#美股AI概念股普涨 ¿El precio de las acciones sube o baja según el "contenido de IA"? Entender esta lógica es aún más importante

Recientemente, en los mercados bursátiles globales ha surgido un fenómeno interesante: cuanto más fuerte es la cadena industrial de IA en una economía, mejor se comportan sus principales índices bursátiles.

Los datos de Wind muestran que, hasta el 29 de mayo, desde el conflicto entre EE. UU. e Irán en marzo, el índice de semiconductores de Filadelfia ha subido un 58,4%, el índice compuesto de Corea ha subido un 35,7%, el índice ponderado de Taiwán y el índice de la junta de innovación de A-shares también han tenido un buen rendimiento, mientras que en Europa y otros mercados emergentes con menor contenido de IA, las ganancias han sido claramente inferiores.

¿Significa esto que el "contenido de IA" es la "clave" para el aumento o la caída del precio de las acciones?
Existe una fuerte correlación positiva entre ambos, pero si ampliamos la vista, descubriremos que las cosas no son tan simples. El rendimiento de las acciones está influenciado por múltiples factores, incluyendo niveles de valoración, flujo de fondos, fases del ciclo industrial, beneficios empresariales, etc., todos ellos afectan el resultado final. El "contenido de IA" es muy importante, pero no lo es todo.
A pesar de ello, no se puede negar que la IA se ha convertido en una de las direcciones de inversión más consensuadas y sostenibles en la industria tecnológica global actual.
Ya sea en la expansión de la infraestructura de computación o en la implementación gradual de aplicaciones, la IA está pasando de ser un "concepto" a un "rendimiento", de una "expectativa" a una "realización". Para los inversores, entender las etapas de desarrollo y la lógica interna de la industria de IA es más significativo que simplemente seguir la etiqueta de "contenido de IA".
Entonces, ¿cómo entender de manera más completa las oportunidades actuales de inversión en IA?

01 La cadena industrial de IA es un sector de alta certeza y ciclo económico
En los últimos años, la cadena industrial de IA se ha convertido en un núcleo importante para la valoración de activos globales, y los precios de las acciones de las empresas relacionadas han subido rápidamente, lo que ha generado preocupación por una posible "sobreocupación" del sector de IA.
CICC opina que, en la actualidad, la IA aún no ha llegado a un punto en que preocuparse por una ruptura en el ciclo económico. Actualmente, la cadena industrial de IA global está altamente interconectada, y las principales empresas de IA en EE. UU. actúan como indicadores del sector; sus tendencias suelen reflejarse en la cadena industrial y trasladarse a las acciones en A-shares. Tomando como ejemplo la industria de IA en EE. UU.:
Primero, la IA está mejorando de manera tangible la productividad.
Hasta el tercer trimestre de 2025, el crecimiento del PIB de EE. UU. en comparación con el año anterior fue del 2,51%, y la Reserva Federal de San Luis estima que la IA contribuyó aproximadamente con 0,97 puntos porcentuales, lo que representa alrededor del 39%, superior al 28% de la revolución de Internet en 2000. Más importante aún, la comercialización de agentes de IA en el sector empresarial se está acelerando, y los principales fabricantes de IA en el extranjero ya generan ingresos anuales de varios miles de millones de dólares. La inversión en capacidad de computación está pasando de ser un "costo" a un "impulsor de beneficios".
Segundo, las principales empresas aún no han apalancado en exceso.
En comparación con la burbuja de las tecnologías de la información y la comunicación, esta ronda de inversión en IA depende más del flujo de caja interno de los gigantes tecnológicos. Aunque la intensidad del gasto de capital es alta, la relación deuda-capital sigue siendo claramente inferior a la media de la burbuja TIC.
Tercero, los niveles de valoración no son elevados.
Según Wind, hasta finales de mayo de 2026, el ratio precio-beneficio (PER) del sector de tecnología de la información del S&P 500 es solo de 24 veces, muy por debajo de las 55 veces del período de burbuja TIC en 2000. El alto crecimiento de beneficios puede estar ya descontando las valoraciones.

