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    Morgan Stanley interpreta: ¿Por qué Amazon y Google siguen siendo optimistas en medio de la guerra de precios de IA?

    By: rootdata|2026/08/13 08:11:15
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    TL;DR · Morgan Stanley estima que, al utilizar 1GW de capacidad de cómputo GB300 para modelos API, el ROIC en la capa de modelos es de aproximadamente 20%-60%. · Si se alquilan directamente GPU a través de plataformas en la nube, con una tasa de utilización del 75%, el ROIC de IaaS es de aproximadamente 23%-39%. · El informe sigue siendo optimista sobre Amazon y Google; Meta sigue siendo la mejor opción, pero sus retornos de IA provienen más de la publicidad, aplicaciones propias y un ecosistema de modelos abiertos.

    El equipo de Brian Nowak de Morgan Stanley presenta en su último informe un juicio contraintuitivo: los modelos de pesos abiertos están presionando a la baja los precios de los tokens de IA, pero las plataformas que poseen capacidad de cómputo, capacidad de programación y acceso empresarial aún pueden obtener un retorno considerable de los gastos de capital en IA.


    El informe calcula dos conjuntos de cifras.


    En la capa de API de modelos, Morgan Stanley basa su análisis en un centro de datos de 1GW GB300, asumiendo que el precio por millón de tokens es de 1 a 2.5 dólares, con un rendimiento de GPU de 2000 a 3500 tokens por segundo, y que entre el 50% y el 80% de la capacidad de cómputo se utiliza para inferencia. En diferentes combinaciones de escenarios, el ROIC de la capa de modelos es de aproximadamente 20% a 60%.


    En la capa de plataformas en la nube, el informe asume que un centro de datos de 1GW está configurado con aproximadamente 410,000 GB300, con una tasa de utilización de GPU del 75% y un precio de alquiler de 7 a 10 dólares por hora. Según esto, el ROIC de IaaS por el alquiler de capacidad de GPU es de aproximadamente 23% a 39%.


    Estos dos conjuntos de cifras explican el juicio central de Morgan Stanley: la caída de los precios de los modelos impacta primero la economía unitaria de los proveedores de modelos; sin embargo, para plataformas como Amazon y Google, las empresas que adoptan IA aún necesitan GPU, almacenamiento, bases de datos, seguridad y herramientas de despliegue de modelos. Los modelos pueden volverse más baratos, pero la infraestructura que los soporta no perderá su valor.


    La presión de los pesos abiertos también reduce los precios y promueve la implementación de más cargas de trabajo de IA


    El impacto directo de los modelos de pesos abiertos es la reducción de la barrera de entrada para que las empresas utilicen y desplieguen IA.


    A diferencia de los modelos cerrados, los modelos de pesos abiertos permiten a los usuarios descargar los pesos del modelo, ajustar o reentrenar utilizando datos privados, y elegir desplegar localmente, en la nube o a través de API. Las empresas no tienen que depender completamente de un único proveedor de modelos, y pueden controlar de manera más flexible los datos, costos y métodos de despliegue.



    Las diferencias entre modelos de pesos abiertos y cerrados, incluyendo si los pesos se pueden descargar, si admiten ajustes de datos privados y si pueden ejecutarse en hardware propio.


    El costo es que los precios de los API de modelos son cada vez más difíciles de mantener altos. A medida que aumentan los modelos de bajo costo que se acercan a la frontera de capacidades, los laboratorios de modelos necesitan competir por clientes a través de precios más bajos, respuestas más rápidas y una cadena de herramientas más completa. El informe menciona que modelos de bajo costo como Muse Spark 1.2 de Meta están intensificando aún más la competencia de precios en la capa de modelos.


    Esta es también la razón por la que el mercado está preocupado por los retornos de los gastos de capital en IA. Las empresas tecnológicas invierten miles de millones de dólares en la compra de GPU, construcción de centros de datos y aseguramiento de energía; si los precios de inferencia continúan cayendo, los retornos finales dependerán cada vez más de tres variables: la tasa de utilización de GPU, el rendimiento de tokens por tarjeta y si las cargas de trabajo de IA pueden impulsar otros ingresos por servicios en la nube.


    Morgan Stanley considera que la caída de precios comprimirá los márgenes en la capa de modelos, pero no necesariamente significa que el retorno de toda la infraestructura de IA se deteriorará simultáneamente. Modelos más baratos y flexibles también pueden impulsar una mayor adopción de IA por parte de las empresas, ampliando así la demanda de capacidad de cómputo subyacente y servicios en la nube.


    20%-60%: Cálculo de retornos en la capa de API de modelos


    El cálculo en la capa de API de modelos se centra en tres variables clave: precio de tokens, rendimiento de GPU y proporción de capacidad de cómputo utilizada para inferencia.


