Invertir en la encrucijada de la IA, la energía y la política
La IA y las energías renovables llevan décadas en expansión, pero su desarrollo ha ganado impulso en los últimos años. ChatGPT, lanzado a finales de 2022, tiene la base de usuarios de más rápido crecimiento entre todas las aplicaciones web de consumo en la historia1 y ha hecho que el mundo sea consciente del aumento de la IA generativa. La transición a la energía limpia se ha acelerado gracias a la inversión récord y a las políticas de apoyo implementadas por gobiernos de todo el mundo a medida que aumenta la competencia en el ámbito de las tecnologías limpias.2 Los rápidos avances en IA y energía limpia están teniendo lugar en contraposición con las turbulencias geopolíticas más fuertes desde la Guerra Fría, impulsadas por la creciente competencia entre EE. UU. y China, las guerras en Europa y Oriente Medio y la reconfiguración de alianzas a escala global.
Cada vez más inversores son conscientes de que la IA, la energía limpia y la geopolítica podrían dar forma a la economía mundial en los próximos años. Lo que no tienen tan claro es lo profundamente que están interrelacionadas. Jared Cohen y John Goldstein, de Goldman Sachs, comparten sus puntos de vista sobre las formas en que estas potentes fuerzas se superponen y entrecruzan, y algunas de las oportunidades y riesgos que están surgiendo a medida que evolucionan en paralelo.
¿Cuál es la tesis de inversión general que vincula la IA, la transición energética y la geopolítica?
Goldstein: Comencemos con la IA y la energía. De media, el procesamiento de una consulta de ChatGPT consume mucha más energía que una búsqueda en Google. Dado que se espera que el uso de IA generativa continúe aumentando en los próximos años, para 2030 este simple hecho provocará un aumento del 160 % en la demanda de energía de los centros de datos que procesan todo ese tráfico.3 Desde la perspectiva de la sostenibilidad, esperamos que este aumento de la demanda se satisfaga con energía limpia y renovable. Para que esto suceda, será necesario actualizar la red eléctrica de manera que facilite la importación y exportación de energía limpia. Las empresas de servicios tendrán que encontrar formas de aumentar drásticamente su producción de energía renovable y garantizar un suministro constante. Necesitaremos avances en nuevas tecnologías facilitadoras, como baterías de alta capacidad. Mientras tanto, los conflictos armados seguirán afectando a los precios de la energía y generando preocupación por el suministro.
La interacción de estas fuerzas podría manifestarse de varias maneras. La IA puede sobrecargar el sistema energético, pero también puede ayudar a encontrar soluciones para hacer que los centros de datos y la red sean más eficientes. El pronunciado aumento de la demanda de energía podría acelerar el cambio a fuentes renovables, o podría llevar a las empresas de servicios a aumentar su uso de combustibles fósiles fácilmente disponibles a corto plazo. Este tipo de preguntas críticas se plantean siempre que la IA, la energía y la geopolítica se entrecruzan. El reto para los inversores es comprender estas interdependencias y trazar sus implicaciones para la inversión. Los inversores que permanecen aislados y se centran en un único tema perderán oportunidades y subestimarán los riesgos.
Fuente: Masanet et al (2020), Cisco, IEA, Goldman Sachs Global Investment Research, GS SUSTAIN. A 28 de abril de 2024.
¿Cómo valora la demanda energética derivada de la evolución de la IA y qué pueden hacer los países para satisfacerla y mantenerse por delante de la competencia?
Cohen: Durante el primer año posterior al lanzamiento público de ChatGPT, gran parte de la atención mundial se centró en la escasez de chips de alto rendimiento y procesadores especializados conocidos como unidades de procesamiento de gráficos (graphics processing unit, GPU). La cadena de suministro en esas áreas se está normalizando ahora.4 El obstáculo que mencionan cada vez más nuestros clientes hoy en día es la energía. Estos sistemas consumen mucha más energía que los centros de datos típicos basados en unidades de procesamiento central (central processing unit, CPU), y se espera que la senda del consumo de energía continúe al alza. Algunos de los procesadores más recientes utilizan hasta 1200 vatios de potencia por chip, en comparación con la generación anterior que utilizaba 700 vatios.5 En cinco años, se prevé que hasta el 50 % de las cargas de trabajo de centros de datos a hiperescala provengan de la IA.6 Esto requiere un replanteamiento drástico del panorama actual de la computación. Los hiperescaladores ya han destinado cientos de miles de millones de dólares a este desarrollo.7 Esto es solo el comienzo.
Cuando se trata de energía, hay formas en las que la IA puede hacer que los sistemas energéticos sean más sostenibles y reducir las ineficiencias. Sin embargo, para ser verdaderos líderes, EE. UU. y otros países necesitarán una estrategia completa, innovando en el espacio energético y utilizando de forma responsable los recursos energéticos nacionales, incluido el gas natural y la energía renovable.
