El modelo de infraestructura de IA de Morgan Stanley para 2027 sitúa a Nvidia en el centro de una ola de gasto que podría representar una gran parte del crecimiento de los beneficios del S&P 500, al tiempo que aumenta la presión sobre el suministro eléctrico de los centros de datos y los mercados de crédito corporativo. El banco estima que aproximadamente 690.000 millones de dólares de los ingresos de proveedores vinculados al gasto de capital en IA irían a Nvidia, lo que equivale al 67 % de los aproximadamente 1,03 billones de dólares que se espera que lleguen a las empresas del S&P 500.
La estimación deja a los otros 499 componentes del S&P 500 compartiendo unos 339.000 millones de dólares en ingresos de proveedores vinculados a la IA. Morgan Stanley calcula que el ciclo completo de gasto contribuiría aproximadamente al 25 % del crecimiento de las ventas del índice y al 78 % del crecimiento de sus beneficios en 2027, otorgando un peso inusual a la capacidad de un solo diseñador de chips para satisfacer la demanda y mantener los márgenes.
La proyección abarca un presupuesto de IA de 1,58 billones de dólares entre Alphabet, Amazon Web Services, Microsoft, Meta, Oracle, SpaceX, CoreWeave, Nebius y un conjunto de capacidad informática arrendada. Rastrea el gasto en semiconductores y servidores, equipos de redes, componentes ópticos, infraestructura de centros de datos, sistemas de almacenamiento y proveedores extranjeros.
Nvidia domina el flujo de ingresos proyectado del S&P 500
Los semiconductores y los servidores representan la categoría más grande en el modelo de Morgan Stanley, con una recepción estimada de 672.000 millones de dólares en 2027. La demanda vinculada a Nvidia representa la mayor parte de ese gasto, lo que refleja su posición como principal proveedor de aceleradores avanzados utilizados para entrenar y ejecutar grandes modelos de IA.
Morgan Stanley estima que el 91,7 % de los ingresos de Nvidia en 2027 estaría vinculado a la construcción de infraestructura de IA. Varias empresas que atienden segmentos adyacentes de la cadena de suministro de los centros de datos también muestran una elevada exposición en el modelo del banco: Erock, un 91 %; Vertiv, un 90 %; Applied Optoelectronics, un 83 %; Broadcom, un 81 %; y Bloom Energy, un 80 %.
La concentración crea un resultado de mercado más limitado de lo que podrían sugerir las cifras generales de gasto en IA. Morgan Stanley estima que excluir a Nvidia de sus cálculos reduciría al 1,6 % la contribución del auge de la IA al crecimiento de las ventas del S&P 500. Las empresas que suministran sistemas eléctricos, equipos de redes, sistemas de refrigeración, almacenamiento y equipos ópticos seguirían recibiendo pedidos sustanciales, pero su contribución conjunta a los ingresos sería mucho menor que la de Nvidia.
Una gran parte del gasto también queda completamente fuera del S&P 500. Morgan Stanley asigna 511.000 millones de dólares a una categoría «internacional» que incluye productos de memoria de Samsung y SK Hynix, fabricantes de diseño original con sede en Taiwán e infraestructura relacionada con Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. Estos proveedores ocupan puntos críticos en la cadena de hardware de IA, pero quedan fuera del índice estadounidense de empresas de gran capitalización.
Los arrendamientos suman casi 200.000 millones de dólares a la estimación de gasto de 2027
La estimación de 1,58 billones de dólares de Morgan Stanley incluye 1,39 billones de dólares en gastos de capital en efectivo proyectados y 195.000 millones adicionales asociados a arrendamientos. El banco considera esos arrendamientos desembolsos relacionados con la IA con características económicas similares a la deuda, utilizando compromisos firmados pero aún no iniciados, previsiones de capacidad y un gasto estimado por cada gigavatio adicional de capacidad de centros de datos.
El ajuste por los arrendamientos eleva la tasa de crecimiento proyectada del gasto para 2027 a alrededor del 60% interanual. Para 2028, Morgan Stanley estima un gasto en IA de 1,81 billones de dólares, incluidos 1,57 billones en gastos de capital en efectivo y 246.000 millones en compromisos relacionados con arrendamientos. Según el modelo del banco, el crecimiento se ralentizaría hasta aproximadamente el 14% en 2028.
