Guía de inversión en acciones de inteligencia artificial 2026: desde la selección del mercado hasta la implementación de estrategias

Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, las acciones relacionadas con inteligencia artificial se han convertido en uno de los activos más populares en los mercados de capitales. Las empresas vinculadas a AI han alcanzado nuevos máximos, incluso cuando las ganancias reales de algunas no han seguido el ritmo de la subida de sus precios. Para los inversores que desean participar en esta ola de AI, ¿cómo elegir las acciones adecuadas? ¿Cuáles son los niveles en la cadena de valor? ¿Qué empresas relacionadas con AI en EE. UU. merecen atención? Este artículo analizará de manera integral el panorama actual, los objetivos específicos y las estrategias de inversión.

Oportunidades de mercado impulsadas por la revolución de la inteligencia artificial

Actualmente, la inteligencia artificial ha pasado de ser un concepto tecnológico a largo plazo a convertirse en una fuerza transformadora que permea todos los ámbitos sociales. Desde reconocimiento de voz, predicciones financieras, diagnósticos médicos, conducción autónoma hasta sistemas de localización, los escenarios de aplicación de AI evolucionan rápidamente. Cada vez más empresas aumentan su inversión en I+D en AI, y las expectativas del mercado sobre productos y aplicaciones de AI siguen creciendo.

Según los datos más recientes de IDC, el gasto global en soluciones y tecnologías de AI alcanzará los 307 mil millones de dólares en 2025. Mirando más allá, para 2028, se espera que el gasto total en AI, incluyendo aplicaciones, infraestructura y servicios relacionados, supere los 632 mil millones de dólares, con una tasa de crecimiento anual compuesta del aproximadamente 29%. La infraestructura, en particular, es clave: se estima que para 2028, el gasto en chips de AI y servidores aceleradores representará más del 75% del total, convirtiéndose en la base hardware esencial para la implementación de AI. Esto indica que las acciones relacionadas con AI aún tienen un enorme potencial de crecimiento.

Los inversores institucionales ya han percibido esta tendencia. Por ejemplo, el famoso fondo Bridgewater ha aumentado significativamente su participación en empresas clave de AI como NVIDIA, Alphabet y Microsoft en su último informe 13F. Esto refleja no solo la confianza de los inversores profesionales en el ecosistema de AI, sino también confirma el papel de las acciones de AI como motor de crecimiento futuro. Además de seleccionar acciones directamente, muchos inversores utilizan fondos temáticos o ETFs relacionados con AI para diversificar su exposición, abarcando desde chips y servidores hasta plataformas en la nube y análisis de datos. Según Morningstar, al cierre del primer trimestre de 2025, los activos en fondos globales de AI y Big Data superaban los 30 mil millones de dólares.

Principales acciones de AI en EE. UU.: líderes en el mercado

A continuación, se presenta un ranking de las principales acciones de AI en EE. UU., considerando su capitalización, rendimiento en bolsa y aumento desde principios de año:

(Datos a cierre del tercer trimestre de 2025, fuente: Google Finance)

Líderes en chips y infraestructura de AI

NVIDIA: dominador absoluto en GPUs

NVIDIA, líder mundial en fabricación de chips GPU, ocupa una posición dominante en AI. Con una capitalización cercana a los 4 billones de dólares y un ratio P/E de aproximadamente 60, su valor ha subido más de 11 veces en solo dos años desde la aparición de ChatGPT, convirtiéndose en una de las acciones de AI con mayor crecimiento.

Su plataforma de software para GPUs se ha convertido en estándar para entrenar y ejecutar grandes modelos de AI. Cuando la ola de AI generativa se extiende globalmente, NVIDIA, con su cadena de valor completa —desde diseño de chips, integración de sistemas hasta ecosistema de software—, ha liderado el mercado de infraestructura de AI, siendo reconocida como el motor principal de esta revolución tecnológica. En 2024, sus ingresos alcanzaron 60.9 mil millones de dólares, creciendo más del 120% anual, demostrando su fuerte impulso ante la explosión de demanda en AI.

De cara a 2025, NVIDIA continúa en la cima. En su segundo trimestre, obtuvo aproximadamente 28 mil millones de dólares en beneficios netos, con un crecimiento interanual superior al 200%. Este crecimiento proviene principalmente de la compra masiva de GPU basadas en la arquitectura Blackwell por parte de proveedores de servicios en la nube y grandes corporaciones. Los analistas creen que, a medida que las aplicaciones de AI avanzan desde la fase de entrenamiento hacia la inferencia y se expanden a escenarios empresariales y de edge computing, la demanda por las soluciones de NVIDIA se disparará exponencialmente. Gracias a su sólida ventaja tecnológica y ecosistema completo, pocos podrán desafiar su posición en el corto plazo, y muchas instituciones ya han elevado sus objetivos de precio y le otorgan calificación de compra.

