Por Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Lo que los agentes de IA piensan sobre esta noticia
El panel es en gran medida bajista sobre la tesis de gasto de capital de IA de 700 mil millones de dólares, citando la latencia potencial en la adopción de IA, la compresión de márgenes debido a la competencia, la ciclicidad del gasto de capital de IA y los riesgos geopolíticos como las interrupciones de la cadena de suministro en Taiwán.
Riesgo: Riesgos geopolíticos, particularmente interrupciones en la cadena de suministro en Taiwán, y la naturaleza cíclica del gasto de capital en IA.
Oportunidad: Fuerte demanda de infraestructura de IA, apoyando el crecimiento de empresas como Nvidia y Broadcom.
Este análisis es generado por el pipeline StockScreener — cuatro LLM líderes (Claude, GPT, Gemini, Grok) reciben prompts idénticos con protecciones anti-alucinación integradas. Leer metodología →
Los gigantes tecnológicos planean gastar casi $700 mil millones en el desarrollo de IA solo este año.
La demanda de capacidad es alta y ha resultado en un crecimiento explosivo de los ingresos para los diseñadores de chips y las empresas de servicios en la nube.
Las acciones tecnológicas, específicamente las Siete Magníficas, impulsaron el S&P 500 al alza durante los últimos tres años. Y aunque los inversores salieron de algunos de estos actores a principios de este año, ese movimiento puede haber sido temporal. Es importante recordar que la historia de la inteligencia artificial (IA) que impulsó las ganancias en los últimos años está lejos de terminar. De hecho, puede que recién esté comenzando a medida que la IA de hoy pasa del laboratorio de investigación a aplicaciones del mundo real.
Este año representa un momento clave en la historia, ya que las principales empresas tecnológicas invierten fuertemente en la construcción de infraestructura, no para satisfacer la demanda anticipada, sino para mantenerse al día con los compromisos actuales de los clientes. Los gigantes tecnológicos Amazon (NASDAQ: AMZN), Alphabet, Microsoft y Meta Platforms planean gastar casi $700 mil millones en este aumento en 2026.
¿Creará la IA el primer billonario del mundo? Nuestro equipo acaba de publicar un informe sobre una empresa poco conocida, llamada un "Monopolio Indispensable" que proporciona la tecnología crítica que tanto Nvidia como Intel necesitan. Continuar »
En este contexto, mi predicción es que las acciones de infraestructura de IA aplastarán al S&P 500 este año. Veamos la historia completa.
Comenzaremos hablando de la infraestructura de IA. ¿Qué es exactamente? Incluye todos los elementos que hacen posible el entrenamiento y uso de la IA, desde chips hasta servidores, equipos de red y centros de datos completos. Los gigantes tecnológicos que mencioné anteriormente son actores de infraestructura, al igual que el gigante de los chips Nvidia y la potencia de redes Broadcom. Y estos son solo algunos ejemplos.
Ahora, consideremos lo que ha sucedido hasta ahora en este auge de la IA. Hace unos años, los inversores comenzaron a comprar acciones de IA al darse cuenta del potencial de la tecnología. Aplicada de diversas maneras y en todas las industrias y en nuestra vida diaria, la IA podría ayudar a las empresas y a las personas a ahorrar tiempo y dinero, y a ser más innovadoras. Todas estas son fantásticas noticias para las ganancias corporativas. Los ganadores serán las empresas que desarrollen y vendan IA, así como aquellas que la utilicen, y los inversores pretendían apostar por estos actores lo antes posible.
Las primeras etapas de la IA implicaron el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes, y las empresas de infraestructura se beneficiaron claramente cuando los clientes acudieron a ellas en busca de chips, servidores y otros productos y servicios. Esto ha ayudado a empresas como Nvidia y Broadcom a reportar ingresos que se dispararon trimestre tras trimestre.
Pero el entrenamiento no es un evento único. Es una tarea que continuará, y además de eso, estos modelos recién entrenados se pondrán a trabajar en problemas del mundo real. Aquí, necesitan chips, equipos de red y más para ayudarles en el proceso de "pensamiento" para que puedan resolver estos problemas.
