Acciones de concepto de IA en EE. UU. que debes leer antes de invertir｜Estrategia de inversión en las siete principales empresas en 2026

En 2026, justo en el primer trimestre, la ola de inversión global en IA sigue en auge. Según las últimas previsiones de Gartner, el gasto total en IA a nivel mundial alcanzará los 2,53 billones de dólares, mostrando un crecimiento explosivo en comparación con el año pasado. En esta corriente tecnológica, las acciones de concepto de IA en Wall Street se han convertido en el centro de atención de los inversores globales, no solo por su liderazgo tecnológico, sino también porque estas empresas han pasado de ser meramente “especulaciones de concepto” a una etapa de “beneficio real”.

Entonces, ¿cuáles son las acciones de concepto de IA en Wall Street que realmente valen la pena para invertir? ¿En qué se diferencian de las acciones de concepto de IA en Taiwán? Este artículo analizará en profundidad el contexto de inversión en la industria global de IA, ayudándote a identificar las verdaderas oportunidades de crecimiento en las acciones de IA en EE. UU.

Tres cambios clave en la industria de IA en 2026

De entrenamiento a inferencia en cálculo de IA, ¿cómo aprovechar la tendencia los fabricantes de chips en EE. UU.?

En los últimos años, el desarrollo de la industria de IA ha estado marcado por compras masivas de GPU por parte de gigantes tecnológicos mundiales, cuyo objetivo principal era entrenar modelos de IA de gran escala. Sin embargo, en 2026, esta situación está cambiando radicalmente: el foco de la industria se desplazará claramente hacia la “inferencia”, es decir, hacer que la IA comience a responder preguntas, generar contenido y procesar datos comerciales en tiempo real.

Este cambio tiene un significado profundo. El procesamiento ya no se concentrará solo en centros de datos en la nube, sino que se distribuirá progresivamente hacia dispositivos terminales, incluyendo ordenadores personales, smartphones y dispositivos en el edge. Para las empresas, esto significa una reducción significativa en los costos de alquiler de la nube a largo plazo, además de fortalecer la protección de la privacidad de los datos y la capacidad de respuesta en tiempo real, impulsando así la adopción generalizada de PCs y teléfonos inteligentes con IA.

Desde la perspectiva de inversión en EE. UU., esta transformación ha creado una lista de nuevos ganadores. Los GPU genéricos de alto costo están siendo reemplazados por chips ASIC diseñados a medida para tareas específicas. En Wall Street, Broadcom y Marvell Technology son los principales beneficiarios de esta transición: ambas empresas tienen capacidades completas de diseño de chips personalizados, pudiendo ofrecer soluciones desde la arquitectura hasta la producción en masa para proveedores de servicios en la nube. Además, el proveedor de procesadores Qualcomm, con su ventaja en NPU en chips móviles, también está ganando terreno en la era de la inferencia de IA.

En comparación, en Taiwán, empresas como Unisoc-KY también diseñan ASIC, pero su escala de clientes y profundidad tecnológica son relativamente limitadas. La cuota de mercado y la influencia global de las empresas relacionadas en EE. UU. son claramente superiores.

La energía y la disipación de calor, nuevos campos de batalla y oportunidades para los fabricantes de infraestructura en EE. UU.

Este puede ser el tema de inversión más fácil de pasar por alto en 2026, pero con el impacto más profundo. Los servidores de IA consumen mucho más energía que los servidores tradicionales. A medida que los modelos crecen en tamaño, los centros de datos en todo el mundo enfrentan una doble presión: “difícil disipación del calor” y “falta de electricidad”. Tecnologías de enfriamiento líquido, gestión eléctrica especializada y suministro de energía nuclear se han convertido en infraestructura clave, pasando de ser problemas marginales a ventajas competitivas centrales.

En EE. UU., la empresa que más se beneficia directamente es Constellation Energy (CEG), que posee una amplia cartera de activos nucleares capaces de suministrar energía de base a gran escala, de forma estable y con bajo carbono. Para los centros de datos de IA que operan 24/7 y cuyo consumo energético sigue en aumento, la estrategia de suministro energético tiene un valor mucho mayor que simplemente comparar tarifas eléctricas.

