Ejecutivo de Dell: "La IA proxy" es diferente esta vez, la escasez de componentes clave (principalmente memoria y HDD) podría durar más de cinco años.

La IA agente está cambiando la lógica subyacente de los ciclos tradicionales del hardware y también podría convertir el ajuste de la oferta de infraestructura de una fluctuación a corto plazo en una restricción estructural que dure varios años.

Jeff Clarke, Director de Operaciones de Dell Technologies, afirmó en una reciente conversación con Morgan Stanley que la IA agente presenta diferencias evidentes respecto a los ciclos de hardware anteriores. Si la carga de trabajo relacionada con IA sigue creciendo, la escasez de componentes clave podría prolongarse durante más de cinco años, siendo la memoria y los HDD los aspectos que más le preocupan actualmente. En comparación con las restricciones de oferta de hardware que solían durar varios trimestres, este ciclo de incremento de la demanda podría conducir a una brecha entre oferta y demanda mucho más duradera.

Tras la conversación, Morgan Stanley reevaluó el ciclo actual de infraestructuras para IA. Los analistas señalaron que los ocho ciclos de auge y declive en hardware de los últimos 40 años giraron más en torno a la actualización de dispositivos y las fluctuaciones de gasto de capital, mientras que la variable clave de este ciclo reside en si las cargas de trabajo de IA pueden seguir expandiéndose. Es decir, el ejecutivo de Dell no resalta un ciclo regular de reposición de hardware, sino una posible expansión prolongada de infraestructura impulsada por el crecimiento de la demanda de IA agente.

La IA agente redefine la lógica de la demanda de infraestructura

El informe indica que, según Clarke, este ciclo de IA tiene diferencias fundamentales con los ciclos de auge y caída del hardware de las últimas décadas. Los ocho ciclos anteriores —que abarcaron servidores, almacenamiento, PC y otros segmentos— fueron impulsados principalmente por cambios en la penetración de dispositivos y en los ciclos de actualización; la demanda fluctuaba al ritmo de estas renovaciones, pero el mercado del hardware en sí no experimentaba una expansión sustancial.

Tomando como referencia la demanda de PC durante la pandemia, la proporción de dispositivos por persona aumentó temporalmente, pero tras la reapertura de la sociedad, la demanda de PC volvió a la normalidad y el tamaño total del mercado no cambió esencialmente antes y después de la pandemia. Bajo la lógica de la IA agente, la situación es diferente. Clarke sostiene que la IA agente está desacoplando la producción cognitiva del aporte humano, permitiendo a las empresas hacer mucho más sin aumentar la plantilla, lo que supone incrementos de productividad de 10, e incluso 100 veces.

En este proceso, la IA deja de ser solo una herramienta auxiliar y se convierte ella misma en un “instrumento de productividad” que consume recursos computacionales de manera continua. El aumento de la productividad impulsará a más empresas, grandes y pequeñas, a transformarse hacia IA y a expandir de forma continua el TAM de infraestructura.

Dell estima que para 2030 se añadirán 200 gigavatios de potencia computacional en los centros de datos, la potencia ZettaFLOPS crecerá cinco veces hasta alcanzar los 830, y el número de tokens de inferencia aumentará exponencialmente. El número de tokens requeridos por la IA agente para completar cada unidad de trabajo es mucho mayor que el de los chatbots básicos; Clarke prevé que para 2030 el volumen de tokens de inferencia crecerá 87 veces.

La nube y el despliegue local no son un juego de suma cero

Una de las dudas clave del mercado sobre el actual ciclo de infraestructura para IA es: ¿la demanda de tokens en rápido crecimiento terminará canalizándose principalmente hacia plataformas de computación en la nube, en vez de infraestructuras locales?

Clarke opina que las cargas de trabajo de IA agente tendrán una arquitectura de despliegue híbrida. Las empresas decidirán dónde ejecutar la inferencia —en la nube pública o en entornos locales— equlibrando consideraciones de seguridad y coste-beneficio.

Clarke cita el ejemplo de la propia Dell: la compañía desplegará cargas de trabajo relacionadas con contenido en la nube pública, pero no trasladará su código fuente propietario ni datos de telemetría fuera de sus instalaciones. Esto significa que las cargas de trabajo de IA no tienen un único camino de despliegue y que la infraestructura local seguirá absorbiendo parte de la demanda computacional en crecimiento.

Bajo este marco, el crecimiento exponencial del consumo de tokens no implica necesariamente una relación inversa entre infraestructura en la nube y local. Clarke considera que la generalización de modelos open source de pesos fomentará más inversión en infraestructura local, ya que las empresas pueden optimizar la salida de modelos basada en costes en entornos propios.

