¡Los agentes de IA impulsan la segunda curva de crecimiento en computación en la nube! Los grandes bancos de Wall Street analizan la ola de expansión del IaaS y la reevaluación del valor del PaaS. ¿Quién se lleva el dinero real del furor por los Token?

De acuerdo con el portal financiero Inteligencia Financiera APP, un reciente informe de investigación publicado por el gigante financiero de Wall Street, Bernstein, muestra que el sector de computación en la nube impulsada por IA está entrando en una nueva fase, donde “la explosiva expansión de la demanda de capacidad de cómputo para IA bajo la ola de agentes inteligentes, la actualización de cargas de inferencia y la redistribución del valor de la plataforma” ocurren simultáneamente. Así, las oportunidades de inversión se extienden desde el suministro de capacidad de cómputo GPU hacia los líderes en computación en la nube que son clave para la operación de datos empresariales, procesos operativos centrales, integración de flujos de trabajo de negocio y el desarrollo, despliegue y operación de agentes inteligentes en plataformas integrales.

Bernstein señala que el sector global de computación en la nube está experimentando el cambio competitivo más importante desde el ascenso de Microsoft Azure como rival de Amazon AWS: la demanda de entrenamiento impulsa la expansión de centros de datos centrados en GPU, abriendo el mercado de infraestructura IaaS para nuevos proveedores de nube como CoreWeave; a medida que las cargas de inferencia de IA migran gradualmente al entorno de producción empresarial, se expanden las necesidades de operación sinérgica de CPU, GPU, bases de datos, almacenamiento y software de plataforma; OpenAI y Anthropic, además, están pasando de ser proveedores de modelos de IA a plataformas para el desarrollo de agentes inteligentes, lo que no solo aporta mayores pedidos de infraestructura a sus socios en la nube, sino que también inicia la competencia por los puntos de entrada de software, relaciones con clientes y márgenes de los proveedores de PaaS.

El equipo de analistas de Bernstein, por lo tanto, es aún más optimista con respecto a Microsoft, Oracle y MongoDB, pero mantiene una postura más cautelosa sobre la competitividad a largo plazo de los nuevos proveedores de nube que simplemente alquilan infraestructura de GPU para IA. Su tesis de inversión principal radica en que, aunque el crecimiento de la demanda de recursos de cómputo para IA puede expandir el mercado de arrendamiento de nube para IA, esto no otorgará a todas las empresas de nube el mismo poder de fijación de precios ni los mismos retornos de capital en la era de la IA. Esta visión concuerda con datos recientes del sector: en el informe de julio, Microsoft reveló que los ingresos trimestrales de Azure y otros servicios en la nube crecieron un 43%, y la demanda seguía superando la capacidad disponible; Oracle, en su informe de septiembre, anunció un crecimiento del 121% en los ingresos trimestrales de IaaS hasta 7.400 millones de dólares, y obligaciones contractuales pendientes de 664.000 millones de dólares, lo que muestra que la demanda se está convirtiendo tanto en ingresos actuales como en contratos a largo plazo.

¿Cómo amplifican los agentes inteligentes la demanda de computación en la nube? Combinando el informe de Bernstein y deducciones de ingeniería de inferencia de IA, los cambios representados por Muse y Astra consisten en expandir una sola interacción de preguntas y respuestas a un proceso de tareas que abarca planificación, recuperación, ejecución de herramientas, chequeo y reintentos: Meta reveló que Muse opera en una máquina virtual segura dedicada con navegador, permitiendo que las tareas se continúen procesando incluso después de que el usuario cierre la aplicación; OpenAI reveló que Astra ha mejorado las capacidades operativas y de trabajo especializado multinivel de las computadoras, aunque este progreso en sí no significa que la AGI ya esté confirmada.

Con la expansión del uso, el aumento de llamadas a modelo incrementa la carga de inferencia sobre las GPU, la ejecución de navegador, código y herramientas demanda mayor uso de CPU, los contextos más prolongados y las conversaciones simultáneas elevan la necesidad de memoria y caché, el acceso a conocimientos empresariales y estados persistentes incrementa la demanda de bases de datos y almacenamiento, y el despliegue en producción impulsa aún más servicios PaaS como identidad, seguridad, monitoreo y orquestación de flujo de trabajo. El acuerdo de siete años firmado entre Anthropic y Akamai por 11.600 millones de dólares, orientado a cargas de trabajo CPU, es un claro ejemplo de cómo las demandas de IA se están expandiendo más allá de las GPU; su colaboración con Amazon AWS, Google Cloud/Broadcom, Microsoft Azure y la plataforma de alquiler de nube de IA de SpaceX subraya también la configuración de infraestructura multivendedor.

