4 acciones relacionadas con la infraestructura de IA que se encuentran en la curva de adopción exponencial.

La revolución de la IA está pasando de un período de entusiasmo intenso a uno de desarrollo fundamental. Para los inversores, la pregunta crucial no es qué aplicación de la IA ganará, sino qué capas de infraestructura generarán el mayor valor a medida que la adopción se acelera. La situación para el año 2026 es clara: está comenzando un cambio de paradigma, y las inversiones más rentables se encuentran en componentes fundamentales como chips, memoria, plataformas en la nube y sistemas de energía, que son necesarios para hacer realidad el próximo paradigma informático.

El margen de crecimiento es enorme. Una proyección para abril de 2025 indica que el mercado mundial de la inteligencia artificial podría alcanzar…4.8 billones de dólares para el año 2033Indicando décadas de expansión por delante. Esto no se refiere únicamente al software; también se trata de la infraestructura física y computacional necesaria para que el software funcione. Las tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner para el año 2026 destacan los factores que impulsan esta expansión. La principal tendencia…Plataformas de supercomputing de IAIntegra CPU, GPU y hardware especializado para organizar trabajos complejos. La segunda tendencia, los sistemas de agentes múltiples, representa el siguiente nivel de automatización, donde los agentes de IA colaboran para lograr objetivos complejos. Ambas tendencias requieren una gran cantidad de potencia informática eficiente, lo cual constituye el núcleo del funcionamiento de la capa de infraestructura.

La escala de estas inversiones en infraestructura es impresionante. Según una estimación de McKinsey, las empresas deben invertir…Un volumen asombroso de 5,2 billones de dólares para el año 2030, en relación con los centros de datos equipados para manejar las cargas de procesamiento relacionadas con la inteligencia artificial.Esto no es una posibilidad futura; se trata de una necesidad urgente en términos de gasto de capital a corto plazo. Las empresas que desarrollan los chips, la memoria, las plataformas en la nube y las redes eléctricas necesarias para sostener este desarrollo se encuentran en la etapa más difícil del proceso de adopción de esta tecnología. Su crecimiento está directamente relacionado con el aumento exponencial en la implementación de la IA, y no solo con la actual fase de desarrollo de modelos.

En resumen, la creación de valor en los próximos años recaerá en aquellos que proporcionan las herramientas esenciales de la era de la IA. Como señala Gartner, las innovaciones de 2026 no están a muchos años de distancia; son los catalizadores que impulsarán la próxima ola de transformaciones empresariales. Las empresas de infraestructura son las que están preparando el camino para ese cambio.

La pila de computación: Nvidia y TSMC en la curva de hardware.

La base del paradigma de la IA se basa en un conjunto de herramientas hardware desarrolladas por dos empresas líderes: Nvidia y Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSMC). Su posición no se trata simplemente de una cuestión de cuota de mercado actual; se trata de estar en la parte más importante de la curva de adopción de las tecnologías informáticas necesarias para los objetivos planteados por Gartner para el año 2026.

El dominio de Nvidia en el mercado de GPUs para IA es un ejemplo clásico de un “muro defensivo” que permite a la empresa mantener su posición dominante. Sin embargo, el verdadero poder de Nvidia radica más allá del hardware.Plataforma de software CUDAEstos desarrolladores fueron formados hace años en instituciones académicas, lo que creó una generación de especialistas capacitados con las herramientas de esta empresa. Este “efecto de fijación” del ecosistema significa que la mayoría del código relacionado con la inteligencia artificial está escrito para la arquitectura de Nvidia. Por lo tanto, es extremadamente difícil para los competidores desplazar a Nvidia de su posición actual. La empresa continúa expandiendo este “efecto de fijación” a través de adquisiciones, como la reciente compra de SchedMD, lo que le permite controlar la importante plataforma de código abierto Slurm, utilizada para gestionar clústeres de GPU. Este beneficio en términos de software y redes, combinado con su interconexión propia NVLink, crea una barrera de entrada poderosa y multifacética que será crucial a medida que aumente la demanda de procesamiento por parte de la inteligencia artificial.

