Mientras la burbuja de la IA continúe inflándose, es probable que las acciones de determinadas empresas conserven su potencial alcista

El sector de la inteligencia artificial se encuentra en medio de un importante ciclo de inversión que, según los analistas, podría mantenerse durante varios años. Los beneficiarios de esta expansión no son solo las grandes empresas tecnológicas, sino también los proveedores de equipos, infraestructura y energía.

Según investigaciones de Dell’Oro y Citigroup, la inversión total de las grandes tecnológicas en inteligencia artificial podría superar los 2.8 billones de USD para 2029. La mayor parte de esta inversión se destinará a la construcción y modernización de centros de datos, cuyo valor acumulado se estima alcanzará los 1.2 billones de USD.

Los principales beneficiarios de este ciclo de inversión son los fabricantes de memorias de alta velocidad – SK hynix, Samsung y Micron Technology, Inc. (NASDAQ: MU). Se espera que la transición a los estándares HBM4 y HBM4E impulse el crecimiento de los ingresos y márgenes de los proveedores al menos hasta 2027.

Sin embargo, el auge de la inversión en IA no está exento de vulnerabilidades. Los principales riesgos incluyen la escasez de energía, mayores costos de capital, dependencia de un número limitado de grandes clientes y períodos de recuperación prolongados. Según estimaciones de la IEA, el consumo mundial de electricidad de los centros de datos podría duplicarse para 2030 hasta 945 TWh, requiriendo más de 500 mil millones de USD anuales en inversiones en infraestructura energética.

Este artículo analiza el auge global de la inversión en inteligencia artificial, el aumento del gasto en centros de datos, semiconductores y sistemas energéticos, e identifica qué empresas –más allá de las grandes tecnológicas– se beneficiarán de esta tendencia. Se presta especial atención a Micron Technology, Inc. y al posible impacto del desarrollo de la IA en el crecimiento de sus ingresos.

El auge de la inversión en IA y centros de datos continúa

El gasto global en inteligencia artificial y la infraestructura que la sustenta sigue acelerándose. Según datos de IDC –una firma global de investigación especializada en los mercados de TI y telecomunicaciones– se espera que las empresas de todo el mundo gasten alrededor de 307 mil millones de USD en IA en 2025, y que esta cifra aumente a 632 mil millones de USD en 2028, más del doble en solo tres años.

A nivel de hardware, los analistas de Dell’Oro –una empresa de investigación centrada en telecomunicaciones e infraestructura de red – esperan que la inversión total en construcción y modernización de centros de datos alcance los 1.2 billones de USD para 2029. Esto implica una tasa media de crecimiento anual de alrededor del 21%, con un gasto en 2025 que ya aumenta más del 30%, impulsado principalmente por la fuerte inversión en servidores de IA de grandes proveedores de la nube como Amazon (NASDAQ: AMZN), Microsoft (NASDAQ: MSFT), Alphabet (NASDAQ: GOOG) y Meta (NASDAQ: META).

Por separado, Citigroup proyecta que la inversión acumulada de las grandes tecnológicas en IA alcanzará los 2.8 billones de USD para 2029, aumentando a 490 mil millones de USD para 2026. En conjunto, estas estimaciones sugieren que el actual ciclo de expansión intensiva de la infraestructura de IA probablemente continuará al menos otros dos o tres años.

La atención de los inversores se centra en Micron Technology, Inc.

Micron Technology, Inc. (NASDAQ: MU) ha atraído cada vez más la atención de los inversores, ya que la memoria (HBM/DRAM) sigue siendo un componente crítico y uno de los principales beneficiarios del desarrollo de la tecnología de IA. Según datos de TrendForce –una firma analítica especializada en investigación de la industria de semiconductores– el mercado de la memoria sigue siendo un oligopolio dominado por tres actores: SK hynix, Samsung y Micron.

La demanda de memoria de gran ancho de banda (HBM) está aumentando rápidamente y, para 2026, los envíos totales podrían superar los 30 mil millones de gigabits.

En la segunda mitad de 2026, se espera que HBM4 se convierta en el nuevo estándar de la industria. Esto significa que incluso si el volumen total de compras de aceleradores se desacelera, la cantidad de HBM por placa continuará aumentando. Por ejemplo, los aceleradores de próxima generación NVIDIA Blackwell contarán con entre 192 y 288 GB de memoria HBM por placa, en comparación con los 80 GB del modelo H100. Esto mejora directamente los ingresos y la rentabilidad de los proveedores de HBM. Mientras tanto, Micron está ampliando su cartera de productos: HBM3E 12-Hi se lanzará en 2025, mientras que HBM4/HBM4E, desarrollado en asociación con TSMC, está previsto para su lanzamiento en 2027. Estos desarrollos sugieren una demanda sostenida al menos hasta 2026–2027.

