La IA del tipo equivocado: ¿Por qué la infraestructura gana en la curva exponencial?

La industria de la IA está en una trayectoria exponencial, pero el camino hacia los beneficios no es una línea recta. Se trata de una curva en forma de “S”: el crecimiento comienza lentamente, se acelera rápidamente y, finalmente, se estabiliza. El mayor riesgo en el manejo de carteras financieras no radica en no utilizar la tecnología de la IA en absoluto, sino en invertir en la parte incorrecta de esa curva. La capa de infraestructura básica es donde se produce el crecimiento más rápido y duradero. Por otro lado, la capa de aplicaciones está cada vez más saturada y competitiva.

Los números muestran la magnitud de esta construcción fundamental. Se prevé que el sector de la inteligencia artificial, en su conjunto, aumentará significativamente en términos de valor.De 255 mil millones en el año 2025, a 1,7 billones en el año 2031.Esto no es simplemente una tendencia; se trata de un cambio de paradigma en el campo de la informática. La infraestructura que permite este cambio –los centros de datos, los chips y la energía necesaria para su funcionamiento– es la primera área en experimentar una demanda explosiva. Los ingresos de Nvidia provenientes de los centros de datos, que representan directamente el rendimiento de sus equipos informáticos, han aumentado.Un aumento del 66% en comparación con el mismo período del año pasado, en el tercer trimestre de 2025.Eso no es simplemente crecimiento; se trata de una aceleración de rentabilidad muy alta, que indica que la empresa se encuentra en la parte más pronunciada de la curva S.

En contraste con esta situación, la capa de aplicaciones es diferente. Aunque el software de IA ofrece grandes posibilidades, el éxito a largo plazo depende en gran medida del poder económico de una empresa, un beneficio que le permita superar a sus competidores. El mercado ya está observando esta diferencia entre las dos áreas. A medida que la agitación de 2022 disminuye, los inversores deben ser selectivos. La capa de infraestructura representa la fase de crecimiento exponencial, ya que constituye la base fundamental para toda la economía de la inteligencia artificial. Las empresas que construyen “fábricas de inteligencia artificial” ven cómo la demanda aumenta a medida que más modelos de base, startups e industrias adoptan esta tecnología. En cambio, la capa de aplicaciones es donde la lucha por el dominio del mercado se convierte en una prueba de la capacidad de las empresas para desarrollar soluciones innovadoras. Para los inversores, la conclusión es clara: la manera más confiable de aprovechar las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial es apoyar a aquellas empresas que construyen la infraestructura fundamental, no solo a aquellas que simplemente utilizan esa infraestructura.

Ganadores en infraestructura vs. perdedores en aplicaciones

Los ganadores en el ámbito de la construcción de sistemas de IA son evidentes. Nvidia ocupa un lugar destacado en este campo, pero el crecimiento explosivo de los centros de datos de inteligencia artificial está generando una ola paralela de demanda por almacenamiento y memoria. A medida que los modelos de computación se vuelven más complejos y los centros de datos se expanden, la necesidad de una capacidad de almacenamiento masiva también aumenta enormemente. Esta tendencia…Las acciones de Western Digital (WDC) y Seagate (STX) aumentaron en aproximadamente un 282% y un 225%, respectivamente, en el año 2025.La memoria también fue otro punto crítico que la empresa Micron aprovechó al máximo. Las acciones de la compañía aumentaron en aproximadamente un 236% en el año 2025, debido a la creciente demanda de sus chips de alto rendimiento, que se utilizan en servidores de inteligencia artificial.

La diferencia clave con la capa de aplicación radica en la naturaleza de la demanda. En el caso de la infraestructura, la necesidad es fundamental y no puede negociarse. Cualquier modelo de IA requiere procesamiento, almacenamiento y memoria. Esto crea un ciclo de demanda que se compone de varias partes. Los datos financieros lo demuestran: a pesar del aumento del 36% en las ganancias de Nvidia en 2025, estas empresas beneficiadas por el hardware lograron obtener retornos mucho mayores, gracias a la capacidad de captar los beneficios derivados de la construcción física de las infraestructuras. Lo más importante es que sus valoraciones siguen siendo razonables en relación con el crecimiento, lo que indica que todavía hay margen para mejorar.