02 Desde infraestructura hasta la realización de aplicaciones verticales
La cadena industrial de IA actual ha formado una estructura clara de niveles superior, medio e inferior, con diferentes grados de madurez y lógica de inversión en cada etapa.
Nivel superior (infraestructura): "piedra angular" con alta certeza de rendimiento

La infraestructura es la base de las aplicaciones de IA, incluyendo principalmente computación, datos y ciberseguridad.
Computación y hardware: el consumo de recursos de IA está pasando de entrenamiento a inferencia. Barclays estima que, para 2026, la demanda global de capacidad de inferencia superará el 70% del total de capacidad de IA generativa, y la escala de inferencia podría alcanzar 4,5 veces la de entrenamiento, con una demanda de capacidad que sigue creciendo. Esto impulsa una demanda de recursos más dispersa y en mayor escala, con mayores requisitos de eficiencia energética y costos de despliegue. Para 2026 y los próximos 2-3 años, se espera que el mercado global y chino de capacidad de IA continúe en una situación de oferta insuficiente, siendo uno de los segmentos con mayor tensión entre oferta y demanda.
Servicios de datos y ciberseguridad: la primera etapa de despliegue de IA en las empresas suele ser la gestión, integración y protección de datos. Por ello, los ingresos de las empresas relacionadas tienen un indicador adelantado. Algunas empresas de servicios de datos y ciberseguridad en Norteamérica han reportado resultados trimestrales por encima de las expectativas durante varios trimestres consecutivos, validando la inversión empresarial en IA y proporcionando una lógica clara de correlación para los activos nacionales.
Nivel medio (plataforma y modelos): núcleo de distribución de valor y reestructuración del modelo de negocio
Incluye servicios de modelos grandes (MaaS), modelos verticales y cadenas de herramientas.

La economía de tokens (palabras clave) se ha convertido en un motor central: los tokens han evolucionado de simples parámetros técnicos a elementos clave de producción y valor en la era de IA. Según la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma, el volumen diario de llamadas a tokens en China ha experimentado un crecimiento exponencial, pasando de aproximadamente 1000 millones a principios de 2024 a 140 billones en marzo de 2026, un aumento de más de mil veces en dos años. Esto ha impulsado modelos comerciales maduros en torno a los tokens, incluyendo plataformas de agregación de tokens, servicios MaaS de proveedores de nube, etc.
Competencia en modelos y retorno de valor: aunque la capa de aplicaciones es diversa, el valor de toda la cadena se está reorientando rápidamente hacia la capa de modelos. Las startups de IA están creciendo rápidamente en ingresos, pero la mayor parte de sus beneficios se destinan a pagar a los proveedores de modelos y de capacidad de computación en la base de la cadena. Los modelos nacionales ya tienen una participación importante en el mercado global de llamadas, mostrando una fuerte competitividad internacional.
Nivel inferior (aplicaciones): diferenciación para encontrar crecimiento real
Las aplicaciones en el extremo inferior se dirigen directamente a empresas y consumidores, siendo el escenario final de generación de valor, y actualmente presentan una fuerte fragmentación, con oportunidades y riesgos coexistiendo.
Aplicaciones empresariales: en algunos sectores verticales ya hay señales tempranas de validación comercial, especialmente en industrias intensivas en datos y con flujos de trabajo complejos, como riesgos financieros, aseguradoras, integración de datos empresariales y marketing transfronterizo. Los agentes de IA, con capacidades de planificación autónoma y llamadas a herramientas, se están convirtiendo en modelos comerciales viables en esta etapa, integrándose profundamente en la automatización de oficinas y atención al cliente.
Aplicaciones de consumo: tomando como ejemplo cortometrajes o mangas generados por IA, estas logran reducir costos y aumentar la eficiencia, logrando modelos de rentabilidad claros. Además, las herramientas de generación de videos por IA, debido a la alta demanda, ya muestran aumentos rápidos en precios. Los asistentes inteligentes, que mejoran la eficiencia en investigación y aprendizaje, están ganando en fidelidad de usuarios y en disposición a pagar, en proceso de desarrollo de la voluntad de pago.