TSMC opera en el siguiente nivel, fabricando los chips avanzados que alimentan todo este ecosistema. Su posición es prácticamente monopolística en el área de la lógica de vanguardia, y tiene un gran poder de fijación de precios. La empresa ha aumentado los precios en un 15% en promedio desde 2019, lo cual es una clara señal de su influencia en un mercado con restricciones de suministro. Este poder de fijación de precios está directamente relacionado con el crecimiento exponencial de la demanda de chips para IA, los cuales TSMC fabrica para ambas empresas, Nvidia y Broadcom. Como indica la previsión de Gartner, existe una gran necesidad de tales chips.Plataformas de supercomputación de IAY los modelos de lenguaje específicos para cada dominio (Domain-Specific Language Models, DSLMs) seguirán impulsando esta demanda en los próximos años, lo que fortalecerá el papel de TSMC como la empresa fundamental en la era de la inteligencia artificial.

Juntas, Nvidia y TSMC representan los componentes clave en el área de hardware. Nvidia proporciona los motores informáticos optimizados y el ecosistema de desarrollo necesario para la creación de aplicaciones, mientras que TSMC ofrece la capacidad de fabricación avanzada necesaria para producir estos componentes a gran escala. La combinación de sus posiciones en la curva de adopción significa que sus trayectorias de crecimiento están íntimamente relacionadas con el aumento exponencial de la implementación de tecnologías de IA, no solo con la actual ola de desarrollo de modelos de inteligencia artificial.

La capa de memoria y nubes: El crecimiento exponencial de Micron y Microsoft

Mientras que Nvidia y TSMC proporcionan los motores de procesamiento, las capas de memoria y cloud constituyen el sistema nervioso y la plataforma operativa esencial para el paradigma del IA. Es en estas capas donde se transfieren los datos y donde se genera valor en la infraestructura relacionada con el IA. Las empresas que dominan este sector no solo se benefician de la demanda actual, sino que también están en una curva de adopción exponencial, impulsada por los factores clave establecidos por Gartner para el año 2026.

Micron Technology es un excelente ejemplo de empresa que ha logrado aprovechar la oportunidad que ofrece el mercado de memoria.Resultados del primer trimestre del año fiscal 2026Se ha demostrado una fuerte demanda por sus productos de memoria y almacenamiento de alta performance, como resultado directo del desarrollo de tecnologías de IA. A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos y grandes, la necesidad de una memoria rápida y eficiente para alimentar a los procesadores se convierte en un obstáculo crítico. La posición de Micron en el mercado de DRAM y NAND es fundamental para resolver este problema, lo que la convierte en una empresa clave en el desarrollo de infraestructuras relacionadas con las tecnologías de IA. La empresa está construyendo las infraestructuras necesarias para el movimiento de datos, algo que es cada vez más importante a medida que surgen nuevos modelos y agentes de inteligencia artificial.

En cuanto al software y las plataformas, los servicios de Azure y Cloud de Microsoft demuestran el poder de una infraestructura de alta visibilidad y con capacidad de generación de ingresos. Los ingresos de esta división han aumentado.40% en comparación con el año anterior.Se trata de una cifra que refleja la demanda masiva y constante de capacidad en la nube. Esto no se trata de gastos especulativos; se trata de gastos operativos directamente relacionados con las cargas de trabajo de IA. Lo más importante es que este crecimiento ofrece un camino claro hacia los beneficios económicos. El modelo de pago según el uso implica que los ingresos están directamente relacionados con el consumo de recursos, lo que genera una situación predecible y escalable para la empresa. Esta visibilidad sobre los beneficios económicos es una ventaja crucial para los inversores, ya que demuestra que el capital invertido está generando un retorno tangible y eficiente.