En Taiwán, Shuanghong (3324) lidera en tecnología de enfriamiento líquido, pero en el mercado estadounidense, Broadcom ofrece soluciones más integradas en conmutadores de red y gestión de energía, con ecosistemas más profundos y mayor penetración global.

La era de la aplicación práctica: ventajas de los líderes en software en EE. UU.

2026 será el año en que la IA pase realmente la prueba del mercado en términos de aplicaciones prácticas. Los inversores y las empresas ya no compran solo la promesa de “integrar funciones de IA”, sino que vuelven a lo esencial: ¿puede la IA realmente ayudar a los clientes a ahorrar dinero o a ganar más dinero?

En esta era de competencia feroz, las empresas que simplemente utilizan la API de GPT han perdido rápidamente competitividad. Solo aquellas que poseen datos centrales en sectores verticales —como imágenes médicas, jurisprudencia o datos de automatización industrial— podrán construir barreras de entrada difíciles de copiar.

En EE. UU., Microsoft ha integrado profundamente la IA en su ecosistema de productos, incluyendo Windows, Office y Teams, con más de mil millones de usuarios. Esto no solo representa una ventaja tecnológica, sino también una ventaja en monetización: la estrategia de Microsoft para popularizar la IA empresarial ha sido calificada por varias instituciones como la “más segura para beneficiarse”. En cambio, en Taiwán, no existen empresas de software de esa escala.

Siete principales acciones de IA en EE. UU. y por qué vale la pena mantenerlas a largo plazo

1. NVIDIA (NVDA) — Líder absoluto en cálculo de IA

Como núcleo del ecosistema global de IA, las GPU de NVIDIA y su plataforma de software CUDA se han convertido en el estándar para entrenar y ejecutar modelos de IA de gran escala. Desde chips hasta sistemas y software, su ecosistema completo ha consolidado a NVIDIA como una posición insuperable en la infraestructura de IA.

A principios de 2026, con la transición de entrenamiento a inferencia, la demanda de sus chips de inferencia de la serie H explotará. Fabricantes taiwaneses como TSMC y ensambladores como Quanta y Foxconn serán beneficiarios directos. Sin embargo, invertir directamente en NVIDIA en EE. UU. es la forma más sencilla de participar en la cadena de valor central de la IA global.

2. Broadcom (AVGO) — El ganador silencioso en infraestructura de IA

Gracias a su ventaja en ASICs personalizados, conmutadores de red y chips de fibra óptica, Broadcom se ha convertido en un proveedor indispensable para centros de datos de IA. Con la aceleración de los gigantes tecnológicos en la construcción de infraestructura de inferencia, las previsiones de pedidos de Broadcom se extienden hasta 2027.

En comparación con NVIDIA, que recibe la mayor atención, Broadcom funciona más como el “electricista” que sostiene toda la infraestructura de IA: sus clientes son principalmente grandes proveedores de servicios en la nube, con pedidos más estables que el promedio del mercado.

3. AMD — Desafiante en el mercado de aceleradores de IA

La serie MI300 de AMD y su arquitectura CDNA 3 están desafiando efectivamente el dominio de NVIDIA. A medida que los proveedores de servicios en la nube buscan una segunda fuente, AMD está ganando cuota de mercado de manera constante.

Especialmente en grandes clientes corporativos, AMD ha obtenido más pedidos gracias a su ventaja en precio y disponibilidad. Aunque en Taiwán hay muchos proveedores que colaboran con AMD, invertir directamente en sus acciones es la forma principal de participar en esta tendencia de diversificación de proveedores.

4. Microsoft — Impulsor de la adopción empresarial de IA

La colaboración exclusiva con OpenAI, junto con su plataforma Azure AI y la integración de Copilot, posicionan a Microsoft como líder en la transformación de IA empresarial. La demanda de IA generativa está en auge, y la capacidad de monetización de Microsoft continúa creciendo.

A principios de 2026, la valoración de Microsoft se acerca a los 4 billones de dólares, y el mercado reconoce su liderazgo en monetización de IA. En comparación, en Taiwán no existen empresas de software de esa escala, por lo que Microsoft representa una “certeza en la monetización en la capa de aplicación”.