El descenso de los envíos de servidores no modifica la lógica de crecimiento de la demanda a largo plazo

Actualmente, el volumen de envíos de servidores tradicionales sigue cayendo interanualmente, lo cual puede parecer contradictorio respecto al crecimiento explosivo de los tokens de inferencia. Clarke lo explica así: la densidad de prestaciones de los servidores ha aumentado notablemente, lo que reduce el número de dispositivos enviados.

Los servidores de la generación 17/18 de Dell pueden sustituir hasta 13 servidores tradicionales de la generación 14, por lo que, a corto plazo, aunque caigan los envíos, el valor y la capacidad de carga de cada dispositivo sigue en alza.

Conforme los centros de datos vayan reestructurando sus arquitecturas en torno a la computación acelerada y la implantación masiva de IA agente impulse la demanda de servidores CPU, cabe esperar que el volumen de envíos de servidores retome el crecimiento. Clarke incluso afirma que, si los tokens de inferencia se multiplican realmente por 87 en cinco años, los envíos de servidores tradicionales también podrían experimentar un crecimiento exponencial.

El almacenamiento también recibirá un impulso sostenido de la IA agente. Cada tarea ejecutada por la IA agente, incluyendo la retención de la memoria o la generación de artefactos, genera una demanda constante de almacenamiento de datos; el uso masivo de KV Cache llevará además a un crecimiento adicional de la necesidad de capacidad de almacenamiento.

La escasez de suministro podría ser una restricción estructural de más de cinco años

En comparación con factores macroeconómicos, conflictos geopolíticos, sobreconstrucción de centros de datos y escasez de energía, Clarke identifica el problema de suministro como su mayor preocupación, y califica el contexto actual como “estamos en el país de nunca jamás (We're in neverland)” para describir el entorno de la oferta.

Morgan Stanley indica que los ciclos de suministro de commodities a lo largo de la historia normalmente duran de 2 a 4 trimestres, influidos sobre todo por los picos y caídas del ciclo de renovación del hardware y decisiones de la oferta. Pero Clarke considera que, si se acepta la lógica de crecimiento de los gigavatios y tokens de inferencia, la memoria, HDD y otros componentes clave dejarán de estar sometidos a un ciclo ordinario de corto plazo.

Por ello, Dell basa actualmente su operativa en el supuesto de que podrían darse años de escasez sostenida de componentes clave, en especial memoria y HDD. En otras palabras, el riesgo principal de esta ronda de restricciones de suministro no es la insuficiencia temporal, sino que, tras la continua expansión de la demanda por IA, la oferta podría tardar años en ponerse al día.

Clarke añade que Dell gestiona el suministro mejor que sus competidores y que esta ventaja se está traduciendo en un aumento de cuota de mercado en diferentes segmentos como servidores, almacenamiento y PC.

La expansión del margen de beneficio responde a cambios estructurales de la oferta y la demanda

La escasez sostenida de componentes clave también está modificando el entorno de precios en la industria de la infraestructura.

Anteriormente, Morgan Stanley atribuyó parte de la expansión del margen bruto de las áreas de servidores y almacenamiento al “amontonamiento de beneficios”, es decir, que los fabricantes incrementaron el margen sobre el aumento del coste de memoria y otros componentes. Clarke tiene una explicación diferente.

Admite que la rentabilidad de servidores y almacenamiento similares ha crecido, pero señala dos factores estructurales detrás: Primero, en situaciones de oferta limitada, las empresas priorizan destinar los recursos escasos a los productos con más rentabilidad; segundo, cuando el mercado de infraestructura crece de forma sostenida, la presión por captar nuevos clientes adicionales disminuye, lo que elimina la necesidad de bajar precios para ganar cuota.

Por tanto, la mejora de los márgenes no es solo una ganancia coyuntural derivada del desajuste de oferta y demanda, sino que refleja también un cambio estructural en el referente de precios de la industria a medida que la demanda de infraestructura sigue expandiéndose.

Si el aumento de carga de trabajo provocado por la IA agente se materializa de manera continuada, la variable clave del ciclo de infraestructura para IA pasará de la “renovación de dispositivos” a la “nueva demanda generada”. Esto implica que el crecimiento en la demanda de cómputo, servidores y almacenamiento podría prolongarse mucho más, mientras que la restricción en la oferta de componentes clave como memoria y HDD puede pasar de ser una fluctuación cíclica de corto plazo a un problema estructural de varios años.