Según estimaciones de TrendForce, se espera que los precios de la DRAM continúen subiendo hasta el cuarto trimestre de 2025. Además, parte de la capacidad de producción global se redirigirá hacia la fabricación de HBM4 en la primera mitad de 2026, manteniendo la escasez en DDR5 y DRAM para servidores. Para Micron, esto implica una alta probabilidad de mantener altos márgenes brutos en los segmentos de DRAM para servidores y HBM durante todo 2026, incluso en medio de tendencias más débiles en NAND.

Perspectiva para Micron Technology, Inc.

Durante los próximos 12–18 meses, es probable que Micron se beneficie de un entorno favorable de precios y productos en los segmentos de DRAM para servidores y HBM. Los principales impulsores del crecimiento son la transición a los aceleradores Blackwell de NVIDIA y el inicio de los envíos de memoria HBM4. En conjunto, estos factores proporcionan un contexto positivo para los ingresos y la rentabilidad de la empresa.

En un horizonte más largo de 18–36 meses, el crecimiento podría comenzar a normalizarse tras el año pico de 2025, principalmente cuando la primera ola de centros de datos de IA alcance la saturación y el suministro se equilibre. Sin embargo, el aumento de la cantidad de HBM utilizada por acelerador, junto con el continuo cambio del mercado hacia los estándares HBM4 y HBM4E de mayor valor, debería seguir respaldando los precios medios de venta (ASP) y mejorar la mezcla general de productos.

Los principales riesgos incluyen posibles retrasos en la conexión de nuevos centros de datos a la red eléctrica, pausas en el gasto de capital por parte de los hiperescaladores debido a los elevados costos de financiación y mejoras tecnológicas que podrían reducir los volúmenes totales de demanda de memoria.

El escenario base para Micron no implica un ciclo de auge y caída, sino una transición de un crecimiento acelerado en 2025 a un período sostenido de fuerte demanda y crecimiento moderado durante 2026–2027. Micron continúa capitalizando el crecimiento de la IA, principalmente a través de su suministro de HBM y DRAM para servidores.

Escasez de energía y centros de datos podrían ralentizar el crecimiento de la IA

La principal amenaza para la continuación del auge de la inversión en IA no es el desencanto con la tecnología en sí, sino las limitaciones físicas de la infraestructura, en particular la escasez de electricidad y los desafíos asociados con la expansión de los centros de datos. Según datos de la IEA (Agencia Internacional de Energía), el consumo total de electricidad de los centros de datos a nivel mundial podría duplicarse para 2030, alcanzando alrededor de 945 TWh. Los analistas del Uptime Institute señalan que los racks de servidores se están volviendo cada vez más densos en potencia, mientras que los requisitos de suministro eléctrico y refrigeración son cada vez más estrictos.

La consultora Bain & Company estima que mantener el ritmo actual de desarrollo de la infraestructura de IA podría requerir más de 500 mil millones de USD anuales en inversiones en centros de datos para 2030, junto con entre 100 y 200 GW de nueva capacidad de generación. Esto representa un umbral excepcionalmente alto y podría convertirse en un factor limitante clave. Si la infraestructura energética no logra mantenerse al día con la demanda, es probable que la puesta en marcha de nuevas instalaciones se retrase. Esto no eliminaría la necesidad de infraestructura de IA, pero podría ralentizar su expansión general.

Beneficiarios de la IA en el sector energético

Dado que la expansión de la IA está limitada menos por el financiamiento que por la disponibilidad de energía, las empresas de servicios públicos se destacan como los principales beneficiarios. El aumento de la demanda de electricidad podría impulsar los ingresos y la rentabilidad de estas compañías, aunque en las etapas iniciales deberán aumentar el gasto de capital para expandir la capacidad. Los principales beneficiarios en el sector energético pueden agruparse de la siguiente manera:

• Empresas de servicios públicos reguladas en regiones con alta concentración de centros de datos de IA:

Dominion Energy, Inc. (NYSE: D) – el principal proveedor de electricidad en Virginia, hogar del mayor clúster de centros de datos en Estados Unidos. La compañía está invirtiendo decenas de miles de millones de USD en la expansión de la red y la generación para satisfacer la creciente demanda, con parte de estos costos probablemente recuperados a través de tarifas reguladas aprobadas por el regulador estatal.