5. Marvell Technology (MRVL) — Especialista en diseño de chips personalizados

Los grandes proveedores de servicios en la nube están empezando a reconocer las limitaciones de costo y consumo energético de las GPU genéricas, optando por diseñar ASICs específicos para cargas de trabajo particulares. Marvell es una de las pocas empresas de semiconductores con capacidades completas para ayudar a los clientes desde el diseño hasta la producción en masa.

En 2026, con la explosión en la demanda de chips de inferencia, la visibilidad de Marvell en el mercado aumentará significativamente, convirtiéndose en una “sorpresa” en las temáticas de IA en Wall Street.

6. Arista Networks (ANET) — Nuevo estándar en arquitectura de redes para IA

A medida que los clústeres de IA crecen en tamaño, el cuello de botella ya no está solo en la capacidad de cálculo, sino en la transmisión y sincronización de datos en tiempo real. Una red de alta velocidad y baja latencia es clave para liberar todo el potencial de la IA.

Arista, que ha liderado la adopción del estándar Ethernet en reemplazo de InfiniBand, ha visto elevarse su posición en este campo. Aunque en Taiwán hay fabricantes de equipos de red, la profundidad técnica y la penetración en el mercado de Arista en IA son claramente superiores.

7. Constellation Energy (CEG) — Infraestructura energética en la era de la IA

La mayor ventaja de Constellation radica en su amplia cartera de activos nucleares, capaces de suministrar energía de base a gran escala, de forma estable y con bajo carbono. Con la creciente demanda de operación 24/7 de los centros de datos de IA, el suministro energético se ha convertido en un factor estratégico en la competencia por infraestructura de IA.

Aunque en Taiwán existen empresas como Delta Electronics en gestión energética, Constellation representa una ventaja estratégica en la producción de energía, un activo difícil de replicar para las empresas taiwanesas.

Comparación entre acciones de IA en EE. UU. y Taiwán: ¿por qué las de EE. UU. tienen ventaja global?

Nivel de proceso — TSMC vs. NVIDIA

TSMC (2330) es fundamental en la fabricación de chips de IA, pero su potencial de crecimiento está limitado por la propia capacidad de fabricación. NVIDIA, en cambio, controla toda la cadena de valor, desde diseño hasta software y ecosistema, lo que le otorga una valoración y un potencial de crecimiento mucho mayores.

Desde el punto de vista de la inversión, NVIDIA en EE. UU. tiene un premium como líder global en IA, mientras que TSMC se caracteriza más por ser una infraestructura defensiva.

Nivel de sistemas completos — Quanta vs. Broadcom

Quanta (2382) destaca en integración de sistemas, pero su alta dependencia de unos pocos clientes grandes genera una alta volatilidad en pedidos. Broadcom, en cambio, mantiene una posición más equilibrada entre múltiples clientes y ofrece soluciones completas de chips, con mayor resistencia al riesgo.

En EE. UU., Broadcom representa un proveedor de infraestructura con mayor capacidad de “posicionamiento estratégico”.

Disipación de calor — Shuanghong vs. Constellation

Shuanghong (3324) en Taiwán lidera en tecnología de enfriamiento líquido, pero su escala de mercado está limitada a clientes asiáticos. Constellation domina en el mercado energético en Norteamérica, controlando recursos estratégicos: la dependencia de los centros de datos de IA en energía es incluso mayor que en disipación de calor.

En EE. UU., Constellation representa un activo estratégico más upstream y escaso.

Tres riesgos principales al invertir en acciones de IA en EE. UU. que debes conocer

1. Riesgo de sobrevaloración

Las acciones de IA en EE. UU. ya cotizan en niveles claramente elevados a principios de 2026, con gran parte de las expectativas de crecimiento futuro ya incorporadas en el precio. Si el crecimiento real resulta ser menor de lo esperado, el ajuste en el precio puede ser significativo.

Históricamente, Cisco (CSCO) alcanzó los 82 dólares en el pico de la burbuja de internet en 2000, pero tras el estallido de la burbuja, cayó más del 90%. Aunque Cisco ha mantenido una buena gestión en las últimas décadas, su precio nunca volvió a los máximos de entonces. Esto advierte a los inversores que, incluso en empresas de infraestructura sólidas, el precio puede experimentar una corrección prolongada.

