Construyendo la infraestructura de inteligencia artificial: Una perspectiva para el año 2026, según un estratega en tecnologías avanzadas

Los rendimientos a largo plazo más interesantes en el ámbito de la inteligencia artificial ya no se encuentran únicamente en los chips o en el software. Estos rendimientos se encuentran en aquellos elementos esenciales que permiten la adopción exponencial de esta tecnología. A medida que la inteligencia artificial pasa de ser una capacidad de nicho a convertirse en una infraestructura fundamental, las empresas que desarrollan capacidades de procesamiento de datos, energía confiable y centros de datos eficientes se convierten en los principales motores de valor. Este cambio está transformando completamente los mercados, desde el sector de la energía hasta la construcción de portafolios de negocios.

La escala de esta construcción de infraestructura es impresionante. Se estima que los principales operadores de centros de datos invierten más de…500 mil millones en gastos de capital en el año 2026.Ese gasto es solo el comienzo. Según las investigaciones de McKinsey, para satisfacer la demanda a largo plazo de potencia informática, se necesitarán hasta 7 billones de dólares para el año 2030. No se trata simplemente de una cuestión relacionada con el sector tecnológico; se trata de una transformación en la economía física. La limitación principal para el escalamiento de la inteligencia artificial ya no radica en los algoritmos, sino en la energía disponible. Los centros de datos no pueden soportar la inconstancia de las fuentes de energía renovables, lo que genera una gran demanda de energía fiable y confiable. Esta realidad ha llevado a un “gran cambio hacia el uso de energía nuclear”, según los expertos en inversiones. También hay un aumento en la demanda de celdas de combustible y mejoras en las redes eléctricas.

Este nivel de infraestructura es donde se observa con mayor claridad la curva de crecimiento exponencial. El valor de mercado de…NVIDIA ha crecido a una tasa anual compuesta del 43.85% durante los últimos cinco años.Es una reflección directa de su posición como proveedor dominante de los motores informáticos que impulsan este crecimiento. Sin embargo, las oportunidades no se limitan únicamente al líder en el mercado de GPUs. La rápida expansión de empresas como AMD, cuya expectativa es que los ingresos crezcan a una tasa anual compuesta del 35% durante los próximos años, así como el crecimiento explosivo de los actores especializados en el ecosistema de potencia para IA, indican que el crecimiento se distribuye en todo el ecosistema tecnológico. En resumen, los inversores que se concentran únicamente en la definición más estrecha de la IA corren el riesgo de pasar por alto donde se crea el siguiente nivel de valor. Se está construyendo una curva exponencial: un centro de datos, una planta de energía, un sistema de refrigeración, uno tras otro.

Evaluación de los principales actores de la infraestructura básica: procesamiento y conectividad

Los niveles de computación y conectividad constituyen el “sistema nervioso” del paradigma de la inteligencia artificial. En este caso, la competencia no se basa tanto en funcionalidades nuevas y llamativas, sino más bien en la capacidad de escalar para satisfacer la demanda exponencial de poder de procesamiento y movimiento de datos. Los actores que dominan estos segmentos no son simplemente proveedores; son los estándares esenciales con los cuales todo el sistema debe interactuar.

Broadcom se encuentra en el corazón de esta infraestructura de conectividad. La empresa es…Estándar industrial en los chips de conmutación y enrutamiento Ethernet.Esta posición le confiere un lugar crucial en cada centro de datos. Su transformación estratégica hacia la producción de aceleradores de IA personalizados también ha sido decisiva. Al colaborar directamente con las empresas de almacenamiento de datos para diseñar chips específicos para aplicaciones particulares, Broadcom puede aprovechar un segmento de mercado con altas expectativas de crecimiento, donde el rendimiento y el costo son factores fundamentales. Las perspectivas financieras de esta estrategia son positivas; los analistas esperan que…Crecimiento del 51% para el ejercicio fiscal de 2026.Esto no es simplemente la historia de una empresa fabricante de chips. Se trata, en realidad, de un ejemplo de cómo la necesidad fundamental de contar con datos que se transmitan a alta velocidad y con procesamiento informático especializado es algo que no puede ser negociado para el escalamiento de la inteligencia artificial.

