Las elecciones de Steven Cress para el año 2026 en materia de inteligencia artificial: un análisis de la curva S por parte de un estratega de tecnología profunda

Steven Cress opera bajo un enfoque cuantitativo, con el objetivo de buscar empresas que crezcan a un precio razonable. Su estrategia es sistemática; se basa en modelos de datos para identificar aquellas empresas cuyas fortalezas fundamentales coincidan con su valoración actual. Este enfoque, desarrollado a lo largo de una carrera en el sector financiero y tecnológico, tiene como objetivo eliminar el ruido y la volatilidad del mercado. Como señaló en una reciente reseña, el objetivo es encontrar acciones que sean “realmente fuertes desde el punto de vista de sus fundamentos, y que no estén sobrevaloradas”. Se trata de una calificación precisa para el ciclo actual.

Su tesis de 2026 representa una aplicación directa de esta filosofía en el contexto del cambio paradigmático en el campo de la inteligencia artificial. Se dirige a empresas que se encuentran en la fase inicial o media de la evolución de la infraestructura de inteligencia artificial. La lógica detrás de esto es clara: se proyecta que el mercado mundial de la inteligencia artificial crecerá a un ritmo constante.Un incremento anual promedio del 30.6%, lo que permitirá superar los 3 billones de dólares para el año 2033.Esto no es una tendencia pasajera; se trata de una curva de adopción que durará varios años y que generará gastos de capital sostenidos.

El foco se centra directamente en la estructura computacional básica. La demanda explosiva que genera los grandes modelos de lenguaje requiere una mayor cantidad de chips, memoria y almacenamiento. No se trata de buscar las aplicaciones más modernas para el consumidor; se trata de invertir en las infraestructuras necesarias para llevar adelante toda la próxima era tecnológica. El sistema cuantitativo de Cress está diseñado para identificar aquellas empresas que están construyendo estas infraestructuras esenciales. En ese caso, la trayectoria de crecimiento y la valoración de dichas empresas son consistentes.

Las selecciones de acciones basadas en IA para el año 2026: Justificación y posicionamiento en la curva S

Las empresas seleccionadas son, en realidad, una cartera de inversiones cuidadosamente planificada dentro del sector informático. Se trata de empresas cuya crecimiento de ingresos está directamente relacionado con el aumento en las ventas de servidores de IA y con los gastos de capital en centros de datos. No se trata de apostar en aplicaciones futuras; se trata de aprovechar la infraestructura que ya está en desarrollo. La lista incluye tanto líderes establecidos como empresas emergentes con fundamentos sólidos, con el objetivo de obtener una diversificación de las inversiones en esta etapa de rápida adopción tecnológica.

Una de las razones principales para esta elección es el cambio en el paradigma del hardware relacionado con la inteligencia artificial. En la fase inicial, lo que predominaba era la competencia por los altos rendimientos. Pero en la próxima fase, lo importante será la eficiencia. A medida que los modelos de computación se vuelven más complejos, el costo de la energía y del enfriamiento se convierte en un factor crítico. Por lo tanto, la infraestructura necesaria para el suministro de energía, el manejo térmico y las redes de alta velocidad es no solo importante, sino esencial. Las empresas que logren superar estos desafíos de eficiencia estarán en posición de crecer exponencialmente, a medida que la curva de rendimiento de la inteligencia artificial se vuelve aún más pronunciada.

Las opciones específicas, extraídas de los comentarios recientes de Cress, ilustran esta estrategia. Entre ellas se encuentran:Micron y CommScopeSe trata de compras importantes en el sector de la inteligencia artificial, junto con Seagate Technology. Micron representa la capa de memoria, que es crucial para el procesamiento masivo de datos que se requiere en las cargas de trabajo relacionadas con la inteligencia artificial. CommScope es líder en la infraestructura de redes y conectividad que conecta los servidores dentro del centro de datos. Seagate, por su parte, proporciona la base de almacenamiento para los petabytes de datos que se generan y consumen. Juntos, forman una estructura fundamental, donde el crecimiento está directamente relacionado con el ciclo de inversión en tecnologías de inteligencia artificial.

Este enfoque es un ejemplo típico de tecnología avanzada. Se centra en la capa de infraestructura, donde la curva de adopción está acelerándose. No se enfoca en las aplicaciones destinadas al consumidor, que a menudo son los temas principales de los medios de comunicación. Al seleccionar empresas con fundamentos sólidos y una clara relación con la construcción de infraestructuras de inteligencia artificial, las inversiones de Cress tienen como objetivo aprovechar al máximo la fase más productiva de esta tendencia.

Actualizaciones a las selecciones anteriores y la curva S en constante evolución

La evolución de las recomendaciones de Cress en el año 2025 hacia su lista para el año 2026 es una clara señal de que la infraestructura está madurando. Las recomendaciones anteriores, como las destacadas en su artículo de agosto de 2025, estaban orientadas hacia la fase inicial y explosiva del desarrollo de la infraestructura. En ese momento, lo importante era el rendimiento y la capacidad de las redes, y los proveedores de servicios de gran alcance se comprometían a cumplir con esos requisitos.Más de 300 mil millones de dólares en gastos de capital.Se centró en satisfacer la primera ola de demanda.

