US Semiconductors: BofA eleva la oportunidad de sistemas de centros de datos de IA para CY30 a $2.2tn ante la expansión de la demanda de cómputo por IA agéntica.

Visión general

BofA Global Research actualiza su panorama de semiconductores estadounidenses en torno a un ciclo de infraestructura de IA mayor y más duradero. Su tesis central es que la IA agéntica aumenta el uso de Token y amplía la demanda desde el entrenamiento de modelos hacia inferencia, orquestación y cargas intensivas en CPU, respaldando una expansión amplia de chips y sistemas de centros de datos hasta 2030.

Perspectivas principales

BofA eleva el TAM de sistemas de centros de datos de IA CY26-30E de $1.8tn a $2.2tn y su ritmo anual previsto de 33% a 40%. Atribuye la revisión a un círculo virtuoso entre adopción de herramientas agénticas por consumidores y empresas, competencia entre laboratorios de IA públicos y privados, y suministro limitado de chips. Argumenta que un avance más lento de modelos de frontera o más salvaguardas de seguridad no necesariamente reducirían el gasto en infraestructura: podrían elevar los requisitos de cómputo y desplazar más demanda desde entrenamiento hacia inferencia. El modelo cubre capex de hyperscalers, despliegue en GW y asignación de silicio entre cómputo, memoria, redes, almacenamiento y óptica. Para CY30E espera aproximadamente $1.5tn de TAM de aceleradores de IA, aproximadamente $400bn de redes de IA y aproximadamente $1.3tn de ventas de memoria para centros de datos. La conectividad de IA crecería a 41% CAGR, desde $41bn en CY26E a $163bn en CY30E; incluye óptica de $111bn y conectividad de cobre de $28bn. Redes y óptica crecerían a 30-40%+ CAGR por la expansión de dominios scale-up y scale-out y la adopción de CPO, NPO y AEC, mientras que los sistemas no relacionados con IA crecerían solo a 7% CAGR. El análisis de capacidad contrasta dos enfoques. Desde los proveedores de chips, BofA espera aproximadamente 22GW de capacidad incremental en 2026E, aproximadamente 35GW en 2027E y aproximadamente 212GW acumulados entre 2026-30E. Su visión por operador proyecta capacidad global de IA/nube desde aproximadamente 41GW en CY25 a aproximadamente 219GW en CY30E, con adiciones anuales de aproximadamente 45GW. La estimación top-down está aproximadamente 15% por debajo de los 253GW implícitos por el modelo de semiconductores, principalmente porque este último incluye proyectos on-premise y soberanos aún no asignados a operadores nombrados. Las CPU de servidor extienden materialmente la tesis de IA. BofA prevé un TAM de aproximadamente $210bn en CY30E, frente a aproximadamente $61bn en CY26E, equivalente a 36% CAGR; las CPU de IA representarían aproximadamente $180bn y 44% CAGR. Divide el TAM de CY30E entre aproximadamente $30bn para cargas tradicionales/IaaS, aproximadamente $90bn para nodos de cómputo o cabecera de IA y aproximadamente $90bn para racks de CPU de IA agéntica. Espera un cambio desde el uso inicial en nodos conectados a GPU hacia una división aproximadamente equitativa entre nodos de cómputo y racks agénticos autónomos, dado que estos requieren procesamiento secuencial, orquestación, control de memoria e I/O junto al cómputo paralelo GPU/XPU. En CPU, BofA espera que ARM sea el mayor ganador de participación de valor. Proyecta para CY30E aproximadamente 22% para Intel, aproximadamente 31% para AMD, aproximadamente 38% para ARM merchant y aproximadamente 9% para ARM custom. Intel mantendría aproximadamente 36% de participación unitaria pese a la menor participación de valor. AMD se beneficiaría de su cartera de alto número de núcleos y de las ventajas de seguridad y fiabilidad de x86. Las CPU pasarían a representar 7-8% del valor de sistemas de centros de datos, frente a menos de 7% en 2024-25, por su papel creciente en inferencia y cargas agénticas. El informe considera que el gasto de nube tiene respaldo de demanda más visible. El capex agregado de hyperscalers estadounidenses, neocloud y nube china sería aproximadamente $1.0tn en 2026E, casi 2x interanual, y aproximadamente $1.4tn en 2027E, +37%; BofA espera $2-3tn al final de la década. Señala aproximadamente $2.3tn de backlog en los cuatro mayores hyperscalers y aproximadamente $370bn de capital levantado por los cinco mayores en 2026, principalmente deuda de largo plazo y capital permanente. Aunque el capex de nube alcanzaría aproximadamente 105-110% del flujo operativo en 2026-28E y el margen agregado de FCF sería aproximadamente -2% en 2026E y aproximadamente -3% en 2027-28E, lo considera sostenible por su financiación mediante flujo operativo y una mejora esperada desde 2029. Los ingresos de laboratorios de frontera y la intensidad de Token aportan soporte adicional. El informe cita previsiones de ingresos de OpenAI de $13bn en 2025, $30bn en 2026, $62bn en 2027 y $283bn en 2030, junto con aproximadamente $665bn de gasto acumulado en cómputo hasta 2030. Los flujos agénticos pueden generar 10x a 1,000x más Token que una interacción de chat, transformando la monetización de nube de un modelo por puesto a uno basado en uso. La menor coste por Token podría expandir uso, en vez de reducir capex, y sostener demanda de inferencia, post-entrenamiento, datos sintéticos, orquestación y automatización empresarial. La previsión de semiconductores también es más fuerte. BofA modela crecimiento CY26E de 113% para semiconductores totales y 30% para semiconductores core, impulsado por memoria, centros de datos y mejores perspectivas industriales y automotrices, mientras que PC, smartphones y consumo siguen siendo obstáculos. Eleva ventas totales de semiconductores CY30 a $3.4tn desde $3.2tn, equivalente a 19% CAGR desde CY26E; memoria alcanzaría aproximadamente $2.0tn. Espera ventas de memoria CY26E casi +327% interanual, con DRAM +328% y NAND +341%, mientras que lógica se beneficia de aceleradores de IA y los mercados industriales se recuperan tras la digestión de inventarios.