Por el contrario, muchas empresas que operan en la capa de aplicaciones tienen dificultades para crear una posición económica duradera. El mercado está muy competitivo, y el éxito a menudo depende de la ejecución adecuada de las tareas y de la colaboración con otros partners, más que de una ventaja tecnológica defendible. Una vulnerabilidad crítica es…Incentivo para que los vendedores se queden dentro de un único canal de distribución.Las aplicaciones construidas sobre plataformas propietarias pueden atrapar a los clientes, limitando la flexibilidad y creando una dependencia difícil de superar. Esto es en contraste marcado con la capa de infraestructura, donde los estándares abiertos y la compatibilidad con múltiples nubes son la norma. Esto ofrece a los compradores un mayor control y escalabilidad a largo plazo.

El resultado es una divergencia en términos de sostenibilidad. Las empresas que logran desarrollar infraestructuras adecuadas pueden beneficiarse de la curva exponencial de adopción de tecnologías como la IA. Cada nuevo proyecto relacionado con la IA aumenta la demanda de sus productos. En cambio, las empresas que no logran desarrollar infraestructuras adecuadas se enfrentan a una competencia feroz por el mercado. Los altos costos y la complejidad de la integración pueden erosionar rápidamente sus márgenes de beneficio. Para los inversores, la elección es apoyar a las empresas que construyen la infraestructura necesaria, o invertir en aquellos proyectos que solo funcionan sobre esa infraestructura. Los datos de 2025 son un claro indicio: la forma más segura de aprovechar el crecimiento exponencial es invertir en las empresas que desarrollan la infraestructura necesaria.

El desafío de la escalada: Restricciones físicas y de mercado

El crecimiento exponencial de la infraestructura de inteligencia artificial está alcanzando límites muy estrictos. La construcción física de los centros de datos ahora se ve limitada por factores como la energía disponible, las regulaciones legales y el volumen de datos que se procesan. En el año 2025, los centros de datos consumirían tanta electricidad como…En promedio, 100,000 hogares.Se trata de una situación que ejerce una enorme presión sobre las redes eléctricas. Esto ha convertido el suministro de energía en un verdadero problema crítico. Los desarrolladores buscan soluciones como los reactores modulares pequeños y la energía nuclear, pero estos son soluciones a largo plazo. A corto plazo, la industria enfrenta numerosos obstáculos regulatorios y barreras de zonificación, ya que las comunidades se oponen a la expansión de estas “mini-ciudades” de servidores. La tensión entre la expansión digital y la realidad física es ahora una cuestión central.

Esta dificultad relacionada con la escala física se refleja en una concentración del mercado que genera riesgos sistémicos. El ciclo de inversiones en IA está liderado por un puñado de gigantes tecnológicos. En el año 2025, compañías como Amazon, Microsoft, Google y Meta habrán invertido una cantidad estimada de…320 mil millones de dólares para la infraestructura de IA.Esto ha creado un mercado en el que ahora ocho empresas son las que lo componen.El 36 por ciento del valor de mercado del índice S&P 500Para los inversores, esta concentración significa que el rendimiento de todo el índice está ahora muy relacionado con el éxito de las inversiones en tecnologías de IA. Como señaló un estratega, un fondo del S&P 500 ya no representa tanto un portafolio diversificado, sino más bien una apuesta concentrada sobre si las tecnologías de IA realmente son rentables para ese grupo selecto de inversores. Corre a cargo de los inversores individuales reevaluar su estrategia de diversificación, ya que cualquier fracaso de estos “gigantes” podría afectar negativamente al mercado en general.

