Los fabricantes de chips y los proveedores de energía son los nuevos “infraestructuras” para la inteligencia artificial. La infraestructura gana terreno, mientras que el software pierde su importancia.

La primera ola de interés en torno a la tecnología AI ha terminado. La narrativa de que “la IA es un tema importante” ya no tiene sentido, lo que obliga a los inversores a buscar pruebas concretas de que la tecnología pueda convertirse en algo rentable y generar flujos de efectivo. Esto ha provocado una rápida reorientación del capital, pasando del software virtualizado hacia el aspecto físico de la tecnología. La diferencia entre las situaciones actuales y las anteriores es abismal: un fondo cotizado en bolsa que se dedica al software está en declive.16% este año.Mientras que los fabricantes de chips que siguen las cotizaciones de ETF han aumentado su valor en un 14%. Esto no es simplemente un cambio en el sector en el que operan; se trata de una reevaluación fundamental de dónde se genera el valor en el ámbito de la inteligencia artificial.

La venta de acciones la semana pasada, que afectó gravemente a las acciones de las empresas que trabajan en el sector de software, fue considerada como una “rotación necesaria y oportuna”, según un analista. Se trataba de una situación en la que el mercado exigía que se obtuvieran resultados concretos. La idea de que los gastos en inteligencia artificial se traduzcan automáticamente en ingresos para todas las empresas relacionadas con este sector está siendo sometida a prueba. Como señala un experto…Las empresas deben demostrar que los 470 mil millones de dólares que gastan las hyperscalers este año son realmente rentables.Las empresas que lo hacen, como Amazon y Microsoft a través de sus negocios en el ámbito de la nube, están recibiendo recompensas. Los ganadores son ahora aquellas empresas que desarrollan sus propios chips, y aquellas que pueden demostrar cómo transformar su tecnología en recursos rentables para las empresas, no simplemente como meras promesas vacías.

Este movimiento refleja un patrón histórico. A principios de la década de 2000, durante el auge de las empresas de tecnología informática, los inversores invirtieron dinero en software y servicios relacionados con Internet. Sin embargo, el posterior declive del mercado reveló que los verdaderos ganadores eran las empresas que construían la infraestructura telefónica: cables, conmutadores y torres que permitían el funcionamiento del mundo digital. Hoy en día, el mercado está experimentando un cambio similar. La “SaaSpocalypse” describe cómo los agentes de IA, capaces de realizar el trabajo de varios humanos, están haciendo que las licencias de software tradicionales se vuelvan obsoletas. El capital se dirige ahora hacia la inteligencia subyacente y las redes eléctricas que la sustentan. Se trata de un cambio desde el modelo de “software virtualizado” hacia un modelo de “resultados basados en agentes”.

En resumen, el sector relacionado con la IA ya ha madurado. Ahora, los inversores deben seleccionar aquellos proyectos que ofrezcan rendimientos tangibles, una integración vertical y un control sobre las capacidades críticas. Las señales de rotación indican que se está pasando del nivel de aplicación al nivel físico, donde se encuentra el verdadero poder económico… y, posiblemente, también la próxima ola de valor.

La nueva acumulación de valor: infraestructura, capital y activos físicos

La rotación del mercado no se trata simplemente de un intercambio entre diferentes sectores. Se trata de un reubicación estructural, impulsada por un cambio fundamental en la forma en que se percibe la inteligencia artificial. Ya no se trata simplemente de una herramienta de software; la inteligencia artificial ahora es vista como algo mucho más importante.3-4 billones de dólares en inversiones industrialesEs un factor clave en el crecimiento del PIB y una prioridad geopolítica. Este cambio de perspectiva cambia todo. La pregunta ya no es si la IA seguirá creciendo, sino quién se beneficiará de su enorme potencial.