Aunque Nvidia lidera el mercado de aceleradores de IA en general, la competencia se está intensificando, especialmente en los aspectos relacionados con la memoria y el procesamiento. Micron Technology está ganando importancia en los sectores de DRAM y NAND. Se centra especialmente en la memoria de alto ancho de banda, una tipo de memoria especializada que se utiliza directamente en los chips de IA. Este posicionamiento estratégico le ha permitido obtener un lugar destacado en Wall Street, siendo considerada como la mejor opción para inversiones en semiconductores para el año 2026. Su crecimiento se ve respaldado por una dinámica de oferta y demanda favorable, ya que la industria enfrenta una escasez de suministro de DRAM. Para los inversores, Micron representa una oportunidad de invertir en los componentes fundamentales que permiten que Nvidia y otras empresas puedan ofrecer una mayor potencia de cálculo.

Advanced Micro Devices es el claro rival en el campo de los procesadores informáticos. Su objetivo es lograr un crecimiento anual del 35% en sus ingresos durante los próximos años. Este objetivo ambicioso cuenta con un plan de productos sólido y acuerdos comerciales importantes. La empresa ha logrado avances recientes en su desarrollo tecnológico.Lidiar con OpenAI.Se trata de una piedra angular para AMD; la empresa espera que esta alianza genere un ingreso acumulado de 100 mil millones de dólares en los próximos años. Esta colaboración, junto con un importante pedido de parte de Oracle, proporciona una vía clara para que AMD pueda escalar su GPU MI450 y satisfacer la demanda insaciable del mercado. La trayectoria de crecimiento de AMD depende directamente de su capacidad para ganar cuota de mercado a Nvidia en el sector de centros de datos. Esta competencia marca el inicio de la próxima fase en la construcción de infraestructuras de inteligencia artificial.

En resumen, la capa de infraestructura se está convirtiendo en un campo de batalla complejo. Broadcom controla los “tubos” que permiten el transporte de datos, y también diseña los motores especializados necesarios para el funcionamiento del sistema. Micron suministra la memoria esencial que impulsa el procesamiento de datos. Por su parte, AMD escala las unidades de procesamiento principales. Juntas, estas empresas forman la base fundamental de la infraestructura tecnológica del futuro. Las tasas de crecimiento financiero de estas empresas son impresionantes: el 51% para Broadcom, el 35% para AMD, y Micron es considerada una de las empresas más prometedoras según los analistas. Esto indica que la adopción exponencial de estas tecnologías se traduce directamente en mejoras en el rendimiento corporativo. Para un estratega de tecnología avanzada, estas son las empresas que construyen la infraestructura fundamental del futuro.

Las limitaciones físicas: poder y capacidad del centro de datos

El crecimiento exponencial de la IA está encontrando un límite físico. Aunque el foco se ha centrado en los chips y el software, el verdadero problema radica en la energía necesaria para el funcionamiento de estos sistemas. Los centros de datos no pueden soportar las fluctuaciones en la producción de energía proveniente del viento y la solar; requieren una fuente de energía constante y confiable. Esto ha cambiado el enfoque del debate, pasando de los costos de las energías renovables a la fiabilidad de la energía. Esto está impulsando un cambio drástico hacia el uso de energía nuclear, lo que genera una demanda enorme y urgente de energía para el funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial. Para los inversores, esto convierte la historia de la inteligencia artificial en algo más que simplemente una tecnología, sino también en una infraestructura y una industria relacionada con la energía.

La validación de este cambio ya se ha llevado a cabo en los negocios. Hut 8, una empresa operadora de centros de datos, acaba de firmar un contrato para ello.Trato de 15 años y valor de 7 mil millones de dólares con Anthropic.Se trata de una capacidad de 245 megavatios, con la posibilidad de escalar hasta casi 2.3 gigavatios. No se trata de un contrato aislado; es un modelo a seguir para todo el sector. Se estima que los principales operadores de centros de datos gastarán más de 500 mil millones de dólares en gastos de capital en el año 2026. Esta cifra podría aumentar hasta 7 billones de dólares para el año 2030, con el objetivo de satisfacer la demanda de procesamiento de datos. Este ciclo de capital es el motor del desarrollo del sector, y empresas como Hut 8 están aprovechando este potencial vendiendo esa capacidad de procesamiento de datos.

Sin embargo, este ecosistema es volátil y está sujeto a cambios constantes. El tema relacionado con el uso de la inteligencia artificial incluye a “empresas pequeñas y con pocos recursos financieros”, las cuales son utilizadas en gran medida para satisfacer la demanda de electricidad. Esto genera una gran volatilidad en el mercado. Empresas como Bloom Energy han visto sus acciones aumentar en más del 500%, ya que sus celdas de combustible se han vuelto esenciales para suministrar energía a los centros de datos. Pero tales movimientos explosivos no están exentos de riesgos. La estructura de estos mercados suele ser competencia limitada, lo que da lugar a situaciones oligopólicas. Esto genera ventajas operativas, pero también concentra los riesgos. Por lo tanto, el ecosistema de la inteligencia artificial requiere una gestión activa de los portafolios y un reequilibrio constante para poder enfrentarse a los ciclos de negociación y evitar caer en una situación de baja.