En cuanto a los potenciales ganadores de IaaS/PaaS en la nube de IA ante el auge de nuevos actores como CoreWeave, Bernstein otorga la calificación más positiva de “superar al mercado” a Microsoft (MSFT.US), Oracle (ORCL.US) y MongoDB (MDB.US), cuyos últimos precios objetivo suponen un potencial de subida de aproximadamente un 28,7%, 135% y 35%, respectivamente, en los próximos 12 meses. Para Snowflake (SNOW.US), líder en almacenes de datos de IA y bases de datos empresariales, otorga una calificación de “en línea con el mercado”, con un precio objetivo que implica un potencial de subida de alrededor del 10%.

Sin duda, la nube de IA sigue siendo una de las direcciones más relevantes tanto para la inversión de capital industrial como para las expectativas de rentabilidad, y los flujos bursátiles están seleccionando los segmentos capaces de retener los márgenes. OpenAI, que busca una nueva ronda de financiación valorada en alrededor de 1,4 billones de dólares, y Anthropic, que aspira a una valoración de más de 2 billones de dólares en su IPO, reflejan las altísimas expectativas del mercado de capitales mundial respecto al potencial de ingresos de la IA. Frente al relato de la valoración de las aplicaciones de IA, la cadena de suministro de capacidad de cómputo enfocada en la inferencia ya tiene respaldo en una demanda específica y sólida: medios han revelado que las previsiones de Anthropic para infraestructura en los próximos diez años rondan los 518.000 millones de dólares, de los cuales alrededor del 80% son compromisos irrevocables o de pago según contrato; se estima que los ingresos de Anthropic en 2025 alcanzarán unas 12 veces los del año anterior, casi 4.600 millones de dólares, con pérdidas operativas superiores a 8.000 millones y gastos en capacidad de cómputo e infraestructura por 7.330 millones (tres veces lo de 2024), lo que representa aproximadamente el 58% de los 12.650 millones en gastos operativos; además, las exportaciones surcoreanas de semiconductores alcanzaron 60.300 millones en septiembre, un 262,8% más año con año, y las autoridades apuntaron simultáneamente a un aumento en el volumen y el precio de los contratos de almacenamiento.

Las facturas de cómputo se disparan: crecimiento y diferenciación en la ola de expansión de IaaS

La lógica de inversión de Bernstein para el IaaS en la era de la IA es el fuerte crecimiento incremental impulsado por la expansión explosiva y continua de la demanda de capacidad de cómputo para IA sobre la base de un crecimiento sostenido de la nube tradicional. Las previsiones de Gartner citadas en el informe apuntan a que el mercado global de IaaS crecerá desde unos 223.000 millones de dólares en 2025 a 287.000 millones en 2026 y 662.000 millones en 2030; dentro de esto, el IaaS tradicional crecerá de 201.000 millones a 488.000 millones, y el IaaS optimizado para IA pasará de 22.000 millones a 174.000 millones de dólares.

Según los cálculos basados en las cifras gráficas del informe de Bernstein, la tasa de crecimiento compuesta anual del mercado en su conjunto será de alrededor del 24,3% entre 2025 y 2030, y la parte optimizada para IA será del 51,2%, incrementando su cuota del 9,9% a aproximadamente el 26,3%. El equipo de analistas de Bernstein apunta que esto implica que la IA no solo crea un mercado de infraestructura en la nube de alto crecimiento, sino que la migración a la nube de aplicaciones, almacenamiento y cómputo empresarial tradicionales sigue aportando incrementos absolutos significativos.

En cuanto a la estructura competitiva, según Gartner, en 2025 las cuotas de IaaS de AWS, Microsoft, Google y Alibaba serán del 35%, 24%, 10% y 8% respectivamente; los datos de IDC son 41%, 16%, 8% y 4%, y ambos incluyen una cuota de mercado aproximada del 2% para CoreWeave. Las diferencias residen principalmente en la segmentación de ingresos entre IaaS y PaaS (por ejemplo, IDC asigna más ingresos de Oracle a PaaS), por lo que no se pueden combinar directamente las cuotas de diferentes consultoras en un único mapa competitivo equivalente.

