{"id":108435,"date":"2026-05-15T04:00:00","date_gmt":"2026-05-15T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/tuavaluo.com\/avaluo\/2026\/05\/15\/morgan-stanley-pone-cifras-a-la-revolucion-de-la-ia-agentica-283-000-millones-de-dolares\/"},"modified":"2026-05-15T04:00:00","modified_gmt":"2026-05-15T04:00:00","slug":"morgan-stanley-pone-cifras-a-la-revolucion-de-la-ia-agentica-283-000-millones-de-dolares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tuavaluo.com\/avaluo\/2026\/05\/15\/morgan-stanley-pone-cifras-a-la-revolucion-de-la-ia-agentica-283-000-millones-de-dolares\/","title":{"rendered":"Morgan Stanley pone cifras a la revoluci\u00f3n de la IA ag\u00e9ntica: 283.000 millones de d\u00f3lares"},"content":{"rendered":"

Seg\u00fan explican los expertos de Intel, la IA ag\u00e9ntica es un sistema de inteligencia artificial, basado en IA generativa (GenAI) mediante el uso de modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM), que puede lograr un objetivo espec\u00edfico con una supervisi\u00f3n limitada<\/strong>. Consiste en modelos de ‘machine learning’ que imitan la toma de decisiones humanas para resolver problemas en tiempo real.<\/p>\n

\u00abAunque los modelos generativos se centran en crear contenido basado en patrones aprendidos, la IA ag\u00e9ntica ampl\u00eda esta capacidad al aplicar las salidas generativas hacia objetivos espec\u00edficos. Un modelo de IA generativa como ChatGPT de OpenAI puede producir texto, im\u00e1genes o c\u00f3digo, pero un sistema de IA ag\u00e9ntica puede utilizar ese contenido generado para completar tareas complejas de forma aut\u00f3noma llamando a herramientas externas. Los agentes pueden, por ejemplo, no solo decirle el mejor momento para escalar el monte Everest, dado su horario de trabajo, tambi\u00e9n puede reservarle un vuelo y un hotel<\/strong>\u00ab, explica IBM.<\/p>\n

Y es precisamente esta tecnolog\u00eda la que en los \u00faltimos meses ha entrado en una nueva etapa, seg\u00fan los expertos de Morgan Stanley, quienes creen que la \u00abeconom\u00eda ag\u00e9ntica\u00bb est\u00e1 \u00abescalando m\u00e1s r\u00e1pido de lo inicialmente previsto\u00bb<\/strong>. Este cambio, apuntan, viene d\u00e1ndose desde mediados de abril, un per\u00edodo en el que las acciones de fabricantes de memoria y unidades centrales de procesamiento (CPU) han alcanzado nuevos m\u00e1ximos.<\/p>\n

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\u00bfAcabar\u00e1 la IA con el software? Morgan Stanley refuta las tesis del mercado <\/a><\/div>\n

Paralelamente, estos analistas se\u00f1alan que los resultados trimestrales de AMD<\/a>, Intel y Arm<\/strong> apuntan a un aumento en CPUs de alto n\u00famero de n\u00facleos y cargas de trabajo intensivas. Esto se debe a que los centros de datos para entrenar Ias IAs requieren cada vez infraestructuras de CPU m\u00e1s densas<\/strong> alrededor de cl\u00fasteres de unidades de procesamiento gr\u00e1ficos (GPU); es decir, GPUs que trabajan como si fueran una sola. Un cl\u00faster de GPU hace el trabajo pesado de c\u00e1lculo para el c\u00f3mputo intensivo de modelos de IA, mientras que la infraestructura de CPU organiza, procesa datos y ejecuta todo el sistema.<\/p>\n

Al mismo tiempo, los contratos de suministro de memoria a largo plazo<\/strong> (entre 3 y 5 a\u00f1os), como los firmados en los \u00faltimos tiempos por Samsung y SK Hynix, est\u00e1n emergiendo como \u00abun cambio estructural clave en la industria, ampliando la visibilidad de precios y reforzando la resiliencia del ciclo\u00bb. \u00abLas especificaciones de memoria y empaquetado se fijan cada vez m\u00e1s en fase de dise\u00f1o, incluyendo mecanismos como precios m\u00ednimos, compromisos de volumen y grandes pagos iniciales, lo que refuerza la estabilidad del sector<\/strong>\u00ab, indican desde Morgan Stanley.<\/p>\n

