En revoluciones tecnológicas previas, los pioneros suelen absorber la mayor parte del gasto inicial en capital, mientras que el valor económico termina migrando hacia proveedores de infraestructura y empresas que integran la tecnología para elevar la productividad, una dinámica que podría repetirse con la IA, explicó Vanguard en sus perspectivas para 2026: Exuberancia de la IA: ventajas económicas, desventajas del mercado de valores.
Energía e infraestructura eléctrica
Más allá de la tecnología y los adelantos en creación de modelos de lenguaje, el problema actual de la Inteligencia Artificial estriba en la infraestructura física, lo cual tiene que ver con su disponibilidad, obsolescencia y la capacidad de energía, explicaron expertos de Actinver durante una conferencia.
Los problemas se concentran en particular en “la disponibilidad de electricidad, redes y soluciones de enfriamiento para centros de datos. Sin una expansión paralela de la infraestructura energética, el crecimiento de la IA podría enfrentar restricciones.
“La conversación sobre IA suele centrarse en tecnología, pero el problema real hoy está en electricidad, redes y capacidad de enfriamiento para centros de datos”, señaló Enrique Covarrubias, economista en jefe de Actinver, durante la presentación de sus proyecciones para este año.
BlackRock también advierte que la energía es el cuello de botella más vinculante del auge de la IA. La gestora estima que la demanda eléctrica de los centros de datos crecerá de forma estructural en los próximos años, lo que abre oportunidades en generación, transmisión e infraestructura energética, incluidos mercados emergentes.
En este renglón, destacan las apuestas de inversión en empresas líderes como Vistra, nrg, EATON, General Electric Vernova, entre otras.
Según análisis de McKinsey & Co, los centros de datos requerirán inversiones de hasta 7 billones de dólares de aquí a 2030, y de esta cantidad, más de 1 billón será inversión en carga de trabajo para IA (energía).
Minería y minerales críticos
En este contexto, la minería aparece como un habilitado indirecto del ciclo de la IA. BlackRock destaca que minerales como cobre y litio son indispensables para redes eléctricas, almacenamiento de energía y centros de datos, lo que posiciona a empresas de América Latina como proveedoras estratégicas de insumos clave para la nueva economía digital.
Vanguard complementa esta visión al señalar que, conforme las tecnologías maduran y se masifican, los retornos de largo plazo suelen surgir en sectores que suministran insumos esenciales a la innovación, más que en quienes desarrollan los productos finales.
Infraestructura física y logística
Más allá de la energía, la infraestructura física —centros de datos, redes, transporte y logística— se perfila como uno de los grandes receptores de capital. Actinver identifica este segmento como parte de un ciclo de inversión sostenido, necesario para desplegar y operar la IA a gran escala.
“Estamos frente a un ciclo prolongado de inversión en infraestructura, necesario para desplegar la IA a gran escala (…) La infraestructura —energía, centros de datos, redes— es donde se está desplazando buena parte del Capex estructural”, explicó Enrique López, Quant Equity Research de Actinver.
BlackRock añade que la infraestructura es un activo clave y subvaluado en este entorno. Transporte, energía, redes digitales y activos logísticos son indispensables para sostener cadenas de suministro más resilientes y la expansión de centros de datos, lo que refuerza su atractivo como clase de activo.
Ciberseguridad y software aplicado
Otro de los sectores que emergen como ganadores estructurales es la ciberseguridad. Actinver subraya que el uso intensivo de datos, la automatización y la sofisticación de los ataques convierte la protección digital en infraestructura crítica, más que en un gasto discrecional. En este rubro, menciona a Fortinet, especializado en seguridad de redes y centros de datos.
En software empresarial, la monetización de la IA dependerá de su adopción en procesos reales. Actinver destaca a ServiceNow, Accenture y Adobe, compañías que integran IA para automatizar operaciones, reducir costos y elevar la productividad, aun sin desarrollar modelos base.
Hardware e infraestructura digital
Aunque los semiconductores ya han capturado gran parte del entusiasmo del mercado, Actinver aclara que la oportunidad va más allá del chip. Servidores, almacenamiento y sistemas de enfriamiento se benefician de un ciclo prolongado de gasto en capital asociado a la expansión de la IA. En ese segmento, Nvidia sigue siendo un proveedor central de cómputo para entrenamiento y despliegue de modelos.
BlackRock coincide en que el verdadero límite no es la disponibilidad de chips, sino la infraestructura física que los soporta: tierra, energía, agua y redes, lo que refuerza el atractivo de invertir en infraestructura digital y activos reales ligados a centros de datos.
En este sentido, los expertos siguen de cerca a jugadores como TSMC, Western Digital, ASML y Micron. Estos se beneficiarán de gastos recurrentes de parte de hiperescaladores como Microsoft, Google, Oracle, entre otros.
Enrique López, estratega de mercados de Actinver, explicó que la inteligencia artificial acelera los ciclos de obsolescencia tecnológica, especialmente en centros de datos y hardware.
Señaló que, a diferencia de infraestructuras tradicionales, la velocidad con la que evolucionan chips, servidores, capacidad de cómputo y eficiencia energética obliga a las empresas a reinvertir constantemente para no quedar fuera del mercado.
“La IA introduce un ciclo de obsolescencia mucho más rápido, lo que implica que la inversión en infraestructura no es un gasto puntual, sino recurrente”.
En otro renglón, los gestores también esperan que empresas como Apple logren la comercialización masiva y monetización de las funciones destinadas al consumidor final.
