Levie ve nueva ola de gasto en IA: agentes necesitan más que GPU
Andrés Valcárcel · Análisis y Opinión ·
El CEO de Box afirma que la infraestructura para agentes de IA requerirá no solo chips, sino networking, almacenamiento y orquestación. Un workflow agentico consume hasta 1.000 veces más compute que un chatbot simple.
Aaron Levie, CEO de Box, afirmó este jueves que las necesidades de computación para la próxima etapa de la inteligencia artificial serán «insanas». En una publicación en X, Levie detalló que los <abbr title="Sistemas de IA que ejecutan múltiples tareas de forma autónoma y coordinada">agentes de IA</abbr> —desde asistentes personales hasta enjambres empresariales que revisan código las 24 horas— demandarán no solo más <abbr title="Procesamiento de datos para generar respuestas de modelos de IA">inferencia</abbr>, sino una infraestructura completa de networking, file systems y <abbr title="Gastos de inversión en infraestructura y equipamiento">capex</abbr> de soporte. Box cerró la sesión del jueves en $36,31, con un avance de +1,71%.
El multiplicador oculto: un workflow agentico consume 1.000 veces más
La declaración de Levie responde a un cálculo de ejecutivos tech sobre las necesidades de computación del agente Muse de Meta. Pero su argumento va más allá del volumen de tokens: señala que los agentes requieren computación complementaria que el mercado aún no descuenta. Un flujo de trabajo agentico puede consumir hasta 1.000 veces más tokens de compute que una consulta simple de chatbot. La diferencia no es solo de escala, sino de arquitectura: mientras un chatbot responde una pregunta y cierra la sesión, un agente mantiene contexto, ejecuta tareas en segundo plano, orquesta llamadas a APIs y gestiona estados persistentes.
Esa distinción tiene consecuencias directas para la inversión. En 2026, aproximadamente 70% de la demanda de GPU compute proviene de inferencia frente a entrenamiento, un cambio frente al 40% registrado en 2024. La inferencia ya es el motor dominante, y los agentes acelerarán esa tendencia. Salesforce estima que las empresas ejecutan hoy un promedio de 12 agentes de IA, y proyectan ese número subiendo 67% en dos años, hasta alcanzar 20 agentes por compañía.
Más allá de las GPU: el capex se diversifica
El punto central de Levie es que la narrativa del mercado se concentra en chips y aceleradores, pero los agentes necesitan infraestructura no-token: switches de red, almacenamiento distribuido, CPU para orquestación y balanceo de carga. «Necesitan computadoras, networking, file systems, y demás», escribió. Esa infraestructura complementaria no aparece en los pronósticos de semiconductores, pero sí en el <abbr title="Gastos de inversión en infraestructura y equipamiento">capex</abbr> agregado de los <abbr title="Grandes proveedores de servicios en la nube: AWS, Azure, Google Cloud, Meta, Oracle">hyperscalers</abbr>.
Los cinco mayores hyperscalers gastaron $383 mil millones en capex en 2025, proyectados a $768 mil millones en 2026 y $1,125 billones en 2027. Ese crecimiento del 100% interanual en 2026 y 46% adicional en 2027 refleja no solo la compra de GPU, sino el despliegue de ecosistemas completos de infraestructura. Morgan Stanley estima que la <abbr title="Sistemas de IA que ejecutan múltiples tareas de forma autónoma y coordinada">IA agentica</abbr> podría sumar entre $32,5 mil millones y $60 mil millones en nueva demanda de CPU en data centers para 2030, un segmento que hasta ahora había quedado relegado frente al protagonismo de las GPU.
| Año | Capex (miles de millones USD) | Variación interanual |
|---|---|---|
| 2025 | $383 | — |
| 2026 | $768 | +100% |
| 2027 | $1.125 | +46% |
Contraste con la advertencia de Apollo
La posición de Levie contrasta con la advertencia que publicamos el 21 de septiembre, cuando Torsten Sløk, economista jefe de Apollo Global Management, alertó que el capex de los hyperscalers cruzaría el flujo operativo en el tercer trimestre de 2026. Sløk advertía que si el flujo de caja no se triplica de $600 mil millones a $2 billones, los planes de inversión se reducirán. Levie, en cambio, toma posición bullish: «Apenas estamos en las primeras etapas de cómo se verá esta construcción».
La diferencia de enfoque es relevante. Apollo mira el balance de flujos; Levie mira la demanda estructural. Solo el 18% de las empresas encuestadas por el Census Bureau había adoptado IA a finales de 2025, lo que indica que la demanda actual apenas rasguña la superficie. Si Levie tiene razón, el floor de demanda está asegurado incluso si el flujo de caja de los hyperscalers se ajusta: la infraestructura agentica no es opcional para las empresas que buscan escalar operaciones con IA.
- Agentes personales: asistentes que gestionan tareas individuales de forma continua, con contexto persistente.
- Enjambres empresariales: múltiples agentes coordinados que defienden perímetros de seguridad, auditan código y procesan datos en paralelo.
- Agentes de procesamiento 24/7: sistemas que ejecutan flujos de trabajo en segundo plano sin intervención humana.
- Infraestructura complementaria: networking de baja latencia, file systems distribuidos y CPU para orquestación de tareas.
Implicaciones para inversores: quién gana más allá de Nvidia
La tesis de Levie amplía el universo de beneficiarios del boom de IA. Si los agentes demandan infraestructura completa, los ganadores no se limitan a fabricantes de chips como Nvidia o AMD (que cerró este jueves en $620,68, con -3,90%). Entran en juego proveedores de networking como Arista Networks, fabricantes de almacenamiento empresarial, y operadores de data centers con capacidad de orquestación avanzada. IBM, por ejemplo, cerró en $226,61 (+2,77%), beneficiándose de su posicionamiento en infraestructura híbrida.
El reporte de CoBank que publicamos en junio ya argumentaba que el ciclo tiene «largo recorrido» y que no hay exceso de capacidad como en el 2000. Levie refuerza esa narrativa con un matiz: el largo recorrido no es solo en GPU, sino en toda la pila de infraestructura. La diferencia importa porque los equity targets actuales se construyen sobre pronósticos de semiconductores, pero no descuentan el shift hacia infraestructura complementaria.
Early stages, según Levie
Levie también señaló el 6 de octubre que el testing y despliegue de agentes se ha convertido en un cuello de botella, no por falta de infraestructura, sino por procesos empresariales lentos. Eso sugiere que la demanda de compute tiene un floor asegurado: las empresas ya están probando agentes, y cuando escalen, la infraestructura deberá estar lista. Altman Solon Report proyecta que la demanda de inferencia representará el 40% de la demanda global de data centers para 2030, siendo el driver primario desde 2026 en adelante.
El S&P 500 cerró este jueves en 7.765,36 puntos (-0,47%), mientras el Nasdaq retrocedió -1,25% a 27.193,34 puntos. Meta, desarrollador del agente Muse que disparó la conversación, cerró prácticamente plano en $720,89 (-0,06%). El mercado aún no descuenta el shift que Levie describe, pero el capex proyectado de los hyperscalers sugiere que las grandes tech sí lo ven venir. La pregunta no es si la demanda existe, sino cuánto tardará en reflejarse en los múltiplos de los beneficiarios no obvios.