Nvidia y Broadcom están desarrollando las infraestructuras necesarias para el uso de la inteligencia artificial. ¿Se acerca el siguiente punto de inflexión en la curva de crecimiento?

La fase actual de la inteligencia artificial no se refiere a aplicaciones o chatbots. Se trata de una infraestructura que requiere una gran inversión económica; esta infraestructura constituye el nivel fundamental sobre el cual se construirá el próximo paradigma tecnológico. Se trata de una etapa temprana y exponencial de la curva tecnológica S. La adopción de la inteligencia artificial alcanzó el 50% a nivel mundial en tan solo tres años, un ritmo sin precedentes. Esto indica que el mercado está en su fase inicial, donde lo importante es establecer las bases antes de que los “trenes” puedan circular.

Visto desde una perspectiva histórica, este auge de la inteligencia artificial refleja los períodos anteriores de desarrollo en el ámbito de las infraestructuras. Esto se puede comparar con la construcción de las vías férreas que conectaban las diferentes regiones del país, el sistema de carreteras interestatales y el sistema de red informática que conecta todas las ciudades. Al igual que esos proyectos requerían grandes inversiones en términos de terrenos, materiales e ingeniería, el desarrollo de la inteligencia artificial también requiere inversiones enormes en capacidad computacional, redes de energía y espacio para centros de datos. La escala es impresionante: las mayores empresas tecnológicas han aumentado sus gastos anuales en aproximadamente 100 mil millones de dólares en 2023, hasta más de 300 mil millones de dólares en 2025. No se trata de un simple aumento en el gasto de los consumidores; se trata de una competencia estratégica por construir las bases necesarias para un mundo basado en la inteligencia artificial.

Sin embargo, a pesar de la amplia adopción de la tecnología AI por parte de las organizaciones, su implementación sigue siendo en gran medida inmadura. Mientras que más de tres cuartas partes de las organizaciones ya utilizan la AI de alguna manera, solo una pequeña proporción –alrededor del 1%– ha alcanzado el nivel de integración estratégica y transformadora. La gran mayoría todavía se encuentra en una fase experimental o con un uso limitado. Esta brecha entre la adopción y la madurez de la tecnología es característica de una fase inicial de desarrollo. Esto indica que los trabajos de base aún están en sus inicios. Los gastos actuales no tienen como objetivo obtener beneficios inmediatos, sino más bien asegurar la capacidad necesaria, establecer estándares y construir un ecosistema que pueda apoyar el crecimiento exponencial de las aplicaciones basadas en la AI. Por lo tanto, la inversión no se centra en el software para el usuario final, sino en las empresas que proporcionan la infraestructura esencial, a menudo pasada por alto, que permite el funcionamiento de todas las aplicaciones basadas en la AI.

La pila de infraestructura: computación, conectividad y energía

Para comprender la estructura de desarrollo de la IA, debemos desglosar sus diferentes componentes físicos. No se trata de un único mercado, sino de una serie de infraestructuras interconectadas, cada una con sus propios proveedores y dinámicas financieras. El primer y más visible de estos componentes es el procesamiento de datos; aquí se genera la potencia de procesamiento necesaria para el funcionamiento de los sistemas de IA. Este sector está dominado por los fabricantes de chips, siendo Nvidia el líder en este campo. Sin embargo, la cadena de suministro se extiende mucho más allá de los GPU, hasta los componentes especializados que hacen que estos sistemas funcionen. Broadcom es un ejemplo clásico de este ecosistema de procesamiento. Aunque no es un diseñador de chips como Nvidia, Broadcom proporciona los circuitos integrados específicos para cada aplicación, además de soluciones de conectividad que son fundamentales para los centros de datos de IA. Sus resultados financieros muestran la intensidad de la demanda: la empresa terminó el último trimestre con…73 mil millones en deudas pendientes.Es un indicador sorprendente de los ingresos futuros que se esperan. Lo que es aún más importante es que el director ejecutivo anticipa que los ingresos provenientes de los chips de IA se duplicarán en el primer trimestre de 2026. Este aumento secuencial indica que el mercado se encuentra en una fase de desarrollo puro, donde las ordenes de compra se están realizando a un ritmo que supera incluso las previsiones más optimistas.

