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 resultados no es rectilíneo. Se parece a una curva en “S”: el crecimiento comienza lentamente, se acelera rápidamente y, finalmente, se estabiliza. El mayor riesgo que existe en la gestión de carteras no es la falta total de tecnologías relacionadas con la IA, sino invertir en la parte incorrecta de esa curva. La capa de infraestructura básica es donde se produce el crecimiento más rápido y duradero en este momento. Por otro lado, la capa de aplicaciones se está volviendo cada vez más competitiva y congestionada.

Los números muestran la magnitud de esta construcción fundamental. Se prevé que el sector de la IA en su conjunto experimentará un aumento significativo en su 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 informático. La infraestructura que impulsa este cambio –los centros de datos, los chips y la energía necesaria para el funcionamiento de estos sistemas– es la primera área en experimentar una demanda explosiva. Los ingresos de Nvidia provenientes de los centros de datos, una medida directa de la capacidad computacional del sector, han crecido.Un 66% en comparación con el año anterior, en el tercer trimestre de 2025.Eso no es simplemente crecimiento; se trata de una aceleración de altos niveles de rentabilidad, lo que indica que la empresa se encuentra en la parte más pronunciada de la curva en forma de “S”.

En contraste con esta situación, la capa de aplicación presenta una realidad diferente. Aunque el software de IA ofrece grandes posibilidades, el éxito a largo plazo depende en gran medida del “margen económico” que una empresa tenga, es decir, una ventaja duradera frente a sus competidores. El mercado ya está evidenciando esta diferencia. A medida que la frenética actividad de 2022 disminuye, los inversores deben ser selectivos. La capa de infraestructura representa la fase de crecimiento exponencial, ya que es la base necesaria para toda la economía de la IA. Las empresas que construyen “fábricas de inteligencia artificial” ven cómo la demanda aumenta a medida que más modelos básicos, startups e industrias adoptan esta tecnología. En cambio, en la capa de aplicación, la lucha por ganar cuota de mercado se convierte en un verdadero desafío para las empresas, ya que depende de su capacidad de ejecución y de su capacidad para desarrollar la infraestructura necesaria. Para los inversores, la conclusión es clara: la forma más segura de aprovechar la curva de ascenso de la inteligencia artificial es apoyar a las empresas que construyen la infraestructura fundamental, no solo aquellas que se basan en esa infraestructura.

Ganadores en infraestructura vs. Perdedores en aplicaciones

Los ganadores en el ámbito de la implementación de tecnologías de IA son evidentes. Nvidia es, sin duda, la empresa líder en este campo. Pero el crecimiento exponencial de los centros de datos relacionados con la inteligencia artificial está generando una ola de demanda paralela para el almacenamiento y la memoria. A medida que los modelos 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 significativamente en el año 2025: las acciones de WDC subieron un 282%, mientras que las de Seagate aumentaron un 225%.La memoria también fue otro punto crítico. Micron aprovechó esta situación a su favor: sus acciones aumentaron en aproximadamente un 236% en el año 2025, debido a la creciente demanda de sus chips de alto rendimiento, que se utilizan en los servidores de inteligencia artificial.

La principal diferencia con la capa de aplicación radica en la naturaleza de la demanda. En el caso de la infraestructura, la necesidad es fundamental y no se puede negociar. Cada modelo de IA requiere procesamiento, almacenamiento y memoria. Esto crea un ciclo de demanda duradero y creciente. Los datos financieros demuestran esto: a pesar del aumento del 36% en las ganancias de Nvidia en 2025, estas empresas que se benefician de los hardware lograron obtener retornos mucho mayores, gracias a la capacidad de capturar las oportunidades de crecimiento. Lo más importante es que sus valoraciones siguen siendo razonables en relación con el crecimiento, lo que sugiere que todavía hay espacio para más crecimiento.

