Construyendo la infraestructura de IA: Una lista de empresas semiconductoras clave

La tesis de inversión relacionada con la IA no se trata de un único ciclo de desarrollo de productos. Se trata, en realidad, de un cambio tecnológico multifacético. La capa fundamental de este proceso es la infraestructura hardware. Este es el primer principio de la nueva economía informática. Según un análisis detallado, el ecosistema de la IA opera a través de cinco capas distintas: desde la rearquitectura del hardware hasta la implementación de aplicaciones. Lo importante es que el crecimiento exponencial en las capas superiores —como las arquitecturas de modelado, los sistemas de razonamiento y las aplicaciones— depende completamente de la capacidad computacional proporcionada por la capa inferior. Ahora nos encontramos en un punto de inflexión en el que la demanda de esa capacidad computacional supera la oferta, lo que crea un cuello de botella fundamental.

La métrica clave para identificar las estrategias fundamentales es su posición en la curva de adopción y su papel en el logro de una escalabilidad exponencial. En un cambio de paradigma, los ganadores no son necesariamente aquellos que lanzan un nuevo algoritmo al mercado primero, sino aquellas empresas que construyen las bases necesarias para el desarrollo tecnológico. Esto significa concentrarse en aquellos que proporcionan la capacidad computacional, el ancho de banda de memoria y la eficiencia energética necesarios para ejecutar cargas de trabajo de IA. El mercado actual es una clara señal de esta dinámica. El ecosistema mundial de semiconductores está enfrentando una escasez sin precedentes de chips de memoria, con los precios de la RAM aumentando a medida que la demanda de los centros de datos de IA supera continuamente la oferta. No se trata de un problema temporal; se trata de una reasignación estratégica de la capacidad de silicio mundial hacia componentes de alto rendimiento y alto margen, como los chips HBM, que son esenciales para los servidores de IA.

Este desequilibrio entre oferta y demanda resuelve la oportunidad de inversión. El problema es real y grave. Los fabricantes de dispositivos ya están sufriendo las consecuencias; los fabricantes de smartphones y ordenadores personales enfrentan una oferta limitada y costos crecientes en memoria de uso general. El mercado considera que esta escasez podría persistir hasta el año 2027. Para los inversores, esto significa que las empresas que controlan o facilitan el flujo de poder informático –aquellas que construyen la infraestructura– tienen la capacidad de aprovechar este mercado a medida que todo el ecosistema crece. Su papel no es perseguir el modelo más nuevo, sino proporcionar el soporte fundamental que hace posible toda la curva de valor.

La Lista de Observación: Las inversiones en infraestructura en la “curva de adopción”

La infraestructura de IA está ahora en pleno proceso de aceleración, y las empresas que desarrollan sus componentes fundamentales son los principales beneficiarios. Sus trayectorias de crecimiento no se determinan por las ganancias a corto plazo, sino por su capacidad para escalar la capacidad computacional, de memoria y de fabricación que sustenta todo el modelo tecnológico. Así están posicionados los principales actores del sector.

NVIDIA es, sin duda, la plataforma de infraestructura clave para el paradigma actual de la inteligencia artificial. Su dominio en el campo de las GPU y los software relacionados con la IA ha creado una ventaja significativa, y sus acciones reflejan esa liderazgo, con un valor de mercado cercano a los 4.5 billones de dólares. Sin embargo, su crecimiento está pasando de la fase explosiva de los primeros adopadores a una fase más madura y de mayor escalabilidad. Las pruebas demuestran este cambio: aunque el precio de las acciones ha aumentado más del 23% anualmente, recientemente ha disminuido, con un máximo de 212.19 dólares en 52 semanas y un precio actual de alrededor de 184 dólares. Esta volatilidad indica que el mercado valora un crecimiento sostenido, pero quizás no tan excesivo. Para los inversores, NVIDIA representa una opción de infraestructura estable, pero sus retornos futuros dependen de su capacidad para mantener su liderazgo arquitectónico a medida que el mercado se expande.

AMD es un competidor importante en la fase de crecimiento del sector de los aceleradores de IA. No representa una amenaza para el dominio actual de NVIDIA, sino que es una fuerza necesaria para que el paradigma alcance todo su potencial exponencial. A medida que el mercado madura, la competencia impulsa la innovación y las precios, lo cual beneficia a todo el ecosistema. El papel de AMD es ganar cuota de mercado y asegurarse de que el “cuello de botella” en materia de computación no se convierta en un punto débil en el sistema. Su posición es un claro indicador de un mercado saludable y en constante crecimiento, donde un segundo participante emerge para avanzar la tecnología y ampliar su acceso.

TSMC es la infraestructura fundamental para la fabricación de semiconductores. Todo el ecosistema de semiconductores, incluyendo los chips de NVIDIA y los diseños de AMD, depende de su avanzada tecnología de fabricación. La empresa enfrenta importantes desafíos, como se destaca en…Tensiones geopolíticas y restricciones comercialesReformar las cadenas de suministro. La capacidad de TSMC para escalar procesos de próxima generación, como los transistores GAA, es un factor clave para el crecimiento del sector informático. Cualquier retraso o limitación en la capacidad de TSMC afecta directamente al cronograma de desarrollo del nuevo hardware para inteligencia artificial. Por lo tanto, TSMC juega un papel fundamental; su éxito es una condición indispensable para el desarrollo completo de este sector.

