10 acciones relacionadas con la infraestructura de IA que contribuyen a construir las bases para el próximo paradigma tecnológico.

El caso de inversión en IA ya no se trata de software en sí. Se trata de infraestructura. El cambio de paradigma implica la construcción de una infraestructura física, lo que requiere inversiones enormes en chips, energía y centros de datos. No se trata de una tendencia pasajera, sino de un aspecto fundamental que se establece para la próxima era económica. Esto tiene claras similitudes con los ferrocarriles y las redes informáticas de siglos pasados.

La escala de esta iniciativa es realmente impresionante. La empresa de investigación de mercado Gartner proyecta que los gastos en infraestructura de IA aumentarán significativamente.Casi 1.4 billones de dólares este año.Un aumento del 41% en comparación con los niveles del año pasado. Esto no es simplemente crecimiento; es una aceleración en una curva exponencial de tipo “S”. El capital está fluyendo desde las propias empresas gigantes. Las principales empresas tecnológicas han triplicado sus inversiones anuales en solo dos años. Esta tendencia podría llevar a que sus gastos combinados superen los medio billón de dólares en poco tiempo.

Estas inversiones se están traduciendo en una adopción concreta por parte de las empresas. La métrica clave ya no se refiere a los programas piloto, sino a la integración operativa entre las diferentes áreas de la empresa. Según la última encuesta realizada por EY…El 96% de las organizaciones que invierten en la inteligencia artificial logran aumentar su productividad.El 57% de los encuestados considera que estos avances son significativos. Esto marca el inicio de la “Era del Dividendo de la IA”. En esta nueva etapa, el enfoque pasa de preguntarse “¿La IA funciona?”, a preguntarse “¿Cómo podemos implementarla a gran escala?”. Los beneficios obtenidos ya están contribuyendo al rendimiento financiero y fomentando la reinversión en las capacidades fundamentales de la empresa.

Para los inversores, la situación es simple: los ganadores serán las empresas que construyan estas infraestructuras. Esto incluye a los fabricantes de semiconductores, los proveedores de energía y aquellos que facilitan el funcionamiento de los centros de datos. A estos grupos se les paga a través de este ciclo de capital histórico. La pregunta para el año 2026 no es si esta construcción continuará, sino qué capas de infraestructura lograrán obtener mayor valor a medida que la adopción de estas tecnologías se extienda hacia las operaciones empresariales habituales.

Los 10 Rail: El portafolio de infraestructura de IA del estratega en tecnologías avanzadas para el año 2026

La construcción de la infraestructura de IA ahora implica un ciclo de inversión que dura varios años. Las empresas que logran ganar en este proceso son aquellas que proporcionan los componentes esenciales necesarios para el funcionamiento del sistema. Este portafolio selecciona a diez empresas que se encuentran en puntos clave de inflexión en la curva S. Estas empresas combinan elementos puramente hardware con soluciones que permiten la obtención de beneficios económicos.

1. NVIDIA: El “Orchestrator”, no solo un motor de procesamiento. El dominio de NVIDIA se está trasladando del área del procesamiento informático puro hacia el ámbito de las economías basadas en la inteligencia artificial. En la CES 2026, el foco se centró en este aspecto.Eficiencia, potencia, coordinación y fiabilidad.No se trata simplemente de FLOPS. Esto indica que ahora son las cargas de trabajo de inferencia las que generan valor, y no el proceso de entrenamiento. La empresa está desarrollando el conjunto de software y la arquitectura del sistema necesarios para que la implementación de la IA sea eficiente a gran escala. Su posición como estándar en el campo de la computación para la inteligencia artificial le permite capturar la parte más valiosa del conjunto de herramientas utilizadas en este campo, incluso mientras aumenta la competencia en el sector de los chips.

2. Broadcom (AVGO): La infraestructura crítica para la red de IA A medida que los modelos de IA crecen, el cuello de botella se desplaza del área de procesamiento hacia el transporte de datos. Broadcom es la infraestructura crítica para las redes de IA, proporcionando chips de alta velocidad que permiten el movimiento de datos dentro y entre los centros de datos. Este es un componente indispensable en cualquier sistema de IA. Por lo tanto, Broadcom se convierte en un proveedor fundamental y con márgenes de ganancia elevados. Su papel es similar al de la red de fibra óptica en la era de Internet: es esencial para que todo funcione correctamente.

