Panorama de la inversión en acciones de IA en 2026: de los chips a las aplicaciones y su lógica de inversión

Si sigues el mercado de inversiones, no puedes ignorar el rendimiento explosivo de las acciones de IA este año. Desde TSMC hasta NVIDIA, desde MediaTek hasta Microsoft, las subidas y bajadas de estas empresas mueven los nervios de los inversores globales. Pero, ¿vale la pena comprar acciones de IA? ¿Cómo aprovechar realmente esta ola para ganar dinero? Este artículo te ofrecerá una lectura profunda sobre la lógica de inversión en acciones de IA.

Por qué las acciones de IA se convierten en el tema de inversión más popular en 2026

Primero, hay que entender qué son las acciones de IA. No son simplemente empresas de software, sino que incluyen toda la cadena industrial: diseño de chips, fabricación de servidores, gestión de energía y disipación de calor, plataformas en la nube, etc. En pocas palabras, cualquier empresa cuyas operaciones estén profundamente vinculadas a la inteligencia artificial, desde fabricantes de chips AI, proveedores de servidores, hasta plataformas en la nube y servicios de software, se considera acción de IA.

Según las últimas predicciones de Gartner, en 2026 el gasto global en IA alcanzará los 2.53 billones de dólares, con un crecimiento significativo respecto a 2025. Esto no es solo un número: representa una demanda real en la industria, inversión continua de capital y expansión del margen de beneficios empresarial. Los fondos institucionales reaccionan rápidamente, las inversiones extranjeras en activos de IA en China alcanzan niveles récord, y la recuperación de las acciones de IA en EE. UU. impulsa a todo el sector tecnológico asiático.

Más importante aún, las acciones de IA han evolucionado de ser una “especulación de concepto” a una fase de “aplicación concreta y competencia en relación calidad-precio”. Aplicaciones como ChatGPT, conducción autónoma, generación de imágenes y diagnóstico con IA están pasando de laboratorios a escenarios comerciales, lo que significa que los inversores ya no solo apuestan a un futuro, sino que participan en una revolución industrial en marcha.

Tres grandes tendencias que están redefiniendo la lógica de inversión en acciones de IA

De “entrenamiento” a “inferencia”: un cambio fundamental en la arquitectura de cálculo

En los últimos años, las grandes tecnológicas han comprado GPU a toda velocidad, con el objetivo principal de entrenar modelos cada vez más grandes. Pero en 2026, el foco de la industria cambiará claramente a la “inferencia”: hacer que la IA funcione en escenarios reales, respondiendo preguntas, generando contenido y procesando datos.

Este cambio tiene un significado de inversión: el cálculo ya no se concentra solo en centros de datos en la nube, sino que se distribuye progresivamente a dispositivos como teléfonos y portátiles. Para las empresas, esto reduce significativamente los costos de alquiler en la nube a largo plazo y refuerza la privacidad de los datos y la capacidad de respuesta en tiempo real. Los PC y teléfonos con IA entrarán en una fase de adopción masiva.

Para los inversores, esto significa que el dominio de las GPU universales será desafiado. ASICs (chips específicos para aplicaciones) diseñados para tareas específicas se convertirán en la nueva tendencia. Empresas que ofrecen servicios de diseño de chips altamente personalizados, como Broadcom, Marvell, así como empresas taiwanesas como Unisoc y Creative, tendrán oportunidades estructurales. Además, los proveedores de procesadores que puedan ejecutar eficientemente NPU en teléfonos o portátiles, como Qualcomm y MediaTek, también se beneficiarán de esta transformación.

Refrigeración líquida, energía y gestión eléctrica: nuevas necesidades en las acciones de IA

Este puede ser el tema de inversión más importante en 2026, pero muchos inversores lo pasan por alto.

Los servidores de IA consumen mucha más energía que los tradicionales. A medida que los modelos crecen en tamaño, los centros de datos enfrentan doble presión: “calor imposible de disipar” y “falta de electricidad”. La refrigeración por aire tradicional ya no puede manejar el calor extremo generado por los chips de IA de alto consumo, y tecnologías como la refrigeración por inmersión y líquida están convirtiéndose en estándar en los centros de datos.

Esto no es solo comprar más equipos de refrigeración, sino una actualización sistémica de la infraestructura eléctrica, las fuentes de energía y las tecnologías de disipación de calor. Empresas como Sunon (MTR) con tecnología de refrigeración líquida han asegurado su posición en la cadena de suministro global de servidores de IA. Con la llegada de nuevos chips aceleradores de mayor consumo, la penetración de la refrigeración líquida aumentará rápidamente, y los beneficios de estas empresas seguirán ampliándose.

