🔥 MORGAN STANLEY SALIÓ A DECIR QUE EL CASTIGO A LAS ACCIONES DE INFRA DE IA FUE UN REGALO. ANALIZAMOS INFORME PRIVADO Y HACEMOS MAPA DE INVERSIÓN Hoy te presento el informe de Morgan Stanley llamado "Playing the AI Infrastructure Dip" que es una gema de información GUARDA el post, está largo y lo podés leer tranquilo Te pongo en contexto: En julio se asustaron con la salida de Kimi K3 y vendieron casi todo lo que toca un data center. El banco mira esa caída y sigue arriba de la tesis, con los precios más abajo. Te traduzco el informe porque aplica para todo momento EL SUSTO Y LA LECTURA QUE HICIERON ELLOS El informe se llama Playing the AI Infrastructure Dip y la frase de tapa es que están bullish en lo que llaman Intelligence Superhighway, la red que va a mover inteligencia como hoy se mueve electricidad Lo que más convicción les da es una sola cosa: la demanda de cómputo se queda arriba de la oferta por varios años Cada generación nueva de NVIDIA, según su cuenta, trae 250 por ciento más de potencia (exaFLOPS, la unidad con la que miden cuánto calcula un chip) y solo 60 por ciento más de energía Para doblar lo que sabe hacer un modelo hoy hace falta diez veces más cómputo, pero el chip nuevo te achica esa cuenta. Por eso no ven que el gasto se corte K3, el modelo chino de pesos abiertos (lo podés bajar y correr vos), fue el que inició la caída allá por Julio Gary Yu, el de Asia del mismo banco, dice que viene de una acumulación, que GLM-5.2 ya había salido fuerte en junio y que van a seguir saliendo modelos chinos más grandes, más caros y más competitivos. En su modelo de fábrica de inteligencia, poner K3 en un data center de 200 MW les mueve el margen 3 puntos. Lo leen como otro modelo de frontera con precio de frontera POR QUÉ EL TOKEN NO SE APAGA Hay un miedo que se escucha en todas las reuniones y se llama tokenmaxxing: la empresa le pone un techo de gasto en tokens al empleado y se acaba la factura de OpenAI Ramp midió el gasto mediano de empresa y está abajo de 1 dólar por mes. La cuenta del banco es esta. Una tarea que te ahorra 55 dólares de sueldo sale 2 a 5 dólares de tokens. Una pregunta suelta se come unos 5.000 tokens. Un agente (un modelo que labura solo, encadenando pasos) gasta 15 veces eso. Si para cerrar un trabajo usás 5 a 7 agentes, te vas a 375 mil o 525 mil tokens. Con un precio promedio de 3 a 10 dólares el millón, el costo de esa tarea queda en 2 a 5 dólares contra 55 de ahorro. El que adopta se queda con esa diferencia, y el que no se va quedando atrás Del lado de quien vende el token, un data center lleno de Blackwell (el chip actual de NVIDIA para IA) les deja cerca de 50 por ciento de margen. Con Rubin (la generación que sigue a Blackwell) se va a 75 y con Feynman (la que viene después de Rubin) a 90 Si el chip mejora tanto, el hyperscaler podría bajar el precio del token 75 por ciento y seguir ganando lo mismo. K3, a 3 dólares el millón de entrada y 15 el de salida, les da 45 por ciento de margen sobre Blackwell, 1 a 3 puntos más que el modelo de frontera que tenían antes Por eso dicen que China le disputa a los labs americanos el negocio del modelo, y que el enchufe y el capex siguen parados ACÁ APARECE JEVONS, QUE ES LA CLAVE DE TODO EL PAPEL Te pongo en contexto: paradoja de Jevons es cuando algo se hace más eficiente y más barato, y el consumo total sube, porque entra gente nueva y los que ya estaban piden más Aplicado a la IA, un chip mejor y un modelo más barato llenan data centers. El banco lo pone como hallazgo central El valor de la inteligencia sube en forma no lineal (de a saltos, no de a uno). El caso de uso de empresa está in the money, o