La abundancia de energía es claramente esencial para la revolución de la IA. ¿Qué oportunidades y desafíos podría generar este aumento esperado de la demanda para los inversores?
Goldstein: Cuando se buscan oportunidades de inversión, es útil identificar áreas en las que la innovación y el crecimiento son esenciales para el éxito de toda la empresa. El desarrollo de la IA requerirá un gran aumento de la electricidad disponible y la capacidad de suministrar esa electricidad donde se necesite. Este es particularmente el caso para las energías renovables. Se necesitarán cambios en el sistema de transmisión para alcanzar estos objetivos. ¿Significará esto una nueva transmisión o generación distribuida? Es una pregunta importante, pero la necesidad de hacer un mejor uso de la red es una certeza. Es costoso y lleva tiempo crear una nueva transmisión, por lo que se está trabajando mucho para optimizar la red de transmisión existente.
La transición a la energía limpia afectará a todos los aspectos del mercado energético tradicional, y las empresas de servicios están en el punto de mira. ¿Cómo se adaptarán estas empresas, que tradicionalmente tenían una demanda plana y largos ciclos de planificación, a la creciente demanda en tiempo real? Se trata de una transformación del sector. Hemos visto que algunas empresas de servicios expresan preocupación por su capacidad para satisfacer la necesidad urgente de aumentar la producción. ¿El aumento de la demanda acelerará el desarrollo de energías renovables y el almacenamiento de energía? ¿Impulsará nuevas e innovadoras fuentes de energía limpia y estable? ¿O aumentará el papel del gas natural y ampliará el horizonte de los planes de descarbonización de las empresas de servicios? Al plantearnos estas preguntas, merece la pena recordar que muchos de los principales responsables de la rápida expansión de la IA (las grandes empresas tecnológicas) tienen importantes ambiciones relacionadas con la energía limpia, que podrían influir en cómo responden las empresas de servicios.
¿Cómo podría la desglobalización y el mayor enfoque de muchos países, incluido EE. UU., en la autosuficiencia y el fomento de la producción nacional afectar al desarrollo de la IA y la energía limpia?
Cohen: La economía mundial está cada vez más dividida. China sigue un modelo de “circulación doble”8 para aumentar su liderazgo en tecnologías críticas y ser autosuficiente, mientras que gran parte de Occidente busca “eliminar riesgos” de las cadenas de suministro y mantener intactas sus propias ventajas tecnológicas sobre China, especialmente cuando se trata de IA. Esta tendencia no va a desaparecer.
El hecho de que esta evolución se haya visto desde el principio como relevante desde el punto de vista geopolítico la distingue de la ola de las últimas dos décadas. Podríamos ver una mayor demanda de chips y una mayor construcción de infraestructura digital debido a que gobiernos de todo el mundo quieren disponer de un modelo de IA soberano a través de cadenas de suministro resilientes y autosuficientes.
La división económica está directamente relacionada con las tendencias que estamos viendo en IA y energía. Si la energía que demandan los sistemas de IA sigue aumentando, el reto para EE. UU. será que la construcción de su sistema de energía requiere décadas, no meses o unos pocos años. EE. UU. tendrá que resolver estos problemas, incluidas reformas a nivel federal y estatal que le permitan aumentar la capacidad de una manera más sostenible para capturar la inversión y los desarrollos necesarios.
Goldstein: A fin de cuentas, si queremos satisfacer la creciente demanda de energía con un enfoque en la energía limpia, tendremos que sortear los vaivenes de la geopolítica. Si EE. UU. continúa desacoplando su economía y dificulta la compra de productos de China, ¿puede crear una alternativa sólida? Eso es lo que pretende la Ley de Reducción de la Inflación. La decisión de reconstruir el país y cortar el flujo de productos de menor precio de otros países también podría afectar a la dinámica de la inflación, especialmente para la energía limpia.
Dado que el desarrollo de la IA y la energía limpia se produce a velocidades variables en todo el mundo, ¿cómo afectarán estas diferencias a las oportunidades de inversión?
Goldstein: Inicialmente hemos visto a la fabricación relacionada con la sostenibilidad en lugares que tenían la ventaja competitiva en cuanto a abundancia, estabilidad y bajo coste de la energía limpia. Pensemos, por ejemplo, en el norte de Suecia, donde se han construido dos de los proyectos industriales más grandes del mundo para producir baterías y acero verde, en gran parte gracias al acceso a energía hidroeléctrica barata. Un gigante tecnológico está estudiando el uso de la energía nuclear para los centros de datos. Una vez que dispongamos de fuentes abundantes de energía limpia, el enfoque podría pasar a los interconectores de electricidad, que permiten la importación y exportación de electricidad.