La conexión con las tendencias de Gartner para el año 2026 es directa. La principal tendencia…Plataformas de supercomputing con inteligencia artificialEstá construido sobre la base de memoria de alta velocidad y capacidades de orquestación en la nube. La segunda tendencia es los sistemas multilegales, que representan el siguiente nivel de automatización, donde los agentes de IA colaboran entre sí. Estos sistemas requerirán enormes recursos de computación y almacenamiento distribuidos, que son las principales características de las plataformas en la nube como Azure. Además, la tendencia hacia el uso de tecnologías de computación confidenciales –que permiten el procesamiento de datos en formato cifrado– constituye una capa de seguridad fundamental que los proveedores de servicios en la nube están desarrollando activamente. Esta capa es crucial para que las empresas puedan adoptar el uso de la IA sin poner en peligro los datos sensibles.

En resumen, los niveles de memoria y almacenamiento en la nube son donde se observa el crecimiento exponencial de la infraestructura de IA, y donde ese crecimiento puede ser aprovechado para generar ingresos. Micron desarrolla los componentes físicos esenciales para el movimiento de datos, mientras que Azure de Microsoft proporciona una plataforma con alto rendimiento y altos márgenes de ganancia, donde los datos se procesan y se genera valor a partir de ellos. Juntos, representan la infraestructura crítica que sustentará los sistemas multieservidor y las plataformas de supercomputación de IA, que Gartner considera los factores clave para el futuro en 2026.

La capa de infraestructura energética: El elemento clave para impulsar la curva S física.

La implementación de la inteligencia artificial es un fenómeno físico, y su requisito más fundamental es la energía. Mientras que el mundo se concentra en los chips y las plataformas en la nube, surge un obstáculo crucial: la enorme cantidad de electricidad necesaria para operar y enfriar los centros de datos. Aquí es donde la infraestructura energética se convierte en algo esencial, algo que a menudo se pasa por alto en todo el proceso. Las empresas que logran acuerdos a largo plazo de suministro de energía con los gigantes tecnológicos se posicionan como socios indispensables en la revolución de la inteligencia artificial.

La magnitud de la demanda es asombrosa. Según una estimación de McKinsey, las empresas deben invertir en esto.Un volumen asombroso de 5.2 billones de dólares para el año 2030, en centros de datos equipados para manejar las cargas de procesamiento relacionadas con la inteligencia artificial.Cada uno de esos centros de datos es una entidad que consume mucha energía. Esto genera una necesidad enorme y constante de electricidad confiable y, cada vez más, renovable. Esta necesidad ahora se satisface a través de alianzas corporativas sin precedentes.

Las principales empresas de energía están asumiendo este papel. NextEra Energy, con su amplia división de servicios públicos y desarrollo, se ha convertido en un socio clave para los líderes tecnológicos. En octubre, firmó un acuerdo de compra de energía de 25 años con Google, con el objetivo de adquirir energía proveniente de la planta nuclear Duane Arnold, que fue reabierta. El servicio comenzará a finales de 2029. La empresa también está trabajando con Meta Platforms para desarrollar proyectos solares con una capacidad total de 2.5 GW. No se trata solo de vender energía; se trata también de desarrollar conjuntamente la infraestructura energética necesaria para respaldar el crecimiento de la inteligencia artificial.

Brookfield Renewable es otra importante empresa que ha firmado algunos de los contratos relacionados con energías renovables más importantes de la historia. Anunció un acuerdo marco hidroeléctrico de carácter sin precedentes con Google, según el cual la compañía tecnológica adquirirá hasta 3 GW de energía hidroeléctrica sin emisiones de carbono. Lo más importante es que, el año pasado, Brookfield firmó un acuerdo global relacionado con energías renovables con Microsoft. Este acuerdo de cinco años permitirá que Brookfield desarrolle más de 10.5 GW de capacidad renovable para Microsoft, desde 2026 hasta 2030. Esta cifra es ocho veces mayor que la mayor cantidad de contrato de servicios energéticos firmado por una sola empresa en toda la historia.

