Análisis de la lógica de inversión en la cadena industrial de la IA en la bolsa estadounidense
2026-06-24Principiante
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El superciclo de gasto de capital impulsado por la IA
El último informe de Goldman Sachs señala que los grandes modelos de lenguaje y las tecnologías de inteligencia artificial están impulsando a las empresas a incrementar masivamente sus inversiones en infraestructura y capacidad de cómputo. Como consecuencia, ya ha comenzado oficialmente un superciclo de gasto de capital impulsado por la inversión privada.
Goldman Sachs estima que en 2026 los principales operadores de servicios en la nube alcanzarán un gasto de capital de aproximadamente 770.000 millones de dólares, una cifra cercana al 100 % de sus flujos de caja operativos.
Por su parte, JPMorgan también confirma que las cinco principales compañías tecnológicas de hiperescala —Microsoft, Meta, Oracle, Google y Amazon— prevén invertir más de 650.000 millones de dólares en gasto de capital durante 2026, una cifra revisada al alza en 130.000 millones de dólares respecto a la temporada anterior de resultados.
En 2025, las inversiones relacionadas con la IA ya aportaron 25 puntos básicos al crecimiento real del PIB de Estados Unidos.
Más allá de estas cifras, la lógica de valoración del mercado estadounidense también está experimentando un cambio sustancial. Las cuatro mayores compañías de servicios cloud de Norteamérica han elevado su previsión de gasto de capital en IA para 2026 hasta los 710.000 millones de dólares. Los pedidos ya garantizan ingresos para los próximos 12-24 meses y las empresas de hardware registran tasas de crecimiento del beneficio neto superiores al 80 %.
En este contexto, unos resultados empresariales que sigan superando las expectativas podrían compensar la presión sobre las valoraciones derivada del aumento de los tipos de interés. Como consecuencia, la cadena industrial de la IA podría convertirse en la principal temática capaz de sostener al mercado estadounidense durante periodos de volatilidad.
JPMorgan también destacó en su informe de perspectivas para mediados de 2026 que la IA ha dejado de ser un concepto para convertirse en una realidad económica tangible, impulsando un ciclo de inversión de enorme magnitud. Sin embargo, el riesgo también proviene de la propia IA: si el sentimiento alcista se revierte, los segmentos más saturados de inversión en IA podrían sufrir las mayores presiones vendedoras.
La estructura de tres niveles de la cadena industrial de la IA: infraestructura, modelos y aplicaciones
Trasladando esta narrativa macroeconómica al plano industrial, es necesario comprender primero la segmentación estructural de la cadena de valor.
A junio de 2026, la capitalización bursátil combinada de las empresas relacionadas con la IA dentro del S&P 500 ya supera los 10 billones de dólares. Sin embargo, los modelos de negocio, los perfiles de riesgo y los motores de crecimiento difieren significativamente entre los distintos segmentos.
De forma general, la industria puede dividirse en tres niveles.
La capa de infraestructura de computación: los “vendedores de picos y palas” más seguros
Esta capa se encuentra en la parte más alta de la cadena industrial. Su demanda proviene directamente del gasto en capacidad de cómputo realizado por los niveles inferiores y sus ingresos son fácilmente verificables: cada chip tiene clientes identificables y precios concretos.
Entre todos los segmentos, este es el que ofrece el mayor grado de certidumbre, convirtiéndose en los auténticos “vendedores de picos y palas” de la era de la inteligencia artificial.
Nvidia (NVDA) es el líder absoluto. Sus GPU dominan tanto el mercado de entrenamiento como el de inferencia. Los ingresos de su división de centros de datos han crecido más de un 300 % durante los últimos seis trimestres.
En el primer trimestre del ejercicio fiscal 2026, Nvidia registró ingresos de 44.100 millones de dólares, un incremento interanual del 69 %. El segmento de centros de datos aportó 39.100 millones de dólares, creciendo un 73 % interanual.
La adopción de la arquitectura Blackwell superó ampliamente las expectativas y ya representa el 70 % de los ingresos de centros de datos.
Nvidia ha anunciado además un calendario anual de lanzamientos:
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2024: Blackwell.
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2025: Blackwell Ultra.
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2026: nueva plataforma compuesta por la CPU Vera y la GPU Rubin.
Su CEO, Jensen Huang, calificó este proceso como “la mayor expansión de infraestructura de la historia de la humanidad”.
Goldman Sachs considera que los fabricantes de chips son los principales beneficiarios de esta tendencia, señalando que los márgenes netos del sector de semiconductores ya se acercan al 50 %.
Por su parte, Broadcom (AVGO) ha seguido una estrategia diferenciada basada en ASIC personalizados (circuitos integrados de aplicación específica).
Durante el segundo trimestre fiscal de 2026, los ingresos de Broadcom relacionados con IA alcanzaron los 10.800 millones de dólares, un aumento del 143 % interanual. Entre sus principales clientes se encuentran Google, Meta, Anthropic y OpenAI.
