Global AI investment trade and infrastructure cycle — Interpretación del informe

Visión general

HSBC aborda siete debates principales de los inversores sobre la operación global de IA: monetización, deflación de precios de modelos, capex y financiación de hyperscalers, memoria coreana, localización en China continental y posicionamiento de cartera. Su visión central sigue siendo constructiva, aunque la próxima fase depende de demostrar que los ingresos y la economía unitaria de la IA pueden sostener la escala de inversión en infraestructura.

Perspectivas principales

HSBC considera que la monetización de IA aún tiene amplio recorrido. Los run-rates anualizados reportados de Anthropic y OpenAI son USD65bn y USD40bn, mientras la adopción empresarial parece temprana: el gasto mediano es USD12 por empleado al mes frente a USD650 para el decil superior. El gasto de IA en Finanzas y Manufactura creció 3.5x y 2.5x en lo que va del año. Microsoft informó más de 30m de asientos pagados de M365 Copilot en Q2-26, con adiciones netas que más que se duplicaron secuencialmente, y Alphabet afirmó que cerca del 90% de Fortune 100 usa Gemini Enterprise. HSBC estima que los presupuestos corporativos pueden absorber un gasto mayor: USD650 mensuales por empleado en la empresa promedio del S&P 500 equivaldrían a USD250bn anuales, 5% del EBITDA, 8% de los salarios y 27% de I+D. La mejora de capacidades debería aumentar la disposición a pagar al permitir pasar de asistir en prompts individuales a ejecutar flujos de trabajo completos. METR muestra una tasa de éxito de 80% para Claude Mythos en tareas de más de tres horas, frente a tareas de aproximadamente 20 minutos para una tasa similar con Claude Opus en mayo de 2025. HSBC considera la futura S-1 de Anthropic una prueba clave: concentración de clientes, retención, margen bruto tras costes de inferencia, compromisos de cómputo y conversión de caja importarán más que el crecimiento de ingresos. Sobre precios y competencia, HSBC acepta que el precio medio por Token cayó 50% desde su máximo de mayo de 2026 y que los modelos chinos se acercan al 50% del volumen de Token. Sin embargo, afirma que ninguna tendencia tiene que reducir el gasto agregado en IA. Cita una dinámica de paradoja de Jevons: el volumen de Token aumentó casi 3x desde junio; durante descuentos de OpenRouter, el uso diario de Terra y Luna de OpenAI aumentó 5.6x y 13.8x, frente a 1.1x para un modelo sin descuento. El informe distingue volumen de Token de gasto: Anthropic y OpenAI han mantenido aproximadamente 80% del gasto desde 2025. Para cargas complejas, el coste por tarea importa más que el coste por Token; Astra de OpenAI cuesta USD7.7 por 1m Tokens, aproximadamente 6.5x Kimi3, pero solo el doble por tarea debido a mayor capacidad. HSBC espera que los modelos de frontera estadounidenses conserven ventaja en razonamiento complejo y aplicaciones agénticas, mientras alternativas chinas y open-weight ganan cuota en cargas de alto volumen, sensibles al precio y especializadas. Los hyperscalers también pueden monetizar modelos abiertos mediante acceso cloud, alquiler de aceleradores, almacenamiento y bases de datos. El informe reconoce la enorme inversión de hyperscalers, pero observa evidencia limitada de sobrecapacidad agregada por ahora. El consenso prevé capex estadounidense de USD770bn en 2026 y USD1.1trn en 2027, revisado al alza en USD170bn y USD260bn desde el inicio de la temporada de resultados de Q2. Los compromisos pendientes de compra y de arrendamientos aún no iniciados suman aproximadamente USD2.5trn, y S&P Global Ratings estima más de USD7trn de gasto de centros de datos y capex de IA entre 2025 y 2030. En contraste, las RPO de Microsoft, Amazon, Alphabet y Oracle llegaron a aproximadamente USD2.35trn en Q2-26, desde USD815bn un año antes. La RPO comercial de Microsoft aumentó 25% excluyendo OpenAI, y el backlog Cloud de Alphabet de USD514bn procede mayormente de contratos GCP estándar, con algo más de la mitad prevista para convertirse en ingresos en 24 meses. Los precios firmes de alquiler de GPU NVIDIA B200 y H100 sugieren escasez de cómputo utilizable. HSBC estima ingresos anuales del ecosistema de IA de aproximadamente USD920bn en 2030, con 75% aportado por empresas, y prevé que el ROIC de hyperscalers caiga pero permanezca en 17% en 2028. El riesgo de sobrecapacidad sería más relevante si el capex continúa tras suavizarse los precios de cómputo, desacelerarse el backlog o caer la utilización. HSBC también destaca un desfase temporal entre capex y monetización. El flujo de caja libre de hyperscalers se ha vuelto