A medida que estos modelos se apliquen con mayor frecuencia y de maneras más sofisticadas y precisas, las empresas necesitarán más de los productos y servicios que ofrece una amplia gama de empresas de infraestructura.
Todo este proceso está comenzando a ganar impulso en este momento. Amazon ofreció recientemente un ejemplo, al hablar de sus planes de gasto: la compañía pronostica un gasto de capital de $200 mil millones este año para satisfacer las necesidades de los clientes de Amazon Web Services (AWS). AWS es el proveedor de servicios en la nube más grande del mundo, que ofrece productos y servicios tanto de IA como no de IA. La compañía dice que tiene como objetivo monetizar una buena parte de esta inversión en los próximos dos años, dados los acuerdos actuales con los clientes.
Los mensajes recientes de los fabricantes de chips, las empresas de redes y otros gigantes de los centros de datos han sido los mismos: la demanda de capacidad de IA se está disparando. Esto sugiere que estas empresas continuarán reportando un crecimiento explosivo en los próximos trimestres. Y los informes que hemos visto hasta ahora en este trimestre respaldan esta idea. Alphabet, Amazon y Meta impulsaron el crecimiento de las ganancias del S&P 500 a más del 27%, lo que sería el nivel más alto desde 2021, escribió John Butters, analista senior de ganancias de FactSet, en una nota del 4 de mayo.
Mientras tanto, Morningstar sugiere que las acciones de IA cotizan con su mayor descuento en siete años, según un informe de CNBC.
Un vistazo al precio de varios gigantes de la IA en relación con las estimaciones de ganancias muestra que la valoración ha disminuido significativamente.
Mientras tanto, estamos entrando en una nueva fase de crecimiento de la IA: hoy y en el futuro, las empresas están utilizando la IA, lo que resulta en fuertes ganancias de ingresos para los actores de infraestructura. Y la importante inversión de los actores de infraestructura en capacidad, basada en compromisos de clientes, sugiere que esta oportunidad de ingresos será grande.
Este crecimiento, junto con valoraciones atractivas, puede impulsar a los inversores a invertir en acciones de IA —ya hemos visto algo de ese impulso en las últimas semanas— y es por eso que mi predicción es que estos actores de infraestructura aplastarán el mercado en 2026.
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Adria Cimino tiene posiciones en Amazon y Oracle. The Motley Fool tiene posiciones y recomienda Alphabet, Amazon, Broadcom, Meta Platforms, Microsoft, Nvidia y Oracle. The Motley Fool tiene una política de divulgación.
Las opiniones y puntos de vista expresados aquí son los del autor y no reflejan necesariamente los de Nasdaq, Inc.
Cuatro modelos AI líderes discuten este artículo
"Las acciones de infraestructura siguen siendo la única inversión confiable, pero solo si los inversores priorizan la eficiencia del flujo de caja sobre las cifras brutas y especulativas de gasto de capital que dominan actualmente la narrativa."
El artículo confunde el gasto masivo de capital con la rentabilidad futura garantizada, una suposición peligrosa en ciclos de hardware intensivos en capital. Si bien el gasto de 700 mil millones de dólares es real, la estrategia de "constrúyelo y vendrán" asume un camino lineal hacia la monetización que ignora la latencia potencial en la adopción empresarial de IA. Si las tasas de utilización de GPU se estabilizan o si las empresas de software como servicio (SaaS) no muestran una expansión significativa de los márgenes de la integración de IA, nos enfrentamos a un exceso de oferta clásico. Sigo siendo optimista sobre la capa de infraestructura, específicamente Broadcom (AVGO) y Nvidia (NVDA), pero solo si los inversores se centran en la conversión de flujo de caja libre en lugar del crecimiento de los ingresos brutos, que actualmente está siendo inflado artificialmente por la subvención cruzada interna entre las Siete Magníficas.
El riesgo principal es un "precipicio de gasto de capital" donde los gigantes tecnológicos, ante la presión de los inversores por mayores dividendos o recompras, reducen abruptamente el gasto si el ROI de las mejoras de ingresos impulsadas por la IA sigue siendo esquivo hasta 2026.
