Infraestructura de IA, semiconductores, centros de datos, computación en la nube y servicios de tecnología de la información: La IA soberana prolongará el ciclo global de gasto de capital mientras impulsa una mayor divergencia entre los ecosistemas tecnológicos de EE. UU., China y las regiones

Visión general

El informe examina la "IA soberana" desde las perspectivas de la seguridad nacional, la política industrial y los mercados de capitales. Su conclusión central es que la IA se está convirtiendo en infraestructura estratégica, y los países dependerán más de capacidades nacionales y socios de confianza, creando un ecosistema global más fragmentado e intensivo en capital. Esta tendencia respalda en términos generales un ciclo de gasto de capital en IA mayor y más persistente, pero la ampliación de los controles tecnológicos también alterará el acceso a los mercados, los costes y el panorama competitivo.

Perspectivas principales

El informe define la IA soberana como la capacidad de un país para mantener un control significativo sobre la potencia de cómputo, los datos, el talento, la energía, los modelos, las cadenas de suministro y las pilas tecnológicas, al tiempo que reduce la dependencia de proveedores tecnológicos, jurisdicciones e infraestructuras consideradas estratégicamente vulnerables. Esto no equivale a perseguir una autosuficiencia absoluta en toda la pila tecnológica; Morgan Stanley considera que un modelo más realista consiste en desarrollar cierto grado de capacidad nacional mientras se depende selectivamente de socios de confianza. A medida que la IA se convierte en una fuente de poder económico y geopolítico nacional, los países están priorizando la seguridad y la resiliencia por encima de la eficiencia económica pura, incluso a costa de mayores gastos, construcción duplicada o menor acceso a los mercados. Este cambio tiene dos grandes consecuencias políticas. En primer lugar, el desarrollo por parte de los países de capacidades locales y regionales hará que el sistema global de IA sea más fragmentado e intensivo en capital. El informe espera que la construcción de infraestructura de IA de EE. UU. alcance $860bn en 2026 y considera que el gobierno federal seguirá apoyando el desarrollo mediante reformas de permisos, uso ampliado de herramientas de la Ley de Producción para la Defensa, subsidios, préstamos e incentivos similares a los de la Ley CHIPS. Los requisitos de soberanía también aumentarán la demanda de centros de datos, capacidad de reserva, generación eléctrica, transmisión y distribución, semiconductores, redes, servicios en la nube y plataformas de despliegue local. Por tanto, la infraestructura ya no será libremente sustituible a nivel mundial, y algunas regiones requerirán pilas tecnológicas paralelas. Sobre esta base, Morgan Stanley considera que la IA soberana tiene más probabilidades de ampliar y prolongar el ciclo global de gasto de capital en IA que de interrumpirlo. En segundo lugar, la "reducción de riesgos" entre EE. UU. y China puede expandirse desde los chips avanzados y los equipos de semiconductores al entrenamiento, alojamiento, distribución e infraestructura de acceso de IA. Los modelos digitales pueden difundirse mediante descargas, API, alojamiento en terceros países o instalaciones de nube offshore, lo que hace que la aplicación sea más compleja que las restricciones sobre productos físicos. Los controles de chips y equipos limitan la capacidad de desarrollar sistemas futuros, mientras que los controles de modelos, nube y distribución restringen el acceso a capacidades existentes; el informe espera que los responsables políticos apliquen ambos tipos de medidas simultáneamente. Las herramientas potenciales incluyen restricciones sobre centros de datos offshore y capacidad de nube, verificación de clientes y usuarios finales, obligaciones de reporte para potencia de cómputo avanzada, restricciones al alojamiento o distribución de modelos extranjeros designados, limitaciones a los mercados de modelos y tiendas de aplicaciones, y normas de compras y ciberseguridad. El escenario base de la política estadounidense no es un cierre completo. Morgan Stanley espera que la política adopte un marco gradual de "abierto por debajo de la frontera, capacidades de frontera controladas": preservar cierto grado de modelos de pesos abiertos para respaldar la difusión, el desarrollo y el acceso, mientras se protege más estrictamente la propiedad intelectual de los principales desarrolladores estadounidenses de modelos grandes y se combate la extracción automatizada a gran escala de modelos. Los enfoques específicos podrían incluir incluir a determinados desarrolladores chinos de IA en listas restringidas, prohibir a las empresas estadounidenses utilizar sus modelos y emplear la Lista de Entidades del Departamento de Comercio, revisiones de la cadena de suministro de tecnologías y servicios de información y comunicaciones, sanciones del Tesoro, exclusiones de compras federales y otras herramientas administrativas para restringir transacciones relacionadas. Este enfoque podría evitar una escalada integral mientras protege a los principales laboratorios estadounidenses y sigue permitiendo que modelos abiertos de empresas no designadas entren al mercado. Las medidas administrativas son reversibles, por lo que la legislación del Congreso ofrece otra vía para hacer las restricciones más duraderas. El informe se centra en si la Ley AI OVERWATCH y la Ley MATCH pueden incorporarse a la Ley de Autorización de Defensa Nacional del FY27: la primera se centra en las exportaciones de chips avanzados de IA a adversarios extranjeros, mientras que la segunda endurece los controles aún más aguas arriba sobre los equipos y componentes de fabricación de semiconductores y promueve la coordinación entre Estados Unidos y aliados como los Países Bajos. Ninguna medida prohíbe directamente a los estadounidenses descargar modelos chinos, pero restringirían el acceso de China a los chips y equipos necesarios para entrenar futuros sistemas de frontera, complementando restricciones sobre modelos, aplicaciones, compras y alojamiento. El informe considera que algunas disposiciones podrían aprobarse mediante la legislación del FY27 prevista antes de finales de 2026, pero subraya que el proceso legislativo sigue siendo incierto y que las negociaciones entre la Cámara y el Senado serán decisivas. La dirección general de la