La inversión en infraestructura de inteligencia artificial se está extendiendo más allá de las GPU hacia la generación eléctrica, la fibra óptica, la memoria, el alquiler de GPU y la conectividad entre chips. Nvidia (NVDA) ha sido la beneficiaria más directa del ciclo de gasto en los últimos años, pero el aumento continuado de los presupuestos para centros de datos está dando mayor poder de fijación de precios a otros puntos críticos de la cadena de suministro.
El repunte de la demanda llega después de décadas de inversión insuficiente en partes de la infraestructura física de Estados Unidos y del resto del mundo. En 1990, Estados Unidos producía cerca del 37% de los semiconductores globales; en 2020, esa cuota había caído al 12%. Los activos de generación eléctrica, los equipos para redes, la manufactura industrial a gran escala, el empaquetado avanzado y la óptica de precisión también han sufrido deslocalización o falta de capacidad. La concentración de la producción en Asia y otras regiones ayudó a reducir costes, pero la rápida expansión de la infraestructura de IA está poniendo de manifiesto las limitaciones de toda la cadena.
Las grandes tecnológicas elevan el gasto de capital
El gasto de capital conjunto de las principales empresas tecnológicas en centros de datos e infraestructura de IA ha pasado de unos 142.000 millones de dólares en 2022 a aproximadamente 600.000 millones en 2026, más de cuatro veces en cuatro años. Alphabet elevó tres veces su presupuesto de capital para 2025, desde los 52.500 millones de dólares de 2024 hasta un máximo de 93.000 millones. El gasto de capital trimestral de Microsoft alcanzó los 34.900 millones, un 74% más interanual, mientras Amazon prevé invertir 125.000 millones en 2025, un 61% más.
Goldman Sachs estima que Meta Platforms, Microsoft, Amazon y Alphabet invertirán conjuntamente 5,3 billones de dólares en gastos de capital entre los ejercicios fiscales de 2025 y 2030. PwC calcula que la inversión mundial acumulada en centros de datos durante la era de la IA podría alcanzar los 31,6 billones de dólares hasta 2050. El gasto anual podría aumentar desde unos 800.000 millones en 2026 hasta 1,1 billones en 2030 y 1,8 billones a mediados de siglo.
A diferencia de algunos ciclos anteriores de infraestructura, en los que la construcción alcanzaba un máximo antes de que el gasto retrocediera, las GPU, los servidores, la memoria y los equipos de red instalados en los centros de datos de IA suelen tener que sustituirse cada cuatro o seis años. Esto crea un mercado recurrente de reposición de equipos después de la primera fase de construcción, aunque su ritmo dependerá de la adopción de la IA, los presupuestos corporativos y la disponibilidad de componentes.
GE Vernova: los equipos eléctricos se convierten en un cuello de botella
Los centros de datos de IA no están limitados únicamente por los chips, sino también por el tiempo necesario para poner en servicio nueva capacidad eléctrica. GE Vernova (GEV) fabrica turbinas de gas y equipos de red utilizados por las empresas eléctricas para ampliar la generación y la transmisión.
La compañía comunicó unos ingresos trimestrales de 11.100 millones de dólares. Los pedidos orgánicos aumentaron un 134% en su negocio de energía y un 66% en electrificación. La dirección prevé que su cartera de pedidos, ya superior a 160.000 millones de dólares, supere los 200.000 millones a finales de 2027, un año antes de lo previsto al inicio del ejercicio.
Microsoft ha encargado siete turbinas de gas de GE Vernova para un proyecto de centro de datos en Texas desarrollado junto con Chevron (CVX), y están aumentando iniciativas similares. La cotización de GE Vernova ya ha subido con fuerza, por lo que el mercado sigue de cerca no solo el crecimiento de los pedidos, sino también el ritmo de expansión de la capacidad y cuánto crecimiento futuro está descontado en la valoración.
Corning: la expansión de los racks de IA impulsa la fibra
Los servidores con GPU de los centros de datos necesitan conexiones de fibra de alta velocidad. Corning (GLW), una de las principales compañías mundiales de tecnología y fabricación de fibra óptica, registró ventas principales de 4.740 millones de dólares en su último trimestre, un 17% más interanual. El margen operativo aumentó casi dos puntos porcentuales, hasta el 20,9%. El director financiero de la empresa señaló que las ventas vinculadas directamente a los centros de datos de IA casi se habían duplicado frente al trimestre anterior.
Corning ha ampliado su relación de fabricación de fibra con Amazon y ha firmado un acuerdo plurianual con Meta para suministrar conectividad de fibra a sus centros de datos de IA de próxima generación. El acuerdo podría alcanzar un valor de hasta 6.000 millones de dólares. Según el plan de largo plazo de la compañía, las ventas anualizadas podrían aumentar desde unos 20.000 millones de dólares en 2026 hasta 30.000 millones en 2028 y 40.000 millones en 2030. El cumplimiento de esos objetivos dependerá del ritmo de construcción de los centros de datos, la ejecución de los pedidos de los clientes y la ampliación de la capacidad de producción de fibra.