Para la firma norteamericana, esto demuestra que el primer trimestre del a\u00f1o ha sido de ruptura para la IA ag\u00e9ntica, con un aumento de estrategias ‘agent-first’ (software dise\u00f1ado desde la base para que los agentes de IA sean el n\u00facleo operativo del sistema<\/strong><\/a>) en muchas empresas, pasando de programas piloto experimentales a despliegues empresariales a gran escala. Y ahora, en este segundo trimestre, el debate para Morgan Stanley ya no gira en torno al potencial de la IA ag\u00e9ntica, sino a la velocidad de su integraci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

Por eso mismo, la firma estadounidense ha aumentado su previsi\u00f3n para el mercado total posible<\/strong> (TAM) de los chips de memoria y las CPU para reflejar esta adopci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida. En concreto, la firma estadounidense sit\u00faa su escenario base para el mercado de CPUs en los 125.000 millones de d\u00f3lares para 2030<\/strong> desde los \u00abcerca de\u00bb 100.000 millones de su anterior hip\u00f3tesis. No obstante, en su escenario alcista el TAM podr\u00eda alcanzar los 283.000 millones de d\u00f3lares<\/strong> a medida que escalen los ‘racks’ dedicados a la CPU (los \u00abarmarios\u00bb que alojan estas m\u00e1quinas en los centros de datos).<\/p>\n

\u00abAsumimos que cada nueva generaci\u00f3n de CPUs reduce el precio por n\u00facleo un 10% anual. Sin embargo, el n\u00famero de n\u00facleos por CPU aumenta significativamente: de 64 hoy a alrededor de 130 en 2027 y entre 200 y m\u00e1s de 500 en 2030\u00bb, se\u00f1ala Morgan Stanley. Esto implica un precio medio por CPU de m\u00e1s de 2.000 d\u00f3lares en 2027 y de al menos 3.000 en 2030, por lo que esperan que las ventas de servidores crezcan de 31.000 millones en 2026 a 45.000 millones de d\u00f3lares en 2030.<\/p>\n

Usando este mismo modelo para estimar el crecimiento de la demanda de CPUs, Morgan Stanley calcula que la memoria DRAM tendr\u00e1 una demanda adicional de 74 exabytes (1 EB equivale a 1.000 millones de gigabytes) en su escenario base y de 221 en su escenario alcista solo para desarrollar la IA ag\u00e9ntica, ya que los sistemas necesitan guardar mucho m\u00e1s contexto y manejar muchas m\u00e1s tareas en paralelo. Estas cifras supondr\u00edan un incremento de 1,7 veces y 4,9 veces<\/strong>, respectivamente, respecto al mercado de memoria DRAM de 2026.<\/p>\n

\u00abCreemos que la IA ag\u00e9ntica aumentar\u00e1 la proporci\u00f3n CPU\/GPU en los sistemas de IA al a\u00f1adir m\u00e1s orquestaci\u00f3n, memoria y uso de herramientas en torno a cada llamada de modelo. Esto no reduce la demanda de GPU, pero s\u00ed incrementa la complejidad del sistema y desplaza el gasto incremental en infraestructura hacia CPUs, redes y memoria. En este entorno, la ventaja competitiva se basa menos en poseer el acelerador y m\u00e1s en dominar la arquitectura del sistema\u00bb, a\u00f1aden estos expertos.<\/p>\n

En este contexto, la firma estadounidense identifica a Intel, Nvidia, AMD y Arm<\/strong> como los grandes beneficiarios de este incremento de la demanda de CPUs, as\u00ed como a Samsung, SK Hynix<\/strong> y Micron<\/strong> como los principales triunfadores del mercado de memoria DRAM si se confirman sus expectativas. Otros fabricantes de memoria como Seagate<\/strong> o SanDisk<\/strong> tambi\u00e9n podr\u00edan verse beneficiados, as\u00ed como TSMC<\/strong> por su negocio de fabricaci\u00f3n de chips para terceros.<\/p>\n


\nSource: Bolsamania.com<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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