Duke Energy Corporation (NYSE: DUK) opera en Carolina del Norte y del Sur y se está preparando para una expansión a gran escala de su capacidad de generación, que incluye el desarrollo de pequeños reactores nucleares modulares (SMR) y sistemas de almacenamiento de energía. Según las estimaciones internas de la empresa, la demanda de electricidad está creciendo actualmente ocho veces más rápido que en los últimos 15 años, impulsada por la construcción de centros de datos de IA, la transición al transporte eléctrico y el resurgimiento de la manufactura.

En Georgia, la filial de Southern Company (NYSE: SO), Georgia Power Company (NYSE: GPJA), ha obtenido la aprobación regulatoria para un plan de inversión (IRP) que incluye mantener parte de su capacidad de generación térmica mientras expande la participación de energía renovable y baterías. Esta iniciativa tiene como objetivo satisfacer la demanda de carga máxima proveniente de los centros de datos de IA.

• Contratos corporativos de energía limpia:

The AES Corporation (NYSE: AES) está persiguiendo activamente acuerdos a largo plazo con Microsoft y otras empresas de TI para centros de datos específicos. La compañía está expandiendo su cartera de proyectos de energía renovable y almacenamiento energético para satisfacer las necesidades de estos clientes.

NextEra Energy, Inc. (NYSE: NEE), uno de los mayores desarrolladores de energía renovable e infraestructura de transmisión en Estados Unidos, afirma explícitamente en su material para inversores que espera una aceleración en el crecimiento de la inversión, impulsada por la creciente demanda de los centros de datos. Tanto AES como NextEra se benefician de la tendencia más amplia hacia la descarbonización, ya que las grandes corporaciones buscan alimentar sus instalaciones de IA y nube con energía limpia las 24 horas. (https://www.investor.nexteraenergy.com/~/media/Files/N/NEE-IR/news-and-events/events-and-presentations/2025/2025-09-02%20September%20Investor%20Deck.pdf)

• Productores independientes de energía en el mercado desregulado:

Constellation Energy Corporation (NASDAQ: CEG) – el mayor operador privado de plantas nucleares en Estados Unidos. La creciente demanda de los centros de datos por electricidad confiable y libre de carbono está aumentando el valor estratégico de la generación nuclear, particularmente debido a los incentivos fiscales federales que respaldan al sector.

Vistra Corp. (NYSE: VST) – un importante proveedor de electricidad en Texas con activos en generación a gas y algunos de los sistemas de almacenamiento energético más grandes de Estados Unidos, incluidos proyectos en California. El aumento de la demanda impulsada por la infraestructura y una mayor utilización de la red están fortaleciendo los márgenes de generación y mejorando la rentabilidad de las operaciones de almacenamiento con baterías.

El crecimiento de la inversión en IA continúa a pesar de las preocupaciones por sobrecalentamiento

Las discusiones sobre una posible burbuja de la IA continúan, pero las principales firmas analíticas y de inversión aún esperan que el gasto de capital en el sector siga creciendo. Aunque el ritmo podría desacelerarse en 2026 en comparación con los niveles sobrecalentados de 2025, la tendencia general sigue siendo positiva.

Según las estimaciones de Barclays, la inversión en infraestructura de IA continúa ganando impulso. El banco señala que el gasto de capital de los hiperescaladores –empresas como Microsoft, Amazon y Google– está aumentando rápidamente, pero está respaldado en gran medida por fundamentos sólidos, ya que la mayoría de los gastos se financian mediante flujo de efectivo operativo y no con deuda o capital externo. Esto hace que el ciclo de inversión sea más sostenible.

Barclays ha realizado pruebas de estrés para evaluar el impacto de una posible desaceleración. En un escenario conservador, en lugar de que el gasto anual crezca un 30%, la inversión en centros de datos podría caer un 20% durante dos años. En ese caso, las ganancias de las empresas del S&P 500 podrían disminuir entre un 3% y un 4% en 2026 y un 1.5% adicional en 2027. El banco considera este resultado como un escenario alternativo, no como el escenario base.

Una de las principales limitaciones identificadas por Barclays es la escasez de capacidad disponible y de electricidad. Esto podría retrasar la ejecución de proyectos y prolongar los plazos de construcción, especialmente en medio de una fuerte demanda de clústeres de IA. El banco cree que la escasez de capacidad entre los hiperescaladores probablemente persistirá al menos hasta principios de 2026.