Marco de análisis

BofA combina una visión top-down de capacidad y capex de operadores de nube con una construcción bottom-up de ventas de proveedores de chips. Luego asigna el gasto de centros de datos entre aceleradores, CPU, memoria, redes, almacenamiento y óptica, y contrasta la previsión con backlog de nube, financiación, ingresos de laboratorios de frontera y pronósticos de semiconductores por mercado final.

Notas metodológicas

• Marco de análisis sectorialMarco de oferta y demanda

  Análisis bottom-up y top-down de despliegue de centros de datos en GW

  El informe estima las ampliaciones de capacidad a partir de demanda de proveedores de chips y de operadores de centros de datos nombrados, y usa la comparación para evaluar la plausibilidad de la demanda de infraestructura proyectada.

• Marco de análisis sectorialTransmisión entre tramos de la cadena de valor

  Demanda de cargas de IA trasladada a capex de nube y contenido de semiconductores

  El análisis vincula el uso de IA agéntica y los compromisos de nube con capacidad de centros de datos, y después con demanda de aceleradores, CPU, memoria, redes, óptica y componentes relacionados.

• Métodos de valoraciónValoración por P/E y PEG

  Referencias de valoración forward P/E y PEG para acciones de semiconductores

  El informe compara múltiplos sectoriales y empresariales con rangos históricos y crecimiento proyectado de EPS al discutir el atractivo de determinadas acciones de chips.

Correspondencia y comparación de activos

Correspondencia estructurada entre la tesis y activos concretos (fortalezas, debilidades, pares y riesgos).

• NVIDIA (NVDA)

  Principal selección y proveedor líder de aceleradores de IA

  Fortalezas

  BofA espera aproximadamente 70%+ de participación de aceleradores de IA con el tiempo y cita liderazgo en cómputo y redes.

  Comparación

  Se espera que siga como proveedor dominante de aceleradores pese a ganancias de participación de AMD y Broadcom.

  Riesgos

  Se citan proyectos de IA irregulares, restricciones de energía, competencia, restricciones de envíos a China y escrutinio gubernamental.

• Intel (INTC)

  Principal selección con catalizadores de CPU agéntica y fundición

  Fortalezas

  Se espera que mantenga fortaleza relativa en CPU empresarial; Coral Rapids podría reducir la brecha de rendimiento desde CY28E.

  Debilidades

  Se proyecta que su participación de valor caiga a aproximadamente 22% en CY30E.

  Comparación

  BofA espera que Intel mantenga la mayor participación unitaria de CPU, aproximadamente 36%, en CY30E.

  Riesgos

  Riesgo de rendimiento y rampa de fundición, falta de clientes externos, debilidad de PC y pérdida de participación de CPU.