negativo y se espera que siga presionado hasta finales de 2027, dado que el gasto precede varios años a la oportunidad de ingresos esperada para 2030. La emisión de deuda se acercó a USD250bn en 2026, y cinco hyperscalers más CoreWeave tienen más de USD1trn de compromisos de arrendamientos no iniciados, que podrían respaldar aproximadamente USD400bn-500bn de endeudamiento fuera de balance, frente a poco más de USD500bn de bonos en circulación. Los rendimientos de bonos y spreads de CDS han aumentado, y la rebaja de Oracle a BBB- ilustra la presión posible cuando coinciden flujo de caja libre negativo, mayor apalancamiento y concentración de clientes. GPU y servidores de IA representarían aproximadamente 70% del capex de hyperscalers en 2026. HSBC espera que depreciación y amortización suban de USD110bn en 2024 a USD730bn-930bn en 2030, mientras el consenso prevé que ROE caiga desde su pico de 38% en Q2-26 hasta 23% en Q4-28. El ciclo puede ser racional a largo plazo y, aun así, producir varios años de retornos más débiles para accionistas. HSBC mantiene una visión alcista de la memoria coreana tras la corrección. Las acciones están aproximadamente 35% por debajo de sus máximos y su modelo de beneficios implícitos por el mercado indica que los inversores comprimieron la duración esperada del ciclo de Samsung Electronics y SK Hynix de alrededor de seis años a solo 2.5. Las ventas extranjeras de tecnología de mercados emergentes alcanzaron aproximadamente USD150bn en el año, incluidos USD60bn desde junio, mientras los activos de ETF apalancados de una sola acción cayeron de USD37bn a USD10bn. HSBC considera que la presión vendedora se ha reducido. Estima que aproximadamente 70% del capex de hyperscalers estadounidenses se destina a GPU y servidores, de los cuales casi 30% se gasta en memoria; HBM4, DRAM de servidores, eSSD y escasez de oferta son catalizadores. El riesgo principal es mayor oferta de DRAM convencional por CXMT, cuya capacidad podría aumentar en aproximadamente 200,000 obleas mensuales hasta 300,000 a comienzos del próximo año, y cuya cuota podría alcanzar 18% en 2028 desde menos de 8%. HSBC considera que acuerdos de largo plazo, depósitos y suelos de precio ofrecen protección parcial. También destaca recompras y retornos al accionista de SK Hynix y Samsung. En China continental, HSBC prefiere la cadena doméstica de semiconductores y hardware de IA, impulsada por crecimiento de inferencia, localización y apoyo político. Las fábricas domésticas suministran menos de 15% de la demanda de memoria y cómputo; además, chips locales menos eficientes requieren más chips, empaquetado, redes y energía para entregar cómputo utilizable equivalente. Esto amplía los beneficiarios a equipos, servidores, refrigeración, centros de datos e infraestructura eléctrica. La litografía sigue siendo una restricción, pues China no accede a equipos EUV de vanguardia desde 2019 y es improbable que produzca una máquina EUV doméstica antes de 2028. HSBC cita resultados de SMIC: ingresos de chips periféricos de IA aproximadamente 40% q/q, utilización cercana a 94% y ASP de obleas 5.7% q/q mayor. Naura, AMEC y ACM Research podrían beneficiarse de pedidos domésticos. Es más selectivo con empresas de módulos ópticos expuestas a EE. UU. por restricciones de FCC y con monetización de internet: Alibaba creció 45% y/y en ingresos de cloud externo de Q2-26, pero iniciativas de IA de Tencent redujeron el beneficio operativo en aproximadamente RMB10.5bn, mientras RMB52.8bn de capex, 176% y/y mayor, llevó el flujo de caja libre a negativo. Para la cartera, HSBC favorece áreas con demanda y monetización más fuertes y valoraciones menos exigentes. Se inclina hacia mercados emergentes: memoria coreana, semiconductores y empaquetado avanzado de Taiwán, y equipos de semiconductores e infraestructura eléctrica de China continental. En Taiwán, el mayor uso de ASIC personalizados amplía la demanda más allá de GPU hacia empaquetado avanzado; empresas OSAT asiáticas elevaron capex de 2026 en más de 80%, pero los plazos de CoWoS pueden llegar a 12 meses y la capacidad seguirá limitada al menos hasta 2027-28. En EE. UU., HSBC prefiere semiconductores > hyperscalers > software, porque los ingresos de semiconductores e infraestructura cloud dependen menos de qué modelo o aplicación gane. Considera que la reciente rotación hacia software obedece más a cierre de posiciones cortas que a mejora fundamental. En Europa también se centra en semiconductores, citando una recuperación del ciclo analógico y posibles aumentos de precios que podrían favorecer utilización y rentabilidad.

