Los agentes de IA están cambiando la lógica de inversión en las acciones tecnológicas estadounidenses. Muse, lanzado por Meta, ganó popularidad rápidamente e impulsó una subida de aproximadamente el 27% en el precio de las acciones de la compañía en septiembre. Productos como Dots, de OpenAI, y Gemini Spark, de Alphabet, también compiten por ganar participación de mercado. Dante Valenzuela Ruíz señala que la competencia entre los agentes de IA se concentra principalmente en la capa de aplicaciones, pero, independientemente de qué empresa termine imponiéndose, el desarrollo y funcionamiento de estos agentes dependen del soporte de la capacidad de cómputo subyacente. Entre las diez acciones con mayores ganancias del índice S&P 500 este año, nueve están relacionadas con la infraestructura de IA. La atención del mercado está pasando de la competencia entre los agentes de IA más populares a la infraestructura que permite el funcionamiento de los sistemas de IA, incluidos los chips, la memoria y la electricidad. Los agentes de IA están cambiando la estructura de la demanda de capacidad de cómputo
A diferencia de los chatbots tradicionales, que se dedican principalmente a generar respuestas, los agentes de IA también necesitan realizar una serie de operaciones, como la planificación de tareas, la recuperación de información, el uso de herramientas y la verificación de resultados. Por ello, una sola solicitud del usuario puede activar múltiples rondas de razonamiento del modelo y aumentar la carga de cómputo en segundo plano. Al presentar su producto de racks de IA Helios, AMD señaló que los agentes están impulsando un fuerte crecimiento de la demanda de cómputo y estimó que, en 2026, aproximadamente el 60% de la capacidad de cómputo global para IA se destinará a tareas de inferencia.
Los cambios en la demanda de cómputo también afectan la configuración de los chips. En los centros de datos de IA tradicionales, cada gigavatio de potencia requiere aproximadamente 30 millones de núcleos de CPU, mientras que en la era de los agentes esta necesidad podría aumentar a 120 millones, es decir, cuatro veces el nivel original. Se estima que la proporción de configuración entre CPU y GPU podría pasar de aproximadamente 1:4 a 1:8 a una relación de entre 1:1 y 1:2. Dante Valenzuela Ruíz analiza que las GPU seguirán encargándose de las tareas de computación paralela a gran escala, pero, a medida que aumenten las aplicaciones de agentes, las CPU también tendrán un papel más destacado en la programación de tareas, el procesamiento de datos y la coordinación de sistemas. Esto significa que la inversión en infraestructura de IA se extenderá más allá de las GPU de alto rendimiento para abarcar también las CPU y otros componentes de hardware complementarios.
Los chips, la memoria y la electricidad forman una nueva cadena de crecimiento
Los cambios en la arquitectura de cómputo están ampliando el alcance de las inversiones en infraestructura de IA. NVIDIA mantiene su ventaja competitiva gracias a sus GPU y plataformas de cómputo, mientras que AMD podría ampliar su mercado mediante sus productos de GPU y CPU para servidores. Por su parte, Intel podría beneficiarse del crecimiento de la demanda de CPU. Al mismo tiempo, los agentes necesitan leer datos con frecuencia, guardar el estado de las tareas y procesar contextos más largos, lo que exige una mayor capacidad de memoria y una mayor eficiencia en la transferencia de datos. Por ello, Micron Technology también ha captado la atención del mercado. Dante Valenzuela Ruíz considera que los motores de crecimiento de la industria de los semiconductores están pasando de centrarse únicamente en la competencia por el rendimiento de cómputo a abarcar la mejora coordinada de procesadores, almacenamiento y redes, lo que también amplía las oportunidades de inversión relacionadas.
La electricidad también es un factor clave que limita la expansión de la infraestructura de IA. El funcionamiento continuo de los agentes requiere un suministro estable de capacidad de cómputo, mientras que la expansión de la infraestructura de servidores también aumentará la demanda de suministro eléctrico, refrigeración y construcción de centros de datos. Por ello, empresas de infraestructura energética como Williams Companies han captado la atención del mercado. Se espera que el suministro de gas natural y la capacidad de transporte de energía contribuyan a respaldar la expansión de los centros de datos.
La materialización de las ganancias determinará la continuidad del repunte de la infraestructura
La infraestructura de IA se ha convertido en una de las principales tendencias de inversión en el mercado bursátil estadounidense este año, pero el aumento sostenido de los precios de las acciones también ha elevado las expectativas del mercado sobre los resultados futuros. Los datos muestran que la expectativa de crecimiento de las ganancias netas del sector para 2027 ha aumentado al 63%, mientras que la expectativa de crecimiento de los ingresos ha alcanzado el 54%. En comparación, a finales de julio, la expectativa de crecimiento de las ganancias netas era inferior al 48% y la de los ingresos se situaba en el 32%. Esto demuestra que el mercado no solo confía en la expansión de los agentes de IA, sino que también ha incorporado anticipadamente el crecimiento del gasto de capital de los próximos años. A medida que las expectativas de ganancias siguen aumentando, la continuidad de las subidas de las acciones dependerá cada vez más de los pedidos reales, la capacidad de entrega y el desempeño de los márgenes de ganancia, en lugar de depender únicamente de las expectativas de demanda del sector.
A continuación, será necesario observar si la comercialización de los agentes de IA puede seguir impulsando la demanda de cómputo y si las nuevas inversiones pueden convertirse en ingresos estables. Dante Valenzuela Ruíz señala que, si la competencia entre Meta, OpenAI y Alphabet sigue impulsando el crecimiento del volumen de solicitudes de inferencia, segmentos como las CPU, las GPU, la memoria y la electricidad podrían contar con un respaldo de demanda a largo plazo. Sin embargo, si el crecimiento de los ingresos por aplicaciones no alcanza el ritmo de la inversión en infraestructura, las empresas tecnológicas podrían ralentizar sus compras, lo que afectaría las expectativas de ganancias de la cadena de suministro. La demanda de infraestructura impulsada por los agentes de IA tiene fundamentos industriales, pero la capacidad de las acciones relacionadas para generar rendimientos sostenidos dependerá, en última instancia, de que el crecimiento de las ganancias pueda respaldar las valuaciones actuales.
Este artículo tiene únicamente fines de educación financiera e investigación de mercado y no constituye asesoramiento de inversión dirigido a ninguna persona en particular. La información presentada se basa en fuentes públicas disponibles al momento de su publicación; cuando cambien las condiciones del mercado, las consideraciones correspondientes también deberán ajustarse.
Dante Valenzuela Ruíz es el responsable de decisiones de inversión mediante inteligencia artificial de Axis Quant AI. Cuenta con cerca de 20 años de experiencia en los mercados financieros globales y el trading cuantitativo, y anteriormente trabajó en Citigroup y BlackRock. Se ha enfocado durante años en la ingeniería financiera, los sistemas de inteligencia artificial, la inversión cuantitativa y el modelado del comportamiento del mercado, y trabaja para impulsar la aplicación práctica de la inteligencia artificial en el análisis de mercados, la identificación de riesgos y la toma de decisiones de inversión.