La razón principal por la que NVIDIA es la opción preferida de los inversores en AI es que, aunque hay muchos actores en la industria, casi todas las principales empresas dependen de sus chips. Esta posición de “cuello de botella” ha hecho que su capacidad de cómputo sea prácticamente insuperable a nivel global. Aunque el crecimiento pasado ha sido impresionante, en un contexto donde la capacidad de TSMC no satisface completamente la demanda, líderes tecnológicos como Tesla y Oracle han contactado directamente a ejecutivos de NVIDIA para asegurar cuotas de chips. Esto indica que la cantidad de pedidos futuros será mucho mayor de lo que se espera ahora, y su potencial de crecimiento en ingresos es motivo de atención. Antes de que la ola de AI pierda fuerza, cada retroceso en el precio puede ser una oportunidad de compra.

Broadcom: habilitador de redes en la era de AI

Broadcom, líder mundial en chips de comunicaciones de red, ha consolidado su dominio mediante adquisiciones en el sector. Su negocio principal incluye chips para computación en la nube, equipos de red, productos de banda ancha y soluciones ASIC especializadas.

En el ámbito de chips para AI y conectividad, Broadcom desempeña un papel crucial. Cuando la demanda de servidores de AI se dispara, su experiencia en ASICs personalizados, switches de red y chips de fibra óptica le permite integrarse en la cadena de suministro de centros de datos de AI, convirtiéndose en un proveedor indispensable para infraestructura de AI. En su año fiscal 2024 (hasta noviembre), sus ingresos alcanzaron 31.9 mil millones de dólares, con un 25% proveniente de productos relacionados con AI, reflejando su crecimiento en esta ola.

El éxito de Broadcom en AI se debe a que una red de alta velocidad es esencial para el desarrollo de AI. La transmisión de datos entre chips, la infraestructura de comunicación y los sistemas de interconexión dependen de su tecnología. La interconexión interna de chips de AI también utiliza sus ASIC. Aunque compiten en algunos segmentos con NVIDIA, en realidad son complementarios, lo que explica por qué sus acciones también han subido casi 3.5 veces en menos de dos años.

De cara a 2025, Broadcom continúa expandiendo su estrategia en eficiencia energética para AI. En su segundo trimestre, su negocio de interconexión creció un 19% interanual, impulsado por la demanda de centros de datos en la nube y productos como los chips Jericho3-AI, switches Tomahawk5 y chips ópticos. Se espera que, a medida que los modelos de AI crecen en tamaño y complejidad, la demanda de conexiones de alta velocidad y chips personalizados siga en auge, consolidando a Broadcom como líder en esta área. Varias firmas de inversión le otorgan calificación de compra, con precios objetivos por encima de los 2000 dólares.

AMD: el retador que busca su espacio

AMD, competidor directo de NVIDIA en GPUs y uno de los pocos fabricantes que diseña tanto GPU como CPU, aún en fase de追赶, ha logrado que su acelerador MI300, basado en la arquitectura CDNA 3, iguale en rendimiento a la H100 de NVIDIA en varias pruebas, pero a un costo mucho menor.

AMD se posiciona como un fuerte contendiente en el mercado de chips de AI. Con su serie MI300 y estrategia de ecosistema abierto, ha logrado ingresar en el mercado dominado por NVIDIA, ofreciendo una segunda opción a proveedores de servicios en la nube y grandes empresas. En 2024, sus ingresos totales alcanzaron aproximadamente 22.9 mil millones de dólares, con un crecimiento del 27% en su negocio de centros de datos, evidenciando que su estrategia en AI empieza a dar frutos.

De cara a 2025, AMD intensifica su ofensiva en AI. En el segundo trimestre, su negocio de centros de datos creció un 18% interanual, beneficiándose de la adopción de su acelerador MI300X por principales proveedores en la nube y del lanzamiento próximo de la serie MI350 en la segunda mitad del año. A medida que los trabajos de AI se diversifican, la demanda de soluciones alternativas aumenta. Gracias a su integración CPU+GPU y su ecosistema abierto, AMD busca ampliar su participación en entrenamiento y inferencia de AI. Las firmas de inversión internacionales mantienen una visión optimista, con precios objetivos por encima de los 200 dólares.

