2026年 AI en el mapa de inversión en acciones: desde los fundamentos de los chips hasta la implementación de aplicaciones

Las acciones de AI siguen siendo en 2023 la principal tendencia de inversión más atractiva en los mercados de capital globales, pero el consenso del mercado ha cambiado de la “especulación sobre el concepto de AI” a la “validación comercial de las acciones de AI”. Según los datos más recientes de Gartner, el gasto global en AI se estima en 2.53 billones de dólares, lo que no solo indica una entrada continua de capital, sino que también refleja que la lógica de inversión en acciones de AI ha pasado gradualmente de ser ilusoria a ser una realidad tangible.

La lógica central de inversión en acciones de AI

Las acciones de AI, en esencia, representan una carrera armamentística en infraestructura. Independientemente de qué empresa triunfe en la competencia de AI, todos los chips de alto rendimiento deben basarse en procesos de fabricación de vanguardia, sistemas de servidores estables y suministro eléctrico confiable. Invertir en acciones de AI equivale a apostar por la madurez de la infraestructura hardware y la ecosistema de aplicaciones que sustentan esta revolución tecnológica.

Este año, la mayor diferencia en el mercado de acciones de AI respecto al año pasado radica en la transición de la “entrenamiento” a la “inferencia”. En los últimos años, las grandes empresas tecnológicas compraban masivamente GPU para entrenar modelos enormes, pero ahora el foco de la industria claramente se ha desplazado a la fase de inferencia — es decir, hacer que la AI funcione en dispositivos edge, teléfonos móviles y laptops. Este cambio no solo altera la estructura de demanda de chips, sino que también está redefiniendo el mapa de inversión en acciones de AI.

La transformación en las tres principales líneas de inversión en acciones de AI

Línea principal 1: De GPU genéricos a chips ASIC personalizados

A medida que el entrenamiento de AI se concentra en unos pocos proveedores en la nube, la presión sobre los GPU genéricos aumenta. Los chips ASIC diseñados específicamente para tareas particulares están emergiendo como la opción principal, creando oportunidades estructurales para las acciones de AI que ofrecen servicios de diseño altamente personalizado. Empresas como Broadcom, Marvell, y en Taiwán, empresas como Winbond y Creative, que dominan desde el diseño arquitectónico hasta la producción en masa, son los beneficiarios directos de esta transición.

Simultáneamente, la explosión del edge computing en AI impulsa la demanda de NPU (Neural Processing Units). Empresas como Qualcomm y MediaTek, que están desarrollando chips de AI para teléfonos y laptops, se convierten en nuevos focos de inversión en acciones de AI.

Línea principal 2: Energía y disipación de calor como necesidades críticas

Esta puede ser la oportunidad más fácil de pasar por alto en 2026, pero también la más valiosa en inversión en acciones de AI. Los servidores de AI consumen mucha más energía que los servidores tradicionales. A medida que los modelos crecen en tamaño, los centros de datos enfrentan doble problema: “calor que no se puede disipar” y “falta de electricidad”. Esto ya no es solo cuestión de comprar unos generadores, sino de una actualización sistémica en la infraestructura eléctrica, las fuentes de energía y las tecnologías de disipación de calor.

La tecnología de enfriamiento líquido está convirtiéndose en estándar en los centros de datos. Los sistemas de enfriamiento por aire tradicionales ya no pueden manejar el calor extremo generado por los chips de AI; tecnologías como la inmersión y el enfriamiento directo con líquidos están en auge. Líderes en disipación de calor como Delta y Sunon, con su tecnología avanzada en enfriamiento líquido, han asegurado su posición en la cadena de suministro global de servidores de AI. Con la llegada de nuevos chips aceleradores de alto consumo, la penetración del enfriamiento líquido aún tiene un gran potencial de crecimiento.

Además, activos de energía limpia, como la energía nuclear, se vuelven estratégicos. Constellation Energy, con su gran cartera de plantas nucleares, puede suministrar energía estable y baja en carbono las 24 horas a los centros de datos de AI, superando con creces la simple comparación de precios de electricidad.

