NVIDIA y los REIT de centros de datos: la curva de desarrollo de las infraestructuras en el año 2026

La historia de la inversión en IA está entrando en una nueva fase. El ciclo de entusiasmo inicial de 2025, que llevó a un gran aumento en los precios de las acciones de empresas relacionadas con la tecnología, está dando paso a un enfoque más selectivo hacia los aspectos físicos y computacionales que serán necesarios para apoyar la adopción exponencial de la tecnología durante la próxima década. La tesis principal para el año 2026 es que la IA se está convirtiendo en algo necesario, lo que genera una demanda no discrecional tanto en términos de poder computacional como de infraestructura física necesaria para albergarla. Esta demanda se está convirtiendo en algo realmente rentable, como lo demuestra la trayectoria de OpenAI.

El crecimiento de OpenAI ofrece un plan claro para su desarrollo futuro. Su tasa de ingresos anual ha aumentado significativamente.De 2 mil millones en el año 2023, a más de 20 mil millones el año pasado.Es una reflección directa de su capacidad informática en constante crecimiento. Esa capacidad ha aumentado de 0.2 gigavatios en 2023 a aproximadamente 1.9 GW en 2025. Esto no es simplemente una correlación entre variables, sino un factor fundamental que impulsa el desarrollo de la empresa. Como dijo el jefe financiero de la compañía, los ingresos “se relacionan directamente con la disponibilidad de su infraestructura técnica”. La oportunidad ahora radica en cerrar la brecha entre lo que el AI puede hacer y cómo se utiliza ese potencial, lo cual requiere ampliar la infraestructura subyacente.

Esto establece una clara división en el panorama de las inversiones relacionadas con la tecnología de inteligencia artificial. El foco se está desplazando desde los aspectos generales relacionados con los software y chips para la inteligencia artificial, hacia los componentes de infraestructura que son esenciales para el desarrollo de la próxima “curva S” en el campo de la adopción de esta tecnología. Existen dos áreas clave en este contexto: la capa de procesamiento informático, que se basa en empresas como NVIDIA, que proporcionan el silicio necesario para el funcionamiento de los sistemas; y la capa de alojamiento físico, que corresponde a los fondos de inversión relacionados con los centros de datos, quienes son los responsables de operar las instalaciones necesarias para alimentar y enfriar estos enormes volúmenes de datos generados por la inteligencia artificial. Ambas áreas se encuentran en la parte más importante de la “curva S” de la infraestructura de inteligencia artificial, donde la demanda está aumentando rápidamente y la monetización de estas inversiones se está haciendo realidad. La tesis de inversión consiste en poseer estas infraestructuras esenciales, a medida que el cambio de paradigma se vuelve operativo.

El Compute Rail: La plataforma Rubin de NVIDIA y los problemas de inferencia

El cambio de paradigma en el uso de la IA está alcanzando un punto de inflexión crítico. Aunque el entrenamiento de modelos masivos ha sido un tema importante en los medios de comunicación, el verdadero obstáculo para su adopción generalizada es el costo de ejecutar esos modelos una vez que se han construido. Es aquí donde la plataforma Rubin de NVIDIA puede convertirse en una herramienta decisiva para superar este problema. La plataforma está diseñada para reducir los costos relacionados con la inferencia en hasta un 10%, comparado con su predecesor. De este modo, se aborda directamente el problema económico que limita la amplia aplicación de la IA.

Esto no es simplemente una actualización gradual; se trata de una reorganización fundamental del conjunto de componentes informáticos utilizados en los sistemas de inteligencia artificial. Rubin aprovecha el concepto de diseño integrado en seis nuevos chips, desde la CPU Vera hasta el conmutador Ethernet Spectrum-X. Esto permite reducir por un factor de 4 el número de GPU necesarias para entrenar modelos de tipo “mixto de expertos”. Para empresas como Microsoft, que están construyendo fábricas de inteligencia artificial de próxima generación utilizando el sistema Vera Rubin NVL72, esto significa poder escalar a cientos de miles de chips, con una eficiencia mucho mayor. El mensaje es claro: NVIDIA no solo vende chips, sino que también vende toda la infraestructura optimizada necesaria para avanzar en el campo de la inteligencia artificial.

