El repunte de acciones tecnológicas de EE. UU.: Cómo el aumento de inversión en IA crea oportunidades de cartera

El mercado de la inteligencia artificial está experimentando una expansión sin precedentes, con las principales previsiones institucionales apuntando a un crecimiento explosivo durante el resto de esta década. Según las últimas proyecciones de Gartner, el gasto global en soluciones de IA alcanzará los 1.48 billones de dólares en 2025, lo que representa una Subida repentina interanual de casi el 50%. Este impulso se extiende también a la inversión en infraestructura; IDC estima que los gastos en infraestructura de IA por sí solos alcanzarán $758 mil millones para 2029, mientras que se espera que los proveedores de nube y los hiperescaladores canalicen $600 mil millones en infraestructura de IA para 2026.

Este aflujo de capital está remodelando el panorama para las corporaciones tecnológicas de EE. UU. Gigantes como Microsoft, Alphabet, Meta Platforms y Adobe se han posicionado en el epicentro de la innovación en IA, apoyados por los fabricantes de semiconductores que proporcionan la potencia de cálculo, específicamente NVIDIA, Micron Technology y Analog Devices. Las asociaciones estratégicas entre OpenAI y los proveedores de chips subrayan la intensidad de la demanda de procesadores especializados y sistemas de memoria.

Los recientes avances en el desarrollo de modelos de IA han acelerado los ciclos de adopción. El lanzamiento de GPT-5 de OpenAI en agosto introdujo capacidades multimodales que abarcan texto, imágenes, audio y más. Claude Opus 4.5 de Anthropic está dirigido a flujos de trabajo empresariales que requieren agentes autónomos avanzados, mientras que las últimas iteraciones de Gemini de Alphabet se están integrando directamente en las funciones de búsqueda para captar usuarios y impulsar el crecimiento publicitario. Estas implementaciones demuestran que la IA generativa ha pasado de la experimentación a aplicaciones generadoras de ingresos.

Por qué NVIDIA sigue siendo una jugada fundamental en IA

El dominio de NVIDIA en la computación acelerada se debe a la demanda persistente de sus arquitecturas de GPU. Las plataformas Hopper y Blackwell alimentan la mayoría de las operaciones de entrenamiento e inferencia de modelos de lenguaje grandes a nivel mundial. A medida que las organizaciones escalan los despliegues de IA generativa, la demanda de estos procesadores continúa en aumento.

La relación de la empresa con OpenAI—particularmente una asociación que implica la construcción de enormes centros de datos equipados con sistemas de NVIDIA—señala una demanda sostenida a largo plazo por sus productos. Más allá de los proveedores de la nube, NVIDIA está penetrando rápidamente en los mercados empresariales donde las organizaciones están trasladando motores de recomendación, comprensión de contenido y funciones de búsqueda de enfoques de aprendizaje automático clásico a enfoques generativos.

La división automotriz de NVIDIA merece una atención particular. La compañía colabora con más de 320 fabricantes de automóviles, proveedores de componentes y servicios de mapeo para desarrollar sistemas de vehículos autónomos. Esta diversificación más allá de la infraestructura en la nube reduce el riesgo de concentración de ingresos mientras accede a un mercado direccionable de miles de millones de dólares.

Micron Technology: La memoria como una limitación y una oportunidad

La expansión de la infraestructura de IA depende críticamente de la disponibilidad de memoria, y Micron Technology está en posición de capturar un valor desproporcionado de este cuello de botella. Los módulos de memoria HBM3E de la compañía están experimentando una rápida adopción por parte de los principales operadores de la nube y clientes empresariales que están construyendo clústeres de GPU. A medida que el suministro de memoria sigue siendo limitado en relación con la demanda, Micron está posicionada para mantener precios premium y una expansión de márgenes.

La empresa está diversificando sus fuentes de ingresos de IA a través de productos de computación personal listos para IA. La arquitectura de memoria LPCAMM2 de Micron sirve a las laptops y estaciones de trabajo de próxima generación diseñadas para tareas que exigen un alto rendimiento computacional: simulaciones, multitarea e inferencia de aprendizaje automático en el borde. Las asociaciones con NVIDIA, AMD e Intel fortalecen la ventaja competitiva de Micron en toda la pila de infraestructura, desde centros de datos hasta puntos finales.

Dispositivos Analógicos: Vientos a Favor de la IA Industrial y la Automatización

Analog Devices ocupa una posición única en el ecosistema de IA gracias a su experiencia en analógica y procesamiento de señales. La división industrial de la empresa se beneficia de la aceleración de las inversiones en automatización, con un impulso particular en la conectividad definida por software que permite la inteligencia descentralizada en los pisos de manufactura.

La demanda impulsada por la IA de equipos de prueba automáticos está alimentando un aumento en las ventas de las soluciones de cadena de señal y energía de Analog Devices. El segmento de comunicaciones está experimentando un flujo de pedidos robusto tanto de bases de clientes de línea fija/centros de datos como de clientes inalámbricos que invierten fuertemente en infraestructura de IA. Mirando hacia el año fiscal 2026, Analog Devices espera que la automatización industrial se mantenga entre sus mercados de más rápido crecimiento.

Existen oportunidades emergentes en robótica y sistemas humanoides—áreas que la dirección identifica como motores de crecimiento a varios años para los ingresos de automatización industrial. Esto posiciona a la empresa para capitalizar las aplicaciones de IA de próxima generación más allá de los entornos de computación tradicionales.

Sincronización del mercado y construcción de cartera

La convergencia de compromisos de gasto de billones de dólares, arquitecturas de modelos en avance y la adopción empresarial en expansión sugiere que el entorno actual recompensa la exposición a empresas que controlan capas de infraestructura crítica de IA. Ya sea a través de procesadores, sistemas de memoria o componentes habilitadores, las tres empresas examinadas anteriormente están bien posicionadas para beneficiarse de este ciclo de gasto de varios años.