De burbujas a oportunidades: Las cuatro grandes cuestiones del sector tecnólogico
En plena temporada de presentación de resultados del tercer trimestre, Kristofer Barrett, Head of Global Equities, y Somesh Batra, analista tecnológico de Carmignac, analizan cuatro cuestiones clave que determinan las inversiones en el sector tecnológico.
1. IA: ¿Podría el auge acabar convirtiéndose en una burbuja de IA?
Kristofer Barrett: «Dentro del ámbito de la inversión en inteligencia artificial, estamos siendo testigos tanto de señales de posible burbuja como de oportunidades reales.
Por un lado, encontramos empresas no rentables que cotizan basándose en promesas ambiciosas. Esta tendencia se aceleró hace unas semanas con la gira mundial del CEO de OpenAI, que avivó el entusiasmo por la IA mediante una oleada de anuncios de nuevos productos y colaboraciones. En algunos casos, buena parte de las noticias actuales ya reflejan expectativas sobre desarrollos que aún podrían tardar tres años en materializarse, lo que implica que los inversores están adelantando narrativas futuras y, con ello, reduciendo el potencial de rentabilidad a largo plazo. Además, recientemente han aparecido signos de tensión en el mercado de deuda privada, lo que podría debilitar los segmentos más apalancados del sector tecnológico.
Por otro lado, los verdaderos facilitadores de la IA —Alphabet, Microsoft y Amazon— están realizando enormes inversiones de capital impulsadas por la necesidad de proteger sus negocios principales. Financiando estas inversiones con sus propios flujos de caja, están obteniendo rentabilidad de los servicios existentes y generando ahorros operativos gracias a la integración de la IA.
Nuestro objetivo al invertir en el ámbito de la inteligencia artificial es hacerlo en compañías cuyos beneficios estén creciendo, y no en aquellas cuya rentabilidad futura dependa únicamente de promesas.»
2. Resultados de la IA: Siguen desafiando la gravedad... ¿Pero hasta cuando?
Somesh Batra: «Los últimos resultados trimestrales han vuelto a superar las expectativas, especialmente entre los grandes nombres de la IA como Nvidia, Microsoft, Alphabet y Amazon, con ingresos que continúan creciendo a doble dígito y beneficios por acción (BPA) que avanzan aún más rápido. Este crecimiento exponencial de los beneficios refleja el aumento explosivo de la demanda de capacidad de cómputo: la generación de tokens, utilizada como indicador del uso de computación, se ha duplicado aproximadamente cada dos meses.
Tras la fase de preentrenamiento del año pasado —cuando la IA absorbió y generalizó todos los datos humanos disponibles—, este año los modelos se han ajustado para convertirse en expertos por dominio, desde la programación de software hasta la atención al cliente. Este salto en capacidad ha incrementado notablemente la interacción de los usuarios y las necesidades de procesamiento. Sin embargo, como los centros de datos tardan años en construirse, la oferta de capacidad de cómputo no puede seguir el ritmo de la demanda, generando restricciones de capacidad y un mayor poder de fijación de precios en toda la cadena de suministro de la IA. Como resultado, los márgenes están expandiéndose más rápido que los ingresos, impulsando el excepcional crecimiento de beneficios que observamos actualmente en el sector.
Alphabet ilustra bien esta dinámica. La IA está impulsando una fase de expansión en sus negocios principales: la actividad de búsqueda se beneficia a medida que los usuarios realizan consultas más complejas y conversacionales, mientras que los modelos de recomendación mejorados de YouTube mantienen un fuerte crecimiento del tiempo de visualización, convirtiéndola en la plataforma digital más vista de Estados Unidos. Google Cloud también gana tracción, firmando contratos más grandes y atrayendo nuevos clientes, más del 70 % de los cuales ya utilizan productos de Google AI1.
¿Cuáles son los riesgos?
Aunque este crecimiento sigue siendo impresionante, los cuellos de botella en la disponibilidad de hardware podrían retrasar el despliegue de modelos más grandes o avanzados, ya que la oferta de capacidad computacional tiene dificultades para escalar. Sin embargo, estas limitaciones también generan oportunidades selectivas de inversión, ayudando a evitar excesos en el gasto de capital.
Se espera que la inversión en capital (CapEx) vinculada a la IA de los cuatro grandes hiperescaladores estadounidenses (Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta) se modere el próximo año —una normalización saludable tras dos años de hipercrecimiento—, aunque se mantendrá en niveles elevados (+30 % en 2026). Esta inversión sostenida continúa apoyando a la cadena de valor tecnológica en su conjunto, mientras que un crecimiento más disciplinado del CapEx podría mejorar la generación de caja de los actores consolidados del sector.»
3. Carrera por la IA: ¿Puede Asia desafiar la supremacía estadounidense?
Kristofer Barrett: «Aunque las empresas más conocidas de inteligencia artificial son principalmente estadounidenses, no se puede subestimar el papel de Asia, especialmente si consideramos toda la cadena de valor de la IA. Taiwán, por ejemplo, desempeña un papel crítico, ya que fabrica el 90 % de los chips más avanzados del mundo2. Estos chips son los que impulsan los centros de datos, los clústeres de entrenamiento de IA y los dispositivos de borde en todo el planeta, haciendo posible la IA moderna.
