{"id":110213,"date":"2026-06-22T08:30:39","date_gmt":"2026-06-22T08:30:39","guid":{"rendered":"https:\/\/tuavaluo.com\/avaluo\/2026\/06\/22\/la-ia-entra-en-su-fase-mas-rentable-esta-accion-podria-salir-muy-beneficiada\/"},"modified":"2026-06-22T08:30:39","modified_gmt":"2026-06-22T08:30:39","slug":"la-ia-entra-en-su-fase-mas-rentable-esta-accion-podria-salir-muy-beneficiada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tuavaluo.com\/avaluo\/2026\/06\/22\/la-ia-entra-en-su-fase-mas-rentable-esta-accion-podria-salir-muy-beneficiada\/","title":{"rendered":"La IA entra en su fase m\u00e1s rentable: esta acci\u00f3n podr\u00eda salir muy beneficiada"},"content":{"rendered":"<p>Es un cambio sutil, pero potencialmente decisivo para los inversores. Mientras los titulares han estado dominados por los gigantes tecnol\u00f3gicos y sus multimillonarias inversiones en centros de datos, cada vez m\u00e1s analistas empiezan a mirar hacia la siguiente fase del ciclo:<strong> la inferencia, es decir, la ejecuci\u00f3n de modelos ya entrenados para aplicaciones reales.<\/strong><\/p>\n<p>Los analistas de <strong>BloombergNEF<\/strong> resumen este cambio de paradigma con una frase tan sencilla como reveladora: <strong>\u00abEl entrenamiento se lleva los titulares. La inferencia se lleva los beneficios\u00bb.<\/strong><\/p>\n<h4>CASI 700.000 MILLONES DE D\u00d3LARES PARA CONSTRUIR LA AUTOPISTA<\/h4>\n<p>La magnitud de la apuesta resulta dif\u00edcil de ignorar. <strong>Amazon<\/strong> proyecta cerca de 200.000 millones de d\u00f3lares de inversi\u00f3n en capital para 2026. <strong>Alphabet<\/strong> prev\u00e9 entre 175.000 y 185.000 millones. <strong>Meta<\/strong> sit\u00faa su horquilla entre 115.000 y 135.000 millones. <strong>Microsoft<\/strong> ronda los 120.000 millones y <strong>Oracle<\/strong> apunta a otros 50.000 millones.<\/p>\n<p>En conjunto, estas cinco compa\u00f1\u00edas planean destinar <strong>entre 660.000 y 690.000 millones de d\u00f3lares a infraestructura durante 2026<\/strong>. Son cifras que reflejan una c<strong>arrera sin precedentes para construir la base f\u00edsica sobre la que funcionar\u00e1 la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de inteligencia artificial.<\/strong><\/p>\n<p>Sin embargo, el mercado empieza a asumir que la infraestructura no es el destino final. <strong>Es \u00fanicamente la autopista.<\/strong><\/p>\n<p>Durante 2023 y 2024 la narrativa dominante estuvo centrada en enormes cl\u00fasteres de GPU dedicados al entrenamiento de modelos fundacionales cada vez m\u00e1s complejos. Ahora la atenci\u00f3n comienza a desplazarse hacia las <strong>cargas de trabajo de inferencia, una actividad que se convierte en un gasto operativo recurrente una vez construida la infraestructura.<\/strong><\/p>\n<h4>EL NEGOCIO QUE PODR\u00cdA DURAR A\u00d1OS<\/h4>\n<p>La relevancia del fen\u00f3meno aumenta cuando se observa la perspectiva temporal. <strong>Goldman Sachs Global Institute<\/strong> estima aproximadamente <strong>7,6 billones de d\u00f3lares de inversi\u00f3n relacionada con la inteligencia artificial entre 2026 y 2031<\/strong>.<\/p>\n<p>La cifra invita a una lectura interesante. El mercado ha celebrado el gigantesco desembolso inicial para levantar centros de datos, pero<strong> la utilizaci\u00f3n cotidiana de esos modelos podr\u00eda convertirse en una fuente de gasto todav\u00eda m\u00e1s persistente.<\/strong><\/p>\n<p>Como se\u00f1alan los analistas, <strong>entrenamiento e inferencia est\u00e1n \u00edntimamente ligados<\/strong>. No puede existir una sin la otra. Pero mientras el entrenamiento representa una inversi\u00f3n para construir capacidad,<strong> la inferencia constituye el coste asociado a utilizarla de forma continua.