Línea principal 3: La validación de aplicaciones en el terreno para comprobar la verdadera competitividad

2026 será el año en que las acciones de AI sean realmente sometidas a la prueba del mercado. Los inversores y las empresas ya no compran solo por la promesa de “integrar funciones de AI”, sino que vuelven a lo esencial: ¿puede la AI realmente reducir costos y aumentar la eficiencia para los clientes? Las empresas de software de AI que sobrevivan no se destacan solo por la sofisticación de sus modelos, sino por tener barreras de entrada difíciles de copiar, especialmente activos de datos únicos y de alta calidad.

Las empresas que solo ofrecen APIs de OpenAI están siendo rápidamente desplazadas. Las que realmente compiten son aquellas que poseen datos centrales en nichos específicos, como datos de imágenes médicas, bases de datos de jurisprudencia o datos de automatización industrial. Microsoft, con su colaboración exclusiva con OpenAI y la integración profunda de Azure AI y Copilot en productos como Windows y Office, ha logrado integrar sin fisuras la tecnología de AI en la ecosistema de más de mil millones de usuarios, consolidándose como el beneficiario más claro en la ola de “popularización de la AI empresarial”.

La posición estratégica de las acciones de AI en Taiwán

Taiwán ha dejado atrás su papel de simple fabricante por contrato y se ha convertido en un núcleo central en la infraestructura global de AI. Las acciones de AI en Taiwán pueden analizarse desde tres dimensiones de inversión:

Capa fundamental: La irreemplazable fabricación de chips

TSMC (2330) es la única opción en esta capa. Independientemente de qué empresa gane en la carrera de AI, todos los chips de alto rendimiento deben depender de su proceso de 2 nm y de su avanzada tecnología de empaquetado CoWoS. TSMC no solo posee una ventaja tecnológica, sino también el control de precios en todo el ecosistema de AI. Desde la perspectiva de inversión, TSMC funciona como una posición central en las acciones de AI, asegurando beneficios de certeza a largo plazo derivados de la tendencia de AI.

Capa de sistemas: La fortaleza en integración de productos completos

Quanta (2382) y Foxconn (2317) representan oportunidades en esta capa. A medida que la AI avanza desde chips individuales hacia sistemas completos, racks y centros de datos, la capacidad de integración, la tasa de producción y la gestión de entregas se vuelven clave. Quanta, con su subsidiaria Quanta Cloud Technology (QCT), especializada en servidores y soluciones en la nube, ya ha ingresado con éxito en la cadena de suministro de grandes centros de datos en EE. UU. Estas acciones están altamente correlacionadas con el ciclo de gasto de los clientes en la nube, mostrando mayor flexibilidad en expansión, aunque también enfrentan riesgos cíclicos.

Capa de infraestructura: Disipación de calor y energía como claves de innovación

Aisin (3017) y Sunon (3324) están en un punto de inflexión técnico claro. Con la tendencia de los servidores de AI hacia mayor consumo energético, el enfriamiento líquido se vuelve una necesidad, no una opción. A medida que el consumo de energía continúa creciendo, estas acciones tienen un enorme potencial de rentabilidad.

Delta (2308), desde otra perspectiva, provee soluciones de fuentes de alimentación, enfriamiento y racks, siendo un componente clave en la cadena de suministro de servidores de AI. MediaTek (2454), con su serie Dimensity en chips edge AI, y su colaboración con NVIDIA en desarrollo de chips, también se posicionan como opciones importantes en la estrategia de inversión en AI.

La posición dominante de las acciones de AI en EE. UU.

NVIDIA y otros pioneros en GPU

NVIDIA sigue siendo el actor central en el ecosistema global de AI, con sus GPU y la plataforma CUDA estableciendo el estándar para entrenar y ejecutar grandes modelos de AI. Sin embargo, la lógica de inversión en sus acciones ha evolucionado: de centrarse solo en las ventas de chips a aprovechar todo el ecosistema para monetizar. AMD, como competidor, con su serie Instinct MI300, ofrece una segunda fuente para los proveedores en la nube y también es un foco importante en inversión en acciones de AI.