Esto refleja un patrón histórico en el que las tecnologías transformadoras se convierten en variables macroeconómicas. En el siglo XIX, los ferrocarriles no eran simplemente herramientas de transporte; eran un motor importante para la expansión industrial, y podían transformar completamente las economías de los países. Hoy en día, la construcción de infraestructuras relacionadas con la IA implica una inversión cercana a los 2.9 billones de dólares en la construcción de centros de datos a lo largo del mundo hasta el año 2028. Esta inversión desempeña un papel similar al de los ferrocarriles en el pasado. El capital se está reorientando hacia aquellos sectores que facilitan esta construcción, y no hacia aquellos que utilizan los resultados de esa construcción.

Los modelos de negocio que están mejor posicionados para aprovechar este capital son aquellos que cuentan con activos físicos y barreras elevadas al ingreso al mercado. Esa es la analogía histórica: en los cambios tecnológicos pasados, las compañías ferroviarias y las empresas de servicios públicos construyeron infraestructuras duraderas, a través de terrenos regulados y una alta intensidad de capital. De manera similar, los beneficiarios actuales son aquellas empresas que construyen las nuevas infraestructuras necesarias para el desarrollo económico.Fabricantes de chips como Nvidia y AMDProporcionando la información necesaria…Proveedores de energíaAgotados por las demandas de energía…Empresas industriales como CaterpillarSe benefician de la construcción de centros de datos. Su valor se deriva del control de una capacidad crítica y difícil de replicar.

Por el contrario, el modelo más vulnerable es aquel en el que los servicios se basan principalmente en activos y en mano de obra intensiva.Análisis de Goldman SachsExisten industrias en las que los costos laborales representan una proporción mayor del ingreso total. En este caso, las industrias de software, servicios profesionales y bancos enfrentan un mayor riesgo de disrupción causada por la inteligencia artificial. La lógica es simple: los agentes de inteligencia artificial pueden automatizar las tareas repetitivas que constituyen el núcleo de muchos trabajos, lo que amenaza directamente los salarios de los empleados. En cambio, una empresa de gestión de residuos tiene una ventaja competitiva en sus vertederos autorizados y en sus rutas de recolección de residuos, recursos que la inteligencia artificial no puede reemplazar fácilmente. Por lo tanto, el riesgo de disrupción es menor, ya que su “fuerte” radica en factores físicos, no intelectuales.

En resumen, se trata de una clara división entre quienes logran construir una escala industrial y aquellos que simplemente utilizan el software para llevar a cabo sus actividades. Los ganadores son aquellos que facilitan la creación de una infraestructura valorada en 3-4 billones de dólares. Por otro lado, los perdedores son aquellas empresas cuyos modelos de negocio están más expuestos a la automatización. Esta es la lección que se puede extraer de las crisis económicas anteriores relacionadas con las infraestructuras: la verdadera riqueza corresponde a aquellos que poseen las infraestructuras, no solo a aquellos que utilizan el software para operar sus negocios.

Implicaciones en términos de impacto financiero y valoración

El cambio estructural de la forma de medir el rendimiento empresarial, pasando de métricas superficiales a indicadores más sólidos, se refleja ahora en los estados financieros. El mercado ya no recompensa simplemente el gasto en inversiones; exige que haya una clara relación entre los gastos de capital y el crecimiento de los ingresos. Esta es la lección que se aprendió de los periodos de auge en el sector de la infraestructura: los gastos excesivos, financiados con deuda, llevaron a correcciones dolorosas para las empresas.

La diferencia es abismal. Por un lado, tenemos a aquellos que invierten mucho en tecnología artificial, principalmente los proveedores de servicios de gran escala. Los planes de inversión de estos proveedores están aumentando constantemente. La estimación de su gasto para el año 2026 es ahora…527 mil millonesLa situación ha empeorado desde el comienzo del año. Sin embargo, los inversores están castigando a aquellas empresas cuyo gasto en inversiones no se traduce en ganancias operativas, especialmente cuando ese gasto se financia con deuda. La tendencia hacia la salida de estas empresas de la industria de infraestructura indica una pérdida de paciencia por parte de los inversores hacia aquellas empresas que dependen exclusivamente de gastos en capital. El riesgo es evidente: un ralentizamiento en estos gastos podría provocar un ajuste en la valoración de estas empresas.