Al mismo tiempo, la energía limpia y la gestión de redes eléctricas también toman protagonismo. Constellation Energy, con su gran cartera de activos nucleares, puede suministrar energía baja en carbono de forma estable y a largo plazo, convirtiéndose en socio estratégico para centros de datos de IA. Esto refleja una tendencia clave: el valor de inversión en acciones de IA ya no solo depende de la tecnología, sino de la integridad del ecosistema completo.

La implementación práctica, la prueba definitiva

2026 será el año en que las acciones de IA sean realmente sometidas a la prueba del mercado. Los inversores y empresas ya no compran solo por “hemos integrado funciones de IA”, sino que preguntan directamente: ¿la IA ayuda a los clientes a ahorrar dinero? ¿puede hacer que las empresas ganen dinero?

Las empresas que solo ofrecen APIs de GPT serán rápidamente eliminadas. Las que realmente compiten son aquellas que poseen datos centrales en sectores verticales: datos de imágenes médicas, casos legales, automatización industrial. Estos activos de datos crean barreras de entrada difíciles de copiar y determinan la rentabilidad a largo plazo de estas empresas.

Desde la perspectiva de inversión en acciones de IA, esto implica que debes pasar de “¿qué modelo usa esta empresa?” a “¿qué datos exclusivos tiene esta empresa?”. Las empresas de hardware y chips en la parte superior de la cadena suelen beneficiarse primero, pero su alto crecimiento y popularidad suelen ser difíciles de mantener a largo plazo. Las empresas en la capa de aplicación, que tengan modelos comerciales reales y casos de implementación, pueden mostrar un rendimiento más estable a largo plazo.

Mapa de acciones de IA en Taiwán: una lógica de inversión en tres niveles

Taiwán ha escalado en esta ola de IA, pasando de ser un fabricante por contrato a una posición clave en infraestructura global de IA. Podemos entender las oportunidades de inversión en acciones de IA en Taiwán desde tres dimensiones.

Primer nivel: la capa de proceso (el núcleo absoluto)

TSMC (2330) es la única opción en este nivel. Independientemente de quién gane la carrera de IA, todos los chips de alto rendimiento deben basarse en procesos avanzados y empaquetado de última generación. La tecnología de proceso de 2nm y el empaquetado CoWoS se han convertido en estándares irremplazables, otorgando a TSMC una ventaja tecnológica y de precios a largo plazo.

Desde el punto de vista de inversión, este nivel tiene un ritmo de crecimiento relativamente estable, y su precio suele reaccionar con menos volatilidad. Es más adecuado como núcleo en una cartera para asegurar beneficios de tendencia a largo plazo en acciones de IA. Para inversores con menor tolerancia al riesgo, TSMC es la opción preferida para participar en la tendencia de IA.

Segundo nivel: la capa de sistemas completos

Quanta (2382) y Foxconn (2317) representan este nivel. A medida que la IA evoluciona desde chips individuales hacia sistemas completos, centros de datos y entregas de productos, la diferencia ya no está solo en componentes, sino en capacidades de integración, rendimiento en producción y gestión de entregas.

Quanta, en particular, ha logrado transformar su posición como la mayor OEM de portátiles a una empresa que también se enfoca en servidores y soluciones en la nube, entrando en la cadena de suministro de grandes centros de datos y servidores de IA en EE. UU., con clientes como NVIDIA y proveedores de servicios en la nube internacionales. Su desempeño está muy ligado a los ciclos de inversión en la nube y en IA, mostrando mayor flexibilidad en fases de expansión, pero también mayor volatilidad cuando se desacelera la inversión.

Tercer nivel: disipación de calor y gestión eléctrica (crecimiento estructural)

Sunon (3324) y Chicony (3017) son los protagonistas. Con el aumento del consumo energético en servidores de IA, la refrigeración líquida se vuelve una necesidad, no una opción. Este nivel está en una fase de cambio tecnológico claro, con una demanda en crecimiento estructural.

Sunon, con su tecnología de refrigeración líquida, ha asegurado su posición en la cadena de suministro global de servidores de IA. Se espera que, con la llegada de chips aceleradores de mayor consumo, la penetración de la refrigeración líquida aumente rápidamente, beneficiando a Sunon como pionero en la tecnología. Mientras el consumo de energía en servidores de IA siga creciendo, la rentabilidad de estas empresas puede seguir ampliándose.

Además, empresas como Delta Electronics (2308), líder en gestión de energía y soluciones de potencia, están entrando en la cadena de suministro de servidores de IA, ofreciendo fuentes de alimentación eficientes, soluciones de disipación y racks. MediaTek (2454) también profundiza en el campo de chips AI en edge, con su plataforma Dimensity que integra unidades de procesamiento AI y colabora con NVIDIA en soluciones automotrices y de edge AI.