03 La "expectativa en el lado derecho" de las aplicaciones de IA ya existe, centrada en cinco grandes áreas
En resumen, el desarrollo de la industria de IA a nivel global presenta claramente la característica de "infraestructura primero, aplicaciones después". La rentabilidad de las empresas de aplicaciones suele estar comprimida por los costos de llamadas a modelos y computación en la parte superior, y el valor de toda la cadena se está concentrando en los niveles inferiores, modelos y infraestructura.
El aspecto fundamental (rentabilidad) del sector de aplicaciones de IA aún puede estar en una fase inicial, pero las tendencias industriales y algunas validaciones comerciales tempranas en segmentos específicos ya ofrecen expectativas en el lado derecho del mercado.
Por ello, es probable que el sector de aplicaciones de IA no florezca en todos los frentes simultáneamente; aquellos segmentos con señales claras de validación comercial y modelos de rentabilidad iniciales tienen más oportunidades.

Cinco grandes áreas:
Primero, el ecosistema de grandes modelos. Los grandes modelos son la infraestructura básica de la IA, y las oportunidades industriales pueden persistir en áreas como entrenamiento, ajuste fino y despliegue de modelos.
Segundo, la revaloración de la IA. En la era de Internet móvil, la monetización más rápida fue a través de publicidad y comercio electrónico, y lo mismo puede ocurrir en la era de IA. Por ejemplo, en el comercio electrónico con IA, los usuarios cada vez más usan grandes modelos para buscar productos y comparar precios, y las plataformas de grandes modelos están integrando módulos de transacción. Las empresas que ofrecen SaaS, servicios de datos y APIs para este sistema pueden obtener negocios incrementales.
Tercero, la programación con IA. Según el informe conjunto de OpenRouter y a16z sobre el uso de IA en 2025 (basado en datos de llamadas a 100 billones de tokens), la proporción de tokens consumidos en tareas de programación pasó de aproximadamente el 11% a principios de 2025 a más del 50%. Los principales fabricantes internacionales ya generan ingresos anuales de varios miles de millones de dólares, con un crecimiento exponencial, y las empresas nacionales también deben prestar atención a este campo.
Cuarto, IA para la ciencia. Es una de las áreas con mayor potencial de imaginación. En sectores como farmacéutica, nuevos materiales y energías renovables, la investigación tradicional requiere años de trabajo de científicos en la búsqueda de fórmulas moleculares, mientras que la IA puede acortar significativamente estos ciclos. Por ejemplo, en la farmacéutica, la IA puede filtrar rápidamente entre miles de moléculas candidatas, mejorando enormemente la eficiencia de I+D. Esto no es solo reducir costos y aumentar eficiencia, sino un salto en productividad.
Quinto, la expansión internacional del software de IA. Los usuarios en el extranjero están dispuestos a pagar más por software que en China. Ya hay varias empresas nacionales que han logrado un crecimiento rápido en ingresos y beneficios en mercados internacionales, y aquellas con mayor proporción de negocio en el extranjero podrían beneficiarse.

La tendencia de la industria de IA es clara, pero la madurez y lógica de inversión en cada eslabón de la cadena (superior, medio e inferior) varían mucho. ¿Cómo deben los inversores distribuir sus recursos?
La economía digital, como principal soporte de la implementación de la tecnología de IA, incluye tanto hardware como centros de computación, chips, equipos de comunicación, como también la profunda transformación de industrias tradicionales mediante fintech, logística inteligente, telemedicina, etc.
Esta combinación de "hardware y software" confiere un valor de inversión único en el mercado actual. Incluye tanto la fase de auge de la capacidad de computación, ya validada por resultados, como el potencial aún no plenamente valorado de las aplicaciones de IA.