Marco de análisis

HSBC estructura el informe en torno a siete debates de inversores. Compara adopción, gasto, uso de Token, backlog, precios de cómputo, financiación, expectativas de beneficios, restricciones de oferta y señales de valoración para evaluar si los ingresos de IA pueden justificar la construcción de infraestructura e identificar exposiciones regionales y sectoriales relativas.

Notas metodológicas

• Marco de análisis sectorialMarco de oferta y demanda

  Análisis de oferta y demanda de cómputo, memoria y empaquetado avanzado

  El informe utiliza backlog, precios de alquiler de GPU, utilización, plazos de equipos y restricciones de oferta para valorar si la demanda de infraestructura de IA supera la capacidad disponible.

• Marco de fundamentales corporativos y finanzasDiferencial ROIC-WACC

  Retorno sobre el capital invertido de hyperscalers

  HSBC evalúa si el gran capex de IA puede seguir generando retornos adecuados y prevé ROIC de 17% en 2028 pese a su descenso.

• Finanzas conductuales y análisis de eventosBrecha y gestión de expectativas

  Expectativas de ciclo de beneficios implícitas por el mercado para memoria coreana

  El informe compara supuestos actuales de beneficios implícitos con los del máximo de mercado para sostener que las expectativas de los inversores se han vuelto más pesimistas.

• OtroOtro

  Paradoja de Jevons

  HSBC usa la idea de que precios de Token más bajos pueden estimular un aumento de uso suficientemente grande para incrementar, no reducir, el gasto total en IA.

Correspondencia y comparación de activos

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

• Samsung Electronics (005930 KP)

  Beneficiario coreano de memoria de la demanda de GPU, DRAM de servidores y HBM impulsada por IA

  Fortalezas

  Demanda de memoria, contratos de largo plazo y retornos al accionista esperados

  Debilidades

  Exposición a DRAM convencional

  Comparación

  La duración de ciclo de beneficios implícita por el mercado se ha comprimido materialmente desde el máximo

  Riesgos

  Mayor oferta de DRAM convencional de productores chinos

• SK Hynix (000660 KP)

  Beneficiario coreano de memoria de la demanda de HBM4, DRAM de servidores y eSSD

  Fortalezas

  Acuerdos plurianuales con clientes y recompra y cancelación de KRW40trn

  Debilidades

  Alta volatilidad realizada

  Comparación

  El informe lo agrupa con Samsung como oportunidad de reentrada sectorial tras la corrección