El segundo nivel es la conectividad, es decir, el sistema nervioso que transmite los datos entre los procesadores. Sin esto, la potencia de computación se vuelve inútil. Es aquí donde empresas como Credo Technology logran un crecimiento exponencial. Los ingresos de la empresa aumentaron en un 272%, hasta llegar a los 268 millones de dólares en su último trimestre. No se trata simplemente de un aumento repentino; se trata de un cambio fundamental en la arquitectura de los centros de datos necesarios para el desarrollo de la inteligencia artificial. A medida que los modelos se vuelven más complejos y grandes, la necesidad de conexiones de alta velocidad y baja latencia entre las GPU y las CPU se convierte en un punto crítico. El margen bruto del 67.5% de Credo Technology demuestra que está obteniendo un valor significativo en este nuevo nivel de infraestructura, transformando un aumento masivo en el movimiento de datos en una rentabilidad excepcional.

El tercer y a menudo descuidado aspecto es el relacionado con la energía. Los sistemas de procesamiento y conectividad solo pueden ser tan eficientes como la energía que los alimenta. Los centros de datos de inteligencia artificial son consumidores intensivos de energía, y esto se está convirtiendo en un problema real. La gran escala de las infraestructuras implica que la propia red eléctrica también está sufriendo problemas. Esto crea una nueva oportunidad para las compañías de servicios públicos y proveedores de energía, quienes ahora pueden convertirse en socios esenciales en la construcción de la infraestructura tecnológica. El rendimiento financiero de empresas como Micron, cuyos ingresos aumentaron un 57% hasta los 13.6 mil millones de dólares, y sus ganancias netas aumentaron un 175%, hasta los 5.24 mil millones de dólares, refleja el auge del sector de semiconductores. Sin embargo, el aspecto relacionado con la energía es donde la curva exponencial encuentra un límite físico. La industria está trabajando arduamente para resolver este problema, con inversiones dirigidas hacia diseños de chips más eficientes en términos energéticos, métodos alternativos de refrigeración y nuevas capacidades de la red eléctrica. Las empresas que logren separar el rendimiento del procesamiento de la cantidad de energía consumida serán las que definirán la próxima etapa de desarrollo tecnológico.

En resumen, la infraestructura de IA es un sistema complejo y multifactorial. Los resultados financieros obtenidos por los proveedores en cuanto a computación, conectividad y energía indican que el mercado se encuentra en una fase de desarrollo inicial. El crecimiento se mide mediante el aumento gradual de las capacidades del sistema, así como en incrementos anuales significativos. Para los inversores, la pregunta no es qué capa es más importante, sino qué empresas están mejor posicionadas para aprovechar esta oportunidad. La infraestructura de IA se está construyendo, componente por componente.

Métricas financieras: El ciclo de inversión en infraestructura

El motor financiero de la implementación de la IA está en pleno proceso de aceleración. La demanda por los chips básicos es tan alta que las empresas ven cómo sus listas de pedidos aumentan enormemente. Broadcom terminó el último trimestre con…73 mil millones en deudas pendientes.Es un indicador sorprendente de los ingresos futuros que se esperan. Más importante aún, el CEO espera que los ingresos provenientes de los chips de IA se dupliquen en el primer trimestre de 2026. No se trata simplemente de un crecimiento, sino de un aumento significativo en los ingresos, algo que caracteriza la fase exponencial inicial de la curva S. El rendimiento financiero de las empresas refleja esta intensidad. Micron registró un aumento de ingresos del 57%, hasta los 13.6 mil millones de dólares, y los ingresos netos aumentaron en un 175%, hasta los 5.24 mil millones de dólares en un solo trimestre. Los ingresos de Credo Technology aumentaron en un 272%, hasta los 268 millones de dólares, con una margen bruto del 67.5%. Estos no son solo mejoras marginales, sino cambios fundamentales en términos de escala y rentabilidad, gracias al uso constante de capital.

