólares y, según IDC, de unos 227,500 millones; basados en los datos de 2024 de cada fuente, esto equivale a un crecimiento anual del 25.8% y 42.3% respectivamente. IDC posiciona a Microsoft primero con el 21% de cuota, seguido por AWS (12%), Google (9%), OpenAI (6%), Salesforce (5%), Oracle (4%), y Anthropic, Snowflake y Databricks con alrededor del 2% cada uno; Gartner, al combinar PaaS tradicional y de IA, sitúa a AWS con 19%, Microsoft con 15%, Google con 10%, OpenAI con 2% y Anthropic con menos del 2%.

Aún más significativo es que, bajo ambas metodologías, la cuota de los laboratorios de IA está aumentando: IDC estima que OpenAI pasará del 2.1% en 2024 al 5.7% en 2025, y Anthropic del 0.4% al 1.9%; en Gartner, las variaciones respectivas son de 1.0% a 1.7%, y de 0.3% a 1.1%.

Los límites para medir los ingresos provenientes de APIs de modelos, herramientas de desarrollo, productos de codificación y software de agentes inteligentes aún no se han definido de forma uniforme, aunque la dirección de expansión de las plataformas de ambos laboratorios de IA es clarísima. Bernstein prevé que sus cuotas puedan continuar subiendo hasta cifras altas de un solo dígito o incluso bajas de dos dígitos para 2026, dependiendo de la clasificación de ingresos y la velocidad general de crecimiento del mercado PaaS, aunque sigue siendo una predicción avanzada.

Pasar de modelos a plataformas implica que los laboratorios de IA comienzan a competir por el control del acceso al desarrollo y la operación de software empresarial. El informe de Bernstein considera que Anthropic ha extendido su modelo Claude hacia Claude Code e ingresado en la automatización y desarrollo de aplicaciones de agentes inteligentes; OpenAI, además de sus productos ChatGPT, búsqueda e investigación, acelera el desarrollo de Codex y capacidades de desarrollo de agentes inteligentes. Estas herramientas no solo ayudan a construir apps de IA, sino que también mejoran la eficiencia de construcción, testeo y mantenimiento de software tradicional. La plataforma logra mayor integración de flujos de trabajo y fidelidad del cliente, aliviando así la presión competitiva derivada de modelos open source, menores precios de token y la competencia pura en modelado.

Según el informe de Gartner citado por Bernstein, en 2025 los ingresos empresariales de OpenAI serán de alrededor de 5,000 millones de dólares, con 57% procedente de modelos generativos básicos, 4% de modelos personalizados, 15% de la plataforma de desarrollo de IA y 24% de otras aplicaciones de software; los ingresos empresariales de Anthropic serán de unos 3,300 millones de dólares, con 70% en modelos básicos, 7% en modelos personalizados y 23% en otras aplicaciones de software. Sin embargo, estas son estimaciones por categorías y no equivalen necesariamente a los ingresos totales o a una tasa de ingresos anualizada de la empresa.

En paralelo, el mercado de plataformas de desarrollo de aplicaciones de IA será de unos 6,800 millones de dólares, con Microsoft, AWS y Google ocupando el 24%, 14% y 14% respectivamente, OpenAI con 11% (equivalente a unos 750 millones); en el segmento de modelos generativos básicos, OpenAI, Anthropic y Google alcanzan cuotas del 25%, 20% y 18%, sumando el 63% conjunto. Estos datos muestran que ya existe competencia en dos niveles, modelo y plataforma. Bernstein incluso prevé que en 2026 los ingresos de plataformas de desarrollo podrían superar a los de modelos, aunque falta definir si los productos de codificación se clasifican como PaaS o SaaS; su principal oportunidad estratégica es convertirse en plataforma subyacente para que otras empresas de software desarrollen sus productos, en lugar de desembarcar directamente en mercados verticales como CRM, HCM y otros. Los laboratorios de IA tienen ventaja en comprensión de modelos, mientras que los gigantes de la nube y proveedores tradicionales de SaaS poseen los datos de clientes, semánticas de negocio, despliegue, seguridad y sistemas de gestión, extendiendo la competencia a toda la capacidad de prestación a empresas.

La selección de acciones de Bernstein en la nube de IA se centra en empresas capaces de transformar el uso de IA en ingresos recurrentes, retención de clientes y beneficios. La ventaja de Microsoft radica en integrar OpenAI, Anthropic, distintos modelos de terceros y propios, y captar nuevas cargas de IA mediante un amplio rango de herramientas de desarrollo y acumulación de datos empresariales; Oracle cubre centros de datos de IA, nube pública OCI Gen2, nube privada, IaaS/PaaS de marca blanca Alloy y nube soberana; el desarrollo de la plataforma de OpenAI refuerza las necesidades de sus principales clientes actuales, sin reemplazar directamente el producto esencial de bases de datos de Oracle. El informe también destaca que la cooperación multicloud ha impulsado que la base de datos en la nube crezca a tasas de tres dígitos en los últimos trimestres.

La razonamiento para MongoDB es más sencillo: incluso con una penetración generalizada de aplicaciones de IA o agentes inteligentes, los sectores seguirán necesitando almacenamiento persistente de datos, consultas y gestión de estados a largo plazo. El aumento en aplicaciones podría expandir el uso de la base de datos, y el informe dice que ni los laboratorios de IA ni las nuevas empresas en la nube atacan directamente su mercado de bases de datos por el momento. Por el contrario, con su extensión hacia plataforma de IA, Snowflake también enfrenta la competencia dual de laboratorios de IA y grandes proveedores de nube.

Bernstein enfatiza que los inversores deberían enfocarse en la monetización de los ingresos a partir de la capacidad de entrega de IaaS, el acceso a desarrollo en PaaS y la infraestructura de datos empresariales, y examinar el flujo de caja libre tras la depreciación, electricidad, financiamiento y costos competitivos; en materia de riesgo, Bernstein añade que Microsoft enfrenta competencia en precios de la nube y riesgos de seguridad; Oracle debe afrontar la concentración de clientes, los riesgos de materialización de la demanda de IA y el crecimiento de la nube; MongoDB debe gestionar la posible ralentización del crecimiento de la nube, el aumento de costes de infraestructura y otros gastos.