En resumen, la próxima fase del valor de la IA se basará en infraestructuras físicas. La energía confiable, ya sea proveniente de fuentes nucleares, mejoras en las redes eléctricas o celdas de combustible instaladas en los sitios donde se ubican los centros de datos, es ahora un factor clave para el éxito de las empresas, incluso aquellas que no pertenecen al sector tecnológico tradicional. Los acuerdos de varios miles de millones de dólares relacionados con la capacidad de los centros de datos demuestran la importancia de los grandes gastos de capital necesarios para desarrollar este sector. Para los inversores a largo plazo, la oportunidad es clara, pero el camino no es fácil. Es necesario concentrarse en la infraestructura esencial, mientras se maneja adecuadamente la volatilidad inherente a este ecosistema de alto crecimiento y alta presión financiera.

Catalizadores, escenarios y lo que hay que observar

La tesis sobre la infraestructura de IA es clara: la adopción exponencial de esta tecnología está limitada por factores físicos. En el corto plazo, lo que determinará el resultado será una serie de factores que pondrán a prueba la pendiente de esa curva en forma de “S” y la capacidad de resolver los cuellos de botella que existen. Los inversores deben estar atentos a señales específicas que puedan confirmar o cuestionar la narrativa de este proyecto, que involucra una inversión de múltiplos de miles de millones de dólares.

El primer factor importante que contribuye a este proceso es la anunciación de nuevas construcciones de centros de datos y acuerdos de adquisición de energía por parte de las principales empresas de nube. Estos son los indicadores que validan las proyecciones de gastos.Un acuerdo de varios miles de millones de dólares entre Hut 8 y Anthropic.Es un modelo a seguir. Busque contratos de gran escala y a largo plazo similares entre Microsoft, Amazon, Google y Meta. Cada nuevo acuerdo indica la próxima fase de gasto en infraestructura, y confirma la necesidad urgente de una energía fiable. La transición hacia el uso de reactores nucleares y celdas de combustible en las instalaciones, como señalan los expertos, será un indicador clave de cómo estos gigantes están resolviendo el problema de la fiabilidad energética.

En segundo lugar, es necesario monitorear la tasa de adopción de las nuevas arquitecturas de computación y cómo se resuelven los problemas relacionados con el suministro de memoria. El mercado ya está anticipando las características del plan de desarrollo de AMD: la lanzamiento de 50,000 GPU MI450 por parte de Oracle, y el suministro a OpenAI, que comenzará en la segunda mitad de 2026. Los verdaderos retos serán el rendimiento y la eficiencia en costos de estos chips en producción, especialmente la plataforma Blackwell de Nvidia. Al mismo tiempo, es importante observar si la escasez de suministro de RAM disminuye, ya que eso afectará directamente la rentabilidad y capacidad de escalación de empresas como Micron. La trayectoria de crecimiento de la industria AI depende tanto de la disponibilidad de nuevas tecnologías como de la estabilidad del suministro de memoria.

El riesgo principal es un ralentizamiento en los gastos relacionados con la IA, o bien, el fracaso en resolver los problemas de suministro de energía y refrigeración. El ecosistema en el que operan estas empresas es volátil, y muchos de los actores del sector son “altamente influyentes”. Si el gasto de capital de las hyperscalers disminuye, todo el ciclo de desarrollo de la infraestructura podría ralentizarse. Más aún, si la industria no puede asegurar el suministro de energía necesario para los centros de datos, la trayectoria de crecimiento exponencial se verá obstaculizada. La reciente subida de precios de empresas como Bloom Energy demuestra cuán rápidamente puede cambiar la opinión pública sobre este tema; un cambio negativo en la situación del suministro de energía sería un gran obstáculo para el desarrollo de la industria.

Por ahora, la situación sigue siendo positiva. Las perspectivas financieras de líderes como AMD, con un objetivo de crecimiento anual del 35%, y la enorme escala de gastos proyectados, indican que continuarán expandiéndose. Sin embargo, el camino no es fácil. Lo importante es monitorear activamente estos factores y riesgos, así como considerar las limitaciones físicas que, en última instancia, determinarán el ritmo del cambio en la tecnología de la inteligencia artificial.