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Se pueden comprar GPUs de Nvidia, se puede expandir la producción de HBM, y también se pueden añadir líneas de producción para módulos ópticos, pero si un centro de datos de IA no puede conectarse a suficiente energía eléctrica, los equipos de cómputo valorados en miles de millones de dólares podrían no ponerse en marcha según lo planeado. Creo que muchos inversores han subestimado el cuello de botella más básico y realista en la cadena de la industria de IA: la electricidad. $GEV $ETN $HUBB $NVDA $VRT $QQQ En los últimos dos años, Wall Street ha puesto mucha atención en GPUs, HBM, empaques avanzados y módulos ópticos de 800G. Pero un centro de datos de IA que realmente funcione, además de estos equipos, necesita instalaciones de generación eléctrica, transformadores, equipos de distribución, redes de transmisión, fuentes de energía de respaldo y sistemas de enfriamiento. Y a medida que la densidad computacional de los servidores de IA aumenta, el consumo de energía por gabinete también sigue creciendo. Antes, la construcción de centros de datos se enfocaba principalmente en la cantidad de servidores; ahora, cada vez más proyectos deben responder primero a una pregunta: ¿cuántos megavatios de energía estable puede proporcionar la red eléctrica local? Esto no es una suposición basada en la evolución del precio de las acciones, sino un problema real que el Departamento de Energía de Estados Unidos ya ha discutido claramente. El estudio de demanda de transmisión publicado por el Departamento de Energía en 2026 señala que los centros de datos, grandes instalaciones industriales y la expansión manufacturera están impulsando el crecimiento de nuevas cargas eléctricas, y Estados Unidos necesita aumentar la infraestructura de transmisión para enfrentar la capacidad futura de suministro y los problemas de congestión en la red. Más relevante aún, el 18 de octubre hubo una noticia. Según medios británicos, Microsoft se retiró de una colaboración con Nscale para un centro de datos en Loughton, Essex, Reino Unido. El proyecto sufrió graves retrasos y la red eléctrica estima que parte del suministro eléctrico podría no estar disponible hasta la década de 2030. Microsoft no ha confirmado públicamente la razón específica de su retirada, por lo que no se puede afirmar directamente que sea solo por falta de electricidad. Pero este caso ya demuestra que, por más fuerte que sea la demanda de cómputo, no se puede evitar el acceso a la red eléctrica ni los ciclos de construcción de infraestructura. Entonces, ¿quién se está beneficiando de esta expansión de infraestructura eléctrica? Primero veamos a $GEV. GE Vernova reportó en su informe del segundo trimestre de 2026 que sus ingresos trimestrales alcanzaron 11,1 mil millones de dólares, un aumento del 22% interanual, y las órdenes llegaron a 24,2 mil millones de dólares, con un crecimiento orgánico comparable del 88%. Lo más importante es que la cartera total de pedidos de la empresa alcanzó 176 mil millones de dólares, de los cuales los pedidos y acuerdos de capacidad reservada para equipos de generación de gas cubren 116 GW, y la empresa espera alcanzar al menos 125 GW para fin de año. Cabe destacar que estos pedidos no provienen exclusivamente de centros de datos de IA, sino que también incluyen demandas tradicionales de energía, industria y otros sectores. Pero reflejan un hecho muy claro: la demanda global de equipos de generación y de infraestructura eléctrica está creciendo rápidamente. La señal realmente relacionada con IA proviene del negocio de electrificación. GE Vernova reveló que, hasta el final del segundo trimestre, los pedidos relacionados con centros de datos desde 2026 superaron los 5 mil millones de dólares, más del doble que en todo 2025. Estos datos son más convincentes que simplemente discutir cuánta electricidad consumirá la IA en el futuro, porque ya se reflejan en pedidos reales. Ahora veamos a $ETN. Eaton es una empresa global importante en gestión eléctrica, con productos que abarcan distribución, protección, control e infraestructura relacionada. En el segundo trimestre, sus ingresos en el negocio eléctrico de América alcanzaron 4 mil millones de dólares, con un crecimiento orgánico del 18%, y los pedidos acumulados en los últimos 12 meses crecieron un 41% interanual, con una cartera de pedidos al 30 de junio que aumentó un 33% interanual. Esto significa que la demanda de equipos eléctricos no desapareció repentinamente con la corrección de las acciones tecnológicas. Sin embargo, los clientes de Eaton no son solo centros de datos de IA; la industria, edificios comerciales y servicios públicos también contribuyen a la demanda. No se puede atribuir todo el crecimiento del negocio eléctrico a la IA. Finalmente, veamos a $HUBB. Hubbell reportó un crecimiento de ingresos del 15% interanual en el segundo trimestre, con un crecimiento orgánico del 10%. La empresa afirmó claramente que la modernización de la red eléctrica, el aumento de la carga eléctrica y la construcción de centros de datos son factores importantes que impulsan la expansión del negocio. Su negocio de infraestructura eléctrica involucra redes de transmisión y distribución, que son precisamente una de las infraestructuras necesarias para que grandes centros de datos se conecten a la red. ¿Por qué creo que estas empresas merecen un estudio a largo plazo? Porque la industria de IA está experimentando un cambio muy interesante. Antes, lo más escaso eran las GPUs de alto rendimiento, y el mercado estaba dispuesto a pagar precios altos por recursos limitados de cómputo. A medida que la capacidad de suministro de chips