• AMD (AMD)

  Beneficiario favorecido de CPU/GPU de IA y procesadores de servidores

  Fortalezas

  El alto rendimiento, los núcleos líderes y las funciones x86 de seguridad y fiabilidad apoyan su posición en nodos de IA.

  Debilidades

  Los mercados de PC, embedded y consolas se describen como exposiciones cíclicas de menor crecimiento.

  Comparación

  BofA prevé que AMD mantenga aproximadamente 27-31% de participación de valor de CPU hasta CY30E.

  Riesgos

  Ejecución de productos rack-scale, calendario de proyectos, gasto desigual de clientes y concentración de fabricación.

• Micron Technology (MU)

  Principal selección y beneficiario del ciclo de memoria

  Fortalezas

  El informe espera un crecimiento excepcional de memoria impulsado por IA y HBM.

  Riesgos

  Descensos de ASP de memoria, competencia china, pérdida de participación y debilitamiento de demanda de centros de datos, smartphones o PC.

• Marvell Technology (MRVL)

  Principal selección vinculada al crecimiento de XPU, redes y ASIC personalizados

  Fortalezas

  BofA destaca visibilidad de ASIC personalizados y oportunidades de participación en AEC/CPO/scale-up.

  Debilidades

  Exposición a mercados cíclicos de almacenamiento heredado, redes empresariales y operadores.

  Comparación

  Enfrenta competencia de proveedores de IA merchant y de Broadcom como incumbente de ASIC.

  Riesgos

  Pérdida de visibilidad en ASIC personalizados y mayor competencia en cómputo de IA.

• Lam Research (LRCX)

  Principal selección con exposición a equipos de fabricación de obleas de memoria y lógica

  Fortalezas

  Liderazgo en grabado/deposición, potencial de ganancias de participación y crecimiento de WFE de memoria y lógica apoyan la tesis.

  Debilidades

  Se señalan preocupaciones de inflación de costes y aranceles a corto plazo.

  Comparación

  BofA espera potencial de ganancias de participación en memoria y lógica.

  Riesgos

  Capex más lento, retraso en ampliaciones de capacidad de memoria, consolidación de clientes y exposición a China.

Datos clave

• TAM de sistemas de centros de datos de IA, CY30E~$2.2tnElevado desde $1.8tn; +40% CAGR desde CY26E frente a +33% anteriormente.
• Capex de nube y neocloud~$1.0tn in 2026E; ~$1.4tn in 2027EAproximadamente 2x interanual en 2026E y +37% en 2027E.
• Capacidad global de centros de datos de IA/nube~41GW in CY25 to ~219GW in CY30EEstimación por operador; las adiciones anuales alcanzan aproximadamente 45GW en CY30E.
• TAM de CPU de servidores, CY30E~$210bnDesde aproximadamente $61bn en CY26E, 36% CAGR; las CPU de IA aportan aproximadamente $180bn.
• TAM de aceleradores de IA, CY30E~$1.5tnBofA espera que NVIDIA mantenga aproximadamente 70%+ de participación en aceleradores de IA a lo largo del tiempo.
• Ventas totales de semiconductores, CY30E$3.4tnElevado desde $3.2tn; implica 19% CAGR desde CY26E.

Impacto e implicaciones

La tesis de BofA favorece un ciclo amplio de infraestructura de IA, no una construcción limitada a aceleradores. Considera que la creciente inferencia y orquestación agéntica amplían la demanda de CPU, memoria, redes, óptica y contenido relacionado con energía junto con aceleradores de IA, mientras que backlog y compromisos contratados mejoran la visibilidad del gasto de nube.

Riesgos

• Las restricciones de ejecución en disponibilidad de energía, construcción de centros de datos, financiación y suministro de componentes podrían limitar los despliegues.
• La monetización de laboratorios de frontera enfrenta retos de menores márgenes y mayor consumo de caja.
• El capex de nube proyectado deprimiría materialmente los márgenes de flujo de caja libre a corto plazo.
• Las unidades de PC, smartphones y semiconductores de consumo siguen siendo obstáculos en mercados finales.

Aspectos que vigilar

• Planes de capex de nube y neocloud, compromisos de clientes y conversión de backlog.
• Ritmo de adiciones de GW de centros de datos entre hyperscalers, neocloud y proyectos soberanos.
• Crecimiento de ingresos de laboratorios de frontera, gasto de cómputo y consumo de Token de IA agéntica.
• El cambio de CPU de nodos cabecera de IA a racks autónomos de CPU agéntica.
• Precios y oferta de memoria, y ritmo de adopción de HBM, redes y óptica.