La apuesta de Thermo Fisher’s AI Lab: Evaluar la infraestructura necesaria para el desarrollo de la tecnología.

La última iniciativa de Thermo Fisher es una apuesta deliberada por el próximo paradigma tecnológico. La empresa no solo adopta la inteligencia artificial; también pretende convertirse en la infraestructura fundamental para los laboratorios que utilizan esta tecnología. De este modo, Thermo Fisher se posiciona para aprovechar la curva de adopción exponencial de esta nueva era en el desarrollo de productos farmacéuticos.

El objetivo específico es construir una infraestructura de laboratorio autónoma. Como dijo el vicepresidente ejecutivo de Thermo Fisher, la colaboración con NVIDIA tiene como objetivo crear una red informática que vaya desde los dispositivos de laboratorio hasta la nube. El objetivo final es acelerar y mejorar la precisión en los proyectos de descubrimiento científico. Se trata de integrar la inteligencia artificial en todo el flujo de trabajo científico, desde la formulación de hipótesis hasta el análisis de datos. De esta manera, se aumentará gradualmente la automatización, la precisión y la velocidad de procesamiento.

Esta estrategia sigue un patrón claro. La empresa anunció en octubre un acuerdo con OpenAI para integrar la inteligencia artificial en sus pruebas clínicas. Ahora, está integrando directamente la plataforma de inteligencia artificial de NVIDIA, específicamente su supercomputadora de escritorio DGX Spark y el modelo BioNeMo, junto con sus propios instrumentos y software.

La visión es establecer un sistema en el que los agentes de IA, los instrumentos y los datos estén estrechamente vinculados entre sí. Esto reducirá significativamente los pasos manuales necesarios para llevar a cabo las operaciones, además de acelerar la iteración de los procesos. En la práctica, esto significa que Thermo Fisher se posiciona como un integrador de sistemas, y no simplemente como un proveedor de herramientas.

Visto de otra manera, esta alianza tiene como objetivo controlar los datos y el flujo de trabajo relacionado con la generación de datos. Mientras que NVIDIA proporciona los componentes necesarios para el procesamiento de datos y la construcción de modelos de inteligencia artificial, Thermo Fisher aporta los instrumentos físicos y el software necesario para generar los datos. Al combinar estas dos herramientas, su objetivo es resolver el problema de los datos científicos que se encuentran en formatos incompatibles. Este es un problema que también se aborda mediante una alianza con TetraScience, anunciada el mismo día. En resumen, Thermo Fisher apuesta por que la infraestructura utilizada en los laboratorios de inteligencia artificial sea un sistema integrado y cerrado. Al integrar la inteligencia artificial desde el principio en su ecosistema, busca obtener beneficios a medida que la tecnología avanza y el proceso de experimentación manual se convierte en algo automático, impulsado por la inteligencia artificial.

Contexto financiero: Valoración vs. trayectoria de crecimiento

Es evidente que los precios en el mercado reflejan un fuerte crecimiento. Pero la cuestión es si estos precios reflejan adecuadamente el valor de la infraestructura a largo plazo. A fecha del 16 de enero de 2026, Thermo Fisher cotiza a un precio…Ratio P/E: 35.68Esto supera el promedio de los últimos 10 años, que es de 31.62. También está algo por debajo del pico reciente, que fue de 38.43 en septiembre de 2024. La valoración de las acciones ha sido elevada, lo que refleja una poderosa capacidad de generación de beneficios por parte de la empresa.El EPS de los doce meses terminados alcanzó los 17.34.A partir de enero de 2026, se proporcionará soporte para múltiples casos.

Sin embargo, los detalles de la asociación no contienen mucha información financiera concreta. El foco está en la transformación a largo plazo del flujo de trabajo científico, y no en las proyecciones de ingresos a corto plazo. Esto es típico de inversiones que implican un cambio de paradigma. Se pide al mercado que considere algo más allá de los ingresos actuales y que tenga en cuenta la posible adopción exponencial de los laboratorios integrados con inteligencia artificial. La valoración actual sugiere que los inversores están dispuestos a pagar un precio elevado por ese futuro. Pero también hay poco margen para errores, si la curva de adopción se vuelve plana o si la integración resulta ser más compleja de lo previsto.

En resumen, las acciones de Thermo Fisher se negocian a un precio superior al que correspondiera según su historial pasado. Esto significa que se trata de una apuesta por el éxito de su estrategia de desarrollo de infraestructuras de inteligencia artificial. Los datos financieros respaldan este precio actual, pero la verdadera prueba será si la empresa puede convertir su visión como integrador de sistemas en una fuente de ingresos recurrentes que justifique su posicionamiento en la curva de crecimiento. Por ahora, el mercado está inclinándose hacia esta dirección, pero la valoración todavía deja abierta la posibilidad de que se necesite demostrar algo más antes de que se pueda afirmar con certeza que esta estrategia funcione.

Catalizadores, riesgos y lo que hay que observar

La tesis de la infraestructura ahora depende de algunos signos positivos en el futuro. El catalizador principal es la tasa de adopción de estas soluciones integradas de IA por parte de las organizaciones de I+D en el sector biofarmacéutico. La alianza con NVIDIA es un paso fundamental, pero la verdadera validación vendrá de las implementaciones reales por parte de los clientes. El objetivo es crear un “flywheel de investigación y descubrimiento”, como lo define NVIDIA. En este contexto, el sistema integrado se convertirá en el flujo de trabajo predeterminado. Los anuncios iniciales sobre soluciones conjuntas y programas piloto con importantes clientes farmacéuticos serán los primeros signos concretos de que el mercado está aceptando este paradigma de ciclo cerrado. El ritmo de estas implementaciones será indicador directo del progreso en la adopción de esta tecnología.

Un riesgo importante para esta tesis es la fragmentación de los datos científicos entre diferentes proveedores. Este es precisamente el problema que Thermo Fisher y TetraScience intentan resolver. Si la integración resulta difícil, o si los clientes siguen utilizando sistemas obsoletos de otros proveedores, la adopción del flujo de trabajo “nativo de AI” podría ralentizarse. El riesgo es que la promesa de un sistema informático transparente desde el nivel de la frontera hasta la nube se vea obstaculizada por la realidad de formatos de datos incompatibles y sistemas informáticos separados entre sí. Esta fragmentación podría retrasar el crecimiento exponencial del ecosistema de laboratorios autónomos que Thermo Fisher está desarrollando.

Por lo tanto, los signos específicos que debemos buscar son anuncios sobre soluciones conjuntas y la implementación de productos en el mercado por parte de clientes. Busquemos noticias sobre la instalación de supercomputadoras NVIDIA DGX Spark en laboratorios asociados, o sobre el uso del modelo BioNeMo para analizar datos provenientes de instrumentos de Thermo Fisher. Cualquier mención de la implementación de tecnologías “lab-in-the-loop” a gran escala será un indicio positivo. Por el contrario, si la implementación sigue siendo teórica y ningún centro de I+D de biotecnología adopta esta tecnología, eso pondrá en duda la posibilidad de una verdadera transformación tecnológica. Los próximos trimestres serán cruciales para pasar de los anuncios estratégicos a resultados tangibles para los clientes.