sea que el beneficio es varias veces el costo. El retorno del capex (el dinero que meten para construir) cierra. Y Jevons se cumple. La quinta pata es política: sube la chance de que EEUU y China partan el mercado en dos Hoy los modelos de frontera (los más capaces, tipo GPT, Claude o Grok) ya hacen más del 50 por ciento de un abanico grande de tareas de conocimiento igual o mejor que una persona. DeepMind, el lab de IA de Google, armó un esquema que resolvió solo 9 problemas de Erdős de 353, dos de ellos abiertos hacía 56 años, a unos pocos cientos de dólares por problema Los problemas de Erdős son acertijos de matemática muy difíciles que el matemático Paul Erdős dejó planteados. Otro modelo de frontera cerró uno por esas mismas semanas Lo que viene detrás, y esto lo marcan con letra chica, es la mejora recursiva (el modelo que se mejora solo, a velocidad de máquina y sin pedir la misma montaña de cómputo extra) Estiman que eso puede aparecer entre la primavera de 2027 y 2030, con mucha incertidumbre. Si entra, el beneficio se pone enorme y también el miedo de que el que llegue primero deje al resto atrás LO QUE SÍ PUEDE FRENAR ESTO: GENTE, LUZ Y POLÍTICA Acá el banco denota cosas fundamentales. Faltan electricistas, soldadores y cañistas. Pedirle un punto nuevo a la red tarda años En varios estados hay proyectos para frenar data centers grandes, y Nueva York ya sancionó una moratoria de un año (un freno temporal a permisos nuevos). Georgia, Delaware, Pennsylvania, Virginia y un listado más tienen proyectos parecidos. Casi todos buscan ir más lento. No ven un ban nacional en EEUU porque la carrera con China sigue ahí. Sí ven que esa fricción, sumada a la gente y a la red, puede dejar más de 10 por ciento de la capacidad pedida sin prender hacia 2028 El número gordo es este. Agujero de 38 GW de luz en EEUU hasta 2028 y 122 GW hasta 2030. Un GW (gigawatt) son mil megawatts, y un data center grande de IA pide cientos de megawatts en un solo predio. Esa cuenta la miden contra lo que piden las ventas de chips que proyecta el equipo de semis del banco "Time-to-power" es el tiempo que pasa desde que comprás el GPU (el chip acelerador, hoy casi siempre de NVIDIA) hasta que lo podés enchufar. La red clásica se va a 5 o 7 años. Los parches que arman son cuatro: turbinas de gas por 15 a 20 GW, celdas de combustible tipo Bloom Energy $BE, generan luz en el predio con gas, por 5 a 8 GW, nuclear al lado del data center por 5 a 15 GW, y sitios de mineros de Bitcoin que ya tienen el permiso de la red y se reconvierten a cómputo por 10 a 15 GW. Si eso no se instala, el 38 GW se queda abierto QUIÉN ESTÁ GASTANDO DE VERDAD Brian Nowak, el analista de internet de EEUU de Morgan Stanley, espera que el capex (inversión en obras y equipos) de los cinco hyperscalers que siguen se vaya a 1.2 Trillones este año y 1.4 el que viene. Hyperscaler es Amazon, Microsoft, Google, Meta y el quinto grande que opera nube a escala mundial, Oracle El cómputo disponible de esos jugadores pasa de 30 GW en 2025 a 120 GW en 2028. Google es el que más suma, 9 GW en 2027 y 11 en 2028, pero AWS (la nube de Amazon) termina 2028 con más capacidad parada, 35 GW contra 31 de Google. Meta sale de 3.5 GW a fines de 2025 y se va a 14 en 2027 y 21 en 2028. El banco está Overweight (su recomendación de tener más peso que el índice) en $META, $GOOGL, $MSFT y $AMZN porque son los que pueden gastar, prender capacidad y cobrar el token arriba En la encuesta a CIOs (el jefe de sistemas de cada compañía) del segundo trimestre, IA y machine learning volvió a ser la prioridad número 1, con 18 por ciento eligiéndola primera, y 30 por