Cómo las grandes tecnológicas de EE. UU. dominan el mercado de acciones de IA

Fabricantes de chips e infraestructura

NVIDIA (NVDA) sigue siendo el núcleo del ecosistema global de IA. Pero el foco del mercado ya no está solo en “quién tiene el chip más rápido”, sino en cómo hacer que la IA se despliegue a gran escala de forma más rápida y eficiente en consumo energético.

Broadcom (AVGO) y AMD están acelerando su ritmo. Broadcom tiene ventajas en ASICs personalizados, switches de red y chips de comunicación óptica, asegurando su posición en la cadena de suministro de centros de datos de IA. AMD, con su acelerador Instinct MI300, se convierte en una segunda fuente importante para proveedores de servicios en la nube y grandes empresas.

Marvell Technology (MRVL) es una sorpresa que avanza rápidamente. Con la percepción de que los centros de datos buscan reducir costos y consumo de energía, ASICs específicos para cargas de trabajo se vuelven más atractivos. Marvell, con capacidades completas, ayuda a los clientes desde el diseño hasta la producción en masa.

Arista Networks (ANET) desempeña un papel clave en la infraestructura de red. A medida que los clústeres de IA crecen en escala, el cuello de botella ya no solo está en la potencia de cálculo, sino en la transmisión y sincronización de datos en tiempo real. Redes de alta velocidad y baja latencia, como Ethernet, se convierten en la clave para liberar el potencial de IA, y Arista se beneficia en la transición de InfiniBand a Ethernet.

Líderes en aplicaciones

Microsoft (MSFT) lidera la transformación empresarial con IA. Gracias a su colaboración exclusiva con OpenAI, su plataforma Azure AI y la integración de Copilot en productos como Windows, Office y Teams, Microsoft ha logrado integrar la IA en los flujos de trabajo globales. La monetización de estas funciones, que alcanzan a más de mil millones de usuarios, continúa creciendo. Los analistas consideran a Microsoft como el beneficiario más seguro en la ola de popularización de IA empresarial.

Constellation Energy (CEG) representa una nueva lógica en inversión en acciones de IA. No es una empresa tecnológica, sino que con su gran cartera de energía nuclear, puede suministrar energía estable y baja en carbono para centros de datos de IA las 24 horas. La importancia estratégica de estos recursos energéticos supera con creces la simple comparación de precios de electricidad.

Inversión a largo plazo en acciones de IA: una visión desde los ciclos históricos

Muchos preguntan: ¿son las acciones de IA adecuadas para inversión a largo plazo? La respuesta es compleja.

El desarrollo de la tecnología IA es innegable. Su impacto en la vida y producción será tan profundo como la revolución de Internet, creando a largo plazo enormes valores económicos y oportunidades de transformación industrial. Pero, entre “una perspectiva tecnológica prometedora” y “una inversión en acciones que valga la pena mantener a largo plazo”, hay una gran brecha.

Al revisar la historia de Internet, un ejemplo destacado es Cisco (CSCO). Fue la verdadera “acción de infraestructura de Internet” en su tiempo. En el pico de la burbuja de las punto com en 2000, su precio alcanzó los 82 dólares, pero tras el estallido, cayó más del 90%, llegando a unos 8.12 dólares. Aunque Cisco ha mantenido una buena gestión en las décadas siguientes, su precio aún no ha recuperado ese máximo histórico.

Esta historia recuerda que: las empresas de infraestructura, aunque tengan fundamentos sólidos, pueden ser más adecuadas para inversiones en fases específicas, en lugar de mantenerlas sin cambios a largo plazo.

Las empresas en la capa de aplicación, como Microsoft y Google, aunque también experimentan caídas en grandes ciclos alcistas, por su diversificación y capacidad de innovación, tienen más posibilidades de superar sus máximos históricos a largo plazo. Sin embargo, para aprovechar estas oportunidades, los inversores deben realizar cambios en sus carteras en momentos clave de la industria, lo cual no es fácil para la mayoría.

Una estrategia más práctica es adoptar un enfoque de inversión escalonada: monitorear señales clave como:

• ¿Se ha desacelerado el ritmo de desarrollo de la tecnología IA?
• ¿Se ha mejorado la capacidad de monetización de las aplicaciones?
• ¿Se han ralentizado las tasas de ganancia de las empresas?
• ¿El mercado ya refleja las expectativas de crecimiento?

Solo si estas condiciones se mantienen, la inversión en acciones de IA podrá seguir siendo apoyada por el mercado.

Tres formas inteligentes de posicionarse en acciones de IA

Además de comprar acciones individuales, los inversores pueden optar por fondos indexados o ETFs especializados en IA, cada uno con ventajas y desventajas.