mejora, las nuevas limitaciones podrían aparecer gradualmente en el acceso a la electricidad, la entrega de transformadores, la capacidad de enfriamiento y los permisos de construcción. Si una empresa de computación en la nube tiene suficiente capital para comprar GPUs, pero debe esperar años para obtener permisos de acceso a la red eléctrica, entonces la verdadera limitación del progreso del proyecto ya no es solo el suministro de semiconductores. Además, el ciclo de expansión de infraestructura eléctrica generalmente no es tan flexible como la compra de servidores. Construir nuevas instalaciones de generación requiere equipos, terrenos y aprobaciones. La expansión de líneas de transmisión implica coordinación interregional, regulación y reparto de costos. Los transformadores de alta tensión y otros equipos clave también pueden enfrentar largos ciclos de compra y entrega. Esto significa que, aunque la tecnología de chips de IA avance cada año, la infraestructura de suministro eléctrico puede no expandirse al mismo ritmo. Más importante aún, la demanda de electricidad de los centros de datos es muy continua. Muchos servidores de IA necesitan funcionar sin interrupciones; un corte eléctrico puede afectar el servicio al cliente y la operación del equipo. Por eso, los proveedores en la nube no solo se preocupan por si hay suficiente electricidad, sino también por la confiabilidad del suministro, sistemas de respaldo y el costo energético total. Esto también explica por qué algunas empresas están explorando construir sus propias instalaciones de generación, generación con gas natural, acuerdos de compra de energía a largo plazo y opciones como la energía nuclear. El 15 de octubre, Venture Global anunció una colaboración con GE Vernova y Baker Hughes para desarrollar hasta 16 nuevos grupos generadores para apoyar sus planes futuros de suministro eléctrico. Estos proyectos también enfrentan ciclos de construcción y riesgos de inversión, pero al menos indican que grandes empresas energéticas ya consideran a los centros de datos de IA como clientes potenciales importantes. Sin embargo, no creo que el sector eléctrico sea necesariamente más seguro que el de semiconductores. Actualmente, los precios de las acciones de muchas empresas de equipos eléctricos ya reflejan las expectativas del mercado sobre el crecimiento de la demanda en los próximos años. Si los proyectos de centros de datos se retrasan por dificultades de financiamiento, algunos pedidos de equipos eléctricos también podrían posponerse. Además, la cartera de pedidos no equivale a ingresos confirmados, y los contratos de equipos de generación no significan que la empresa reciba efectivo de inmediato. La capacidad de fabricación, costos de materias primas, mano de obra, aranceles y tiempos de entrega pueden afectar la rentabilidad final. Un tema que merece especial atención es que la escasez de electricidad en centros de datos no implica que los precios de la electricidad suban indefinidamente en todas las regiones. El mercado eléctrico tiene diferencias regionales claras; la estructura de generación, capacidad de transmisión y regulación varían y pueden cambiar la rentabilidad de los proyectos. Por eso no creo que simplemente porque la IA necesite más electricidad, todas las acciones eléctricas deban subir. Pero según los datos operativos actuales, GE Vernova, Eaton y Hubbell ya han observado demandas reales relacionadas con el crecimiento de la carga eléctrica, la construcción de centros de datos y la actualización de redes. Esta es una de las razones importantes por las que veo con optimismo a largo plazo la industria de IA. Si la IA fuera solo una burbuja sin valor real, sería difícil explicar por qué la demanda ya se ha extendido desde GPUs a HBM, manufactura avanzada, comunicaciones ópticas, CPUs y luego a equipos de generación, transformadores e infraestructura de red. Por supuesto, esta expansión de demanda no garantiza que cada inversión tenga un retorno razonable. Al contrario, cuanto mayor sea la inversión total, más importante es que el mercado estudie la eficiencia del gasto de capital y la capacidad de ejecución de los proyectos. Seguiré de cerca los pedidos de centros de datos de GE Vernova, la velocidad de crecimiento de pedidos eléctricos de Eaton, las listas de espera para acceso a la red eléctrica en EE.UU. y si los grandes proveedores en la nube continúan con sus planes anunciados de construcción de centros de datos. Si estos indicadores mejoran continuamente, significará que la expansión de infraestructura de IA tiene un respaldo industrial real. Si los pedidos se cancelan, los proyectos se retrasan masivamente o las guías de ingresos se reducen, reevaluaré mi juicio. Sigo creyendo que la lógica de crecimiento a largo plazo de la industria de IA no ha sido refutada por la caída continua de las acciones tecnológicas en octubre. Pero si los precios de las acciones valen la pena comprar, aún requiere un estudio independiente de valoración, rentabilidad y tolerancia al riesgo. En el pasado, el mercado discutía quién podía fabricar el chip de IA más potente; en los próximos años, probablemente tendremos que estudiar un problema más real: Cuando se fabriquen cada vez más GPUs, ¿quién podrá proporcionar suficiente electricidad estable y a un precio razonable para esas GPUs? La próxima ronda de competencia en infraestructura de IA podría no solo ocurrir en las fábricas de chips, sino también en las plantas de generación y en las redes eléctricas.

El mayor competidor futuro de Nvidia podría no ser AMD, sino los gigantes tecnológicos que gastan cientos de miles de millones de dólares anualmente en capacidad de cómputo de IA. