La expansión de la capacidad de fabricación de TSMC, por un valor de 165 mil millones de dólares: el factor físico que impulsa el crecimiento exponencial de la inteligencia artificial.

La tesis relacionada con la inversión en IA ha sufrido un cambio fundamental. Ya no se trata de buscar la próxima aplicación “chocante” o destacada. El enfoque ha pasado de la experimentación hacia la implementación en entornos industriales. La evidencia es clara: la adopción de esta tecnología ha alcanzado una masa crítica, y el foco se ha centrado decididamente en escalar la infraestructura que permitirá dar vida a la próxima era tecnológica.

La tasa de adopción del uso de este producto es realmente impresionante. Según investigaciones recientes…El 77% de las empresas ya están utilizando o están explorando la posibilidad de utilizar la inteligencia artificial.En sus operaciones, el 83% de las empresas afirma que la inteligencia artificial es una prioridad absoluta en sus planes de negocio. Esto no es una tendencia minorista; se trata de una necesidad estratégica para las empresas modernas.

Este compromiso generalizado está dando como resultado un cambio estructural drástico. Los datos muestran una aceleración masiva en la implementación de la inteligencia artificial en las prácticas de producción. Las organizaciones están implementando esta tecnología de manera cada vez más frecuente.Este año, se han lanzado 11 veces más modelos de IA en producción, en comparación con el año pasado.Esto no es simplemente un crecimiento gradual; se trata de un aumento exponencial, desde proyectos piloto hasta sistemas operativos completamente funcionales. El número de modelos de IA registrados ha aumentado en más del 1,000%, superando con creces los logros obtenidos en el ámbito experimental. Esto marca un paso decisivo en la adopción de esta tecnología: la tecnología pasa de ser una prueba de concepto a convertirse en una función esencial en las operaciones empresariales.

La escala de esta construcción ahora es a nivel macroeconómico. Morgan Stanley estima que…Casi 3 billones de dólares en inversiones relacionadas con la inteligencia artificial pasarán por la economía mundial hasta el año 2028.Más del 80% de esa inversión aún está por realizarse. Esto no se trata de gastos especulativos en tecnología; se trata de una fuerza estructural que impulsa el PIB, los ingresos y la actividad en los mercados de capitales. La tendencia de las inversiones ha pasado del sector de software al sector de infraestructura. Se busca construir las bases necesarias para el siguiente paradigma tecnológico. Los ganadores serán aquellos que construyan la capacidad de procesamiento, los centros de datos y los modelos fundamentales que permitirán escalar este crecimiento exponencial.

La capa de infraestructura: computación, energía y red física

El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial no es un problema relacionado con el software. Se trata de un problema físico. Detrás del rápido aumento en el número de modelos y aplicaciones relacionadas con la inteligencia artificial, existe una limitación crucial que a menudo se pasa por alto: el rendimiento de la inteligencia artificial está determinado por la infraestructura utilizada para su ejecución. Cualquier tarea relacionada con la inteligencia artificial, ya sea entrenar un modelo de lenguaje o realizar inferencias en tiempo real en la periferia, depende de redes de fibra óptica de alta capacidad, centros de datos de primer nivel y sistemas de refrigeración avanzados. Esto crea un cuello de botella fundamental que determinará qué empresas podrán aprovechar los beneficios de esta tecnología durante la próxima década.

La capa de procesamiento en sí se está expandiendo a un ritmo sin precedentes: una aceleración de 10,000 veces mayor de lo normal. Esto implica que es necesario construir el subsistema físico de manera paralela. Los hipercúmulos están trabajando arduamente para expandir sus clústeres GPU. Al mismo tiempo, las empresas están acelerando la migración a la nube y utilizando la computación en la edge para reducir la latencia. Este cambio estructural está reduciendo los plazos de las eras industriales anteriores a una sola década. Las empresas que logren ganar serán aquellas que posean o bien el subsistema físico, o bien los datos específicos del dominio en cuestión. No serán aquellas que simplemente busquen alcanzar la inteligencia general.