Sin embargo, la verdadera medida de la escala de este proyecto radica en los gastos de capital en sí. Las estimaciones de consenso han subestimado constantemente los gastos reales. Las proyecciones de los analistas sobre los gastos de capital relacionados con la inteligencia artificial por parte de las empresas de tecnología de punta han aumentado, pero esto muestra una tendencia de subestimación. Los gastos han superado…Crecimiento del 50% durante dos años consecutivos.Este espacio entre las proyecciones y la realidad es un señal de alerta para el mercado. Indica que el ciclo de inversión en infraestructura se desarrolla más rápido de lo que los modelos financieros pueden predecir. Esto crea tanto riesgos como oportunidades. Cuando las estimaciones se desvían de la realidad, significa que el mercado está asignando un valor más lento y predecible a las inversiones, en comparación con lo que realmente está ocurriendo. Esto prepara el terreno para una mayor volatilidad cuando los informes sobre los gastos reales confirman esa tendencia más alta.

En resumen, las métricas financieras confirman que el mercado se encuentra en una fase de desarrollo pura. Las empresas informan con demanda y ganancias récord, pero el capital necesario para satisfacer esa demanda crece aún más rápido. La subestimación del gasto en inversiones por parte de las empresas destaca una vulnerabilidad importante: la sostenibilidad del ciclo económico depende de un financiamiento continuo y masivo. Por ahora, la infraestructura está siendo financiada, pero las métricas financieras también muestran que la presión va en aumento. La próxima fase de la curva S no estará determinada por la capacidad de gastar, sino por la capacidad de generar retornos de ese gasto.

Valoración y selectividad: Cómo manejar el comercio con la inteligencia artificial

La euforia inicial del mercado hacia las infraestructuras de IA está dando paso a una fase más reflexiva. Después de un fuerte aumento en los resultados bursátiles, se ha producido una clara diferenciación entre las empresas. Los inversores ya no están dispuestos a recompensar a todos los que invierten en este sector de manera igualitaria. La divergencia en los resultados recientes indica que el mercado se está volviendo más selectivo, alejándose de las empresas de infraestructura cuyo crecimiento en ingresos operativos está bajo presión, y cuyos gastos de capital se financian mediante deuda. Este cambio señala la maduración del mercado, donde la sostenibilidad financiera se ha convertido en un factor clave.

Los datos confirman esta tendencia de rotación. Mientras que el promedio de las acciones que forman parte de la cartera de infraestructura de Goldman Sachs tuvo un rendimiento del 44% en términos anuales, la estimación de los ingresos por acción a lo largo de dos años indica que el grupo solo ha aumentado en un 9%. Esta desconexión entre el comportamiento de los precios y el crecimiento de los ingresos es una señal clara de alerta. Esto sugiere que las valoraciones están por encima de la rentabilidad a corto plazo, lo que hace que algunas empresas sean más vulnerables. Ahora, el mercado se centra en la calidad de esos gastos. Las empresas que demuestran que su inversión en capital se traduce en ingresos, como las principales operadoras de plataformas en la nube, reciben recompensas.

Esta selectividad indica que se está avanzando hacia la siguiente fase del mercado de inteligencia artificial. Según el estudio de Goldman Sachs, la atención comienza a centrarse en las empresas que se encuentran en otras etapas del desarrollo de la inteligencia artificial. El foco pasa de los constructores de infraestructuras iniciales a las empresas que ofrecen plataformas de inteligencia artificial y aquellas que se benefician de su uso. Los proveedores de plataformas, como los vendedores de bases de datos y herramientas de desarrollo, ya han comenzado a tener un rendimiento mejorado, ya que están en posición de aprovechar las oportunidades que surgen con el aumento de la adopción de la inteligencia artificial por parte de las empresas. El enfoque de inversión ahora se centra en las próximas generaciones de beneficiarios, donde se espera que los ingresos generados por la inteligencia artificial se hagan realidad.

