Para la segunda mitad de 2026, mire la capa de datos. Es el segmento de la pila de software que está por encima del almacenamiento y por debajo de las aplicaciones, donde los datos se limpian, formatean y organizan para que puedan ser utilizados por la inteligencia artificial. Y es donde el analista principal Heath Terry, jefe de investigación de inversiones en IA de Citigroup, cree que surgirá el próximo grupo de empresas ganadoras en la carrera de la IA. "Las empresas que ganan son las que están expuestas al consumo. La IA está impulsando un crecimiento masivo en el consumo, particularmente en la capa de datos. Las Snowflake, las MongoDB, las Datadog, incluso empresas como Elastic que tienen exposición a modelos de negocio impulsados por el consumo – ahí es donde quieres estar", dijo Terry el martes en "Squawk on the Street" de CNBC. A nivel de las aplicaciones de IA en sí mismas, los modelos frontera como Anthropic y OpenAI compiten por posicionarse antes de las esperadas ofertas públicas, y ambos se enfrentan a una gran cantidad de modelos de código abierto que tienen capacidades generales muy similares a una fracción del costo. Pero todos estos modelos necesitan acceso a volúmenes crecientes de datos manejables, y las empresas de software que puedan satisfacer esa demanda serán un engranaje crucial en el ecosistema. La confianza de los inversores en esa demanda está creando una visión más matizada y positiva del sector del software en su conjunto después de su devaluación generalizada a principios de este año, denominada informalmente Saas-mageddon. "Estamos llegando a un mejor lugar en el software donde volvemos a elegir ganadores y perdedores", dijo Terry. Algunas empresas ya muestran signos de éxito inminente. Snowflake se disparó a finales de mayo después de reportar un crecimiento de ingresos anual del 33%. Las acciones cotizan a 112 veces las ganancias de los próximos 12 meses, y la empresa tiene un valor empresarial de más de 14 veces las ventas, según datos de FactSet. SNOW YTD mountain Snowflake año hasta la fecha. Datadog hizo un movimiento similar a principios de mayo después de reportar un crecimiento de ingresos anual del 25%. La empresa tiene una relación precio-beneficio adelantada de 98 y una relación EV-ventas de aproximadamente 19. La fase actual "agentic" del desarrollo de la IA – que significa muchas piezas pequeñas de software, o "agentes", trabajando juntos – ha contribuido a diseños de sistemas de chips a nivel de hardware que enfatizan la coordinación entre diferentes unidades de procesamiento. El término para esto es orquestación. La orquestación tiene un análogo a nivel de aplicación – un proceso llamado enrutamiento de modelos que coordina diferentes modelos de usuario final para diferentes tareas. Heath Terry de Citigroup también ve esto como un sector donde se está creando valor. "La razón por la que la capa de enrutamiento es importante es porque, como empresa, optimizar para qué modelo es más eficiente para la carga de trabajo específica que tienes va a ser una parte importante de cómo las empresas realmente adoptan e implementan la IA", dijo. Enrutadores de modelos como Not Diamond, Martian y OpenRouter son empresas privadas centradas en ofrecer ahorros de costos para clientes empresariales de IA dividiendo las tareas entre modelos. El costo se ha convertido en una preocupación creciente durante la construcción de la IA, ya que algunas empresas reducen su uso de potencia de cómputo de IA, que generalmente se mide en unidades llamadas tokens.

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