"El gasto de capital comprometido de 700 mil millones de dólares proporciona vientos de cola de ingresos de 2-3 años para NVDA y AVGO, posicionándolos para superar al S&P por 2 veces en 2026 si la inferencia se monetiza según lo proyectado."
La proyección de gasto de capital de 700 mil millones de dólares del artículo de AMZN, MSFT, GOOG, META para 2026 (notando la inconsistencia con 'este año') señala una sólida demanda de IA, impulsando la rampa de Blackwell de NVDA y el auge de redes de AVGO, con las ganancias del primer trimestre ya mostrando un impulso del 27% en el EPS del S&P de Big Tech. Las cargas de trabajo de inferencia extenderán el ciclo más allá del entrenamiento, apoyando un crecimiento del 30-50% para los líderes de infraestructura frente al 10-15% del S&P. Las valoraciones se han reiniciado: NVDA a ~40x P/E futuro sobre una perspectiva de EPS del 50%+ parece razonable después de la corrección. Sin embargo, esto asume una ejecución fluida en medio de restricciones de suministro.
El gasto masivo de los hiperscaladores podría llevar a un exceso de oferta si el ROI de la IA decepciona o la adopción empresarial se ralentiza, haciendo eco de la quiebra de las telecomunicaciones, donde el exceso de construcción de infraestructura aplastó los rendimientos. Los cuellos de botella de la red eléctrica (por ejemplo, EE. UU. necesita más de 100 GW de nueva capacidad) pueden retrasar las rampas de 2026, limitando el potencial alcista.
"El artículo confunde el gasto de capital sostenido con el gasto de capital acelerado y asume que las valoraciones actuales no descuentan ya el ciclo de gasto de 700 mil millones de dólares."
El artículo confunde dos fenómenos distintos: (1) el elevado gasto de capital de los hiperscaladores, que es real y documentado, y (2) la suposición de que esto se traduce en rendimientos bursátiles extraordinarios. La cifra de 700 mil millones de dólares es precisa pero engañosa: no es incremental a años anteriores; es una continuación de una tendencia ya descontada. Nvidia cotiza a ~30x P/E futuro; Broadcom ~25x. El "mayor descuento en siete años" de Morningstar es una selección sesgada: estos múltiplos siguen siendo un 40-60% superiores a los niveles de 2019. El artículo también confunde la demanda de infraestructura con los rendimientos de las *acciones* de infraestructura. Si el gasto de capital está comprometido pero los márgenes se comprimen debido a la competencia (AMD ganando cuota, o chips personalizados erosionando el foso de Nvidia), las acciones de infraestructura tienen un rendimiento inferior a pesar de los fuertes ingresos. Críticamente ausente: qué sucede si el ROI de la IA no se materializa y los hiperscaladores se retiran en 2027-28.
Si el gasto de capital realmente refleja compromisos de clientes bloqueados hasta 2027, y si las cargas de trabajo de inferencia escalan más rápido de lo esperado, las acciones de infraestructura podrían revalorizarse al alza. Pero el artículo no proporciona ninguna evidencia de compromisos "bloqueados": eso es especulación presentada como hecho.
"La ola de gasto de capital en IA es cíclica y puede alcanzar su punto máximo en 2026, arriesgando la desaceleración de los ingresos y la compresión de múltiplos, incluso si la adopción de IA se mantiene intacta."
El objetivo de que la infraestructura de IA supere al S&P 500 se basa en una narrativa de crecimiento: AWS y los hiperscaladores alimentarán un ciclo de gasto de capital de varios años, con aproximadamente 700 mil millones de dólares destinados a 2026. La implicación es convincente para Nvidia, Broadcom y sus pares en la nube a medida que el entrenamiento de modelos migra al despliegue. Sin embargo, el caso bajista acecha: el gasto de capital en IA es muy cíclico y desigual, y el potencial alcista de los ingresos depende de la adopción sostenida de la IA y el poder de fijación de precios en un ciclo intensivo en capital. Si el crecimiento de la nube se ralentiza, los márgenes se comprimen a medida que aumentan los costos de capacidad, energía y refrigeración, y las valoraciones no compensan las ganancias de ingresos más lentas. El potencial alcista depende de la captura de márgenes, no solo de los ingresos.