La lista de 2026 refleja una evolución necesaria, ya que la adopción de las tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial se acelera y los modelos tecnológicos se vuelven más maduros. El paradigma está cambiando: pasa de ser una carrera por obtener más capacidad computacional a una carrera por lograr una mayor eficiencia en el uso del capital. A medida que los modelos tecnológicos crecen y las inversiones en centros de datos alcanzan niveles récord, el costo total de propiedad –incluyendo la energía, el enfriamiento y la banda ancha de red– se convierte en un factor crítico que limita el crecimiento de las empresas. Esta dinámica hace que las opciones actualizadas sean más estratégicas. Estas opciones apuntan a empresas que logran resolver estos desafíos de eficiencia, asegurando así que su crecimiento sea sostenible a medida que la curva de desarrollo de la inteligencia artificial continúa ascendiendo.

Esta adaptación también incluye una consideración de los ciclos del mercado, en particular el posible impacto de la política monetaria. En el contexto de 2025, había expectativas de que la Fed redujera las tasas de interés, lo cual fomentó un aumento general en el mercado. Para el año 2026, es necesario tener en cuenta la posibilidad de que dichas reducciones se retrasen o que las tasas de interés sigan siendo altas, lo que afectaría la valoración de las empresas relacionadas con la infraestructura de alto crecimiento. Al centrarse en empresas con fundamentos sólidos y una clara relación con el ciclo de inversión en IA, la estrategia actualizada de Cress busca aprovechar las oportunidades del mercado, al mismo tiempo que se crea una reserva para enfrentar la volatilidad que a menudo acompaña los cambios en el entorno monetario. Esta lista representa una apuesta segura en el sector de la infraestructura, donde la trayectoria de adopción de esta tecnología es ahora más evidente, y la necesidad de una escalada eficiente es crucial.

Catalizadores, riesgos y lo que hay que tener en cuenta en la curva S de la tesis.

La tesis de la curva en forma de “S” para la infraestructura de IA ahora se encuentra en una fase rápida y acelerada. La pregunta clave para los inversores no es si el desarrollo de esta infraestructura ocurrirá, sino a qué ritmo y con qué eficiencia. Los indicadores a corto plazo determinarán si la curva de adopción de esta tecnología se mantendrá o si enfrentará un cambio significativo en su evolución.

En primer lugar, es necesario monitorear los informes trimestrales de los principales proveedores de servicios en la nube y de los fabricantes de semiconductores. Este es el modo más directo de evaluar el ciclo de inversión en tecnologías de IA.Más de 300 mil millones de dólares en gastos de capital.Lo que se ha hecho este año establece un estándar muy alto. Cualquier cambio en ese plan –ya sea una pausa, una aceleración o una reasignación de recursos– sería un factor importante que podría influir positivamente en el crecimiento de las empresas. Por ejemplo, si una empresa de gran tamaño como Microsoft o Amazon indicara una disminución en los pedidos de servidores de IA, eso podría impactar negativamente al crecimiento de empresas como Micron y CommScope. Por otro lado, cualquier aumento en los presupuestos de inversión en infraestructura podría validar esa teoría y, probablemente, llevar a que los precios de las acciones de estas empresas suban.

En segundo lugar, estén atentos a los anuncios relacionados con nuevas arquitecturas de computación. La actual generación de tecnologías se centra en escalar los modelos que utilizan GPUs como elemento clave para su funcionamiento. Pero el paradigma está cambiando hacia un enfoque más eficiente. Los avances en el diseño de chips, en la jerarquía de memoria, o incluso en otros paradigmas de procesamiento, podrían representar un punto de inflexión importante. Aunque estas innovaciones son disruptivas, es probable que beneficien a todo el ecosistema, al reducir los costos de propiedad. El mercado recompensará a las empresas que puedan adaptarse o liderar esta nueva carrera hacia la eficiencia.

Por último, es necesario seguir los desarrollos regulatorios y los factores geopolíticos que podrían afectar la cadena de suministro de los componentes críticos. La implementación de este proyecto a lo largo de varios años depende de un flujo estable de semiconductores, materiales de tierras raras y tecnologías de fabricación avanzadas. Cualquier nuevo restricción comercial, control de exportaciones o cambio en las políticas podría causar problemas significativos y aumentar los costos. Este es un riesgo importante para la ejecución eficiente del proyecto, ya que los cuellos de botella en la cadena de suministro podrían retrasar la implementación y reducir las margen de beneficio de toda la infraestructura relacionada con el proyecto.

En resumen, la tesis es sólida, pero no está exenta de riesgos en la implementación real. El camino a seguir está marcado por señales claras: orientaciones para el gasto en capital, innovación arquitectónica y estabilidad en la cadena de suministro. Observar estos aspectos ayudará a distinguir las infraestructuras duraderas de las que son meras especulaciones.