MS: Solo estos valores tienen un fuerte respaldo en la era de la inteligencia artificial.

En el auge de la inteligencia artificial, la mayoría de las ventajas tradicionales se están desvaneciendo rápidamente. Solo unas pocas empresas todavía controlan los recursos escasos que realmente definen una posición competitiva a largo plazo.

Según el informe de Morgan Stanley, la inteligencia artificial ya no se desarrolla según una curva de escalabilidad predecible. Se ha entrado en una fase de expansión no lineal de sus capacidades, donde tanto el rendimiento de los modelos como su uso en el mundo real se están acelerando más rápidamente de lo que se esperaba anteriormente.

El consumo semanal global de tokens aumentó de 6.4 billones a 22.7 billones en tan solo tres meses, a principios de 2026. Esto representa un aumento del aproximadamente 250%. Al mismo tiempo, los modelos de tecnología de vanguardia ya están superando las proyecciones relacionadas con la escalabilidad de los sistemas. Los sistemas son capaces de soportar tareas de razonamiento complejas durante mucho más tiempo del que se esperaba teóricamente.

Líderes del sector, como Sam Altman, han advertido abiertamente que el mundo no está preparado para la próxima generación de modelos. La implicación es clara: la demanda de inteligencia ya no es lineal; en realidad, se está acumulando.

El primer “comercio”: dominar el punto de estancamiento en el área de computación.

La conclusión inmediata de la inversión surge directamente como resultado de este choque de demanda.

Tienen el control sobre el lado de la oferta de inteligencia.

Morgan Stanley estima que la demanda de computación basada en inteligencia artificial está creciendo a un ritmo aproximadamente tres veces mayor que la oferta disponible. Este desequilibrio es estructural, y no cíclico.

En el centro de este “cuello de botella” se encuentra un número reducido de jugadores que son insustituibles.

• NVIDIA: el proveedor líder de GPU para el entrenamiento e inferencia en el campo de la inteligencia artificial.
• ASML es el proveedor exclusivo de tecnologías de litografía EUV. De hecho, ASML controla la producción de chips avanzados.

Ecosistemas avanzados de memoria y redes que se expanden junto con el aumento de la intensidad del procesamiento.

A diferencia de los ciclos tecnológicos anteriores, en los que la incertidumbre en la demanda era el factor dominante, este ciclo está limitado por la oferta. Como resultado, el poder de fijación de precios y la estabilidad de las márgenes son estructuralmente mayores para estos “comerciantes de computadoras”.

El segundo sector: Datos, redes y activos no replicables

A medida que la inteligencia se vuelve algo común gracias a la IA, la diferenciación entre los modelos pasa de ser un aspecto importante a algo que se da en activos que no pueden ser replicados fácilmente.

Empresas que generan datos propios de forma continua… como por ejemplo…TeslaSe encuentran en una posición única. La acumulación de datos en el mundo real está limitada por el tiempo y la implementación física de los dispositivos utilizados, lo que hace que sea difícil su compresión mediante algoritmos de IA.

De manera similar, existen plataformas que cuentan con efectos de red arraigados en su estructura, como por ejemplo… MetaEs posible que sus ventajas competitivas se fortalezcan. Aunque la IA reduce el costo de desarrollar productos competitivos, no disminuye el costo de la migración de los usuarios o de la formación de liquidez.

Las infraestructuras reguladas también adquieren mayor valor en este contexto. Instituciones comoGrupo CMEOperan dentro de regímenes de licencias que, por su naturaleza, requieren tiempo para implementarse. Esto refuerza aún más la ventaja que tienen, ya que la inteligencia artificial acelera todo lo demás.

En esencia, la segunda opción es bastante clara:

Lo que la IA no puede comprimir son el tiempo, las redes y las regulaciones.

El Tercer Comercio: El poder es la limitación definitiva.

Si el proceso de computación es el primer cuello de botella, entonces la energía se está convirtiendo rápidamente en el último cuello de botella.

Morgan Stanley estima que los centros de datos en los Estados Unidos podrían enfrentar una falta de energía de aproximadamente 55 gigavatios entre los años 2025 y 2028. Miles de millones de dólares en proyectos ya han sido retrasados o cancelados debido a la insuficiencia en la disponibilidad de energía.

Incluso con las estrategias de mitigación –turbinas de gas, celdas de combustible, energía nuclear y reutilización de infraestructuras–, el déficit residual sigue siendo considerable.

Esto está comenzando a transformar la forma en que se asigna el capital. Compañías como Meta ya están invirtiendo directamente en infraestructuras energéticas, incluyendo proyectos relacionados con la energía nuclear. Esto indica un cambio estratégico hacia la integración vertical de los activos empresariales.

La implicación para los inversores es bastante clara:

Los productores de energía, la infraestructura eléctrica y los activos relacionados con la energía se están convirtiendo en los principales riesgos para la inteligencia artificial.

La disminución de los costos está contribuyendo a aumentar la escasez de recursos.

Una de las características distintivas de este ciclo es su carácter reflexivo.

Se espera que los avances en hardware y arquitectura reduzcan los costos relacionados con la utilización de tokens en más del 70%. En lugar de aliviar las restricciones, esto provoca un aumento en el uso de estos recursos: más consultas, tareas más complejas, y nuevos niveles de aplicaciones, como agentes autónomos.

Esto crea un ciclo que se refuerza a sí mismo:

• Menores costos → Mayor uso
• Mayor uso → Capacidad más limitada
• Capacidad más limitada → Escasez sostenida

En este entorno, los aumentos en la eficiencia no eliminan los cuellos de botella; más bien, los intensifican.

Un mercado definido por la escasez, no solo por la innovación.

La narrativa dominante en torno a la IA se ha centrado en la innovación. Pero el cambio más importante es hacia una situación de escasez.

A medida que la inteligencia se vuelve cada vez más abundante, su valor se desplaza hacia aquellos insumos que la permiten utilizarla: procesamiento informático, energía, datos y infraestructura física.

Esto redefine el panorama de las inversiones. Los ganadores no son solo aquellos que desarrollan modelos más eficientes, sino también aquellos que logran controlar las restricciones que existen en su entorno. Las cadenas de suministro de semiconductores, las plataformas de datos, los sistemas energéticos y los activos regulados se encuentran en el centro de este nuevo régimen.

En ciclos anteriores, el software se escalaba sin problemas.

En este ciclo, el mundo real ejerce una presión contra nosotros.

Y en los mercados, son esos obstáculos, y no las capacidades, los que, en última instancia, determinan dónde se generan rendimientos sostenibles.