Este nivel de hardware constituye el principio fundamental en el que se basa todo el sistema. El vínculo entre la empresa y su ecosistema de hardware, que se basa en la plataforma CUDA, crea una barrera muy sólida para cualquier intento de reescritura de aplicaciones para otras arquitecturas. Reescribir aplicaciones para otras plataformas es un proceso costoso y lento, lo que fortalece aún más el dominio de NVIDIA. Como señaló el CEO de OpenAI, la inteligencia se incrementa con el aumento del poder computacional. La plataforma Rubin de NVIDIA está diseñada para mantener esa curva de escalabilidad alta. El resultado es un ciclo virtuoso: el hardware más eficiente impulsa una mayor adopción de la inteligencia artificial, lo que a su vez genera una mayor demanda de la infraestructura de NVIDIA.

En resumen, NVIDIA se ha posicionado como el proveedor indispensable para la creación de infraestructuras de computación. Al abordar de manera directa el problema del cuello de botella en el proceso de inferencia, la plataforma Rubin acelera la transición de la IA experimental a una aplicación real en el mundo empresarial. Para los inversores, esto significa apostar por esa capa fundamental que apoyará la adopción exponencial de la tecnología de la IA en los próximos años. La ventaja tecnológica de la empresa y su fortaleza en el desarrollo de ecosistemas la convierten en un actor indispensable en el cambio de paradigma de la IA.

El “Rail Físico”: Los REIT de centros de datos como una herramienta útil y escalable.

Mientras que NVIDIA se encarga de fabricar el silicio necesario para el funcionamiento de los sistemas, la infraestructura física que permite el almacenamiento y alimentación de dichos sistemas es otro aspecto crucial. Empresas como Equinix y Digital Realty son propietarias de esta infraestructura fundamental. Ellas operan instalaciones que proporcionan un entorno seguro, redundante y controlado climáticamente, donde se ejecutan los servidores de IA. No se trata simplemente de un lugar de almacenamiento; se trata del eje operativo que permite el acceso ininterrumpido a los datos y a los recursos computacionales necesarios para el desarrollo de la tecnología AI.

El modelo de negocio aquí está diseñado para ser escalable y resistente a cambios inesperados. Estos REITs poseen y gestionan enormes portfolios de instalaciones. Equinix opera más de 270 instalaciones, mientras que Digital Realty cuenta con más de 300 instalaciones. Ellos alquilan espacio a proveedores de servicios en la nube y a empresas relacionadas con la inteligencia artificial. A menudo, realizan este alquiler bajo contratos a largo plazo, lo que garantiza ingresos estables y recurrentes. Este modelo es, por naturaleza, menos volátil que las acciones de tecnología pura. Como señala un análisis, los REITs relacionados con centros de datos son…Relativamente resistente a la recesión económica.Porque sus inquilinos, desde gigantes tecnológicos hasta empresas financieras, necesitan esta infraestructura, independientemente del ciclo económico en general. El motivo de la demanda es claro: el crecimiento explosivo de la inteligencia artificial está obligando a una expansión masiva de la capacidad de los centros de datos. Se prevé que esta tendencia continuará en el futuro.

La estructura financiera de estos REITs está diseñada para este tipo de expansión. Operan con créditos de calidad inversora y ratios de pagos conservadores, lo que les proporciona la flexibilidad necesaria para financiar grandes gastos de capital. Esto es crucial, ya que la construcción de un centro de datos es un proyecto que requiere varios años y cuesta miles de millones de dólares. El sector ya está experimentando este flujo de capital; se espera que el mercado mundial de infraestructuras de IA crezca rápidamente.Tasa de crecimiento anual del 29.1% desde el año 2025 hasta el 2032Este viento de éxito a largo plazo crea una situación favorable para que estas empresas puedan expandir sus operaciones y aumentar sus ganancias.