Cohen: Aprovechar el poder de la IA requerirá una de las mayores construcciones de infraestructura en la historia de la humanidad. El grado de ambición es extraordinario, pero también lo son las oportunidades. Y quien lo consiga podría determinar el futuro del crecimiento económico, la geopolítica y el progreso en las próximas décadas.
Por ahora, el precio de la energía es menos preocupante para los operadores de centros de datos de IA que la fiabilidad y la cantidad del suministro eléctrico. Cuando los chips de IA están en funcionamiento, se recupera la mayor parte del coste de la gestión de un centro de datos. Sin embargo, cuando estos chips no se utilizan lo suficiente, el tiempo de inactividad puede resultar incluso más caro para los operadores que las subidas pronunciadas en el precio de la energía.9 Esto presenta un desafío en el funcionamiento de estos sistemas con energía puramente renovable como la solar y la eólica, donde la certeza del suministro puede variar en función de la época del año o incluso la hora del día. Cuando no se puede producir energía eólica y solar, la inactividad resultante es un gran reto para los operadores de centros de datos totalmente comprometidos con el uso de energía renovable.
Por el momento veremos soluciones híbridas para resolver el problema del suministro eléctrico. De cara al futuro, se necesitarán centros de datos a escala de gigavatios para entrenar a la próxima generación de grandes modelos de lenguaje. En este sentido, las preguntas más importantes son quién los va a construir y dónde. EE. UU. está bien posicionado, pero tendrá que construir una nueva generación de suministro eléctrico rápidamente.
Actualmente, la mayoría de las personas viven en países con una estrategia nacional de desarrollo de IA. Muchos países también tienen una hoja de ruta para implementar la energía limpia. Sin embargo, los efectos de estas dos revoluciones no serán los mismos en todas partes. Por ejemplo, se espera que los mercados desarrollados, de media, vean mayores ganancias de productividad por la adopción de la IA que los mercados emergentes.10 ¿Existen preocupaciones sobre el agravamiento de la desigualdad debido a la IA y la energía limpia, y cómo podrían afectar a su desarrollo?
Cohen: La potencia que demandan los nuevos sistemas de IA podría aumentar las diferencias entre los países avanzados y en desarrollo. Esto se debe a que los nuevos centros de datos de alta potencia a escala de gigavatios se ubicarán principalmente en países muy desarrollados, como EE. UU., o en mercados emergentes con un gran acceso al capital y a la energía, así como con flexibilidad normativa, como los estados del Golfo Pérsico.
En general, la inversión continuará destinándose a los países desarrollados, lo que podría aumentar las diferencias en el uso de energía entre los países avanzados y en desarrollo. Sin embargo, esta divergencia puede evitarse. Es probable que muchos países intenten abordar estos problemas formando nuevas asociaciones tecnológicas, incluso en el sur global. Por ejemplo, Microsoft y G42, un grupo tecnológico con sede en los Emiratos Árabes Unidos, están colaborando con el Gobierno de Kenia para construir un centro de datos respaldado por energía geotérmica en este país al este de África.11
Goldstein: Si la demanda de IA y la falta de oferta provocan un aumento en los precios de la energía que afecte a los hogares de bajos ingresos, probablemente no será sostenible desde un punto de vista político en ningún lugar del mundo, especialmente en países que ya tienen dificultades por una inflación más alta. La IA tiene el potencial de fomentar la producción económica global,12 pero es probable que no ocurra de manera uniforme en todo el mundo. La capacidad de la tecnología para automatizar muchas tareas puede ser una bendición para muchos trabajadores, porque les permite pasar a trabajos mejor remunerados, pero persiste el riesgo de que los trabajadores desplazados tengan dificultades para encontrar un puesto de trabajo en la nueva economía. Esto podría limitar el ritmo de desarrollo de la IA y la energía limpia en el futuro.
1 Reuters. A 2 de febrero de 2023.
2 BloombergNEF. A 30 de enero de 2024.
3 Goldman Sachs Global Investment Research. A 14 de mayo de 2024.
4 CNBC. A 27 de julio de 2023.
5 Forbes. A 20 de junio de 2024.
6 Structure Research, JLL, CBRE, EY-Parthenon Research and Analysis.
7 Fortune. A 30 de abril de 2024.
8 Financial Times. A 16 de diciembre de 2020.
9 SemiAnalysis. A 4 de diciembre de 2023.
10 Goldman Sachs Global Investment Research. A 13 de mayo de 2024.
11 Microsoft. A 22 de mayo de 2024.
12 Goldman Sachs Global Investment Research. A 5 de abril de 2023.