    Morgan Stanley establece un precio base de aproximadamente 1.75 dólares por cada millón de tokens y realiza un análisis de escenarios en el rango de 1 a 2.5 dólares. El informe se basa en los benchmarks públicos de inferencia de modelos de pesos abiertos como DeepSeek-V4-Pro 1.6T en hardware GB300, estableciendo el rendimiento de GPU en 2000 a 3500 tokens por segundo.


    En el escenario base, el informe asume que el 65% de la capacidad de cómputo se utiliza para inferencia, que cada GPU procesa 2750 tokens por segundo y que el precio por millón de tokens es de 1.75 dólares, lo que corresponde a aproximadamente 40,000 millones de dólares de ingresos/GW. El rango completo de escenarios corresponde a ingresos de aproximadamente 23,000 millones a 52,000 millones de dólares/GW.


    Con base en esto, el informe estima que el ROIC de la capa de modelos correspondiente a 1GW de capacidad de cómputo GB300 es de aproximadamente 20% a 60%.



    Marco de ingresos y costos de API de modelos. Diferentes precios de tokens, rendimientos y proporciones de capacidad de cómputo para inferencia corresponden a ingresos de aproximadamente 23,000 millones a 52,000 millones de dólares por GW.

    Es importante notar que el 20% a 60% no es un retorno automático obtenido a un precio fijo de 1.75 dólares, sino un rango de escenarios formado por diferentes combinaciones de precios, rendimientos y asignaciones de capacidad.


    Si esta proyección se puede cumplir depende de si la mejora en la eficiencia puede superar la caída de precios. Si el precio de los tokens sigue cayendo rápidamente y la tasa de utilización y el rendimiento de GPU no aumentan al mismo tiempo, el retorno en la capa de modelos se reducirá significativamente.


    23%-39%: Otro cálculo para el alquiler de GPU en plataformas en la nube


    Para plataformas en la nube como Amazon y Google, una fuente de ingresos más directa es el alquiler de capacidad de cómputo, en lugar de asumir el riesgo de precios de API de modelos.


    Morgan Stanley asume que un centro de datos de 1GW GB300 puede configurarse con aproximadamente 410,000 GB300. Con una tasa de utilización del 75%, si el precio de alquiler por GPU es de 7 a 10 dólares por hora, los ingresos anuales corresponden a aproximadamente 18,900 millones a 27,000 millones de dólares/GW.


    Después de deducir costos como depreciación de equipos de TI, depreciación de activos no relacionados con TI, electricidad, mano de obra y mantenimiento, el informe estima que el beneficio operativo después de impuestos por GW en plataformas en la nube es de aproximadamente 8,900 millones a 15,300 millones de dólares, lo que corresponde a un ROIC de aproximadamente 23% a 39%.



    Modelo de alquiler de GPU GB300 en plataformas en la nube. Un precio de alquiler de 7 a 10 dólares por hora corresponde a un ROIC de aproximadamente 23% a 39%.


    Este cálculo respalda de manera más directa el juicio optimista de Morgan Stanley sobre los gastos de capital en IA de las plataformas en la nube.


    Incluso si los precios de API de modelos caen, las empresas aún necesitan alquilar GPU para ejecutar modelos de pesos abiertos. Para las plataformas en la nube, la clave no es cuánto se puede vender cada token, sino si la capacidad de cómputo escasa puede mantener una alta tasa de utilización y precios de alquiler.


    Morgan Stanley también enfatiza que los modelos de bajo costo pueden generar más volumen de uso. Incluso si los precios unitarios y los márgenes de beneficio disminuyen, siempre que la escala general de las cargas de trabajo de IA se expanda, el EBIT absoluto de las plataformas en la nube aún puede crecer.


    Precio de --

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    Las plataformas en la nube no solo venden GPU y tokens


    Morgan Stanley considera que las plataformas en la nube pueden absorber la guerra de precios por cuatro razones principales.


    Primero, la capacidad de cómputo sigue siendo escasa. Incluso si las empresas eligen modelos de pesos abiertos, aún necesitan GPU, clústeres de inferencia, almacenamiento, redes y entornos de seguridad. Las grandes empresas pueden construir su propia infraestructura, pero más clientes seguirán alquilando capacidad y alojando modelos a través de AWS, Google Cloud o Azure.


    Segundo, las plataformas en la nube pueden mejorar la eficiencia del sistema a través de la escala. Una mayor capacidad de memoria, interconexiones más rápidas, arquitecturas MoE y procesamiento por lotes de solicitudes pueden aumentar el rendimiento de tokens por GPU. Las grandes plataformas en la nube tienen un mayor flujo de clientes empresariales, lo que facilita la combinación y programación de solicitudes, aumentando así la tasa de utilización de GPU.


    Tercero, los chips diseñados internamente pueden reducir los costos de servicio. Amazon tiene Trainium, y Google tiene TPU. Los chips diseñados internamente y la optimización de software permiten a las plataformas en la nube tener un mayor margen de maniobra en la competencia de precios y reducir la dependencia de un único proveedor de GPU.


