CNBC proyectó que la aparición de modelos de IA más económicos procedentes de China podría aumentar la demanda de centros de datos. Según informes, los analistas ajustaron sus pronósticos tras el lanzamiento de DeepSeek, anticipando impactos inmediatos en la industria.
Un informe de la CNBC indicó que los modelos de Inteligencia Artificial, fabricados a menor coste y con chips menos potentes, podrían impulsar el mercado de los centros de datos. El informe señaló que algunos analistas revisaron sus pronósticos tras el lanzamiento de DeepSeek.
Los modelos de IA más económicos de China, como DeepSeek, podrían transformar la demanda de centros de datos
Los analistas pronosticaron que los centros de datos experimentarían un crecimiento en los próximos años, especialmente tras el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI. Newmark estimó que la demanda de datos en EE. UU. se duplicará para 2030 para dar cabida a las aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA).
Cómo DeepSeek de China podría impulsar el ya floreciente mercado de centros de datos https://t.co/x9kuk5cCTu
— CNBC (@CNBC) 14 de febrero de 2025
La startup china DeepSeek se lanzó el mes pasado, presentando un modelo de lenguaje extenso, gratuito y de código abierto. La startup afirmó haber invertido menos de 6 millones de dólares en su desarrollo. Los inversores reaccionaron al lanzamiento cuestionando las grandes cantidades de dinero que las instituciones invierten en inteligencia artificial y centros de datos.
Según se informa, algunos analistas modificaron sus pronósticos sobre la demanda de centros de datos, lo que generó dudas sobre si los fondos inyectados en la industria de la IA fueron erróneos.
El informe destacó que la construcción de centros de datos tarda aproximadamente dos años y que ya se han realizado pedidos para 2025. Añadió que era improbable que el lanzamiento de un modelo de IR como DeepSeek tuviera un impacto inmediato.
En una nota publicada a finales de enero, un grupo de analistas, liderado por Brenda Lynch, también comentó sobre el lanzamiento de DeepSeek. Destacaron que la confirmación de las afirmaciones de eficiencia de DeepSeek demostraría que el presupuesto asignado al desarrollo de IA fue desacertado.
Los analistas concluyeron que un evento de este tipo obligaría a las empresas tecnológicas a reconsiderar sus planes de inversión. Añadieron que si la IA necesitara menos infraestructura de implementación, se traduciría en instalaciones de menor calidad y menor eficiencia energética, que se enfrentarían a una menor demanda.
Los analistas proyectan que es poco probable que el lanzamiento del modelo R1 altere la demanda del mercado
Mientras tanto, los analistas de UBS señalaron que un tercio de las proyecciones alcistas actuales del mercado de centros de datos se basaban en el desarrollo de la IA generativa. Añadieron que estos pronósticos alcistas no consideraban mejoras de eficiencia como las destacadas por DeepSeek.
En abril, UBS pronosticó que el mercado global de equipos para centros de datos crecería aproximadamente un 15 % en tres años. Los analistas revisaron las previsiones esta semana y añadieron que los nuevos datos y las opiniones de expertos elevan las proyecciones del mercado. La firma reveló que esperaba que la industria de la IA y el sector de los centros de datos crecieran un 20 % este año. UBS mantuvo su proyección del 10 % al 15 % para el período 2026-2028.
Andre Kukhin, analista de investigación de renta variable de UBS, explicó que, si bien DeepSeek era más eficiente por token, necesitaba más tokens por pregunta. Señaló que se trataba de un modelo de razonamiento más que de un flujo de diálogo. Kukhin expresó que no creía que el modelo redujera la demanda de poder de inferencia.
El departamento de investigación de Goldman Sachs proyectó que la oferta y la demanda de centros de datos podrían verse alteradas en los próximos años. El departamento reveló que la demanda podría alcanzar su punto máximo a finales de 2026 y moderarse en 2027.
James Schneider, analista senior de investigación de renta variable de Goldman Sachs, comentó que si las mejoras de eficiencia impulsaran una menor inversión de capital por parte de los principales inversores, se podría mitigar el riesgo de sobreoferta a largo plazo en el mercado, proyectada para 2027 y años posteriores. Añadió que esta era una consideración importante que podría aumentar la durabilidad del mercado de centros de datos.
Andrew McMillan, socio del bufete RPC, mencionó que aún queda mucho por determinar sobre el impacto de la tecnología de Deepseek, dado que aún se encuentra en sus etapas iniciales. Señaló que R1 no podría influir en la oferta y la demanda de la industria de la IA.
McMillan proyectó que el apetito de los inversores se moderaría si se pudiera demostrar que la tecnología es replicable, lo que conduciría a una menor demanda de procesamiento de datos en el futuro que la actual.