3. TSMC: El proveedor indispensable para la fabricación de chips personalizados para el ámbito de la inteligencia artificial. Cada uno de los principales aceleradores de procesamiento de datos, desde las GPU de NVIDIA hasta los ASIC de Marvell, depende de las avanzadas tecnologías de fabricación de TSMC. La liderazgo de la empresa en materia de tecnología de fabricación le permite obtener una parte significativa de los costos de capital invertidos en la fabricación de semiconductores. Su papel es el de facilitar la innovación de otros, lo que lo convierte en un beneficiario directo del crecimiento del mercado de chips personalizados.

4. Micron (MU): La capa de memoria El entrenamiento y la inferencia basados en IA son procesos que requieren una gran cantidad de memoria. Micron suministra DRAM y NAND flash de alta banda ancha, que son esenciales para el almacenamiento de grandes conjuntos de datos. A medida que las cargas de trabajo relacionadas con la inteligencia artificial aumentan, la demanda de esta memoria especializada también se incrementará. Micron se posiciona como un proveedor fundamental de materiales, proporcionando el sustrato esencial para el procesamiento de datos en el contexto de la inteligencia artificial.

5. Marvell (MRVL): El ascenso de los procesadores de IA personalizados Marvell es un ejemplo clásico de empresa que aprovecha las oportunidades que ofrecen los procesadores de IA personalizados. La demanda de procesadores ASIC, que ofrecen ventajas en términos de costo y rendimiento en comparación con las GPU, está impulsando su crecimiento. Las pruebas sugieren que…La creciente participación de Marvell Technology en el mercado de procesadores de inteligencia artificial personalizados debería asegurar un crecimiento excepcional.Con un aumento previsto del 80% en los ingresos por acción, esto representa una apuesta de alta rentabilidad en relación con el cambio en la forma en que se desarrollan las chips personalizadas.

6. ASML: El único proveedor de máquinas de litografía por ultravioleta extremo (EUV). ASML es el único proveedor de estas máquinas, que son los instrumentos más avanzados necesarios para fabricar chips de vanguardia, los mismos que impulsan el desarrollo de la inteligencia artificial. Esto le da a ASML una posición casi monopolística en este sector. A medida que los fabricantes de chips de inteligencia artificial buscan dispositivos cada vez más pequeños y potentes, las máquinas de ASML se convierten en el único punto de limitación en toda la cadena de suministro de semiconductores. Su negocio está directamente relacionado con el ciclo de inversión en tecnologías de inteligencia artificial.

7. Microsoft: La plataforma de hiperescala Microsoft es una importante plataforma de inteligencia artificial y una empresa que impulsa el ciclo de inversiones en este sector. Su infraestructura en la nube, Azure, es un destino importante para las cargas de trabajo relacionadas con la inteligencia artificial. La compañía también es un importante inversor en infraestructuras de inteligencia artificial, construyendo sus propios centros de datos y chips. Su papel es doble: se trata tanto de un beneficiario de este desarrollo como de un arquitecto clave de la plataforma de nube de próxima generación.

8. Amazon (AMZN): El constructor de infraestructura en la nube El ciclo de inversiones en IA de Amazon se centra en la construcción de su infraestructura en la nube. La empresa invierte enormemente para mantener su liderazgo en los servicios en la nube, que son el principal medio de distribución de soluciones de inteligencia artificial para empresas. Estas inversiones constituyen una inversión directa en su negocio principal, lo que le asegura obtener los beneficios operativos y económicos que proviene de la adopción de la inteligencia artificial.

9. Apple (AAPL): El integrador del ecosistema de productividad. Apple no es simplemente un desarrollador de infraestructuras, sino que también se convierte en un importante beneficiario de las tecnologías de productividad. Al integrar profundamente la inteligencia artificial en su ecosistema, desde el iPhone hasta el Mac, Apple aumenta la interacción con los usuarios y sus ingresos por servicios. Esto le permite aprovechar las ventajas de la inteligencia artificial para convertir los avances en infraestructura en productos y soluciones de alta calidad.

10. La razón de ser: Hardware + Plataforma, Pureza + Productividad Este portafolio incluye tanto dispositivos de hardware puros (como TSMC, ASML, Broadcom) como empresas que se benefician de la plataforma (como Microsoft, Amazon). Equilibra los aspectos fundamentales y que requieren mucho capital, con las empresas que operan el área de la inteligencia artificial a gran escala. También incluye a empresas de integración de sistemas, como Apple, que obtienen valor a medida que la inteligencia artificial se convierte en una herramienta común. Este conjunto de empresas permite tener acceso a toda la curva de desarrollo de la inteligencia artificial, desde los materiales básicos y la fabricación, hasta las etapas de implementación y monetización.

