Conoce a los Nvidias del poder - 5 acciones que triunfan en la carrera de energía de IA de Big Tech por 700 mil millones de dólares

Por Jurica Dujmovic

 Gigantes de la infraestructura como GE Vernova y Bloom Energy son los nuevos guardianes de la red de IA

 La IA está revalorando la energía en toda la economía de EE. UU., pero no de manera uniforme.

 La demanda de electricidad en los centros de datos está creciendo varias veces más rápido que el consumo global de electricidad, y las instalaciones enfocadas en IA están creciendo aún más rápido.

 La expansión de la IA de las grandes tecnológicas tiene un problema de energía, y ya no se limita a los centros de datos. La escasez se está moviendo por la red, hacia las solicitudes de tarifas de servicios públicos, a los balances de industrias intensivas en energía, y directamente a las estructuras de costos de las empresas de software que construyeron sus modelos de negocio asumiendo que la computación era barata.

 Para los inversores, la pregunta no es si la IA está inflando los costos energéticos. Ese debate ya está resuelto. La cuestión es quién absorbe esos costos, quién puede pasarlos y qué empresas están en cada lado.

 Comencemos con la propia red. Un análisis de Bloomberg encontró que los costos de electricidad al por mayor cerca de los principales clusters de centros de datos han aumentado drásticamente desde 2020, con algunas áreas viendo incrementos de más del 250%. PJM Interconnection, el operador de la red que sirve gran parte del Medio Atlántico y Medio Oeste de EE. UU., muestra cuán rápidamente esa presión puede trasladarse del demanda local a los precios del mercado en general. Sus precios de capacidad subieron de menos de $30 por megavatio-día para 2024-2025 a más de $300 para 2026-2027.

 Una vez que la nueva carga presiona contra la generación y transmisión disponibles, el costo no permanece estrictamente ligado a las empresas que generan la demanda. Se propaga a través de los mercados de capacidad, las solicitudes de tarifas y las facturas de energía industrial.

 La Agencia Internacional de Energía presenta la trayectoria claramente: La demanda de electricidad en centros de datos crece varias veces más rápido que el consumo global de electricidad, y las instalaciones enfocadas en IA crecen aún más rápido. El ciclo de inversión de capital detrás de esa demanda es enorme. Alphabet (GOOG) (GOOGL), Amazon.com (AMZN), Microsoft (MSFT) y Meta Platforms (META) están en camino de gastar alrededor de 700 mil millones de dólares en inversión de capital solo en 2026, aproximadamente un 77% más que el año anterior. Ese gasto llega a la red, y la red lo transmite.

 Los consumidores ya sienten el impacto. Las empresas de servicios públicos presentaron una solicitud récord de aumento de tarifas de 31 mil millones de dólares en 2025, mientras que las estimaciones académicas sugieren que la carga en los centros de datos podría elevar significativamente las facturas de electricidad promedio en EE. UU. para 2030, con efectos mucho mayores en los mercados más restringidos. Los estados de EE. UU. comienzan a responder. La Ley del Senado de Texas 6 es un ejemplo: ahora, los grandes clientes de carga están siendo obligados a soportar más del riesgo de infraestructura que generan.

 El marco más útil para los inversores no es simplemente quién usa energía, sino quién tiene el poder de trasladar los costos crecientes y quién se ve obligado a absorberlo.

 Los hyperscalers están en gran medida protegidos. Amazon, Microsoft, Google y Meta tienen la escala para negociar acuerdos de compra de energía a largo plazo directamente con los generadores, construir capacidad de generación detrás del medidor y asegurar tarifas antes de que el mercado abierto vuelva a revalorizarse. Sus presupuestos de capital les permiten absorber, cubrir o anticipar la inflación de los costos energéticos de maneras que las empresas más pequeñas no pueden. La pregunta de inversión más interesante es qué pasa con todos los demás.

 En el lado físico, los fabricantes intensivos en energía son el grupo más expuesto que el mercado subestima constantemente. Una planta de acero o un fundidor de aluminio que compite por electricidad en un mercado regional donde la demanda de centros de datos se ha enfrentado a una oferta ajustada y ha elevado rápidamente los precios de capacidad no tiene muchas opciones. Es un tomador de precios, y el precio sigue subiendo. La presión en los márgenes no se resuelve hasta que entre en línea nueva capacidad de generación — y, dado que los tiempos de entrega de las turbinas de gas ahora alcanzan hasta siete años, esto no será pronto.