En resumen, el sector de la inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Los beneficios fácilmente obtenibles debido a la construcción de infraestructuras ya están siendo valorados en los precios actuales del mercado. El mercado exige una forma más clara de obtener rendimientos. Esto crea un escenario en dos direcciones: algunas empresas que se dedican exclusivamente a la construcción de infraestructuras, a pesar de tener buenas condiciones financieras, están experimentando disminuciones significativas con respecto a sus picos anteriores. Los ganadores serán aquellos que puedan demostrar no solo un gran gasto, sino también la capacidad de convertir ese gasto en ganancias sostenibles y aumentos en la productividad. La construcción de la infraestructura aún no ha terminado, pero la tesis de inversión está evolucionando.

Catalizadores y riesgos: El camino hacia la monetización exponencial

La construcción de la infraestructura está en pleno desarrollo, pero la próxima pregunta importante es: ¿cuándo y cómo se logrará ese beneficio? El factor clave para una rentabilidad sostenible es la transición desde la inversión masiva en capital hacia la monetización de las aplicaciones de IA. Esta transición todavía se encuentra en sus etapas iniciales. Aunque más de tres cuartas partes de las organizaciones ya utilizan la IA, solo una pequeña proporción –alrededor del 1%– ha alcanzado el nivel de adopción estratégica y transformadora de esta tecnología. Los resultados financieros de empresas como Credo y Micron demuestran que la infraestructura relacionada con la IA está creciendo, pero el verdadero crecimiento exponencial ocurrirá cuando esa capacidad computacional se utilice para generar valor comercial significativo en diversos sectores. Este es el punto de inflexión en la curva S.

Un riesgo importante en este camino es la sostenibilidad. El actual ciclo de alto gasto en capital puede no ser sostenible si las tasas de adopción previstas disminuyen. Las estimaciones de los analistas sobre el gasto en inversiones relacionadas con la IA han sido consistentemente subestimadas; los gastos superan…Crecimiento del 50% durante dos años consecutivos.Este espacio entre las proyecciones y la realidad crea una vulnerabilidad. Si la adopción de la IA por parte de las empresas disminuye, el enorme gasto en chips, centros de datos y energía podría llevar a un ciclo de sobrecapacidad, donde la oferta supera la demanda y las márgenes se reducen. El mercado ya muestra signos de este riesgo: los inversores están abandonando a las empresas relacionadas con infraestructura, cuya inversión en capital de operación se financia con deudas, y cuyo crecimiento de ganancias operativas está bajo presión.

El catalizador más prometedor en el corto plazo para acelerar la monetización es el paso de la inteligencia artificial de uso experimental hacia aplicaciones que afecten a toda la empresa. No se trata solo de chatbots; se trata de sistemas de IA que pueden planificar, ejecutar y aprender de manera autónoma. El aumento reciente en los casos de uso de la inteligencia artificial, desde áreas como la ciberseguridad hasta la planificación financiera, indica una tendencia hacia aplicaciones prácticas y con alto retorno sobre la inversión. A medida que más empresas de tamaño mediano y firmas de capital de riesgo informan que los beneficios obtenidos de la inteligencia artificial están a la altura de las expectativas, la intención de aumentar la inversión en este área también crece. Este paso, desde proyectos piloto hacia funciones clave del negocio, podría acortar drásticamente el tiempo necesario para obtener resultados positivos de la implementación de la infraestructura relacionada con la inteligencia artificial.

En resumen, el mercado de la inteligencia artificial se encuentra en una encrucijada. El camino hacia ganancias exponenciales depende de un transición exitosa hacia la monetización de las aplicaciones de la inteligencia artificial, algo que aún está en sus inicios. Existe el riesgo de sobrecapacidad si la adopción no avanza al ritmo de los gastos. El catalizador que podría cerrar esta brecha es la adopción empresarial de la inteligencia artificial, convirtiendo así el potencial teórico en resultados comerciales tangibles. Para los inversores, las medidas de vigilancia deben incluir tanto las métricas financieras de los proveedores de infraestructura como las señales de adopción provenientes de las empresas que utilizan sus productos.