Campeones invisibles en infraestructura

Broadcom, con su ventaja en chips ASIC personalizados y switches de red, se ha consolidado como proveedor imprescindible para los centros de datos de AI. Marvell, con su capacidad completa de diseño y producción de ASIC, se ha convertido en socio preferido para que grandes proveedores en la nube desarrollen chips dedicados. Arista Networks, con su adopción progresiva del estándar Ethernet en lugar de InfiniBand, se beneficia enormemente de la red de baja latencia y alta velocidad en clústeres de AI.

Los ecosistemas en la capa de aplicaciones

Microsoft es el beneficiario más seguro en la parte baja de la cadena, con su colaboración exclusiva con OpenAI, la plataforma Azure AI y la integración profunda de Copilot en Windows, Office y otros productos para más de mil millones de usuarios en todo el mundo, generando un flujo constante de monetización. Aunque Google (Alphabet) en el campo de la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje presenta volatilidad en su cotización, su potencial de transformación en el negocio de búsquedas y publicidad a largo plazo sigue siendo muy relevante.

La lógica de inversión a largo plazo en acciones de AI

Recordando la experiencia en la era de Internet, Cisco alcanzó un máximo de 82 dólares en 2000 durante la burbuja de las redes, pero tras el estallido cayó más del 90%. Esto advierte a los inversores que, incluso en infraestructura de AI, si bien los fundamentos son sólidos, la valoración suele ser más adecuada para una estrategia de “posicionamiento por etapas” que para mantener a largo plazo sin cambios.

Una estrategia más pragmática en inversión en acciones de AI debe seguir estos principios:

1. Identificar en qué etapa del ciclo de vida se encuentran las acciones de AI — Las empresas de infraestructura suelen beneficiarse primero, pero su crecimiento a largo plazo puede ser limitado; las empresas de aplicaciones tienen mayor continuidad, pero es necesario discernir la autenticidad de sus modelos de negocio.

2. Monitorear continuamente señales clave — La velocidad de desarrollo de la tecnología AI, la capacidad de monetización de las aplicaciones relacionadas y la tasa de crecimiento de beneficios de las acciones específicas.

3. Diversificar mediante fondos ETF de AI (como el ETF global de AI de Taishin o el ETF global de AI de Yuan) y aplicar estrategias de inversión periódica para promediar costos.

4. Diferenciar entre corto y largo plazo — A corto plazo, las acciones de AI pueden ser muy volátiles por factores de liquidez, políticas y macroeconomía; a largo plazo, la tendencia sigue siendo de crecimiento.

Riesgos y oportunidades reales en las acciones de AI en 2023

Factores clave de riesgo

Aunque la tecnología de AI existe desde hace años, su adopción masiva en aplicaciones principales es relativamente reciente. La rápida evolución hace difícil que incluso los inversores con mucho conocimiento puedan mantenerse al día.

Muchas empresas en AI aún no han sido probadas; muchas tienen historias cortas y bases débiles, lo que aumenta su riesgo operativo en comparación con firmas maduras. Además, los riesgos inherentes a la AI, como cambios en la opinión pública, regulaciones más estrictas y sesgos en algoritmos, pueden impactar inesperadamente las valoraciones.

Las políticas y regulaciones están en proceso de evolución. Aunque la mayoría de los países apoyan el desarrollo de AI, la regulación sobre privacidad de datos, derechos de autor y ética puede endurecerse, afectando los modelos de negocio de algunas acciones de AI.

Resumen de oportunidades

De 2025 a 2030, la inversión en acciones de AI tendrá un perfil de “optimismo a largo plazo con volatilidad a corto plazo”. Los proveedores de infraestructura, como chips y servidores acelerados, y las empresas con aplicaciones concretas (como AI en medicina, finanzas y automatización industrial) seguirán siendo las prioridades.

Mediante inversión en portafolios diversificados, estrategias de inversión periódica y gestión de riesgos, los inversores pueden aprovechar esta ola de AI. La clave está en evitar comprar en picos, seguir el ritmo y aprender continuamente; solo así la inversión en acciones de AI podrá convertirse en una fuente de retornos sostenidos a largo plazo.