política sigue siendo hacia restricciones más estrictas. En abril de 2026, funcionarios estadounidenses alegaron que entidades chinas estaban realizando extracción a escala industrial de capacidades de modelos; el 22 de julio, el secretario del Tesoro de EE. UU., Scott Bessent, declaró que podrían utilizarse sanciones y medidas de la Lista de Entidades si empresas chinas explotaban tecnología estadounidense robada. En consecuencia, Morgan Stanley elevó su probabilidad estimada de restricciones al uso de modelos chinos de IA, aunque sigue considerando incierta una prohibición integral. Se espera que el foco de EE. UU. incluya chips avanzados, equipos de semiconductores, acceso a la nube y a la potencia de cómputo, compras, distribución de modelos y coordinación con aliados. China, por su parte, tiene más probabilidades de perseguir objetivos soberanos mediante aprobaciones regulatorias, integración local de modelos, normas de datos y ciberseguridad, compras localizadas, acceso a plataformas y tiendas de aplicaciones, y restricciones administrativas a proveedores extranjeros. El desarrollo nacional de IA en Estados Unidos continúa disfrutando de apoyo estratégico bipartidista. El informe considera probable que la política de IA continúe avanzando independientemente del resultado de las elecciones legislativas de 2026, porque restringir la construcción nacional de centros de datos debilitaría la competitividad estadounidense frente a China. Por ello, una prohibición o moratoria nacional sobre la construcción de centros de datos es improbable a corto plazo; es más probable que los resultados electorales afecten al ritmo y la distribución geográfica del despliegue que a su dirección general. La disponibilidad energética, los permisos, la mano de obra y la oposición pública se están convirtiendo en limitaciones. Puede surgir regulación específica en torno a la seguridad, la gobernanza de datos y la ubicación de infraestructura, pero una regulación integral y unificada sigue siendo improbable a corto plazo. La estrategia china de IA soberana enfatiza la localización, las capacidades independientes, las compras públicas y la difusión de aplicaciones, al tiempo que construye ecosistemas en el extranjero compatibles con la tecnología china. El informe sostiene que China no necesita necesariamente liderar la frontera tecnológica para crear un mercado de IA comercialmente significativo. Su foco competitivo está pasando del entrenamiento a la inferencia, de la tecnología en sí a las aplicaciones y del potencial a la rentabilidad real, utilizando la velocidad de despliegue, la eficiencia de costes y la integración a nivel de sistema para impulsar la adopción de IA en entornos industriales y de consumo. Por tanto, la divergencia entre los ecosistemas estadounidense y chino podría hacer que el mercado total direccionable para proveedores chinos de soluciones de IA sea mayor de lo que el mercado reconoce actualmente, especialmente en mercados como el Sur Global, donde las normas aún no están plenamente establecidas. Otras regiones están adoptando enfoques distintos. Europa pretende aumentar la autonomía estratégica en potencia de cómputo, servicios en la nube y semiconductores. Sus perspectivas de largo plazo para centros de datos siguen siendo sólidas, pero una capacidad de financiación y escala insuficientes plantean desafíos materiales. ASEAN generalmente no persigue la autosuficiencia en toda la pila tecnológica, sino que combina el control de infraestructura nacional con la cooperación entre socios de confianza; el informe identifica a Singtel e Indosat como participantes importantes en la IA soberana de ASEAN. Corea del Sur está abordando los eslabones débiles mediante una política gubernamental proactiva y cooperación público-privada. SK Group, Samsung SDS y KT han anunciado grandes planes de inversión en centros de datos de IA, aunque el acceso a tierra, energía y agua puede limitar el ritmo de construcción. A nivel de mercado, el informe considera que los principales beneficiarios son los semiconductores, los centros de datos, las redes, la energía, los servicios en la nube, las plataformas de despliegue soberano y los proveedores de software de infraestructura, ciberseguridad y servicios de TI capaces de cumplir requisitos de conformidad, seguridad y gobernanza. Si se restringen los modelos chinos de bajo coste, los proveedores estadounidenses de modelos podrían ganar cuota de mercado y poder de fijación de precios, aunque mayores costes de inferencia también podrían ralentizar la adopción empresarial. En robótica e IA física, las restricciones pueden proteger a fabricantes de robots no chinos, pero elevarían los costes de insumos porque las cadenas de suministro siguen dependiendo de China, al tiempo que incrementan el riesgo de contramedidas. Morgan Stanley incluye "Soberanía de IA y localización de semiconductores" en su mapa temático global y mide la exposición empresarial de las compañías a esta tendencia en más de 3.800 acciones bajo cobertura. El informe afirma que el tema en su conjunto se encuentra entre los grupos temáticos de mayor crecimiento y tiene una prima de valoración. Sin embargo, las restricciones tecnológicas crearán ganadores y perdedores en distintas partes de la pila tecnológica, por lo que el crecimiento temático no significa que todas las empresas relacionadas se beneficien por igual. Por último, el informe compara históricamente la IA con las cinco oleadas previas de innovación tecnológica de propósito general. Concluye que la IA podría aumentar la producción por trabajador una vez que las estructuras organizativas se ajusten en paralelo. Aunque las oleadas de innovación pasadas desplazaron empleos, no evolucionaron hacia desempleo tecnológico permanente a gran escala. Sin embargo, el rastreador del mercado laboral de Morgan Stanley muestra que las ocupaciones muy expuestas a la sustitución de tareas por IA tienen actualmente una tasa residual de desempleo 0.5 puntos porcentuales por encima del nivel explicable por el ciclo económico. El informe también advierte que la inversión actual en infraestructura de IA se asemeja a los auges de construcción ferroviaria y de telecomunicaciones, y puede ir acompañada de exuberancia inversora, excesos financieros y volatilidad. La desigualdad de ingresos y riqueza ya se encuentra en un máximo de 125 años, y la difusión de IA podría ampliar aún más la brecha.