<\/strong><\/p>\n<p><strong>La pr\u00f3xima gran batalla de la inteligencia artificial podr\u00eda no librarse en la construcci\u00f3n de modelos, sino en su explotaci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n<h4>LA PARADOJA ENERG\u00c9TICA DE LA IA<\/h4>\n<p>Existe adem\u00e1s un matiz que empieza a cuestionar una de las ideas m\u00e1s repetidas sobre la inteligencia artificial. Tradicionalmente se ha asumido que <strong>la inferencia ser\u00eda m\u00e1s eficiente y menos costosa que el entrenamiento.<\/strong><\/p>\n<p>Sin embargo, algunos desarrollos recientes apuntan a una realidad m\u00e1s compleja. Un producto optimizado para precarga de inferencia evita el uso de memoria HBM y emplea GDDR7, pero <strong>requiere racks con una densidad de potencia de 370 kW, cerca de tres veces superior a la versi\u00f3n de entrenamiento del mismo proveedor.<\/strong><\/p>\n<p>La conclusi\u00f3n es llamativa. Optimizar para inferencia no significa necesariamente consumir menos energ\u00eda. En algunos casos, <strong>simplemente cambia la forma en la que se consume.<\/strong><\/p>\n<h4>POR QU\u00c9 ON SEMICONDUCTOR EST\u00c1 EN EL RADAR<\/h4>\n<p>Es precisamente en este contexto donde algunas<strong> compa\u00f1\u00edas menos visibles empiezan a ganar protagonismo<\/strong>. Una de ellas es <strong>ON Semiconductor<\/strong>, conocida principalmente por sus chips de potencia y sensores para los mercados industrial y de veh\u00edculos el\u00e9ctricos.<\/p>\n<p>La compa\u00f1\u00eda est\u00e1 viendo <strong>crecer con rapidez su negocio vinculado a centros de datos<\/strong>. Sus ingresos relacionados con este segmento aumentaron un 30% durante el primer trimestre y representaron aproximadamente 250 millones de d\u00f3lares sobre unas ventas de 6.000 millones de d\u00f3lares en 2025.<\/p>\n<p>Su consejero delegado, Hassane El-Khoury, espera ahora que el crecimiento del negocio de centros de datos se duplique interanualmente en 2026, <strong>lo que implicar\u00eda alrededor de 500 millones de d\u00f3lares de ingresos.<\/strong><\/p>\n<p>La tesis es sencilla. Si la inferencia termina convirti\u00e9ndose en la principal fuente de gasto dentro del ecosistema de la inteligencia artificial, <strong>empresas especializadas en potencia, gesti\u00f3n energ\u00e9tica y eficiencia t\u00e9rmica podr\u00edan beneficiarse de una tendencia mucho m\u00e1s duradera de lo que hoy descuenta el mercado.<\/strong><\/p>\n<p>Durante los \u00faltimos a\u00f1os, los inversores han perseguido a quienes constru\u00edan la inteligencia artificial. La siguiente fase consistir\u00e1 en identificar a <strong>quienes ganan dinero cada vez que esa inteligencia artificial se pone a trabajar.<\/strong><\/p>\n<p>&#013;<br \/>\nSource: Bolsamania.com<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Es un cambio sutil, pero potencialmente decisivo para los inversores. Mientras los titulares han estado dominados por los gigantes tecnol\u00f3gicos&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[104],"tags":[99],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/tuavaluo.com\/avaluo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/110213"}],"collection":[{"href":"https:\/\/tuavaluo.com\/avaluo\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/tuavaluo.com\/avaluo\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tuavaluo.com\/avaluo\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tuavaluo.com\/avaluo\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=110213"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/tuavaluo.com\/avaluo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/110213\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/tuavaluo.com\/avaluo\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=110213"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/tuavaluo.com\/avaluo\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=110213"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/tuavaluo.com\/avaluo\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=110213"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}