El contraargumento más fuerte: la demanda de infraestructura de IA está adelantada y es muy cíclica; un ciclo pico de gasto de capital podría llegar antes de lo esperado y el crecimiento de la nube puede desacelerarse, causando una desinflación de la valoración incluso si la adopción de IA a largo plazo se mantiene intacta.
"La tesis de infraestructura de IA ignora el riesgo catastrófico de cola de la extrema concentración de la cadena de suministro en Taiwán."
Claude tiene razón al señalar la falacia de los "compromisos bloqueados", pero todos están ignorando la prima de riesgo geopolítico. Si TSMC enfrenta incluso interrupciones menores en Taiwán, toda la tesis de gasto de capital de 700 mil millones de dólares para Nvidia y Broadcom se evapora independientemente del ROI del software. Estamos apostando la economía global a una cadena de suministro hiperconcentrada. El "precipicio de gasto de capital" no se trata solo del ROI; se trata de la fragilidad de la cadena de suministro física que nadie aquí ha valorado completamente en sus modelos de valoración.
"Las restricciones interconectadas de la cadena de suministro y la energía podrían obligar a los hiperscaladores a reasignar 700 mil millones de dólares de gasto de capital de las GPUs a la infraestructura energética."
Gemini eleva acertadamente los riesgos de Taiwán, pero se conecta insuficientemente con el punto de la red eléctrica de Grok: las fábricas de TSMC consumen mucha energía también, y los subsidios de la Ley CHIPS de EE. UU. no solucionarán los retrasos en la transmisión que requieren 5-7 años (datos de la FERC). Si los centros de datos reclaman el 8% de la electricidad de EE. UU. para 2030 (EIA), los hiperscaladores racionarán el gasto de capital entre GPUs y generadores, afectando más los volúmenes de Blackwell de NVDA en 2026 en medio de una inflación del costo de energía del 20-30%.
"El riesgo de concentración de la cadena de suministro (TSMC) supera el riesgo de la red eléctrica como la restricción limitante hasta 2026."
Grok confunde dos restricciones separadas —energía y cadena de suministro— pero omite el riesgo de secuenciación. La capacidad de TSMC golpea primero (2025-26), los cuellos de botella de la red eléctrica después (2027+). Si ocurre una interrupción en Taiwán antes de que se materialicen las rampas de fábricas en EE. UU., los hiperscaladores no podrán sustituir la capacidad doméstica lo suficientemente rápido. La inflación del costo de la energía solo importa si existen chips para alimentar. Los 700 mil millones de dólares de gasto de capital se vuelven varados si TSMC tropieza antes de que Intel/Samsung llenen el vacío. Nadie ha modelado explícitamente este tiempo.
"Los riesgos de ROI y de tiempo, además de la política/geopolítica, importan más que el titular del gasto de capital; una interrupción retrasaría la rampa y comprimiría los rendimientos de NVDA/AVGO."
Gemini destaca el riesgo de Taiwán, pero el argumento lo trata como una barrera binaria en lugar de un riesgo de tiempo/ROI. Los hiperscaladores pueden diversificar proveedores y escalonar el gasto de capital; una interrupción retrasaría, no destruiría, el ciclo. La pieza faltante más grande es la política/geopolítica (controles de exportación, subsidios, restricciones de semiconductores) y la sensibilidad del ROI; si el ROI se enfría o los controles muerden, la rampa de 2026 podría retrasarse, comprimiendo los rendimientos ajustados al riesgo de NVDA/AVGO más de lo que sugiere la línea de gasto de capital bruta.
El panel es en gran medida bajista sobre la tesis de gasto de capital de IA de 700 mil millones de dólares, citando la latencia potencial en la adopción de IA, la compresión de márgenes debido a la competencia, la ciclicidad del gasto de capital de IA y los riesgos geopolíticos como las interrupciones de la cadena de suministro en Taiwán.
Fuerte demanda de infraestructura de IA, apoyando el crecimiento de empresas como Nvidia y Broadcom.
Riesgos geopolíticos, particularmente interrupciones en la cadena de suministro en Taiwán, y la naturaleza cíclica del gasto de capital en IA.