 En el lado del software, la dinámica es diferente pero la conclusión es similar. El auge de la IA ha reestructurado el costo de la computación de maneras que la economía tradicional del SaaS no anticipó. Donde las empresas de software convencionales operan con márgenes brutos del 80% al 90% porque el costo marginal por usuario adicional se acerca a cero, las empresas nativas de IA tienen márgenes estructuralmente más bajos, alrededor del 50% al 60%, porque cada consulta implica costos reales de inferencia. Las empresas de software de nivel medio que construyen funciones de IA sobre interfaces de programación de aplicaciones de terceros están atrapadas en el medio: pagando por token; trasladando parte de ese costo a modelos de precios que aún se están calibrando, y compitiendo contra hyperscalers que poseen el poder de computación y siempre pueden ofrecer precios más bajos.

 El caso de inversión más claro se encuentra en la infraestructura que no tiene otra opción que ser construida. Las utilities directamente en el camino del capital de los hyperscalers son las apuestas más evidentes. Dominion Energy (D) y Entergy (ETR) están proyectando un fuerte crecimiento en ganancias hasta 2029, respaldado por carga de centros de datos contratada.

 5 acciones a seguir de cerca

 Las empresas de equipos de red y gestión de energía tienen un potencial de crecimiento asimétrico mayor. GE Vernova (GEV) ha vendido efectivamente toda su producción de turbinas de gas hasta 2030, con un backlog que alcanzó los 100 gigavatios en el primer trimestre de 2026; la gerencia espera que los últimos cupos se agoten para fin de año. Eaton Corp. (ETN) suministra sistemas de gestión eléctrica que todo centro de datos requiere, independientemente de lo que pase con alguna empresa de IA en particular. Quanta Services (PWR) construye las conexiones de red que estas instalaciones necesitan, un cuello de botella que en algunas regiones ahora rivaliza con el suministro de chips como factor limitante. Trane Technologies (TT) es la apuesta equivalente en refrigeración, un costo no discrecional que escala directamente con la densidad de computación.

 En el lado de generación, Bloom Energy (BE) pasó de ser una alternativa de energía limpia a un proveedor de infraestructura crítica después de que los operadores descubrieron que las instalaciones de pilas de combustible podían evitar las colas de interconexión que se extienden por años en mercados restringidos, entrando en línea en una fracción del tiempo. Una asociación de 5 mil millones de dólares con Brookfield Asset Management a finales de 2025 validó esa posición. Finalmente, NextEra Energy (NEE), con un backlog de desarrollo de energías renovables y almacenamiento de 33 GW, es la versión de gran capitalización de la misma tesis.

 Entorno inestable

 Una advertencia que vale la pena seguir: El entorno regulatorio no está definido. Constellation Energy (CEG), por ejemplo, se desplomó bruscamente en una sola sesión en enero cuando los reguladores señalaron interés en limitar los precios de la electricidad. La economía política de la electricidad no es favorable a precios sin límite cuando los consumidores ya enfrentan facturas más altas. Las empresas con exposición significativa a los precios del mercado mayorista en lugar de contratos a largo plazo enfrentan riesgos regulatorios que las valoraciones actuales quizás no reflejen completamente.

 La IA está revalorando la energía en toda la economía de EE. UU., pero no de manera uniforme. La revaloración se concentra donde la computación es densa, fluye hacia afuera a través de los mecanismos de precios de la red, y se distribuye de manera desigual dependiendo de si una empresa puede negociarlo, pasarlo o simplemente está expuesta a ello como un costo que no puede controlar.

 Las empresas que vale la pena poseer son aquellas con demanda contratada, cadena de suministro cautiva o posiciones irremplazables en la infraestructura física que ninguna optimización de software puede eliminar. Las que hay que seguir de cerca son los fabricantes intensivos en energía en regiones de red densamente pobladas de IA y las empresas de software que ejecutan inferencias a escala en computación de terceros, con modelos de precios que aún no se han ajustado a su estructura de costos real.

 La red es el sustrato sobre el cual funciona la economía de IA. Sus restricciones y su estructura de precios son ahora variables de inversión, y quienes las consideren así tendrán una ventaja sobre aquellos que todavía la ven solo como una historia tecnológica.

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 -Jurica Dujmovic

 Este contenido fue creado por MarketWatch, que opera Dow Jones & Co. MarketWatch se publica de forma independiente de Dow Jones Newswires y The Wall Street Journal.

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