El informe de Bernstein plantea además una cuestión relevante para los inversores: ¿Cómo se concilia el ingreso estimado de 174.000 millones de dólares de IaaS optimizado para IA en 2030 con la inversión en GPU a nivel de billones de dólares discutida en el mercado? Esto puede depender de la autoconstrucción empresarial, de que parte de la inversión termine generando ingresos a través de PaaS, o de estimaciones sectoriales elevadas en exceso, o bien de previsiones de consultoras como Gartner inferiores a la realidad.

Las ventajas temporales de las nuevas nubes derivan de la escasez de cómputo, pero la competitividad empresarial a largo plazo en inferencia dependerá de sistemas completos de software y datos. El informe de Bernstein divide la evolución del sector en tres etapas conectadas: primero, los clusters de entrenamiento de GPU exigen mayor suministro eléctrico, refrigeración y redes de alta velocidad/baja latencia, obligando a reformar o reconstruir los data centers tradicionales y abriendo oportunidades para las nuevas nubes y Oracle; segundo, el gasto en IA se amplía desde el entrenamiento hacia la inferencia, estimando Bernstein que el gasto anual en inferencia podría alcanzar entre 5 y 20 veces el del entrenamiento, si bien sin especificar fechas; tercero, la inferencia empresarial debe conectar con operaciones de negocio reales, lo que requiere infraestructura capaz de soportar cómputo de modelos, ejecución de aplicaciones en CPU y acceso a datos corporativos.

Bernstein indica que esta tendencia genera una “gravitación de los datos”, atrayendo parte de las cargas de IA a plataformas donde ya existen bases de datos, sistemas de permisos y aplicaciones empresariales. El informe traza cinco restricciones para las nuevas nubes: difícil de superar a los proveedores de IaaS con GPU; grandes clientes de nube reubicarán cargas en infraestructura propia cuando el suministro sea suficiente; usar bases de datos y herramientas open source no ofrece diferenciación automática; la migración de datos empresariales enfrenta fricciones; y el desequilibrio actual entre oferta y demanda podría aliviarse en los próximos dos años.

Bernstein concluye que los inversores deben examinar a largo plazo si las nuevas nubes pueden convertir ventajas de entrega a corto plazo en retención de clientes, tasas de uso y flujos de caja sostenibles; al mismo tiempo, el informe cree que Oracle, gracias a la nube soberana, la nube privada y los data centers de IA, está en condiciones de acercarse aún más a Microsoft, Amazon y Google en el primer pelotón de infraestructura de nube IA.

Quien controle el punto de entrada de los agentes inteligentes, compartirá los mayores márgenes de la nube: la revalorización de PaaS

Los laboratorios de IA están emergiendo como importantes competidores en PaaS, aunque la segmentación de ingresos aún está en formación. Según los datos citados por Bernstein, para 2025 el mercado global de PaaS se situará, según Gartner, en 225.200 millones de dólares, y según IDC en unos 227.500 millones; respecto a los datos de 2024, las tasas de crecimiento anual son del 25,8% y 42,3% respectivamente. IDC sitúa a Microsoft en primer lugar con un 21%, seguido por AWS con 12%, Google con 9%, OpenAI con aproximadamente 6%, Salesforce cerca de 5%, Oracle con 4%, y Anthropic, Snowflake y Databricks con cerca de 2% cada uno; Gartner, tras fusionar PaaS tradicional y de IA, da el liderazgo a AWS con el 19%, Microsoft 15%, Google 10%, OpenAI 2% y Anthropic menos del 2%.

Más revelador, ambas metodologías muestran el aumento de la cuota de los laboratorios de IA: IDC estima que OpenAI crecerá del 2,1% en 2024 al 5,7% en 2025 y Anthropic del 0,4% al 1,9%; Gartner estima que pasarán del 1,0% al 1,7% y del 0,3% al 1,1%, respectivamente.

Las fronteras de contabilización de ingresos por APIs de modelos, herramientas de desarrollo, productos de codificación y software de agentes inteligentes aún no se han estandarizado, aunque los laboratorios de IA tienen direcciones de plataforma cada vez más claras. Bernstein prevé que para 2026 la cuota de estos pueda expandirse hasta los altos dígitos o incluso superar el 10%, en función de la clasificación de ingresos y la velocidad de crecimiento del mercado PaaS, aunque esto sigue siendo una proyección a futuro.