Micron: la memoria de alto ancho de banda sigue escasa
Los chips de memoria son otro componente de la cadena de servidores de IA en el que el equilibrio entre oferta y demanda ha cambiado con rapidez. Micron Technology (MU) ha vendido toda su capacidad de memoria de alto ancho de banda hasta finales de 2026. La compañía comunicó unos ingresos trimestrales de 41.500 millones de dólares, un 346% más interanual, mientras el margen bruto pasó de menos del 40% un año antes a casi el 85%.
Samsung Electronics (SSNLF) y SK Hynix (SKHY) son los dos principales competidores mundiales de Micron en memoria. Ambas compañías esperan que las condiciones de escasez se mantengan en el conjunto del mercado hasta 2027 o más adelante.
Las acciones de Micron subieron casi un 340% en la primera mitad de 2026, antes de retroceder más de un 20% desde su máximo histórico. El movimiento muestra que las expectativas sobre el ciclo de la memoria ya son elevadas. La evolución posterior dependerá de los precios de los productos, la nueva capacidad, los inventarios de los clientes y los cambios en la demanda de servidores de IA.
Nebius: el alquiler de capacidad de GPU abre otra vía de entrada
Nebius Group (NBIS) no fabrica chips ni entrena modelos de IA. En su lugar, alquila clústeres de GPU a clientes mediante un servicio que el mercado suele denominar «nube nueva». La compañía registró unos ingresos trimestrales de 582 millones de dólares, un 454% más interanual, y obtuvo por primera vez un beneficio ajustado positivo.
Nebius ha firmado con Meta Platforms un acuerdo de infraestructura a cinco años cuyo valor total potencial asciende a 27.000 millones de dólares. Nvidia también ha invertido directamente 2.000 millones en la compañía, lo que le ayuda a asegurarse acceso prioritario a capacidad informática futura.
En este modelo de negocio, la principal limitación es la velocidad a la que se construyen los clústeres informáticos, no simplemente la captación de clientes. Nebius debe seguir comprando GPU, construyendo centros de datos y asegurando suficiente suministro eléctrico antes de que los compromisos de los clientes puedan convertirse en ingresos. Por ello, el mercado también sigue de cerca el gasto de capital, las necesidades de financiación, las entregas de equipos y la concentración de clientes, además del rápido crecimiento de las ventas.
Astera Labs: el movimiento de datos entre chips gana peso
A medida que los racks de servidores de IA incorporan más chips y operan a mayor velocidad, el traslado de datos entre ellos puede convertirse en un factor limitante. Astera Labs (ALAB) desarrolla productos de conectividad e interconexión para servidores. Sus ingresos trimestrales más recientes alcanzaron los 392,4 millones de dólares, un 104% más interanual, y tanto las ventas como el beneficio superaron las expectativas de los analistas.
La compañía espera que los ingresos del próximo trimestre sean aproximadamente un 30% superiores a la previsión anterior de los analistas. Su chip de conmutación Scorpio X, de última generación, ha entrado en producción en volumen y podría convertirse en su mayor línea de productos tan pronto como un trimestre después de su lanzamiento.
Después de la publicación de resultados, JPMorgan, Jefferies y Morgan Stanley elevaron sus precios objetivo al menos un 20%. Astera Labs es también la compañía más pequeña y una de las más volátiles del grupo, por lo que su valoración es especialmente sensible al ritmo de adopción de los nuevos productos y al crecimiento de los pedidos de clientes.
La capacidad de suministro determinará cómo se convierte la demanda en ingresos
La inversión en infraestructura de IA ha impulsado la demanda de GPU, servidores, energía, memoria y fibra, pero las condiciones de oferta varían de un segmento a otro. Los ingresos de Nvidia procedentes de centros de datos alcanzaron los 194.000 millones de dólares en su último ejercicio fiscal, un 68% más interanual y aproximadamente 13 veces el nivel registrado cuando se lanzó ChatGPT. Su margen bruto se mantuvo por encima del 75%. Los ensambladores de servidores, entre ellos Dell (DELL) y Super Micro (SMCI), también se han beneficiado.
Constellation Energy (CEG), operador de centrales nucleares, ha firmado contratos de suministro a largo plazo con precios entre 30 y 40 dólares por kilovatio-hora por encima de las tarifas regionales vigentes. El beneficio por acción ajustado aumentó más de un 25% en el último trimestre. Los contratos muestran cómo las restricciones eléctricas empiezan a trasladarse a los proveedores de energía, aunque la nueva generación y los equipos de red requieren largos plazos de construcción.
Las cotizaciones y valoraciones de estas compañías ya reflejan distintos grados de crecimiento esperado de la inversión en IA. Las limitaciones de suministro deberían aliviarse a medida que entre en servicio nueva capacidad, pero el crecimiento de la demanda, los ciclos de reposición, las condiciones de financiación y las políticas públicas pueden modificar el ritmo del gasto de capital. Por eso, el mercado está centrando su atención no solo en el tamaño total de la inversión en IA, sino también en qué segmentos de la cadena recibirán la siguiente ola de financiación y en si las compañías pueden convertir sus carteras de pedidos en ingresos y flujo de caja.