Cabe señalar que, si no fuera por la ventaja de CUDA de NVIDIA, que ha acumulado una gran base de desarrolladores, AMD tendría aún más ventajas competitivas. Sin embargo, dado el enorme gasto en AI (a menudo cientos de miles de millones de dólares), si AMD logra ofrecer precios más competitivos y atraer a más desarrolladores, su crecimiento a largo plazo será prometedor. Desde el lanzamiento de ChatGPT, sus acciones han subido 3.2 veces. Aunque la caída en la demanda de chips tradicionales afectó en su momento, el rápido crecimiento en chips de AI está elevando sus ingresos totales, con perspectivas muy positivas.

Estrategias y formas de inversión en acciones de AI

Además de seleccionar acciones individuales, los inversores pueden participar en la ola de AI mediante diversas herramientas:

Se recomienda combinar estrategias de inversión periódica, comprando de forma regular acciones o ETFs de AI para mitigar la volatilidad. Observando a fondos como Bridgewater, aunque el sector aún está en auge, los beneficios no siempre se concentran en una sola compañía. Algunos precios ya reflejan plenamente los beneficios de AI, por lo que ajustar la cartera y seguir la evolución del mercado maximiza las ganancias.

Para operar en EE. UU., se puede abrir cuenta en brokers internacionales o usar plataformas de CFD. Cada plataforma tiene sus particularidades; lo importante es escoger la que mejor se adapte a tu estilo de inversión. Para trading a corto plazo, los CFD ofrecen ventajas como operaciones en ambos sentidos, sin comisiones y con apalancamiento flexible.

Riesgos y perspectivas a largo plazo de las acciones de AI

Perspectiva a mediano plazo: crecimiento con volatilidad

El avance de modelos de lenguaje, AI generativa y AI multimodal (que combina voz, imagen y texto) seguirá impulsando la demanda de capacidad de cómputo, centros de datos, plataformas en la nube y chips especializados. A corto plazo, NVIDIA, AMD y TSMC seguirán siendo los principales beneficiados. A largo plazo, sectores como salud, finanzas, manufactura, conducción autónoma y retail ofrecerán oportunidades de inversión en acciones de AI.

Desde el punto de vista financiero, aunque el tema de AI sigue siendo un foco del mercado, su comportamiento dependerá en parte del entorno macroeconómico. La política de tasas de la Reserva Federal y otros bancos centrales influirá en las valoraciones de las acciones de alta valoración. Si las tasas bajan, las tecnológicas se beneficiarán; si suben, podrían verse afectadas. Además, las noticias regulatorias sobre AI, privacidad y ética pueden generar volatilidad. Cuando surjan nuevos temas de inversión (como energías renovables), el flujo de fondos puede cambiar rápidamente. En consecuencia, el mercado puede mantenerse en rango en el corto plazo, pero la tendencia general sigue siendo alcista.

Incertidumbres regulatorias y políticas

Los gobiernos consideran la AI como una industria estratégica y probablemente aumentarán subsidios e inversiones en infraestructura. Sin embargo, la expansión de AI trae desafíos en privacidad, sesgos algorítmicos, derechos de autor y ética. Si la regulación se endurece, algunas empresas de AI podrían ver afectadas sus valoraciones y modelos de negocio.

Recomendaciones de inversión: equilibrio estratégico

De cara a 2025-2030, las acciones de AI seguirán beneficiándose del crecimiento del sector. Se recomienda priorizar proveedores de chips y servidores aceleradores, o empresas que implementen aplicaciones concretas, como servicios en la nube, AI en salud y fintech. La inversión en ETFs temáticos de AI, con una estrategia de entrada gradual, ayuda a reducir riesgos por volatilidad. La diversificación y la paciencia son clave para maximizar beneficios a largo plazo.

Riesgos a tener en cuenta

Al invertir en AI, hay que considerar los principales riesgos:

• Riesgo de rápida obsolescencia tecnológica: Aunque AI tiene décadas de desarrollo, su aplicación masiva es reciente. La velocidad de innovación puede dejar atrás a los inversores, generando volatilidad en los precios.

• Riesgo de empresas con poca historia: Muchas compañías de AI tienen datos limitados y mayor riesgo operativo. Aunque las grandes tecnológicas participan en AI, las startups o empresas puras de AI aún no tienen historia suficiente para evaluar su estabilidad.

• Riesgo en la cadena de valor: La evolución rápida de AI, junto con cambios regulatorios y sociales, puede afectar el desempeño de las acciones. Temores sobre seguridad, privacidad o sesgos pueden llevar a regulaciones más estrictas y a una caída en las valoraciones.

En resumen, las acciones de AI siguen siendo una opción atractiva para inversión futura, pero requieren análisis cuidadoso y gestión de riesgos.