Inversión en acciones individuales: fácil de comprar y vender, con bajos costos de transacción, pero con mayor riesgo específico. Recomendado para quienes tengan un conocimiento profundo de empresas concretas.

Fondos de inversión: gestionados por profesionales que seleccionan una cartera de acciones, equilibrando riesgo y retorno. Tienen costos de gestión y menor liquidez, adecuados para quienes prefieren una gestión experta.

ETFs pasivos: replican índices, con costos bajos y alta liquidez, pero pueden tener primas o descuentos respecto al valor neto. Ideales para quienes quieren participar en el mercado de IA con bajo costo.

Independientemente del método, la inversión periódica (dollar-cost averaging) es recomendable. Comprar en varias ocasiones ayuda a promediar el costo y reducir riesgos por volatilidad a corto plazo. Aunque las acciones de IA tienen un potencial de crecimiento a largo plazo, las buenas noticias no siempre se reflejan en todas las empresas simultáneamente. Solo ajustando y actualizando la cartera continuamente se puede maximizar el rendimiento.

En Taiwán, los productos relacionados incluyen: TSMC (2330.TW), Quanta (2382.TW), MediaTek (2454.TW), Sunon (3324.TW), y fondos como el ETF global de IA de Taishin (00851) o Yuan Global AI ETF (00762). En EE. UU., destacan NVIDIA, Microsoft y otros ETFs temáticos de IA.

Cuatro riesgos principales en la inversión en acciones de IA y cómo enfrentarlos

Riesgo de incertidumbre sectorial

Aunque la IA existe desde hace décadas, solo recientemente ha entrado en la fase de aplicación comercial masiva. La rápida evolución tecnológica hace difícil seguir el ritmo, incluso para expertos, lo que puede generar volatilidad en los precios de las acciones.

Estrategia: mantenerse actualizado, establecer límites de pérdida claros y evitar comprar en picos de euforia.

Riesgo de empresas sin historia comprobada

Muchas grandes tecnológicas participan en IA, pero algunas startups o empresas nuevas tienen poca historia y fundamentos sólidos, lo que aumenta su riesgo.

Estrategia: priorizar empresas con flujo de caja estable y modelos de negocio comprobados, o diversificar mediante fondos o ETFs.

Riesgo de valoración excesiva

En 2026, las acciones de IA ya están muy valoradas. Comprar en máximos puede reducir las ganancias futuras o generar pérdidas.

Estrategia: comparar ratios como PER y PBR con la industria, evitar comprar en niveles claramente por encima del promedio.

Riesgo macroeconómico y regulatorio

Las decisiones de política monetaria, como las tasas de interés de la Reserva Federal, afectan a las acciones tecnológicas. La sensibilidad a noticias puede generar movimientos bruscos. Además, las regulaciones sobre privacidad, sesgos algorítmicos, derechos de autor y ética pueden restringir o desafiar los modelos de negocio de algunas empresas de IA.

Estrategia: seguir las políticas macro y regulatorias, ajustar la cartera si es necesario.

Perspectiva de inversión en acciones de IA 2025-2030

En resumen, en los próximos cinco años, la inversión en acciones de IA tendrá un carácter de “optimismo a largo plazo con volatilidad a corto plazo”.

El avance de modelos de lenguaje, IA generativa y multimodal seguirá impulsando la demanda de potencia de cálculo, centros de datos, plataformas en la nube y chips especializados. McKinsey estima que para 2030, la IA aportará 15 billones de dólares al PIB mundial, una estimación conservadora basada en el desarrollo industrial.

A corto plazo, los principales beneficiados seguirán siendo NVIDIA, AMD, TSMC y otros proveedores de hardware. A medio y largo plazo, la adopción en sectores como salud, finanzas, manufactura, vehículos autónomos y retail se traducirá en ingresos reales para muchas empresas, impulsando el crecimiento general del mercado de acciones de IA.

No obstante, en el corto plazo, puede haber volatilidad. La liquidez, las políticas de tasas, energías renovables y otros temas emergentes pueden desviar fondos. Por ello, es importante gestionar bien los riesgos.

Para quienes quieran aprovechar las oportunidades de crecimiento en IA, las prioridades son:

Primero: centrarse en proveedores de infraestructura como chips y servidores, como TSMC, Quanta, NVIDIA.

Segundo: seleccionar empresas con aplicaciones concretas y casos de éxito, como en salud y finanzas.

Tercero: diversificar mediante ETFs de IA para reducir riesgos específicos.

Al invertir en acciones de IA, hay que tener en cuenta su alta volatilidad. Aprovechar el crecimiento a largo plazo requiere establecer límites de riesgo, revisar periódicamente la lógica de inversión y mantener una estrategia flexible.