  Riesgos

  Expansión de capacidad china de DRAM convencional

• Naura, AMEC, ACM Research

  Posibles beneficiarios de pedidos domésticos de equipos semiconductores de China continental

  Fortalezas

  Exposición a producción onshore y localización

  Comparación

  Beneficiarios de la construcción doméstica de hardware, no de la monetización de aplicaciones de IA

  Riesgos

  Restricciones tecnológicas y riesgo de ejecución de localización

• US semiconductors and cloud infrastructure

  Exposición de IA preferida en Estados Unidos

  Fortalezas

  Exposición directa al crecimiento de entrenamiento e inferencia, independientemente del modelo o aplicación ganadora

  Debilidades

  Depende de capex y monetización sostenidos

  Comparación

  Preferidos frente a hyperscalers, que son preferidos frente a software

  Riesgos

  Suavización de precios de cómputo, menor crecimiento de backlog y caída de utilización

Datos clave

• Run-rate anualizado de ingresos de AnthropicUSD65bnReportado a julio de 2026
• Run-rate anualizado de ingresos de OpenAIUSD40bnReportado en agosto de 2026
• Capex de hyperscalers estadounidensesUSD770bn in 2026e; USD1.1trn in 2027eEstimaciones de consenso, revisadas al alza en USD170bn y USD260bn
• Backlog RPO de hyperscalersApproximately USD2.35trnQ2-26, frente a USD815bn un año antes
• Financiación de hyperscalersNearly USD250bn debt issuance in 2026; more than USD1trn uncommenced lease commitmentsEstos últimos podrían respaldar aproximadamente USD400bn-500bn de endeudamiento fuera de balance
• Corrección de memoria coreanaApproximately 35% below peakHSBC considera que la corrección mejora valoración, posicionamiento y riesgo de beneficios
• Crecimiento de ingresos de chips periféricos de IA de SMICApproximately 40% q/qÚltimos resultados de Q2; utilización cercana a 94% y ASP de obleas 5.7% q/q mayor

Impacto e implicaciones

La visión constructiva de HSBC sobre IA se basa en adopción empresarial continua, demanda de infraestructura y oferta restringida, pero distingue el potencial económico de largo plazo de la presión más inmediata sobre caja, apalancamiento y retornos. Prefiere exposiciones regionales y de cadena de suministro que se benefician directamente de la demanda de infraestructura de IA y considera necesaria mayor selectividad en software y monetización de internet chino.

Riesgos

• La oferta de infraestructura de IA podría finalmente crecer más rápido que los ingresos disponibles para respaldar el capex.
• La presión sobre flujo de caja libre, mayor apalancamiento, compromisos de arrendamiento y costes de financiación más altos pueden afectar retornos de accionistas de hyperscalers.
• Una caída de precios de cómputo, menor crecimiento de backlog o menor utilización elevaría las preocupaciones de sobrecapacidad.
• La rápida expansión de CXMT podría presionar precios de DRAM convencional y beneficios de memoria coreana.
• Las restricciones tecnológicas de China continental, incluido el acceso limitado a equipos EUV avanzados, pueden limitar el avance de localización.
• Empresas chinas de módulos ópticos con mayor exposición a ingresos de EE. UU. afrontan presión estructural por restricciones de FCC.

Aspectos que vigilar

• Divulgaciones de la futura S-1 de Anthropic sobre concentración de clientes, retención, margen bruto tras inferencia, compromisos de cómputo y conversión de caja.
• Si el gasto empresarial en IA y la capacidad de los modelos siguen convirtiéndose en monetización sostenible.
• Crecimiento de backlog de hyperscalers, precios de alquiler de GPU, utilización de cómputo y revisiones de capex.
• La rapidez con que crecen los ingresos de hyperscalers frente a depreciación, costes de financiación y una base de activos mayor.
• Adiciones de capacidad de CXMT, ganancias de cuota de DRAM y protección ofrecida por acuerdos de largo plazo de memoria coreana.
• Indicadores de localización de China, incluidos utilización de fábricas domésticas, pedidos de equipos y demanda de hardware de IA.