Dinámica financiera: El ciclo de intensidad del capital

La construcción de la infraestructura de IA se caracteriza por un ciclo de intensidad de capital único y diferente a cualquier otro. El aumento en los gastos no es simplemente significativo; además, está acelerándose más allá de las proyecciones más optimistas de los analistas. Mientras que la opinión general era que los gastos de capital de los hiperescalares para el año 2025 seguirían aumentando,…Las estimaciones de los analistas han subestimado constantemente el gasto en capital de inversión relacionado con la inteligencia artificial.La realidad es que se trata de un proceso que dura varios años. Las inversiones anuales en capital por parte de las grandes empresas tecnológicas también son algo que debe tenerse en cuenta.Han duplicado en los últimos dos años.En 2025, esta cifra alcanzará los 427 mil millones de dólares. Las proyecciones para el año 2026 indican un aumento del 30% en comparación con el año anterior, con un objetivo de alcanzar aproximadamente 562 mil millones de dólares. No se trata de un crecimiento del 20%; se trata de un ratio entre gastos de capital y ingresos que supera los niveles del pasado, lo que marca un cambio decisivo en comparación con los modelos basados en activos menores del pasado.

Esta discrepancia entre las expectativas y la realidad se está reflejando en las dinámicas del mercado. Los precios de las acciones de las empresas de infraestructura de inteligencia artificial han disminuido significativamente; la correlación promedio entre los precios cayó del 80% al 20% desde junio. Los inversores han abandonado las empresas de infraestructura de inteligencia artificial, donde el crecimiento de los ingresos operativos está bajo presión y los gastos de capital se financian a través de deudas. El mercado se está volviendo extremadamente selectivo, recompensando únicamente a aquellas empresas que demuestren una clara relación entre sus inversiones masivas y los ingresos futuros. Este es un cambio hacia una estrategia de inversión que busca obtener retornos concretos, en lugar de simplemente invertir en infraestructuras.

La tesis estratégica también está cambiando en consecuencia. Durante años, el beneficio competitivo se medía por el tamaño del presupuesto y la velocidad de implementación de las soluciones propuestas. En 2026, esa lógica ya no es válida.Lo que realmente diferencia a estas tecnologías de las demás es no tanto la ambición relacionada con la inteligencia artificial, sino más bien su adopción a escala empresarial. Estas tecnologías se integran en los procesos de toma de decisiones, en los flujos de trabajo humano y, en general, en la creación de valor para las empresas.El estudio de EY muestra que esto ya está ocurriendo en la práctica: el 96% de las organizaciones que utilizan la IA logran aumentos en su productividad. El foco se ha desplazado de “¿Funciona la IA?”, a “¿Cómo podemos implementarla a gran escala, de manera responsable y repetible, para lograr un crecimiento rentable?”. Ahora, el ciclo de capital financia esta fase de implementación, donde se obtendrá el verdadero beneficio económico.

Valoración y selectividad: Cómo manejar el comercio con la inteligencia artificial

El mercado se encuentra ahora en una fase de selección. Después de un amplio aumento en los precios de las infraestructuras relacionadas con la inteligencia artificial, los inversores están abandonando las empresas cuyos gastos de capital no han dado todavía resultados positivos en términos de crecimiento de las ganancias operativas. La diferencia es clara.Los inversores han abandonado las empresas de infraestructura relacionadas con la inteligencia artificial, dado que el crecimiento de sus ganancias operativas se encuentra bajo presión, y los gastos en inversiones no reciben financiación a través de deuda.Se trata de un punto de inflexión racional. La actividad comercial pasa de valorizar la intensidad de capital puro a valorizar la eficiencia del capital, lo que representa un camino claro hacia ingresos rentables.

Este cambio crea un entorno favorable para aquellos nombres que pasan desapercibidos. Piense en Marvell Technology. Aunque el mercado se ha centrado en las empresas más conocidas, Marvell está preparada para experimentar un crecimiento extraordinario. La empresa es una de las principales beneficiarias del auge de losASIC personalizados.La creciente participación de Marvell Technology en el mercado de procesadores de inteligencia artificial personalizados debería asegurar un crecimiento excepcional.Los números son alentadores: se espera que los ingresos por acción aumenten en un 80% durante el ejercicio actual. Sin embargo, el precio de las acciones es solo del 22%, lo cual representa una desventaja en comparación con el mercado tecnológico en general. Esta diferencia en la valoración indica que el mercado aún no ha valorado adecuadamente la escala de los éxitos de Marvell en su área de diseño, así como el mercado a largo plazo que podría alcanzar los 94 mil millones de dólares para el año 2028. Marvell representa una oportunidad clásica en el ámbito de las tecnologías avanzadas, donde el potencial de crecimiento exponencial todavía está subvalorado.