La siguiente fase del desarrollo consiste en pasar el enfoque de la computación bruta hacia una forma más eficiente de distribuir los modelos de IA. Ahora está en juego la construcción de “fábricas de inferencia” que estén más cerca de los usuarios finales, donde los modelos de IA realmente puedan funcionar. Este paso hacia el computamiento en el edge representa una evolución natural, más allá de la dominación actual de las GPU de uso general. En cuanto a la capa de infraestructura, esto podría significar una nueva ola de innovaciones en chips especializados y sistemas integrados. Las empresas que tengan éxito serán aquellas que puedan ofrecer los costos más bajos por cada proceso de inferencia, convirtiendo así la próxima etapa de la curva S en una batalla por la eficiencia e integración.

Catalizadores y qué hay que observar

La propuesta de infraestructura ya se encuentra en la fase de ejecución. La construcción masiva ya ha comenzado, y el próximo año dependerá de si esta demanda exponencial se traduce en ganancias sostenibles. El factor clave para este proceso es evidente:Oportunidad de envío de 500 mil millones de dólares hasta el año 2026.Esto no es una predicción vaga; se trata de un objetivo concreto para la producción física de la industria. Lo importante será cómo esta demanda aumentará tanto en términos de capacitación como de procesamiento de datos. Como señaló el CEO Jensen Huang, el ecosistema está creciendo rápidamente.Calcular la demanda, teniendo en cuenta su aceleración y compaginación durante el proceso de entrenamiento e inferencia.El mercado observará los datos de envíos y las estimaciones de ingresos a nivel trimestral, para ver si este ciclo virtuoso continúa o no.

El próximo gran cambio que se debe monitorear es la transición de la capacitación hacia la escalabilidad de las inferencias. Actualmente, lo importante es construir modelos masivos, pero en el futuro, lo importante será poder utilizarlos de manera eficiente. Este paso hacia la creación de “fábricas de inferencias” cercanas a los usuarios favorece el uso de hardware y software diseñados para lograr una mayor eficiencia, no solo para obtener más potencia. Esto generará nuevas necesidades en materia de infraestructura, especialmente en lo que respecta a la memoria y las soluciones de refrigeración avanzadas. Las empresas que puedan ofrecer los costos más bajos por cada inferencia serán las que lograrán ganar en esta competencia. Los datos muestran que esto ya está ocurriendo, y la carrera ya no se trata de acuerdos complejos y costosos, sino de métodos más eficientes para llevar a cabo las inferencias dentro de los límites del mundo real.

Por último, los inversores deben estar atentos a signos de riesgo sistémico. La concentración del mercado en el área de la inteligencia artificial es extremadamente alta; actualmente, ocho empresas constituyen la mayor parte de esa industria.El 36 por ciento del valor de mercado del S&P 500Esto crea una vulnerabilidad, ya que la salud de todo el sistema relacionado con la inteligencia artificial está vinculada a unas pocas decisiones tomadas por las empresas tecnológicas más importantes. Los 320 mil millones de dólares en gastos relacionados con la infraestructura de inteligencia artificial que invirtieron las principales empresas tecnológicas en el año 2025…En total, se invirtieron aproximadamente 320 mil millones de dólares en infraestructura relacionada con la inteligencia artificial.Eso ha generado un ciclo positivo, pero también existe el riesgo de que se produzca una financiación circular. Si el ritmo de gasto disminuye o si los retornos no cumplen con las expectativas, podría provocar una corrección en las valoraciones relacionadas con la inteligencia artificial. Esta tesis solo es válida si la curva de adopción de la tecnología sigue siendo pronunciada y si se resuelven los problemas físicos relacionados con la energía y la zonificación. Por ahora, el factor clave es la ejecución de las estrategias comerciales; sin embargo, entre los factores de vigilancia se incluyen los aumentos en la eficiencia, los nuevos cuellos de botella y la estabilidad del mercado.