El plan de centros de datos de IA por 295.000 millones de dólares en China podría generar una demanda de baterías de 125 gigavatios-hora, una cuarta parte del mercado proyectado para este año, según CLSA.
El plan de centros de datos de IA por 295.000 millones de dólares en China podría generar una demanda de baterías de 125 gigavatios-hora, una cuarta parte del mercado proyectado para este año, según CLSA.

El plan de China para invertir unos 295.000 millones de dólares en centros de datos de inteligencia artificial durante cinco años podría generar 125 gigavatios-hora de demanda incremental de baterías de almacenamiento de energía, según CLSA, un impulso para el sector.
"Esto proporcionará un fuerte catalizador para las acciones de baterías en China, y la reciente corrección de precios presenta una oportunidad de compra", señaló la correduría en un informe de investigación.
La estimación de 125 GWh representa aproximadamente una cuarta parte del pronóstico de CLSA para la demanda de almacenamiento de energía en China este año. La correduría nombró a Contemporary Amperex Technology Co. Ltd. como su principal recomendación, seguida de SIGENERGY, CALB, REPT BATTERO y GOTION HIGH-TECH.
CATL, el mayor fabricante de baterías del mundo, cotiza tanto en las bolsas de Shenzhen como de Hong Kong. CLSA califica la acción como Outperform con objetivos de precio de 570 RMB para la acción A y 820 HKD para la acción H. Las otras cuatro recomendaciones también tienen calificación Outperform con objetivos que van desde 22 HKD para REPT BATTERO hasta 608 HKD para SIGENERGY.
El plan de 295.000 millones de dólares, reportado por Bloomberg News, involucra a agencias gubernamentales clave, incluida la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma, en la construcción de centros de datos en todo el país durante los próximos cinco años. La inversión respalda la ambición de Pekín de superar a Estados Unidos en infraestructura de IA, una carrera que ha impulsado un gasto de capital récord por parte de gigantes tecnológicos estadounidenses como Microsoft, Amazon y Google.
Para los fabricantes de baterías, el desarrollo de los centros de datos de IA representa un nuevo vector de demanda más allá de los vehículos eléctricos. Los sistemas de almacenamiento de energía son críticos para los centros de datos a fin de garantizar un suministro eléctrico ininterrumpido y gestionar los picos de carga, especialmente porque las cargas de trabajo de IA requieren un consumo de energía masivo y constante. Un solo centro de datos grande puede consumir tanta electricidad como una pequeña ciudad, lo que hace que el almacenamiento de respaldo sea una necesidad para los operadores.
CATL, que ya suministra baterías a los principales operadores de centros de datos, está mejor posicionada para captar esta demanda dadas sus ventajas de escala y costos en la química LFP. El negocio de baterías de almacenamiento de energía de la compañía ha sido una fuente de ingresos creciente junto con su franquicia dominante de baterías para vehículos eléctricos, donde posee más del 35 % del mercado global. SIGENERGY y CALB, las siguientes dos recomendaciones, también han estado expandiendo sus ofertas de almacenamiento de energía para competir en el segmento de centros de datos.
Para los inversores, la demanda de almacenamiento impulsada por los centros de datos de IA añade una pata de crecimiento estructural al sector de baterías de China en un momento en que el crecimiento de la demanda de baterías para vehículos eléctricos se está moderando. La proyección de CLSA sugiere que el mercado podría estar subestimando la magnitud de esta oportunidad, y la reciente corrección ofrece puntos de entrada en nombres que podrían ver mejoras en las ganancias a medida que se acelere la construcción. Las acciones de CATL han subido en sesiones recientes, extendiendo las ganancias a seis días, aunque BNP Paribas rebajó recientemente la acción a Neutral, citando una prima excesiva entre sus acciones H y acciones A.
Este artículo es únicamente con fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.