SK Hynix (SMCI) es una empresa que se dedica a la fabricación de infraestructuras de memoria; además, esta empresa está directamente afectada por los problemas de congestión actuales en el sector.Una escasez de chips de memoria sin precedentesSe trata de una señal real del cambio de paradigma. A medida que las cargas de trabajo de IA requieren mucha más memoria por sistema, la capacidad se está reasignando desde la electrónica de consumo hacia soluciones con altos márgenes de ganancia, como HBM. Esto genera un desequilibrio entre oferta y demanda, lo que provoca aumentos en los precios y las ganancias de los fabricantes de memoria. SK Hynix se encuentra en el centro de este problema, siendo un beneficiario directo de la situación actual de escasez de recursos. Su crecimiento es una función directa del desarrollo de centros de datos basados en tecnologías de IA; esto es un claro indicador de la curva de adopción exponencial de esta tecnología.

La lista de vigilancia no tiene como objetivo perseguir el modelo de IA más avanzado. Su objetivo es identificar las empresas que proporcionan los elementos esenciales para el desarrollo tecnológico: la capacidad de procesamiento, la memoria y la capacidad de fabricación necesarias para lograr un crecimiento exponencial en la próxima década. El éxito de estas empresas es, en realidad, el éxito de esa infraestructura fundamental.

Catalizadores, Riesgos y el Camino hacia una Aceptación Exponencial

El camino que conduce desde el actual problema de infraestructura hasta la adopción exponencial de dichas soluciones está marcado por ciertos factores clave y está lleno de riesgos. Para las estrategias fundamentales identificadas, los próximos 18 meses determinarán si estas lograrán seguir una trayectoria ascendente o si enfrentarán una fuerte corrección en sus resultados.

El principal catalizador es la resolución de la actual escasez de memoria y la expansión de la fabricación avanzada.Una escasez de chips de memoria sin precedentesEs el resultado directo del reasignamiento de capacidad desde la electrónica de consumo hacia soluciones de IA con altos márgenes de ganancia. Este desequilibrio representa un obstáculo importante para el crecimiento en cuanto a la capacidad computacional. El factor que impulsa este equilibrio es el retorno a una situación de igualdad, donde la oferta alcance a la demanda. Esto será posible gracias al desarrollo de procesos de fabricación avanzados, como los transistores de tipo “gate-all-around” (GAA), que TSMC y otros fabricantes están trabajando arduamente para implementar. Como se mencionó anteriormente…Deloitte espera que, para el año 2026, las tecnologías de semiconductores se conviertan en más puntos de control en la cadena de suministro.Pero también se realizarán inversiones significativas, por un valor de aproximadamente 30 mil millones de dólares, en herramientas como la litografía ultravioleta extrema (EUV), con el objetivo de permitir este tipo de escalabilidad. El éxito en este ámbito permitirá una mayor utilización de las infraestructuras y un crecimiento sostenido tanto para los fabricantes de memoria como para aquellos que se dedican a la computación.

Sin embargo, un riesgo importante es la posibilidad de un exceso de suministro de hardware, lo cual podría disminuir los precios y las márgenes de beneficio. Se teme que haya una “fase de exceso de oferta en el mercado de criptomonedas”, donde los aceleradores de los grandes proveedores entren en el mercado secundario. Como señala un análisis…En un par de años, según se dice, los aceleradores de hoy en día pasarán al mercado secundario.Esto podría provocar un flujo excesivo de hardware usado, lo que podría socavar los precios elevados de los nuevos chips. El riesgo es que este exceso de oferta pueda acortar todo el ciclo de desarrollo del hardware, convirtiendo una escasez estructural en una crisis cíclica. Los precios actuales del mercado ya reflejan esa escasez; un repentino aumento en la cantidad de aceleradores de IA antiguos, pero todavía funcionales, podría alterar esta dinámica.

Sin embargo, el punto de vista más importante y orientado hacia el futuro es el cambio en el perfil de la demanda en sí. Los datos indican que se está produciendo un cambio en la forma en que se utiliza la computación inteligente. El foco se está desplazando desde el entrenamiento de modelos masivos hacia la ejecución de inferencias a gran escala, y cada vez más, hacia la implementación de pequeños modelos lingüísticos. Como predijo una fuente el año pasado…El método de cálculo en tiempo de inferencia se está convirtiendo en el paradigma dominante.Y los modelos de lenguaje pequeños, que dominan el mundo, son algunos de los cambios clave. Este cambio crea nuevas oportunidades en materia de infraestructura. Las cargas de trabajo de inferencia a menudo requieren diferentes optimizaciones en el hardware y podrían impulsar la demanda de computación distribuida y basada en nubes, en lugar de centros de datos centralizados. Las empresas que puedan adaptar su infraestructura para satisfacer esta nueva demanda, más fragmentada, estarán en una posición ventajosa para lograr una adopción exponencial de estas tecnologías.

En resumen, el crecimiento de la capa de infraestructura no está garantizado. Depende de poder manejar una cadena de suministro estrecha, evitar un exceso de hardware y aprovechar la próxima ola de demanda en materia de procesamiento informático. Los factores que impulsan este crecimiento son claros, pero los riesgos son significativos. El camino hacia una adopción exponencial es una carrera contra el tiempo y las fuerzas del mercado.