Por otro lado, está surgiendo una nueva fase en el sector comercial. Según Goldman Sachs, la atención se está centrando en las acciones relacionadas con las plataformas de inteligencia artificial y en aquellas empresas que se benefician de este desarrollo tecnológico. Se trata de empresas en las que el uso de la inteligencia artificial está contribuyendo significativamente al aumento de los ingresos y márgenes de ganancia. Los datos respaldan esta tendencia. Morgan Stanley sostiene que las empresas que adoptan la inteligencia artificial y logran resultados medibles, están obteniendo beneficios concretos.La expansión del margen de flujo de caja es aproximadamente el doble del promedio mundial.Este es el indicador clave para distinguir a los ganadores de los que no logran avanzar. Indica que la inteligencia artificial está pasando de ser un costo para estas empresas a convertirse en un factor de crecimiento y beneficio económico.

En resumen, existe una división en el rendimiento financiero. Los ganadores son aquellos que cuentan con activos físicos y barreras de entrada elevadas, como los fabricantes de chips y los proveedores de energía. Estos grupos logran aprovechar los beneficios derivados de su estructura organizativa. En cambio, los perdedores son aquellos proveedores de servicios que dependen mucho de la mano de obra y que están más expuestos a la automatización. Para los inversores, el camino a seguir está claro: deben buscar compañías cuyos gastos en AI generen retornos tangibles, no solo capacidad de producción. La era en la que se recompensa la escala por sí sola ya ha terminado.

Catalizadores, escenarios y lo que hay que observar

La rotación del mercado es un primer paso importante, pero la verdadera prueba radica en la ejecución de estas medidas. La situación depende de dos factores paralelos: la implementación de la infraestructura de IA y las consecuencias económicas que esto puede tener en el trabajo humano. Los inversores deben estar atentos a evidencia concreta de que estas tendencias sean duraderas, y no pasajeras.

El primer y más importante catalizador es la implementación real de las soluciones propuestas.2.9 billones de dólares en la construcción de centros de datos a nivel mundial hasta el año 2028.Esto no es simplemente una predicción; se trata del pilar fundamental de la narrativa relacionada con el desarrollo industrial. Presten atención a los anuncios trimestrales de las principales empresas de construcción y de las compañías de inversión inmobiliaria que se dedican a la construcción de centros de datos. Cualquier retraso significativo o exceso de costos pondría en tela de juicio la idea de que la IA sea un motor de crecimiento que requiere mucho capital. Por el contrario, si la cantidad de permisos y proyectos de construcción aumenta, eso confirmaría el cambio macroeconómico que se está produciendo.

El segundo escenario importante que hay que monitorear es el destino de las empresas de software. La narrativa de la “SaaSpocalypse” sugiere que se repetirá lo mismo que ocurrió con las empresas de tecnología de la información en sus inicios: el colapso de su valoración, ya que el valor de los productos de software se basaba en el número de usuarios, y no en factores económicos. El riesgo principal es que esta situación sea temporal, y que el mercado exija finalmente un modelo más claro para la monetización de las herramientas de IA. Si las empresas de software no pueden demostrar un nuevo modelo rentable, quizás integrando sistemas de agentes o vendiendo acceso a recursos informáticos, entonces su rentabilidad y valoración podrían verse sometidas a nuevos requisitos. El mercado estará atento a cualquier señal de que el modelo de pago por usuario realmente haya desaparecido o simplemente esté evolucionando.

Sin embargo, el análisis estructural indica que se trata de una reasignación más permanente de los recursos. La analogía histórica sugiere que las tecnologías transformadoras crean ganadores duraderos entre quienes son los encargados de implementarlas. El riesgo de una rotación temporal es real, pero la combinación de…Mayor proporción de los costos laborales en relación con los ingresos.La intensidad del capital físico y de los programas informáticos relacionados con la IA sugiere un cambio más profundo y duradero. Los ganadores seguramente serán aquellas empresas que controlan las capacidades críticas necesarias para el funcionamiento de la IA, al igual que lo hicieron las compañías ferroviarias y de servicios públicos en los períodos de auge industrial pasados. Por ahora, la situación favorece a aquellos que cuentan con activos tangibles y barreras de entrada elevadas.