Construyendo las infraestructuras de IA: Acciones relacionadas con la infraestructura de IA en una trayectoria exponencial

La tesis relacionada con la inversión en IA ha sufrido un cambio fundamental. Ya no se trata de desarrollar una nueva aplicación o chatbot llamativo. El foco se ha desplazado de la experimentación interminable hacia la construcción de la infraestructura necesaria para un nuevo paradigma tecnológico. Este cambio está impulsado por tasas de adopción que superan todo lo que se ha visto hasta ahora, y por un mecanismo de innovación que acelera el progreso de manera exponencial.

La escala de adopción es impresionante. Una de las principales herramientas de IA generativa logró alcanzar una gran cantidad de adoptantes.El 10% de la población del planetaMás de 800 millones de usuarios semanales en menos de dos meses. Ese es un ritmo que supera con creces los avances tecnológicos anteriores, donde el teléfono tardó 50 años en llegar a los 50 millones de usuarios. No se trata simplemente de un número de usuarios; es una señal de que la IA está pasando de ser una herramienta especializada a convertirse en una herramienta fundamental, a un ritmo sin precedentes.

Esta rápida adopción de la tecnología genera un efecto multiplicador. Las tecnologías más avanzadas permiten la implementación de más aplicaciones. Cuantas más aplicaciones existan, mayor será la cantidad de datos generados. Mayor cantidad de datos atrae más inversiones. Y más inversiones, a su vez, permiten la construcción de una mejor infraestructura. Este ciclo es de tipo multiplicativo, no aditivo. Por eso, las startups relacionadas con la IA pueden aumentar sus ingresos cinco veces más rápido que las empresas de SaaS. Además, el tiempo necesario para estudiar una nueva tecnología ahora suele superar su período de relevancia, lo que obliga a reconstruir todo desde la estrategia de computación hasta los modelos de seguridad.

La estrategia corporativa finalmente está comenzando a adaptarse a esta realidad. En los primeros días de la aplicación de la inteligencia artificial, se desarrollaron numerosos programas piloto, a menudo dispersos y sin coordinación entre sí. Ahora, lo importante es pasar de la experimentación al logro de resultados tangibles. Como señaló un director de tecnología: “El enfoque ha cambiado de ‘¿Qué podemos hacer con la inteligencia artificial?’ a ‘¿Cómo pasamos de la experimentación al logro de impactos reales?’”. Esto conduce a un cambio estratégico claro: de programas piloto interminables a la implementación de plataformas centralizadas de inteligencia artificial para lograr una transformación empresarial significativa. La disciplina que está surgiendo ahora consiste en iniciar un programa empresarial desde arriba, donde los líderes ejecutivos seleccionan algunos procesos de alto rendimiento y aplican las herramientas necesarias a través de un centro de control centralizado. Este enfoque estructurado y concentrado es lo que diferencia los pequeños avances en eficiencia de una verdadera transformación empresarial. La curva exponencial es clara; la infraestructura necesaria para aprovecharla es ahora lo crucial.

La capa de infraestructura: Computación y capacidad

La adopción exponencial de la IA está enfrentando un verdadero obstáculo físico: la enorme cantidad de poder computacional que se necesita para implementar las tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial. Aquí es donde la infraestructura se convierte en un aspecto crucial para la implementación de estos sistemas. La competencia ya no se basa en el algoritmo más avanzado, sino en los chips que los ejecutan y en los centros de datos que los alojan. Dos factores clave determinan cómo se desarrollará esta infraestructura.

En primer lugar, los fabricantes de chips están en una situación similar a la que se denomina “curva S”. Advanced Micro Devices es un excelente ejemplo de esto. Su capitalización de mercado se mantiene estable alrededor de…330 mil millonesTodavía falta mucho para que se alcance el club de los mil millones de dólares, pero la trayectoria de crecimiento indica que podría convertirse en un nuevo miembro en cuatro años. El catalizador para este crecimiento es algo que se proyecta como posible.Tasa de crecimiento anual compuesta del 35%Los ingresos de AMD están impulsados por un aumento en la demanda de tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial. Los recientes avances de AMD, como el incremento del 77% en los ingresos en 2025, se deben a acuerdos con empresas importantes como OpenAI. La estrategia de la empresa es clara: ofrecer hardware competitivo, como sus GPU MI450, a un precio más bajo que los productos de Nvidia. De esta manera, AMD puede obtener una ventaja económica para aquellos proveedores de servicios de computación que necesitan construir clústeres de IA a gran escala. No se trata simplemente de vender chips; se trata de ganar una parte importante en el mercado de las tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial, a medida que esta se expande.

