Cedears: las 10 apuestas para invertir en el negocio que moverá la próxima ola de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial entró en una nueva etapa. Después de la carrera por desarrollar modelos cada vez más potentes, la batalla no es únicamente por el software, sino por la enorme infraestructura física necesaria para ejecutarlos.

Los analistas estiman que la demanda mundial de capacidad de centros de datos crecerá desde unos 50 GW actuales hasta cerca de 194 GW en 2035, casi cuatro veces más.

Ese aumento estará impulsado por una mayor cantidad de usuarios, modelos cada vez más complejos y un consumo creciente de potencia de cálculo por cada consulta.

Para el inversor argentino, ese cambio abre oportunidades interesantes a través de los Cedear, aunque siempre investigando para llegar a un análisis propio de las compañías en las que se quiere invertir capital.

Y es que el trade ya no es apostar por Nvidia, sino en toda la cadena de empresas que hacen posible construir los centros de datos donde funciona la inteligencia artificial.

El negocio ya no es solo Nvidia

Nvidia fue la gran ganadora del boom de la IA gracias al liderazgo de sus GPU para entrenamiento e inferencia de modelos. Por eso se mantiene en el top tres de las empresas más valiosas del mundo.

Sin embargo, cada nuevo centro de datos requiere mucho más que procesadores.

Hace falta fabricar los chips, producir memorias de alta velocidad, construir las fábricas donde se ensamblan los semiconductores, desarrollar los equipos que permiten producirlos y montar sistemas de refrigeración capaces de disipar el enorme calor que generan miles de GPU funcionando al mismo tiempo.

Por eso, muchos analistas consideran que la próxima fase del ciclo beneficiará a un universo mucho más amplio de compañías.

Los 10 Cedears para invertir en la infraestructura de la IA

1. Nvidia (NVDA): el cerebro de la inteligencia artificial

Se mantiene como la referencia absoluta del sector.

Sus GPU dominan el entrenamiento de modelos y la nueva arquitectura Vera Rubin marcará la próxima generación de aceleradores para centros de datos.

Mientras se mantenga sólida la demanda de capacidad de cómputo, Nvidia seguirá ocupando un lugar central en la cadena de valor.

2. AMD (AMD): la alternativa que gana terreno

AMD dejó de ser únicamente un competidor menor de Nvidia.

Con su nueva plataforma para inteligencia artificial busca consolidarse como la segunda opción para los grandes operadores de centros de datos, ofreciendo mayor competencia en un mercado que necesita diversificar proveedores.

3. Taiwan Semiconductor (TSM): quien fabrica los chips

Pocas compañías son tan estratégicas para la industria.

TSMC fabrica los procesadores diseñados por Nvidia, AMD, Apple, Broadcom y buena parte de las empresas líderes del sector.

Si aumenta la demanda de chips para IA, también aumentan los pedidos para sus plantas de producción.

4. Micron Technology (MU): la memoria que necesita la IA

La inteligencia artificial consume enormes cantidades de memoria HBM (High Bandwidth Memory), indispensable para alimentar los aceleradores gráficos.

Micron se convirtió en uno de los principales proveedores de esta tecnología, un segmento donde la oferta continúa siendo limitada frente a la fuerte demanda.

5. Broadcom (AVGO): el gigante de los chips personalizados

Mientras Nvidia domina las GPU, Broadcom lidera otro segmento en plena expansión.

La empresa diseña ASICs, chips desarrollados a medida, y soluciones de networking para gigantes tecnológicos como Google, Meta y Amazon, que buscan desarrollar hardware propio para reducir costos y mejorar el rendimiento de sus modelos.

6. Vertiv (VRT): el negocio de mantener fríos los servidores

Uno de los grandes cuellos de botella de la inteligencia artificial es el calor.

Los servidores que utilizan GPU consumen mucha más energía que los centros de datos tradicionales y requieren sistemas de refrigeración mucho más sofisticados.

Vertiv es uno de los líderes mundiales en soluciones de refrigeración líquida e infraestructura eléctrica para data centers.

7. ASML (ASML): el monopolio detrás de los chips

ASML no fabrica semiconductores.

Fabrica las máquinas de litografía EUV que permiten producir los chips más avanzados del mundo.

Su posición es prácticamente única y cada nueva fábrica de semiconductores necesita equipos desarrollados por la compañía.

8. Applied Materials (AMAT): las herramientas de las fábricas

Applied Materials es uno de los mayores fabricantes de equipamiento utilizado dentro de las plantas de semiconductores.

Cada ampliación de capacidad requiere nuevas herramientas para deposición, grabado, inspección y procesamiento de obleas, convirtiendo a la compañía en un beneficiario directo del crecimiento del sector.

9. Lam Research (LRCX): fabricar chips cada vez más complejos

Lam Research desarrolla equipos esenciales para producir semiconductores de última generación.

Su tecnología permite realizar procesos de grabado y deposición con la precisión que demandan los chips utilizados en inteligencia artificial.

10. KLA (KLAC): el control de calidad de la industria

A medida que los semiconductores incorporan más transistores y aumentan su complejidad, también crece la necesidad de detectar fallas durante la fabricación.

KLA lidera el negocio de inspección y control de calidad, un proceso crítico para mejorar el rendimiento de las fábricas y reducir pérdidas.

Una forma de diversificar la apuesta por la IA

La inteligencia artificial ya no representa una única inversión.

El mercado está entrando en una etapa en la que el crecimiento dependerá de toda la infraestructura necesaria para sostener la expansión de los centros de datos.

En ese contexto, los Cedears permiten construir una cartera diversificada dentro del mismo fenómeno tecnológico.