Sin embargo, el camino no está libre de obstáculos. Los principales riesgos son de carácter macroeconómico y operativo. En primer lugar, el riesgo relacionado con las tasas de interés es un factor constante, ya que estas empresas endeudanse en gran medida para financiar su crecimiento. El aumento de las tasas de interés puede reducir los márgenes de beneficio y afectar la atracción de sus dividendos. En segundo lugar, existe el riesgo de exceso de oferta si los operadores construyen demasiada capacidad rápidamente. Finalmente, el impacto ambiental también es significativo: los centros de datos consumen mucha energía, y el sector energético estadounidense en particular podría necesitar inversiones de 1.4 billones de dólares para mantenerse al día. Esto genera una dependencia de soluciones de energía y refrigeración fiables, pero cada vez más costosas.

En resumen, los REITs de centros de datos representan esa capa escalable y similar a una “infraestructura de servicios” dentro de la curva S de la infraestructura de inteligencia artificial. Son socios esenciales para NVIDIA, ya que proporcionan las bases físicas necesarias para que la potencia informática sea utilizable. Para los inversores, esto significa tener una participación en una infraestructura que apoyará el uso exponencial de la inteligencia artificial durante la próxima década. El sector ofrece una exposición más estable y rentable al auge de la inteligencia artificial, aunque debe enfrentarse a las limitaciones del mundo real, como la intensidad del capital, los tipos de interés y el suministro de energía.

Catalizadores, escenarios y riesgos clave

La tesis de la infraestructura se basa en una competencia entre dos curvas exponenciales: la adopción de la IA y la construcción de las infraestructuras físicas y energéticas necesarias para sustentarla. El factor clave que impulsará el desarrollo en el año 2026 será la ejecución de planes de gastos de capital masivos. La escala es impresionante; un estudio reciente estima que…Los gastos de capital en centros de datos superarán los 1.1 billones de dólares para el año 2029.Esto no es simplemente un discurso vacío. Las empresas se están moviendo rápidamente: Meta planea invertir hasta 72 mil millones de dólares este año. Microsoft ha conseguido un contrato por valor de 17.4 mil millones de dólares relacionado con gráficos por ordenador. OpenAI, por su parte, ha firmado un acuerdo por valor de 100 mil millones de dólares con NVIDIA. La situación es clara: la industria está invirtiendo billones de dólares para reducir la brecha entre el potencial de la IA y su implementación práctica.

El escenario clave que hay que observar es la alineación de estos plazos de implementación con el ritmo de adopción de los productos. Por un lado, la adopción está acelerándose. Una encuesta reciente reveló que…El 61% de los adultos en los Estados Unidos han utilizado la IA en los últimos seis meses.La adopción empresarial supera el 85%. La estrategia de OpenAI para el año 2026 se centra explícitamente en la adopción práctica de la inteligencia artificial. El objetivo es reducir la brecha entre lo que la IA puede hacer y la forma en que se utiliza esa tecnología. Esto genera una fuerte demanda de recursos como computadoras y centros de datos.

El riesgo principal radica en la desalineación entre estas curvas. Si la construcción de la infraestructura física y energética va por delante del uso de la IA, esto crea un punto de estancamiento que podría frenar el crecimiento y frustrar a las empresas. La dependencia energética es un punto de fricción crítico; el sector energético estadounidense, por sí solo, podría necesitar…1.4 billones de dólares en inversionesPor otro lado, si el crecimiento de la demanda supera la capacidad de suministro, debido a una disminución en la adopción o a una contracción económica, esto podría llevar a un exceso de oferta y presionar los costos de ocupación de los centros de datos, así como los precios de alquiler.

Para los inversores, los indicadores a monitorear en el corto plazo son las actualizaciones trimestrales sobre la utilización de la capacidad informática y la ocupación de los centros de datos. Estos indicadores proporcionarán una evaluación clara de la situación de la demanda real. Altas tasas de utilización confirman que los grandes gastos en inversiones se están utilizando de manera efectiva. Por otro lado, una disminución en la ocupación podría ser un indicio temprano de un exceso de oferta o de una desaceleración de la demanda. En resumen, la teoría relacionada con la infraestructura ya está en la fase de ejecución. Los factores que impulsan este proceso son reales y significativos, pero los riesgos también son evidentes, ya que se trata de limitaciones reales relacionadas con el capital, los tipos de interés y las limitaciones físicas relacionadas con la energía y el enfriamiento.