La tendencia general apunta hacia la diversificación de las inversiones. Goldman Sachs Research señala que la atención comienza a centrarse en las acciones relacionadas con plataformas de IA y en aquellas empresas que se benefician de la productividad aumentada gracias al uso de la tecnología de IA. Esto significa que los próximos ganadores no serán los fabricantes de chips o los operadores de centros de datos, sino aquellas empresas que logran implementar la tecnología de IA a gran escala. Esto incluye a las empresas de software y servicios que pueden demostrar un crecimiento en los ingresos derivados del uso de la tecnología de IA, así como a aquellas empresas que integran la tecnología de IA en sus procesos de producción, como Apple. La estrategia actual se basa en construir las infraestructuras necesarias para que la tecnología de IA pueda ser utilizada de manera efectiva.

En resumen, el sector de la IA está en una fase de maduración. Los beneficios fácilmente obtenibles ocurrieron durante el ciclo de inversiones en capital fijo. La próxima fase requiere un análisis más detallado, con especial atención a las empresas que pueden convertir inversiones masivas en ganancias sostenibles. Para obtener rendimientos ajustados por riesgo, las oportunidades más interesantes se encuentran en la intersección entre el crecimiento exponencial y una valoración que aún no ha alcanzado su nivel óptimo.

Catalizadores y riesgos: El camino hacia la era de los dividendos generados por la IA

La tesis relacionada con la infraestructura de IA está ahora entrando en su fase más crítica. La implementación real ya está en marcha, pero el enfoque del mercado se está desplazando de la intensidad de capital hacia la monetización tangible de los beneficios obtenidos. El próximo factor clave es la transformación de los aumentos en productividad en resultados financieros directos y nuevos modelos de negocio. La encuesta de EY muestra que esto ya está ocurriendo.El 96% de las organizaciones que invierten en la inteligencia artificial logran aumentar su productividad.El siguiente paso es que estos logros contribuyan de manera constante a mejorar significativamente los ingresos, las márgenes de ganancia y los ciclos de reinversión. Este es el inicio de la “Era de los Dividendes de IA”. En este contexto, el enfoque de las inversiones pasa de preguntarse “¿Funciona?”, a preguntarse “¿Cómo podemos implementarlo a gran escala, de manera responsable y de forma repetida?”. Para las empresas de infraestructura, esto significa que sus clientes ya están demostrando un claro retorno sobre los enormes gastos de capital que han invertido.

Sin embargo, este camino no está exento de grandes riesgos. La sostenibilidad del ciclo de gastos actual es una preocupación primordial. El aumento en los gastos es sin precedentes, y los gastos anuales de capital de las grandes empresas tecnológicas también son impresionantes.Han duplicado en los últimos dos años.Se proyecta que esta cifra llegue a los 427 mil millones de dólares en el año 2025. Las proyecciones indican que esa cifra podría aumentar aún más, hasta los 562 mil millones de dólares en el año 2026. Esto significa que se trata de un ratio de gastos de capital en relación con los ingresos más alto en una década. Esto representa un cambio decisivo en comparación con los modelos de negocio basados en activos poco sustentables del pasado. Aunque estas empresas actualmente cuentan con una gran cantidad de efectivo, la magnitud de estos compromisos pone a prueba los límites del crecimiento sostenible. El riesgo no radica en la falta de ambición, sino en el posible exceso financiero si los retornos de la inversión no se materializan como se esperaba.

Esta dinámica hace que una nueva serie de métricas sea más importante que simplemente la capacidad computacional bruta. Ahora, el foco se centra en la tasa de adopción y la eficiencia. En el caso de los procesadores de IA personalizados, su penetración en el mercado se convertirá en un indicador clave del éxito o fracaso de este cambio de paradigma. En general, métricas como la eficiencia energética, la coordinación del sistema y la fiabilidad son cada vez más importantes. La transformación de NVIDIA en la CES 2026 fue un ejemplo de esto: allí, el foco estaba puesto en…Eficiencia, potencia, coordinación y fiabilidadNo se trata solo de FLOPS; este es un indicador importante. El cuello de botella se está trasladando desde el aspecto del rendimiento en sí, hacia los aspectos económicos relacionados con la implementación de la inteligencia artificial. En este nuevo contexto, los ganadores serán aquellas empresas que permitan que la inteligencia artificial sea utilizada de manera más eficiente y económica a gran escala. No se trata solo de aquellas empresas que tienen los chips más rápidos. La curva de adopción exponencial depende de esta mejora en la eficiencia.