Oracle tiene los mayores compromisos de arrendamiento divulgados para 2027 en el análisis, con 57.000 millones de dólares, seguida de Microsoft, con 45.000 millones; Meta, con 37.000 millones; Amazon, con 28.000 millones; y Alphabet, con 27.000 millones. Morgan Stanley señaló que la cartera de arrendamientos firmados pero aún no iniciados alcanzó 1,118 billones de dólares en el segundo trimestre de 2026, tras más que duplicarse en dos trimestres. Microsoft representaba 329.000 millones, Oracle 288.000 millones y Meta 279.000 millones.
Estos compromisos apuntan a una creciente carga financiera que no aparece por completo en las líneas estándar de gastos de capital. El equipo de crédito de Morgan Stanley espera que el flujo de caja libre de los hiperescalares y los operadores de nube emergentes alcance su punto más débil en 2027, cuando converjan la construcción, las compras de equipos y los pagos de arrendamientos.
Los mercados de deuda afrontan un papel más importante en la financiación de las expansiones de IA
Según Morgan Stanley, los hiperescalares habían emitido hasta ahora unos 255.000 millones de dólares en bonos sin garantía en 2026, equivalentes a alrededor del 30% de su gasto de capital estimado para el año. Amazon había emitido 98.000 millones de dólares y Alphabet 81.000 millones, mientras que los rendimientos totales de la financiación habían aumentado entre 100 y 180 puntos básicos desde el comienzo del año.
El coste de la deuda está cobrando más relevancia para la economía de la infraestructura de IA. Morgan Stanley afirmó que el diferencial del bono a 10 años de Oracle se había ampliado en 180 puntos básicos. En una prueba de estrés, el banco supuso que empresas hiperescaladoras con calificación AA emitirían 400.000 millones de dólares de deuda a un tipo del 7%, reduciendo la cobertura de intereses de 30,7 veces a 11,9 veces.
Un escenario separado supone que Oracle y SpaceX captarían 120.000 millones de dólares al 8,5%. Morgan Stanley estimó que su cobertura de intereses combinada caería de 4,0 veces a 1,8 veces. Estos escenarios no representan el caso base del banco, pero ilustran la rapidez con la que las condiciones de financiación podrían alterar la economía de la expansión de los centros de datos cuando la deuda, los arrendamientos y los costes de los equipos aumentan simultáneamente.
La competencia por la energía llega a las instalaciones de minería de Bitcoin
La limitación física podría resultar tan decisiva como la financiera. Morgan Stanley estima que Estados Unidos necesita 97 gigavatios de energía para la expansión prevista de la IA. Incluso teniendo en cuenta soluciones energéticas rápidas que cubran el 34% de esa necesidad, el banco proyecta un déficit neto de 32 gigavatios antes de 2028 y un déficit de aproximadamente 72 gigavatios antes de 2029.
Esa escasez coloca a los centros de datos de IA en competencia directa con la minería de Bitcoin y otras operaciones informáticas de alta densidad por la electricidad, el acceso a la transmisión, los equipos de refrigeración y las ubicaciones con conexiones existentes a la red. Las empresas cotizadas de minería y alojamiento de centros de datos que tengan capacidad energética asegurada podrían disponer de más opciones para reorientar sus instalaciones hacia clientes de computación de alto rendimiento, especialmente cuando los contratos a largo plazo ofrecen ingresos más estables que la minería.
La transición no sería automática. Las instalaciones de minería de Bitcoin requieren modificaciones para admitir cargas de trabajo de IA, incluidas distintas normas de redes, refrigeración, redundancia y atención al cliente. Sin embargo, la prima asociada a la capacidad conectada a la red proporciona a los operadores mineros un posible activo estratégico mientras las empresas hiperescaladoras buscan vías más rápidas para obtener nueva capacidad informática.
Morgan Stanley también advirtió de que los retrasos energéticos afectarían a algo más que las entregas de GPU. El almacenamiento, las redes, los equipos ópticos y los fabricantes de diseño original siguen expuestos si los proyectos de centros de datos se pausan o posponen. El banco citó la caída de NAND de 2022, cuando los envíos disminuyeron alrededor de un 5% mientras los precios bajaron entre un 20% y un 30%, como recordatorio de que los ciclos del hardware pueden debilitarse tanto en volumen como en precios cuando cambian las previsiones de demanda.
En los mercados de criptomonedas, es probable que el canal de transmisión inmediato sea la infraestructura, más que la demanda de tokens. El aumento de los costes de financiación, la limitada capacidad de la red eléctrica y la competencia por los equipos de centros de datos podrían transformar la economía de los mineros cotizados y los proveedores de alojamiento, especialmente de aquellos que deben decidir si reservan capacidad para el minado de Bitcoin o buscan contratos de computación para IA.
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