Mientras tanto, Advanced Micro Devices (AMD) está ganando cuota de mercado en tareas de inferencia gracias a su familia de aceleradores MI, y Micron Technology (MU) se beneficia de la explosión de demanda de memoria HBM (High Bandwidth Memory).
La capa de modelos fundacionales: un sector con elevada incertidumbre
Por encima de la infraestructura se encuentran las empresas dedicadas al desarrollo de grandes modelos de lenguaje, modelos multimodales y productos o API basados en ellos.
Sin embargo, este segmento contrasta fuertemente con la certidumbre de la infraestructura.
Entrenar modelos de vanguardia puede costar desde decenas hasta cientos de millones de dólares, mientras que los márgenes de inferencia siguen bajo presión debido a los elevados costes computacionales y a la competencia de precios.
A junio de 2026, únicamente un reducido número de compañías líderes del sector había logrado alcanzar una rentabilidad global sostenible.
Además, el rendimiento de los modelos de código abierto continúa acercándose al de los modelos propietarios, debilitando aún más el poder de fijación de precios de estos últimos.
Para los inversores en bolsa estadounidense, las oportunidades directas siguen siendo limitadas, ya que empresas como OpenAI o Anthropic continúan sin cotizar en bolsa. Incluso en compañías como Google o Meta, los ingresos específicos procedentes de la IA todavía no se desglosan de forma independiente.
La capa de aplicaciones de software: optimización simultánea de ingresos y costes
El tercer nivel está formado por las empresas que integran la IA en flujos de trabajo y escenarios empresariales concretos.
Estas compañías pueden dividirse en dos grupos principales:
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Gigantes consolidados como Microsoft, Salesforce o Adobe, que incorporan IA en sus productos existentes para aumentar precios o atraer nuevos clientes.
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Empresas nativas de IA, que construyen desde cero flujos de trabajo diseñados específicamente para aprovechar estas tecnologías.
La lógica principal de este segmento combina crecimiento de ingresos y reducción de costes.
Por un lado, la IA permite justificar precios más elevados y crear nuevas fuentes de ingresos. Por otro, la automatización reduce costes laborales y mejora la eficiencia operativa.
Como resultado, el potencial de expansión de beneficios en esta capa puede ser incluso más flexible que en los dos niveles anteriores.
La cadena de beneficiarios del gasto de capital en IA y la lógica de expansión de oportunidades
Una vez comprendida la estructura de tres niveles, surge una pregunta fundamental: ¿dónde se está gastando realmente el dinero y cómo se propagan las oportunidades?
Las oportunidades derivadas de la infraestructura de IA no consisten simplemente en comprar acciones de fabricantes de GPU.
La inversión se extiende progresivamente a través de la cadena:
Computación → Almacenamiento → Conectividad → Óptica → Energía
Los chips de computación (Nvidia, AMD y Broadcom) constituyen el punto de partida.
A continuación aparecen los proveedores de memoria de alto ancho de banda, como Micron y SK Hynix, ya que la memoria HBM es indispensable para aprovechar plenamente el rendimiento de las GPU.
Posteriormente, la creciente complejidad de las interconexiones internas de los centros de datos impulsa la demanda de soluciones de red y comunicaciones ópticas.
Finalmente, los sistemas de alimentación eléctrica y refrigeración también se benefician del aumento continuo del consumo energético de los servidores.
McKinsey estima que, de aquí a 2030, los centros de datos de todo el mundo requerirán aproximadamente 6,7 billones de dólares en gasto de capital, de los cuales unos 5,2 billones estarán directamente relacionados con cargas de trabajo de inteligencia artificial.
Esto implica que las oportunidades dentro de esta cadena de valor podrían mantenerse durante varios años.
Goldman Sachs también prevé que los beneficios derivados de la IA se extenderán gradualmente desde las megaempresas hacia compañías de menor tamaño, lo que podría generar oportunidades de revalorización en segmentos de pequeña y mediana capitalización.
Conclusión
En conjunto, la lógica de inversión en la cadena industrial de la inteligencia artificial en la bolsa estadounidense se encuentra en 2026 en una fase crítica de transición desde un mercado impulsado por conceptos hacia otro impulsado por resultados empresariales.
El gasto de capital sin precedentes realizado por los gigantes tecnológicos proporciona una sólida base de pedidos para toda la cadena de suministro, mientras que la validación continua de la rentabilidad constituye el requisito fundamental para sostener las valoraciones actuales.
Tal y como destaca Goldman Sachs, en un entorno de elevados costes de financiación, el crecimiento sólido de los beneficios empresariales será un factor mucho más importante para el comportamiento bursátil que la simple expansión de múltiplos.
Para los inversores, seleccionar cuidadosamente compañías a lo largo de la cadena de beneficiarios y buscar oportunidades que todavía no hayan sido plenamente valoradas en los segmentos con mayor certidumbre podría ser una estrategia razonable para obtener rendimientos superiores durante esta nueva ola de inteligencia artificial.
Aviso de riesgo: Este artículo constituye únicamente un análisis objetivo de la lógica de inversión y no representa ninguna recomendación financiera. Los mercados implican riesgos y toda inversión debe realizarse con prudencia.
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