En resumen, la infraestructura energética constituye la base física para el desarrollo de la curva S de la inteligencia artificial. A medida que aumentan los centros de datos, las empresas que controlan el flujo de electricidad, especialmente el suministro de energía limpia y a largo plazo, serán cruciales para el funcionamiento de todo el ecosistema. Sus relaciones con los gigantes tecnológicos no son simples apuestas especulativas; son compromisos estratégicos para alimentar el próximo paradigma informático, asegurando así su lugar en la curva de adopción exponencial de esta tecnología.

Catalizadores, Riesgos y Lo que Debe Tenerse En Cuenta

La tesis sobre las acciones relacionadas con la infraestructura de la inteligencia artificial es clara: se trata de construir los cimientos necesarios para un cambio paradigmático que durará varias décadas. La perspectiva futura depende de unos pocos factores críticos y riesgos que determinarán si la curva de adopción exponencial continuará su ascenso vertiginoso o si experimentará un giro repentino.

El factor que más influye en este proceso es el ritmo de los gastos en capital. Todo el proceso de desarrollo depende de gastos continuos y a gran escala por parte de las empresas de tecnología y los fabricantes de chips. Los inversores deben estar atentos a esto.Anuncios continuos de gastos de capitalDe estos “gigantes”, que representan la escala física del auge de la infraestructura, para empresas como Nvidia y TSMC, esto significa pedidos de chips avanzados. Para proveedores de servicios en la nube como Microsoft y Amazon, esto implica nuevos proyectos de centros de datos. Cada anuncio es una muestra de confianza en la tesis de largo plazo relacionada con la inteligencia artificial, además de una confirmación de la trayectoria de crecimiento de la capa de infraestructura.

Sin embargo, un riesgo importante es la compresión de la valoración, si esos gastos no se traducen en rendimientos esperados. Como señalan los inversores…Se espera que las evaluaciones de varias acciones relacionadas con tecnología e inteligencia artificial sigan siendo un tema importante en 2026, ya que los inversores están preocupados por las posibles ganancias derivadas de los grandes gastos en inteligencia artificial.Esa es la tensión central. El mercado asume un crecimiento exponencial, pero los retornos deben materializarse. El riesgo no radica en que los gastos en IA se detengan, sino en que crezcan más lentamente de lo esperado, o en que la eficiencia del uso del capital sea insatisfactoria. Por esta razón, los analistas ya están evaluando detenidamente la posición estructural de empresas como Amazon, en cuanto a su retorno sobre el capital invertido y su disciplina financiera.

La sostenibilidad física de este auge es otro punto de vigilancia crítico. La infraestructura energética constituye el verdadero cuello de botella. Las enormes necesidades de poder de los gigantes tecnológicos se satisfacen a través de alianzas sin precedentes, pero estas acuerdos deben llevarse a cabo de manera efectiva. Los inversores deben supervisar la firma y el desarrollo de estos acuerdos.Acuerdos de energía entre empresas tecnológicas y compañías eléctricasComo NextEra Energy y Brookfield Renewable. Estos no son simplemente acuerdos comerciales; son compromisos preventivos para asegurar el combustible necesario para la revolución de la inteligencia artificial. El desarrollo exitoso de estos proyectos —como el contrato de 25 años con Google o el marco de 10.5 GW con Microsoft— será un indicador clave de la sostenibilidad física de toda la infraestructura que se construirá en el futuro.

En resumen, el caso de inversión es prospectivo y depende de la forma en que se ejecute. Los factores clave son claros: mayor gasto, mayores retornos y energía segura. Los riesgos también son evidentes: presión sobre la valoración si el crecimiento no se logra, y cuellos de botella físicos si los acuerdos energéticos fallan. Para los inversores, lo importante es observar atentamente estos tres factores, ya que determinarán si la curva de crecimiento seguirá siendo pronunciada o comenzará a suavizarse.