Además, si observamos a los proveedores de materiales en las fases iniciales de la cadena de valor, encontramos casos como Elite Materials, que cuenta con una posición única como fabricante puntero de laminados revestidos de cobre utilizados por los productores de chips y las placas de circuitos. La empresa se ha consolidado como proveedor clave, combinando escala y especialización y aprovechando su tecnología patentada en un segmento caracterizado por altas barreras de entrada.»
Somesh Batra: «China, por su parte, se está consolidando como un auténtico competidor en el ámbito de la IA. DeepSeek fue una auténtica llamada de atención desde el punto de vista de los modelos de lenguaje (LLM), aunque menos relevante en términos de infraestructura.
Si pensamos en los cuatro vectores de los que depende la inteligencia artificial, China cuenta con más y mejor acceso a la energía que el mundo occidental; además, una gran parte de los ingenieros de datos son chinos, y el país opera en un mercado menos regulado, lo que acelera la adopción. No obstante, el cuarto vector —los chips— es una historia distinta. Estados Unidos lidera el diseño y la distribución de semiconductores, y seguirá haciéndolo, ya que la fabricación de chips requiere capacidades y herramientas a las que China no tiene acceso, proporcionadas por empresas como ASML, Cadence y Synopsys.»
Kristofer Barrett: «China puede acortar la distancia, ya que ha centrado sus esfuerzos en lograr independencia en la producción de chips. Sin embargo, le será difícil alcanzar el nivel de los chips más avanzados de última generación. Vemos a China como una mayor amenaza para compañías como Analog Devices, Infineon o STMicroelectronics, que desarrollan chips menos sofisticados tecnológicamente. Huawei, por ejemplo, es actualmente el principal actor en la producción de IA en China, pero sigue dependiendo de proveedores extranjeros para el suministro de chips.»
4. ¿Dónde están las oportunidades reales en este momento?
Kristofer Barrett: «Existen claros cuellos de botella en la cadena de suministro de semiconductores. Sin embargo, estas mismas limitaciones generan importantes oportunidades de inversión. Cuando una cadena de suministro alcanza su límite, las empresas capaces de aliviar o superar esas restricciones suelen experimentar una demanda excepcional y un mayor poder de fijación de precios. TSMC se sitúa en el centro de esta dinámica. En muchos sentidos, todas las rutas conducen a TSMC. Por ejemplo, en la reciente colaboración entre OpenAI y Microsoft, las GPU que impulsan los modelos de IA son suministradas por Nvidia, pero Nvidia depende por completo de TSMC para su fabricación. De forma similar, los procesadores TPU de Google, diseñados junto con Broadcom, también dependen de las capacidades de producción de TSMC. Esta concentración de la fabricación convierte a TSMC tanto en un cuello de botella clave como en un punto estratégico de control dentro de la cadena de suministro de la IA.
Más allá de los chips lógicos, existen restricciones similares en el segmento de memoria. La memoria de alto ancho de banda (HBM), esencial para el entrenamiento y funcionamiento de los grandes modelos de IA, solo es producida por unos pocos proveedores, como SK Hynix en Corea del Sur. Los rendimientos siguen siendo bajos y la capacidad de producción limitada, lo que restringe aún más el rendimiento y la escalabilidad de los sistemas.
En resumen, los cuellos de botella indican dónde se producirá la próxima ola de crecimiento e inversión.
En cuanto a los hiperescaladores, estos siguen generando importantes eficiencias de costes, beneficiándose de la escala, los efectos de red y vientos de cola estructurales como la transformación digital de las empresas, el crecimiento de los datos y la computación en el borde (edge computing). Su inversión en capital (CapEx) se mantiene en niveles récord y continúa aumentando, aunque la moderación del crecimiento interanual se percibe como una normalización saludable. Lo más relevante es que estas inversiones siguen financiándose mayoritariamente con flujo de caja propio.
En el ámbito del software, la mayoría de las empresas —excepto las de infraestructura— han sufrido temores de disrupción causada por la IA. Sin embargo, los fundamentos no respaldan esa narrativa. Salesforce ha visto ralentizar su crecimiento, pero este sigue siendo positivo, y con un rendimiento de flujo de caja libre del 5 %, continúa mostrando una sólida rentabilidad. Del mismo modo, compañías como Atlassian y GitLab, que ofrecen herramientas para desarrolladores, han sufrido fuertes correcciones de valoración, a pesar de seguir desempeñando funciones esenciales. Incluso con la adopción de IA por parte de los desarrolladores, estos siguen necesitando repositorios de código, plataformas de colaboración y herramientas de planificación de proyectos. En definitiva, la disrupción percibida parece exagerada, y creemos que las empresas de software disponen de un amplio margen para aprovechar la IA como un facilitador, y no como una amenaza.»
1Alphabet Q3 earnings call, October 2025.
2US International Trade Commission, November 2023.
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