    Cuarto, las cargas de trabajo de IA también pueden impulsar otros ingresos por servicios en la nube. Cuando las empresas implementan IA, generalmente también necesitan comprar almacenamiento de objetos, bases de datos, búsqueda de vectores, RAG, gobernanza de seguridad, autenticación y servicios de monitoreo. Estos servicios adicionales pueden ampliar los ingresos por nube generados por cada carga de trabajo de IA y mejorar la contribución general a las ganancias.


    Por lo tanto, aunque los modelos de pesos abiertos pueden convertir los ingresos por tokens de API en "productos de atracción", también pueden generar más alquileres de GPU, almacenamiento de datos y demanda de bases de datos.


    La lógica de retorno de Amazon, Google y Meta no es la misma


    Basado en el juicio anterior, Morgan Stanley mantiene la calificación de "sobreponderar" para Amazon y Alphabet, con precios objetivos de 335 dólares y 400 dólares, respectivamente.


    La ventaja de Amazon radica en su base de clientes empresariales de AWS, chips diseñados internamente Trainium y un ecosistema completo de servicios en la nube. Google, por su parte, cuenta con TPU, modelos Gemini, aplicaciones de búsqueda y YouTube, así como la capacidad de distribución empresarial de Google Cloud. Para ambas compañías, los retornos de los gastos de capital en IA provienen principalmente del alquiler de capacidad de cómputo, alojamiento de modelos y servicios en la nube vinculados.


    La lógica de Meta es diferente.


    Morgan Stanley sigue considerando a Meta como la mejor opción, otorgándole una calificación de "sobreponderar" y un precio objetivo de 775 dólares, pero Meta no es una plataforma de nube empresarial en el sentido de AWS o Google Cloud. Su inversión en IA se realiza principalmente a través de un ecosistema de modelos abiertos, eficiencia en la publicidad, aplicaciones propias y capacidades de centros de datos.



    Precio objetivo de Meta y supuestos de riesgo y retorno.


    El informe considera que la inversión de Meta en IA puede mejorar la participación de los usuarios, la comercialización de Reels y la capacidad de medición de publicidad, además de proporcionar espacio para el crecimiento de nuevos productos. Sin embargo, si la ejecución de la construcción de centros de datos no es adecuada, la intensidad de capital sigue aumentando y la nueva capacidad de cómputo no genera suficientes retornos, también podría afectar el flujo de caja libre y la valoración.


    El mayor riesgo es que los precios caigan más rápido que la mejora en la eficiencia


    Este informe no niega la guerra de precios en IA.


    A medida que los modelos de pesos abiertos de bajo costo se acercan a la frontera de capacidades, las empresas se centrarán más en los costos, la latencia, la flexibilidad de despliegue y el control de datos. Los laboratorios de modelos depender únicamente de precios altos de API para obtener altos beneficios será cada vez más difícil, y la importancia de la cadena de herramientas, la distribución empresarial, los casos de uso y el ecosistema seguirá aumentando.


    Las plataformas en la nube también enfrentan presiones de activos pesados. Un centro de datos de 1GW GB300 involucra chips, salas de servidores, electricidad, redes y depreciación; cualquier aumento en los costos de cualquiera de estos aspectos afectará el retorno final. Si la adopción de IA por parte de las empresas se difunde más lentamente de lo esperado y la tasa de utilización de GPU es insuficiente, será aún más difícil convertir los gastos de capital en beneficios.


    La mejora en el rendimiento tampoco se traducirá automáticamente en beneficios. Las actualizaciones de hardware, arquitecturas MoE y procesamiento por lotes de solicitudes pueden aumentar la eficiencia, pero requieren la colaboración de modelos, chips, redes, pilas de software y solicitudes reales de clientes.


    Por lo tanto, la conclusión de Morgan Stanley no es que "la guerra de precios de IA no tiene impacto", sino que: cuando los precios de los tokens caen, la capa de modelos es la primera en sufrir; las plataformas que dominan la capacidad de cómputo escasa, la capacidad de optimización de sistemas y el acceso a la nube empresarial tienen más capacidad para absorber la competencia de precios a través del alquiler de GPU, efectos de escala y servicios adicionales en la nube.


    Lo que realmente necesitamos observar a continuación es si la mejora en el rendimiento y la utilización de las plataformas en la nube puede continuar superando la velocidad de caída de los precios de IA.

    Este contenido se ofrece únicamente con fines informativos generales y no constituye un asesoramiento financiero, de inversión, legal ni fiscal. Cualquier evento, recompensa, promoción en línea o información relacionada que se mencione en el presente documento no debe considerarse como una recomendación, solicitud o invitación a comprar, vender, operar o de negociar de otra manera con cualquier criptoactivo. Los criptoactivos son sumamente volátiles y pueden provocar pérdidas. La disponibilidad de los servicios, productos y eventos relacionados de WEEX puede variar según la región. Tienes la responsabilidad de asegurarte de que tu participación esté de acuerdo con las leyes y regulaciones locales vigentes.

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