ciento dijo que el objetivo principal es que el empleado rinda más. El 76 por ciento, al momento de esa encuesta, ya tenía o iba a tener el primer proyecto de modelo grande en producción en los nueve meses siguientes Del lado del trabajo, las dos oleadas de encuesta dan 4 a 5 por ciento neto de empleos menos: echan o no reponen 12 y 15 por ciento y contratan 22 por ciento en otro lado Del lado del consumidor, la mitad usa IA todas las semanas, 42 por ciento dice que va a usar más en lo personal y casi la mitad de los que laburan dice que va a usar más en el trabajo Su modelo de Future of Work estima que la IA agéntica (la que ejecuta tareas sola, no solo responde preguntas) le puede crear al S&P 500 (las 500 empresas más grandes de EEUU) unos 490 billones de dólares al año, ya descontado el costo de implementarla CÓMO INVERTIR Y EXPONERTE A CADA PARTE DE LA CADENA El banco parte esto en cinco y marca que el dip de julio dejó a estos nombres unos 7 puntos atrás del índice, en ese momento. No hace falta comprar todo junto. Cada capa cobra una cosa distinta, y conviene saber cuál estás tocando La primera es el tiempo hasta el enchufe (el Time to Power), o sea los que hacen que el data center se pueda prender este año y no en 2031. Si tu tesis es que falta luz y permiso, acá está el cuello - Bloom Energy $BE pone celdas de combustible en el predio - GE Vernova $GEV y Siemens Energy $ENR fabrican las turbinas - Vistra $VST, Constellation $CEG, Talen $TLN y NRG $NRG ya tienen plantas prendidas y les pueden vender energía a los data centers - NextEra $NEE desarrolla generación y red - Quanta Services $PWR, Eaton $ETN y Hubbell $HUBB hacen la obra eléctrica, los tableros y la conexión - Vertiv $VRT y Modine $MOD enfrían el galpón - Hut 8 $HUT, TeraWulf $WULF e IREN $IREN son mineros que ya tienen el permiso de la red y están pasando de Bitcoin a cómputo - Equinix $EQIX y Digital Realty $DLR son dueños de los edificios y los alquilan - Applied Digital $APLD arma predios pensados para IA Esta capa define si el GPU se enchufa en 2026 o se queda esperando la red hasta 2030 La segunda es fabricar el cómputo. Si tu tesis es que va a faltar silicio y servidores, cobrás acá - NVIDIA $NVDA hace el GPU - Broadcom $AVGO hace los chips de red que unen esos GPUs - TSMC $TSM fabrica los chips de NVIDIA en Taiwán - ASML $ASML hace las máquinas con las que TSMC los graba - Applied Materials $AMAT, Lam Research $LRCX y KLA $KLAC son los equipos de la fábrica - Samsung $005930 y Micron $MU hacen la memoria - Super Micro $SMCI, Dell $DELL y Hewlett Packard Enterprise $HPE arman los servidores - Arista $ANET y Credo $CRDO conectan el cluster - Advantest $ATEYY testea los chips - Delta Electronics $2308 y Hon Hai $HNHPF (Foxconn) ponen fuentes, placas y ensamblado - Wiwynn WYNNY arma servidores para nube Esta capa cobra cuando hay más demanda de inteligencia que capacidad de fabricarla La tercera es la aplicación china. Si tu tesis es que el modelo barato se usa en masa afuera de EEUU, cobrás acá - Tencent $TCEHY vende el uso del modelo adentro de sus apps - Alibaba $BABA vende nube y modelos a empresas - SMIC $SMICY fabrica chips en China - Kingsoft Cloud KC y VNET VNET son nube y data centers chinos - MediaTek MDTKF pone chips en dispositivos Esta capa cobra por volumen de uso, aunque el lab americano cobre menos por token La cuarta es energy security, tener luz propia o guardada para no depender de que la red te dé el punto a horario. El banco destaca el storage - Fluence FLNC arma baterías grandes para la red - Tesla TSLA en su pata de energía vende Megapacks - Cameco CCJ produce uranio para la pata nuclear - The Southern Company SO y Duke Energy DUK son eléctricas reguladas con mucho plan de red Esta capa banca el día en que el transformador todavía no llegó y el data center igual tiene que prender La quinta son los hyperscalers, los que gastan 1.4 Trillones y después cobran el token - Microsoft - Google - Amazon - Meta - Oracle, se metió fuerte a alquilar capacidad de IA El banco los tiene Overweight porque tienen el dinero, la nube y el cliente. Esta capa recupera el capex arriba, en el software y en la suscripción Para armar la exposición: si ves el agujero de 38 GW, el peso va a la primera y a la cuarta. Si ves que el chip sigue escaso, va a la segunda. Si ves adopción masiva, van la tercera y la quinta. El punto frágil de todas es el mismo, que el GPU llegue y no haya luz, gente o permiso QUÉ PASA CON EEUU Y CHINA Morgan Stanley cree que sube la probabilidad de que cada país cierre un poco más su mercado de IA En EEUU el gobierno puede agrandar la Entity List, que es la lista del Departamento de Comercio que obliga a pedir permiso para hacer negocios con un laboratorio chino. Si un lab entra a esa lista, las nubes americanas pueden tener que bajarle el modelo o pedirle condiciones extra para hospedarlo El Congreso también puede meter reglas más duras sobre la exportación de chips y de las máquinas que sirven para fabricarlos. Eso iría adentro del NDAA, que es la ley de presupuesto militar que se vota todos los años China ya tiene sus propias trabas. Si querés vender un modelo americano ahí, te pueden pedir que los datos y el sistema queden adentro del país, y que pases controles de contenido y de ciberseguridad. Si no lo hacés, te dejan afuera A Apple le pasó con Apple Intelligence, la IA del iPhone: no pudo lanzarla en China como en el resto del mundo y tuvo que apoyarse en Alibaba y Baidu. El banco no espera que EEUU prohíba data centers a nivel nacional. Lo que espera es que queden dos mercados distintos, con menos intercambio de modelos y de chips entre un lado y el otro CÓMO LO ESTOY LEYENDO El informe es de julio. Desde entonces ya salieron los balances del segundo trimestre y la tesis del gasto no se cayó Amazon subió el capex de 2026 a unos 220 billones de dólares. Google lo llevó a un rango de 195 a 205 billones. Meta subió el piso a 130 billones, con techo de 145. Microsoft confirmó que el gasto sigue alto. Entre este año y el que viene, el mercado los pone cerca de 1.5 Trillones. El 1.2 y el 1.4 que ponía Morgan Stanley no quedó corto La cuenta del token le sigue cerrando a la empresa que lo usa y el número que ordena 2026 y 2027 sigue siendo el agujero de 38 GW de luz. Yo voy a seguir tres cosas de acá en adelante. Si las turbinas y las celdas de combustible pasan de estar pedidas a estar prendidas. Si las moratorias de los estados se quedan en un año o se copian en otros lados. Y qué dicen en octubre, cuando toquen otra vez balances, sobre el gasto de 2027. Sin esa luz, el GPU no entra en producción. Con esa luz, toda la cadena que vimos arriba es la que se beneficia Nada de esto es recomendación de inversión. Es la traducción del informe, actualizada a septiembre, para entender por qué cayeron las acciones de infraestructura mientras la demanda de inteligencia sigue firme. Excelente informe por parte de Morgan Stanley Si les gustó y les interesa que consiga y traiga análisis de informes privados de bancos y demás, apoyen el contenido y siganme para motivar a traer siempre la mejor calidad de información Tengo varios informes que me pasan colegas y gente del nicho específico, tanto de USA cómo de Asia, así que se viene buena info si les interesa Abrazo a todos