El paso de los modelos a las plataformas implica que los laboratorios de IA comienzan a disputarse el punto de entrada al desarrollo y operación de software empresarial. El informe de Bernstein señala que Anthropic ha extendido desde el modelo Claude a Claude Code y posteriormente a la automatización y desarrollo de aplicaciones de agentes inteligentes; OpenAI, además de ChatGPT y productos de búsqueda e investigación, está acelerando el desarrollo de Codex y capacidades para crear agentes. Estas herramientas no solo ayudan a desarrollar aplicaciones de IA, sino que también mejoran la eficiencia del desarrollo, pruebas y mantenimiento del software tradicional. La plataforma refuerza la integración de flujos de trabajo y la lealtad del cliente, mitigando así la presión sobre el negocio de modelos pura causada por la competencia con modelos open source o la caída en el precio de los tokens.

Según el informe de Gartner citado por Bernstein, en 2025 los ingresos empresariales de OpenAI serán de aproximadamente 5.000 millones de dólares, con un 57% de modelos generativos básicos, 4% modelos específicos, 15% plataforma de desarrollo de IA y 24% otros programas de software; para Anthropic, los ingresos empresariales rondarán los 3.300 millones, de los que el 70% son modelos básicos, 7% modelos específicos y 23% otros programas. Aunque esta es una estimación por tipos de negocio empresarial y no debe confundirse con el total de ingresos de la compañía o ratios anualizados.

En paralelo, el mercado de plataformas de desarrollo de aplicaciones de IA ronda los 6.800 millones de dólares, con Microsoft, AWS y Google en cuotas del 24%, 14% y 14% respectivamente, y OpenAI con un 11% (aproximadamente 750 millones de dólares); en el mercado de modelos generativos básicos, OpenAI, Anthropic y Google tienen cuotas del 25%, 20% y 18%, sumando un 63%. Estos datos indican que la competencia modelo y plataforma ya se está produciendo en paralelo. Bernstein prevé incluso que en 2026 los ingresos de las plataformas de desarrollo puedan superar a los generados por modelos, si bien aún está por clarificarse si los productos de codificación deben contarse como PaaS o SaaS. La mayor oportunidad estratégica reside en convertirse en la base para que otros desarrolladores y empresas construyan sus productos, en lugar de competir uno a uno en verticales como CRM o HCM. Los laboratorios de IA tienen ventajas en comprensión de modelos, mientras que los gigantes de la nube y los proveedores de SaaS cuentan con datos de clientes, semántica de negocio, despliegue, seguridad y sistemas de gestión, llevando la competencia hasta toda la solución empresarial.

La apuesta de Bernstein en el mercado de nube de IA recae sobre las empresas capaces de convertir el uso de IA en ingresos recurrentes, retención de clientes y rentabilidad. Microsoft destaca por soportar simultáneamente los modelos de OpenAI, Anthropic, múltiples terceros y propios, además de atraer cargas de trabajo de IA gracias a su amplia gama de herramientas de desarrollo y base de datos empresariales; Oracle cubre desde data centers de IA, OCI Gen2 nube pública, nube privada, Alloy IaaS/PaaS de marca blanca y nube soberana. El desarrollo de la plataforma de OpenAI refuerza las necesidades de clientes clave de Oracle, y actualmente no reemplaza directamente los productos centrales de bases de datos de la compañía. El informe también señala que la cooperación multicloud ha impulsado el crecimiento de tres dígitos en sus bases de datos en la nube los últimos trimestres.

Según Bernstein, la lógica detrás de MongoDB es aún más directa: dado que las aplicaciones y agentes inteligentes de IA, incluso con penetración masiva en todas las industrias, seguirán necesitando a largo plazo gestión persistente de datos, consultas y estados, el aumento de aplicaciones probablemente expandirá el uso de bases de datos; el informe considera que los laboratorios de IA y las nuevas nubes aún no apuntan directamente al mercado de bases de datos de MongoDB. En comparación, la extensión de Snowflake hacia plataformas de IA la coloca cara a cara tanto con laboratorios como con gigantes de la nube.

Bernstein subraya que los inversores deben enfocar sus búsquedas de rentabilidad en la capacidad de entrega IaaS, los puntos de entrada de desarrollo PaaS y la infraestructura de datos empresariales, y evaluar el flujo de caja libre tras depreciación, costes eléctricos, financiación y competencia; en cuanto a riesgos de inversión, Bernstein apunta que Microsoft enfrenta competencia de precios de nube y riesgos de seguridad; Oracle debe gestionar concentración de clientes, conversión de demanda y crecimiento de negocio en la nube; MongoDB debe protegerse de la ralentización del crecimiento de nube y el aumento de costes y gastos de infraestructura.