En general, Barclays mantiene su supuesto base, según el cual el ciclo de la IA continúa a un ritmo sólido durante los próximos 12–24 meses, con una posible desaceleración o normalización que ocurriría más adelante –pero no de forma inminente ni abrupta.

El ciclo de inversión en IA y sus riesgos

El ciclo de inversión en IA actualmente funciona de la siguiente manera: los principales consumidores de poder de cómputo de IA –como OpenAI y otros desarrolladores de modelos de IA– se encuentran en la cima de la cadena de valor. Debajo de ellos hay una red de empresas que permiten que el sistema funcione. Los proveedores de la nube, como Microsoft, Amazon, Alphabet, Oracle y CoreWeave, construyen centros de datos. Los fabricantes de hardware –incluidos NVIDIA, Broadcom y otros– suministran aceleradores, chips y componentes de red. Los bancos, fondos de inversión y agencias gubernamentales proporcionan capital y subsidios.

Un solo contrato grande puede desencadenar una reacción en cadena. Por ejemplo, NVIDIA y OpenAI han anunciado una asociación estratégica para desplegar hasta 10 GW de sistemas NVIDIA para la infraestructura de OpenAI, con NVIDIA planeando invertir hasta 100 mil millones de USD para apoyar el proyecto. Como resultado, las empresas de la nube obtienen flujos de ingresos predecibles, que utilizan para obtener financiamiento y comenzar a construir infraestructura. Los fabricantes de hardware reciben anticipos y aumentan la producción. Los inversores observan el crecimiento de los ingresos y aumentan las valoraciones de las empresas, facilitando la siguiente ronda de financiación. Luego, el ciclo se repite.

Esta estructura funciona porque existe una demanda genuina: el entrenamiento y despliegue de modelos de IA requieren vastos recursos computacionales, y tanto las corporaciones como los gobiernos están dispuestos a pagar para acelerar la adopción de la IA. Los hiperescaladores generan sólidos flujos de caja operativos que les permiten financiar grandes inversiones. Además, la tecnología evoluciona rápidamente: cada 12–24 meses se introducen nuevas GPU, estándares de memoria como HBM4 y soluciones de red como 800G o 1.6T, lo que impulsa actualizaciones constantes. Finalmente, los efectos de escala refuerzan el ciclo: cuanto mayores son los clústeres de IA, menores son los costos unitarios y mayores las barreras de entrada para nuevos competidores.

Riesgos clave dentro de este ciclo de inversión en IA:

• Retorno de la inversión

Si los ingresos por servicios de IA crecen demasiado lentamente mientras el gasto sigue aumentando, el modelo de inversión podría debilitarse. Las señales de advertencia incluirían un crecimiento más lento de suscripciones, centros de datos infrautilizados, revisiones de tarifas y períodos de recuperación prolongados.

• Costo del capital y deuda

Si los costos de endeudamiento aumentan –por ejemplo, si la Reserva Federal endurece la política monetaria– o si el acceso al financiamiento se debilita, la construcción y la adquisición se volverán más costosas. Los proyectos existentes probablemente se completarían, pero los nuevos podrían posponerse.

• Electricidad y conectividad

No todas las regiones cuentan con suficiente capacidad eléctrica, subestaciones, líneas de transmisión o agua para la refrigeración de servidores. Si las nuevas instalaciones no pueden conectarse a la red, la construcción se ralentiza, los pedidos se retrasan y se implementan soluciones temporales (a menudo costosas), todo lo cual puede afectar la rentabilidad.

• Dependencia de unos pocos actores

La demanda está concentrada entre unas pocas grandes empresas. Si estas redujeran la inversión simultáneamente –debido a menores retornos o cambios de prioridades– el impacto se propagaría rápidamente a toda la cadena de suministro, desde los proveedores de GPU y memoria hasta los constructores de centros de datos, provocando una corrección brusca en las valoraciones de las empresas.

• Riesgos operativos

Los grandes anticipos crean cuellos de botella en el suministro y escasez temporal para algunos proveedores, generando beneficios extraordinarios que pueden desaparecer una vez que la oferta alcance a la demanda. Otros riesgos incluyen problemas de producción (calidad, plazos), y restricciones regulatorias o de exportación que podrían interrumpir la logística de manera inesperada.

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Aviso legal: Este artículo ha sido traducido con la ayuda de herramientas de IA. Si bien se ha hecho todo lo posible para preservar su significado original, pueden existir algunas inexactitudes u omisiones. En caso de duda, consulte la fuente original en inglés.