El mapa de inversión en IA está siendo redefinido: además de las "siete grandes", ¿qué otras oportunidades hay en la cadena de suministro de semiconductores?

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Desde que a finales de 2022 ChatGPT desencadenó la ola de inteligencia artificial, la lógica de inversión en IA en el mercado ha girado en torno a las “siete grandes” (Magnificent-7), especialmente aquellas que dominan la infraestructura de computación en la nube, las “empresas de ultra escala”. Sin embargo, a principios de 2025, la aparición de DeepSeek en China y el posterior debate sobre la efectividad del gasto en capital en IA están cambiando silenciosamente este panorama. Los inversores comienzan a darse cuenta de que la verdadera “fiebre del oro” quizás no esté solo en esas grandes empresas, sino en las cadenas de suministro que les proporcionan “picos” y “herramientas”.

De las dudas sobre la “carrera armamentística” a la validación de resultados

El segundo semestre del año pasado, el mercado estuvo lleno de preocupaciones sobre el retorno de la inversión en IA. El inversor conocido Michael Burry advirtió públicamente que el enorme gasto en capital en IA de las empresas de ultra escala podría no generar los beneficios esperados por varias razones, lo que aumentó el pánico sobre una posible burbuja de IA. En ese momento, las acciones de las “siete grandes” estaban bajo presión, y el ánimo del mercado se volvió cauteloso.

Pero la temporada de informes financieros de abril de este año dio una respuesta contundente. Los ingresos del negocio de computación en la nube de estas empresas continuaron superando las expectativas, y la fuerte demanda de “capacidad de cálculo” parece estar justificando todas esas inversiones millonarias previas. En mi experiencia profesional, la vuelta de la confianza en el mercado suele ocurrir tras la publicación de datos clave. Y esta vez no fue la excepción: los “datos duros” de los resultados rápidamente calmaron las discusiones sobre si el gasto en capital había sido excesivo.

El “dividendo” de la “certeza” en el gasto en capital: la explosión en la cadena de semiconductores

Aunque la discusión sobre si el gasto en capital en IA finalmente generará enormes beneficios para las empresas de ultra escala sigue abierta, ya ha emergido una lógica más concreta: independientemente de quién sea el ganador final en la aplicación de IA, este gasto masivo se traducirá primero en una fuerte demanda de semiconductores y componentes relacionados con IA.

Esta conclusión impulsó a los ETF relacionados con semiconductores a alcanzar máximos históricos en abril. Desde un punto de vista técnico, esto es un ejemplo clásico de la “lógica del vendedor de picos”: cuando surge una fiebre del oro, quienes venden picos suelen ser los primeros y más seguros en obtener beneficios.

Memoria: el verdadero cuello de botella en el entrenamiento de IA

Dentro de esta subida en los semiconductores, las empresas de memoria han destacado especialmente. Los gigantes estadounidenses y surcoreanos — SK Hynix, Samsung, SanDisk, Micron y Western Digital — vieron subir sus acciones de forma significativa. En marzo, escribí que la memoria de alta ancho de banda (HBM) es realmente el “cuello de botella” en el entrenamiento de IA. Mientras la demanda de capacidad de cálculo siga superando la oferta, el crecimiento de estas empresas será difícil de detener.

Fotónica y el ecosistema más amplio de semiconductores

Además de la memoria, las empresas de fotónica también han mostrado un rendimiento destacado. La tecnología de interconexión óptica juega un papel clave en la transmisión de datos a alta velocidad dentro de los centros de datos de IA, y su importancia está siendo reevaluada por el mercado.

Claramente, los inversores han llegado a la conclusión de que las oportunidades de inversión en IA no se limitan solo a las “siete grandes”. Hasta ahora, en las “AI-11” de semiconductores que seguimos, casi todas han superado a los miembros de las “siete grandes” (excepto Broadcom).

Perspectiva de la cadena de suministro de “AI-11”: ¿a dónde va cada centavo?

Para entender la próxima oportunidad de inversión en IA, es fundamental comprender cómo fluye el capital a lo largo de toda la cadena de suministro. Aquí está el desglose de los principales eslabones de la “AI-11”:

1. Contract manufacturing y litografía (TSMC, ASML)

TSMC es el proveedor de foundry para todos los chips lógicos líderes, siendo la piedra angular indiscutible del sector. ASML monopoliza la tecnología de litografía ultravioleta extrema (EUV), que es una “paso” imprescindible para fabricar chips de vanguardia.

2. Chips lógicos y personalizados (AMD, Broadcom, Intel)

AMD está ganando rápidamente cuota en el mercado de inferencia de IA. Broadcom es un socio clave en la fabricación de ASICs personalizados para grandes empresas, dominando también en chips de red. Marvell completa el mapa con chips personalizados, redes y conexiones ópticas. Intel está contando su “historia de resurgimiento” en la fabricación por contrato, beneficiándose del ciclo de servidores IA que aumenta la demanda de CPUs.

3. Chips de memoria (Micron, SK Hynix, Samsung)

Estas tres gigantes suministran la “mercancía dura” en el entrenamiento de IA: memorias de alta ancho de banda. SK Hynix lidera actualmente el mercado global de HBM.

4. NAND empresarial y almacenamiento (SanDisk, Western Digital)

SanDisk se ha consolidado como la beneficiaria pura de NAND empresarial y SSD. Western Digital ofrece discos duros mecánicos de gran capacidad como complemento.

Cada dólar en gasto de capital en infraestructura de IA de las grandes empresas pasa por toda esta cadena antes de llegar a los servidores. Esto explica por qué el sector tecnológico ahora representa un nivel récord del 55% del gasto en capital de las empresas estadounidenses.

El dominio de las “siete grandes” aún persiste, pero el crecimiento marginal se está desplazando

No se puede negar que las “siete grandes” siguen dominando el índice S&P 500, con un 30.6% de su capitalización, un 25.1% de sus ganancias futuras y un 13.7% de sus ingresos futuros. La sólida base fundamental que representan sigue vigente.

Sin embargo, están ocurriendo cambios en los márgenes. La tasa de crecimiento de las ganancias futuras de las “siete grandes” es del 25.4%, mientras que en el “S&P 493” (el índice excluyendo a las “siete grandes”) es del 17.9%. La diferencia se ha reducido notablemente en un año. El “S&P 493” está alcanzando a las “siete grandes” en esta carrera de crecimiento. La prima que antes se atribuía a la escasez de crecimiento de beneficios en las “siete grandes” se está diluyendo a medida que el crecimiento se generaliza.

Creo que el mercado ya ha reflejado plenamente el dominio de las “siete grandes”. El capital marginal que los inversores están buscando ahora se está desplazando hacia aquellos sectores que pueden extender la narrativa de IA más allá de estas siete empresas.

Conclusión: de “apostar por el ganador” a “invertir en la certeza”

Al revisar la evolución de la lógica de inversión en IA, se puede ver claramente una línea principal: desde “apuesten a qué gigante ganará” hacia “invertir en los eslabones de la cadena con mayor certeza”. La previsibilidad del gasto en capital en IA ha traído un auge sin precedentes en la cadena de suministro de semiconductores. Para los inversores, entender esta transición de “demanda” a “oferta” puede ser clave para aprovechar las oportunidades de inversión en IA en los próximos años. Por supuesto, toda decisión de inversión debe considerar el perfil de riesgo individual; el mercado siempre tiene incertidumbres, pero comprender la lógica industrial es el primer paso para tomar decisiones inteligentes.