Esta expansión se ve impulsada por un poderoso paradojo. A medida que el costo de operar un gran modelo de lenguaje ha disminuido, a una tasa media de…50 veces al añoEl gasto ha aumentado enormemente, en lugar de disminuir. Este es el llamado “Paradoxo de Jevons”: la caída en los costos permite que haya tantas nuevas formas de utilizar esa tecnología, que el consumo total aumenta drásticamente. La evidencia es clara: los ingresos anuales de OpenAI pasaron de 2 mil millones de dólares en 2023 a más de 20 mil millones de dólares en 2025. Además, su capacidad de procesamiento se triplicó en un solo año. Los aumentos en la eficiencia no reducen la demanda; sino que, por el contrario, la incrementan.

Sin embargo, escalar la infraestructura física para satisfacer esta demanda es algo completamente diferente de escalar software. Mientras que el procesamiento de datos en el ámbito de la IA puede escalar rápidamente mediante la virtualización, la implementación de fibra óptica está limitada geográficamente y requiere mucho trabajo manual. Esto implica la necesidad de ingeniería de rutas, permisos, excavaciones y personal especializado en cada etapa del proceso. Esto crea una brecha en la capacidad de escalabilidad de la infraestructura. La construcción de redes de fibra óptica de larga distancia y metro, así como la disponibilidad de fibra oscura y las instalaciones de alojamiento de alta densidad, deben mantenerse al ritmo del crecimiento exponencial del tráfico de datos relacionado con la IA. De lo contrario, todo el sistema se verá afectado negativamente. Los ganadores en este nivel de infraestructura no son aquellos que tienen los modelos de IA más sofisticados, sino aquellos que construyen las bases necesarias para darle vida al próximo paradigma tecnológico.

Ganadores y perdedores: La jerarquía de los “Moats” en la estructura de la IA

La implementación de la infraestructura de IA está creando una clara jerarquía en cuanto al manejo de los beneficios obtenidos. Los ganadores serán aquellos que construyan las bases fundamentales para el funcionamiento del sistema, y no solo aquellos que simplemente se aprovechan de estas bases. Esto significa dos caminos principales: o poseer el subsistema físico que permite el procesamiento de datos, o aprovechar los datos específicos de cada dominio para desarrollar modelos especializados. Las empresas que solo proporcionan software de IA general no lograrán ganar, ya que los inversores se dirigen hacia opciones más sólidas y duraderas.

Un ejemplo de empresa que logra dominar el mercado en este sector es Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, o TSMC. Su modelo de negocio consiste en actuar como una infraestructura fundamental para el desarrollo de chips. Como la empresa líder mundial en la fabricación de chips, TSMC es un socio indispensable para todos los diseñadores de chips de IA importantes, desde NVIDIA hasta AMD. La evidencia de su dominio se ve en los números:Los ingresos aumentaron en un 35.9% en comparación con el año anterior en el año 2025.Los ingresos de TSMC alcanzaron los 122.42 mil millones de dólares, gracias principalmente a la demanda de chips de tamaño 3 nm y 5 nm, que se utilizan en servidores de inteligencia artificial. La empresa prevé un aumento del 30% en sus ingresos para el año 2026. Este crecimiento se ve respaldado por una inversión masiva de 165 mil millones de dólares en cinco nuevas instalaciones de fabricación en Arizona, además de expansiones en Alemania y Japón. No se trata simplemente de un crecimiento económico; se trata de una estrategia para desarrollar la capacidad de fabricación más importante del mundo. La ventaja de TSMC radica en su escala, su liderazgo tecnológico, y en el tiempo y el capital necesarios para reproducir sus instalaciones. Se trata, en resumen, de una ventaja clásica relacionada con la infraestructura necesaria para el desarrollo de la industria.

Este enfoque de los inversores en las infraestructuras duraderas está llevando a una clara rotación dentro del universo de las acciones relacionadas con la IA. La diferencia en los resultados es bastante marcada. Mientras que las acciones promedio relacionadas con la infraestructura de la IA han visto un aumento en sus rendimientos…Un retorno del 44% desde el inicio del año.El crecimiento de las ganancias de ese grupo es de solo un 9%. Esta desviación ha provocado un cambio en la distribución del capital entre los inversores. Los inversores están abandonando las empresas de infraestructura, donde el crecimiento de las ganancias operativas está bajo presión y el gasto en inversiones se financia mediante deudas. La situación es simple: altos niveles de deuda y ganancias precarias crean una vulnerabilidad cuando llegue la próxima fase del mercado de inteligencia artificial.

La rotación de los recursos favorece a otras dos categorías de empresas. La primera son aquellas que proveen plataformas de IA, herramientas de desarrollo y plataformas en la nube, lo cual facilita la creación de aplicaciones basadas en la inteligencia artificial. Estas empresas han demostrado una clara relación entre las inversiones en tecnologías de IA y el aumento de sus ingresos. La segunda categoría incluye a aquellas empresas que ofrecen software y servicios relacionados con la inteligencia artificial, y que comienzan a ver un crecimiento significativo en sus ingresos gracias a esta tecnología. Ahora está claro cuáles serán los ganadores de este mercado. El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial genera una gran brecha en la infraestructura necesaria para su uso. Por ahora, el mercado recompensa a quienes construyen esa infraestructura, no solo a los usuarios.

Catalizadores, riesgos y lo que hay que observar

La tesis sobre los ganadores en el sector de infraestructura se basa en algunos indicadores clave. Los factores que afectarán en el corto plazo determinarán si la expansión exponencial de la infraestructura se acelera o experimenta obstáculos. El riesgo principal es que se produzca un ralentización en la adopción de esta tecnología, lo cual podría llevar a una reducción en la valoración de las empresas involucradas en este sector, antes de que ocurra el próximo cambio de paradigma.

En primer lugar, hay que observar la divergencia en los gastos de capital. La estimación de consenso para los gastos de capital de los hiperescaladores de IA en el año 2026 es ahora…527 mil millonesEs una revisión claramente positiva. Sin embargo, las estimaciones de los analistas han subestimado constantemente la inversión en infraestructura relacionada con la inteligencia artificial. Ahora, el mercado es selectivo, alejándose de las empresas de infraestructura cuyo crecimiento de ganancias operativas está sujeto a presiones, y cuya inversión en capital de operación se financia con deuda. La diferencia en los precios de las acciones entre las empresas de nivel hyperscaler muestra que los inversores están separando el “señal” del “ruido”. El aspecto clave que hay que observar es qué empresas demuestran una clara relación entre este gasto masivo y los ingresos futuros. Goldman Sachs Research espera que las próximas etapas del mercado de la inteligencia artificial involuven a las empresas que benefician la productividad.

En segundo lugar, es necesario supervisar la cadena de suministro física en busca de cuellos de botella. La redistribución de la capacidad hacia nudos avanzados está generando una situación de escasez de suministro para los semiconductores tradicionales. TSMC y Samsung están reduciendo su producción de obleas de 8 pulgadas, con el objetivo de concentrarse en la fabricación de chips de última generación para la inteligencia artificial.Se proyecta que la capacidad global de los dispositivos de 8 pulgadas disminuirá en un 2.4% en el año 2026.Las fundiciones ya han notificado a sus clientes los aumentos de precios, que van desde el 5% hasta el 20%. Este cambio es una consecuencia directa del “Paradoxo de Jevons”: a medida que el costo de ejecutar modelos de IA disminuye, la demanda por los chips subyacentes aumenta enormemente. La cadena de suministro se ha convertido en un factor crítico para las fundiciones. Es importante observar si esto dará a las fundiciones restantes más poder de fijación de precios, y qué empresas, ya sean de Estados Unidos o chinas, podrán aprovechar esta situación, a medida que las tasas de utilización aumenten.

El principal riesgo es que se produzca un ralentizaje en la curva de adopción exponencial de la tecnología. Toda la teoría de la infraestructura parte del supuesto de que la curva S siga siendo vertical. Si la adopción de la tecnología se detiene, los enormes gastos en capital y endeudamiento no tendrán suficiente demanda para justificar su escala. El Paradojo de Jevons muestra que los aumentos en la eficiencia aumentan el consumo de energía, pero solo si existe una demanda real para esa tecnología. El umbral oculto para la adopción de la inteligencia artificial ya ha sido superado, pero la próxima fase depende de que las empresas continúen invirtiendo en esta tecnología y de que se encuentren nuevos casos de uso. Cualquier señal de que las empresas que utilizan o exploran la inteligencia artificial estén encontrando obstáculos en cuanto a presupuestos o integración sería una primera alerta. Por ahora, los desarrolladores de infraestructuras están preparados para el crecimiento exponencial, pero sus ventajas solo serán duraderas si la curva de adopción sigue siendo vertical.