Marco de análisis

El informe primero define la IA soberana en términos de control sobre la potencia de cómputo, los datos, la energía, el talento, los modelos y las cadenas de suministro, y después compara los objetivos políticos y las vías de implementación de Estados Unidos, China, Europa, ASEAN y Corea del Sur. Posteriormente divide las herramientas de política en restricciones de chips y equipos, acceso a la nube y a la potencia de cómputo, alojamiento y distribución de modelos, compras y normas de ciberseguridad, mientras construye una "vía intermedia" como escenario base de la política estadounidense. El análisis de mercado rastrea después la transmisión a lo largo de la pila tecnológica hacia semiconductores, centros de datos, redes, energía, servicios en la nube, software y robótica, e identifica empresas relevantes mediante el mapeo de exposición temática en más de 3.800 acciones bajo cobertura. La sección macroeconómica combina oleadas históricas de innovación con seguimiento del mercado laboral para evaluar las implicaciones para la productividad, el empleo, la volatilidad de la inversión y la distribución de ingresos.

Notas metodológicas

• Marco de análisis de industria/sectorTransmisión a lo largo de la cadena industrial aguas arriba, intermedia y abajo

  Transmisión de las políticas de soberanía a la pila tecnológica de IA y a la demanda de infraestructura

  El informe rastrea los requisitos gubernamentales de control y seguridad a través de chips, equipos de semiconductores, centros de datos, redes, energía, servicios en la nube, software, robótica y otros segmentos para evaluar la demanda incremental e identificar beneficiarios y áreas afectadas adversamente a lo largo de la cadena de valor.