En segundo lugar, los operadores de centros de datos enfrentan una explosión en la demanda de capacidad física. Compañías como Super Micro Computer ven esta situación como una nueva oportunidad para expandir sus operaciones.La demanda de servidores, liderada por la inteligencia artificial, aumenta significativamente.La necesidad no es solo de más servidores, sino también de racks especializados y de alta densidad, optimizados para clústeres de GPU. Se trata de una inversión considerable en capital. Se estima que los principales operadores de centros de datos gastarán más de 500 mil millones de dólares en inversiones de capital en el año 2026. Esa cifra es solo el comienzo. Las investigaciones sugieren que, para satisfacer las necesidades de computación a largo plazo, la inversión total podría llegar a los 7 billones de dólares para el año 2030. No se trata de un auge cíclico; se trata de una construcción a largo plazo, con inversiones de varios billones de dólares, para el desarrollo de las infraestructuras necesarias para la economía de la inteligencia artificial.

En resumen, esta capa de infraestructura es el elemento esencial y crucial para el desarrollo de todas las aplicaciones de IA. Los fabricantes de chips proporcionan el “cerebro” que impulsa todo el sistema, mientras que los operadores de centros de datos actúan como el “sistema nervioso” que coordina todo el proceso. Juntos, forman la base fundamental sobre la cual se construirán todas las aplicaciones de IA. Para los inversores, la cuestión ya no se refiere a la próxima aplicación de IA, sino a cuáles son las empresas que están creando la infraestructura necesaria para este nuevo paradigma.

El imperativo de la eficiencia y los catalizadores clave

La construcción de la infraestructura está alcanzando un nuevo nivel: la eficiencia. Después de años de escalar el poder computacional, la industria ahora debe escalar también el nivel de inteligencia utilizado en los procesos de computación. La era en la que se consideraba el poder de las GPU como un recurso infinito está llegando a su fin. Como señaló un experto…La eficiencia será el nuevo límite.El objetivo es avanzar hacia modelos que sean conscientes del hardware y que puedan funcionar de manera eficiente en aceleradores más sencillos. De esta manera, se puede lograr que el crecimiento exponencial de la inteligencia artificial sea sostenible. Este cambio está impulsado por una limitación fundamental: el ancho de banda de memoria.

El desafío técnico es enorme. La inteligencia artificial agente, que realiza razonamientos complejos y multistepos, genera una carga de datos enorme y en constante aumento. Esto es especialmente cierto en el caso de la caché de tipo clave-valor, que almacena los resultados intermedios durante los procesos de razonamiento. A medida que estas cargas de trabajo se vuelven más sofisticadas, la demanda de ancho de banda de memoria supera con creces la oferta disponible. La solución probablemente consista en utilizar chips con ancho de banda de memoria elevado, lo cual podría redefinir el diseño de los chips. No se trata de una optimización menor; se trata de un cuello de botella a nivel de hardware que determinará qué arquitecturas podrán mantenerse al ritmo de las nuevas capacidades de la inteligencia artificial.

El principal catalizador para el próximo año será la ejecución de acuerdos a largo plazo relacionados con la capacidad de procesamiento informático. El mercado está pasando de una situación de demanda especulativa a uno de contratos vinculantes. Un ejemplo clásico de esto es el caso de Hut 8.Un acuerdo de varios miles de millones de dólares para proporcionar capacidad de almacenamiento de datos a Anthropic.Este acuerdo destaca el valor creciente y tangible de la energía disponible, medida en watts. Es una señal de que las inversiones en infraestructura se están materializando en proyectos concretos, lo cual confirma la validez de la teoría sobre las infraestructuras que cuestan múltiplos de miles de millones de dólares. Para empresas como AMD, cuyo crecimiento está relacionado con estos acuerdos, esta fase de ejecución es un paso crucial. El objetivo del 35% de tasa de crecimiento anual de la empresa depende de la conversión de los pedidos de chips en ingresos sostenibles.

En resumen, la curva exponencial requiere una nueva clase de infraestructura. Ya no se trata simplemente de tener más chips o más centros de datos. Se trata de tener chips más inteligentes que utilicen menos ancho de banda de memoria, y centros de datos diseñados para satisfacer las necesidades específicas de los trabajos informáticos. Las empresas que logren resolver este problema de eficiencia serán las que saquen provecho del crecimiento futuro. Los factores clave son: el lanzamiento de hardware especializado, la ejecución de proyectos de capacidad a lo largo de varios años, y el esfuerzo constante por desarrollar modelos de IA más eficientes. Los cimientos ya están preparados, pero la velocidad del tren depende de cómo funcione sobre esos cimientos.