2. Incertidumbre sectorial y rápida evolución

Aunque la IA existe desde hace décadas, su aplicación comercial masiva apenas comienza. Con avances tecnológicos rápidos y cambios en el mercado, incluso los inversores más perspicaces tienen dificultades para seguir el ritmo del sector. Nuevas rutas tecnológicas, modelos de negocio y competencia pueden experimentar cambios drásticos en corto plazo.

Algunas startups de IA aún no probadas en el mercado pueden fracasar rápidamente por cambios en la dirección tecnológica o aumento de la competencia. Los inversores deben mantener una actitud cautelosa ante lo “desconocido”.

3. Variables políticas y regulatorias

Los gobiernos consideran la IA como una industria estratégica y podrían aumentar subsidios o inversiones en infraestructura, pero también podrían endurecer regulaciones. Temas como privacidad de datos, sesgos en algoritmos, derechos de autor y ética pueden dar lugar a regulaciones más estrictas.

Si las normativas se vuelven más severas, la valoración y el modelo de negocio de algunas empresas de IA podrían verse afectados directamente, especialmente aquellas que dependen mucho del acceso a datos y carecen de rutas claras de cumplimiento.

Cómo invertir de manera eficiente en IA en EE. UU.: ¿acciones, fondos o ETFs?

Para la mayoría de los inversores, seleccionar acciones individuales resulta difícil; por ello, diversificar mediante fondos o ETFs es una estrategia más práctica.

Si optas por comprar acciones de IA en EE. UU., lo recomendable es centrarse en NVIDIA como núcleo, y en función de tu tolerancia al riesgo y tiempo disponible, complementar con Broadcom, AMD, Microsoft y otros líderes.

Para quienes prefieren fondos o ETFs, pueden considerar fondos temáticos globales de IA o ETFs que sigan índices tecnológicos, reduciendo así la exposición a la volatilidad de una sola acción.

Recomendación de inversión: adoptar una estrategia de inversión periódica (dollar-cost averaging), comprando en diferentes momentos para promediar el coste. Aunque la industria de IA tiene una tendencia a largo plazo alcista, en el corto plazo puede experimentar volatilidad significativa. La inversión periódica ayuda a mitigar estos riesgos.

Perspectivas para 2026: ritmo de inversión en acciones de IA en EE. UU.

En general, la inversión en acciones de IA en EE. UU. entre 2026 y 2030 mostrará un patrón de “optimismo a largo plazo con volatilidad a corto plazo”.

A corto plazo (primer semestre de 2026): se espera que la demanda de chips de inferencia aumente aún más, extendiendo la previsión de pedidos de NVIDIA, Broadcom y AMD hasta fin de año. Las empresas relacionadas con energía y disipación de calor también se beneficiarán por la expansión de infraestructura.

A mediano plazo (segundo semestre de 2026 a 2027): la adopción práctica de IA se acelerará, con contribuciones de ingresos reales en sectores como salud, finanzas, manufactura y vehículos autónomos. La capacidad de monetización de líderes como Microsoft y Alphabet se verificará aún más.

Tendencia a largo plazo: el impacto de la IA en la vida y producción humanas será comparable a la revolución de Internet. McKinsey estima que para 2030, la IA aportará 15 billones de dólares al PIB mundial. A largo plazo, las acciones de IA en EE. UU. seguirán generando un enorme valor económico y oportunidades de transformación industrial.

No obstante, hay que tener en cuenta que en el corto plazo, las acciones de IA en EE. UU. pueden experimentar fuertes oscilaciones debido a factores macroeconómicos, políticas de tasas de interés y sentimientos del mercado. Los inversores deben prepararse mentalmente y adoptar una estrategia de inversión escalonada en lugar de apostar todo de una vez.

Finalmente, será crucial seguir de cerca aspectos como: si el ritmo de desarrollo tecnológico de la IA empieza a desacelerarse, si la monetización de las aplicaciones avanza como se espera, y si el ritmo de crecimiento de beneficios de las empresas muestra signos de ralentización. Solo si estas condiciones se mantienen favorables, el valor de las acciones de IA en EE. UU. podrá seguir siendo respaldado por el mercado.

La inversión en IA en EE. UU. en 2026 se basa en identificar, en medio de una posible burbuja, aquellos activos con respaldo real y seguridad — y esa es precisamente la ventaja de las principales empresas estadounidenses frente a otros mercados.