• Teoría cuantitativa/de factores/de carteraOtro

  Mapa temático global y mapeo de exposición de empresas

  Morgan Stanley mide la relevancia empresarial de la tendencia de "Soberanía de IA y localización de semiconductores" en más de 3.800 acciones globales bajo cobertura para identificar compañías con exposición temática significativa y comparar las características de crecimiento y valoración del grupo temático.

• Estrategia impulsada por eventos y finanzas conductualesAnálisis impulsado por eventos

  Análisis de herramientas políticas, vías administrativas y calendario legislativo

  Basándose en declaraciones gubernamentales, autoridad ejecutiva existente y ventanas legislativas como la Ley de Autorización de Defensa Nacional del FY27, el informe analiza cómo podrían implementarse las designaciones de la Lista de Entidades, sanciones, exclusiones de compras, controles de chips y restricciones de modelos, señalando explícitamente la incertidumbre derivada de las negociaciones en el Congreso.

• Marco de ciclos y condiciones empresarialesOtro

  Analogía con cinco oleadas históricas de innovación

  Utilizando como puntos de referencia auges históricos de construcción de tecnologías de propósito general, como los ferrocarriles y las telecomunicaciones, el informe explica que la IA podría producir simultáneamente ganancias de productividad, cambios en las estructuras laborales, un auge de gasto de capital, excesos financieros y volatilidad, sin asumir que la historia se repetirá exactamente.

• Marco macroeconómicoOtro

  Difusión de IA y seguimiento del desempleo residual en el mercado laboral

  El informe utiliza una herramienta de seguimiento del mercado laboral para separar los cambios en el desempleo explicables por el ciclo económico del desempleo adicional en ocupaciones muy expuestas a la sustitución de tareas por IA, identificando actualmente una tasa residual de desempleo de 0.5 puntos porcentuales.

Correspondencia y comparación de activos

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

• Singtel

  El informe la identifica como líder de IA soberana en ASEAN y destaca su oferta de GPU como servicio, su colaboración con NVIDIA para construir un centro de excelencia de IA soberana y la replicación de su modelo operativo en ASEAN.

  Fortalezas

  Capacidades de GPUaaS, un centro de excelencia de IA soberana y potencial de replicación en ASEAN.

  Comparación

  Mencionada junto con Indosat como una de las líderes de IA soberana de ASEAN según el informe.

• Indosat

  El informe la considera un participante importante en el desarrollo de las capacidades de IA soberana de Indonesia.

  Fortalezas

  Participación directa en el desarrollo de las capacidades nacionales de IA soberana de Indonesia.

  Comparación

  Mencionada junto con Singtel como una de las líderes de IA soberana de ASEAN según el informe.

• SK Group

  El informe afirma que ha anunciado importantes planes de inversión en centros de datos de IA y es uno de los principales participantes en el ecosistema público-privado de IA soberana de Corea del Sur.

  Fortalezas

  Importantes iniciativas de inversión en centros de datos de IA.

  Comparación

  Participa junto con Samsung SDS y KT en el desarrollo de grandes centros de datos de IA en Corea del Sur.

  Riesgos

  El acceso a tierra, energía y agua puede limitar la construcción de centros de datos de IA.

• Samsung SDS

  El informe afirma que ha anunciado importantes planes de inversión en centros de datos de IA y es uno de los principales participantes en la estrategia de IA soberana de Corea del Sur.

  Fortalezas

  Importantes iniciativas de inversión en centros de datos de IA.

  Comparación

  Participa junto con SK Group y KT en el desarrollo de grandes centros de datos de IA en Corea del Sur.

  Riesgos

  El acceso a tierra, energía y agua puede limitar la construcción de centros de datos de IA.

• KT

  El informe afirma que ha anunciado importantes planes de inversión en centros de datos de IA y es uno de los principales participantes en la estrategia de IA soberana de Corea del Sur.

  Fortalezas

  Importantes iniciativas de inversión en centros de datos de IA.

  Comparación

  Participa junto con SK Group y Samsung SDS en el desarrollo de grandes centros de datos de IA en Corea del Sur.

  Riesgos

  El acceso a tierra, energía y agua puede limitar la construcción de centros de datos de IA.