Por el contrario, muchas empresas que operan en el nivel de aplicaciones tienen dificultades para construir 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 sustancial. Una vulnerabilidad crítica es…Ataduras de vendedoresLas aplicaciones construidas sobre plataformas propietarias pueden atrapar a los clientes, limitando su flexibilidad y creando una dependencia difícil de superar. Esto es todo lo contrario de lo que ocurre en la capa de infraestructura, donde los estándares abiertos y la compatibilidad con múltiples nubes son la norma. Esto permite a los compradores tener 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 aprovechar la curva exponencial de adopción de tecnologías de IA. Cada nuevo proyecto de 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 decisión es elegir entre apoyar a las empresas que construyen la infraestructura básica o aquellas que utilizan esa infraestructura para generar beneficios. Los datos de 2025 son claros: la forma más eficaz de aprovechar el crecimiento exponencial es invertir en las empresas que desarrollan la infraestructura necesaria.

El desafío de escalado: limitaciones físicas y de mercado

El crecimiento exponencial de la infraestructura de IA está superando los límites. La construcción física de las instalaciones está limitada por cuestiones relacionadas con la energía, el plano urbano y la escala general de las mismas. En 2025, los centros de datos consumirían tanto electricidad como…En promedio, 100,000 hogares.Se trata de una situación que representa la enorme presión que se ejerce sobre las redes eléctricas. Esto ha convertido el suministro de energía en un verdadero obstáculo. Los desarrolladores están buscando 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 al crecimiento de estas “pequeñas 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 de mercado que genera riesgos sistémicos. La supercurva de inversiones en IA está liderada por un puñado de gigantes tecnológicos. En el año 2025, empresas como Amazon, Microsoft, Google y Meta acumularon, en total, una cantidad estimada de…320 mil millones de dólares para la infraestructura relacionada con la inteligencia artificial.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 500.Para los inversores, esta concentración significa que el rendimiento de todo el índice está ahora fuertemente relacionado con el éxito de unos pocos proyectos relacionados con la inteligencia artificial. Como señaló un estratega, un fondo del S&P 500 ya no es un portafolio diversificado, sino más bien una apuesta concentrada en si la inteligencia artificial realmente será exitosa para ese grupo selecto de personas. 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 próxima fase de la construcción del sistema se centrará en el cambio de enfoque, pasando de la computación bruta a un enfoque más eficiente en la entrega de servicios. Ahora está en juego la creación de “fábricas de inferencia” que estén más cerca de los usuarios finales, donde los modelos de IA realmente funcionen. Este avance hacia el cómputo periférico favorece a hardware y software diseñados específicamente para lograr eficiencia, no simplemente potencia informática. 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 el menor costo por cada operación de inferencia, convirtiendo así la siguiente etapa de la curva S en una batalla por la eficiencia e integración.

Catalizadores y lo que hay que observar

La teoría de la infraestructura ya se encuentra en su 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 que impulsa este proceso es claro: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 del sector. Lo importante será cómo esta demanda se incrementará 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 compuplicación durante el proceso de entrenamiento e inferencia.El mercado observará los datos de envío trimestrales y las estimaciones de ingresos, para ver si este ciclo virtuoso se mantiene.

La siguiente gran transformación que se debe superar es la transición de la capacitación hacia el escalado de procesos de inferencia. Actualmente, lo importante es construir modelos masivos, pero la próxima fase consistirá en utilizarlos de manera eficiente. Este paso hacia la creación de “fábricas de inferencia” más cercanas a los usuarios favorece el uso de hardware y software diseñados para lograr eficiencia, no solo potencia bruta. Esto generará nuevas necesidades de infraestructura, especialmente en cuanto a memoria y soluciones de refrigeración avanzadas. Las empresas que puedan ofrecer el menor costo por cada proceso de inferencia serán las que lograrán ganar en esta carrera. Los datos muestran que esto ya está ocurriendo, y la competencia se está centrando en una ejecución más eficiente 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 compañías representan más del 80% del mercado.El 36 por ciento del valor de mercado del índice S&P 500Esto crea una situación de vulnerabilidad, ya que la salud de todo el sistema relacionado con la inteligencia artificial está ligada a unas pocas inversiones en este campo. Los gigantes tecnológicos gastarán 320 mil millones de dólares en infraestructuras relacionadas con la inteligencia artificial en el año 2025.En total, se invirtieron aproximadamente 320 mil millones de dólares en la infraestructura relacionada con la inteligencia artificial.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 IA. 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 planificación urbana. Por ahora, el catalizador principal son las acciones concretas que se llevan a cabo; pero entre los factores de atención se incluyen los aumentos en la eficiencia, los nuevos cuellos de botella y la estabilidad del mercado.