Datos clave

• Escala de construcción de infraestructura de IA en EE. UU.$860bnLa escala declarada por el informe para la construcción de infraestructura de IA en EE. UU. en 2026.
• Cobertura del mapeo temático globalMás de 3.800 accionesEl alcance de las acciones globales bajo cobertura de Morgan Stanley utilizadas para medir la exposición al tema de soberanía de IA y localización de semiconductores.
• Tasa residual de desempleo en ocupaciones muy expuestas a la sustitución de tareas por IA0.5 puntos porcentuales más altaEn relación con la tasa de desempleo explicable por los cambios del ciclo económico.
• Nivel de desigualdad de ingresos y riquezamáximo de 125 añosEl informe señala que la difusión de IA podría ampliar aún más la brecha desde su elevado nivel actual.
• Calendario de la Ley de Autorización de Defensa Nacional del FY27Se espera su aprobación antes de finales de 2026El informe considera que podrían incorporarse algunas disposiciones de la Ley AI OVERWATCH y la Ley MATCH, pero el resultado legislativo sigue siendo incierto.

Impacto e implicaciones

El informe considera que el mercado global de IA pasará de un sistema único y libremente sustituible a una estructura en la que coexistan ecosistemas estadounidenses, chinos y regionales. Capacidades nacionales adicionales, instalaciones redundantes y cadenas de suministro de confianza ampliarán la demanda total de infraestructura, pero el acceso a mercados, las capacidades de conformidad, las condiciones energéticas y el posicionamiento en la cadena de suministro determinarán los beneficios reales para empresas individuales. Los proveedores estadounidenses de modelos y las empresas de infraestructura orientadas al cumplimiento pueden obtener oportunidades, mientras que las empresas dependientes de modelos de bajo coste o de insumos chinos pueden afrontar mayores costes y presión de contramedidas.

Riesgos

• Una mayor expansión de las restricciones tecnológicas podría intensificar la fragmentación del mercado global y crear claros ganadores y perdedores en distintas partes de la pila tecnológica de IA.
• Restringir los modelos chinos de bajo coste podría aumentar los costes de inferencia, ralentizando así el ritmo de adopción empresarial de IA.
• Las cadenas de suministro de robótica e IA física siguen dependiendo de China, y las restricciones podrían aumentar los costes de insumos para fabricantes no chinos y desencadenar contramedidas.
• El desarrollo de IA soberana en Europa enfrenta desafíos materiales de financiación y escala.
• La disponibilidad energética, los permisos, la mano de obra y la oposición pública pueden limitar el despliegue de infraestructura de IA en EE. UU.
• El desarrollo de centros de datos de IA en Corea del Sur puede verse limitado por escasez de tierra, energía y agua.
• Las disposiciones relacionadas con la Ley de Autorización de Defensa Nacional del FY27 siguen sujetas a incertidumbre legislativa y negociaciones entre las dos cámaras del Congreso.
• Un auge de inversión en IA semejante a los auges de construcción ferroviaria y de telecomunicaciones podría ir acompañado de excesos financieros, volatilidad cíclica y mala asignación de capital.
• La sustitución de tareas por IA podría aumentar la presión de desempleo en algunas ocupaciones y ampliar aún más la desigualdad de ingresos y riqueza.

Aspectos que vigilar

• Supervisar si la Ley de Autorización de Defensa Nacional del FY27 incorpora disposiciones de la Ley AI OVERWATCH y la Ley MATCH, así como el resultado de las negociaciones entre la Cámara y el Senado.
• Supervisar si Estados Unidos amplía las restricciones desde chips y equipos al uso de modelos chinos, la potencia de cómputo offshore, el alojamiento en la nube, las compras, los mercados de modelos y las tiendas de aplicaciones.
• Supervisar si Estados Unidos finalmente implementa una política escalonada de "abierto por debajo de la frontera, capacidades de frontera controladas" en lugar de una prohibición integral de modelos.
• Supervisar cómo la energía, los permisos, la mano de obra y la oposición pública afectan al ritmo y la distribución geográfica del despliegue de centros de datos en EE. UU.
• Supervisar si la integración local de modelos de China, las compras nacionales y la difusión de aplicaciones pueden traducirse en rentabilidad real y expansión de ecosistemas en el extranjero.
• Supervisar si Europa puede abordar los requisitos de financiación y escala para desarrollar potencia de cómputo, servicios en la nube y semiconductores soberanos.
• Supervisar la tasa residual de desempleo en ocupaciones muy expuestas a la sustitución de tareas por IA, el ritmo de adopción empresarial de IA y los cambios en la distribución de ingresos.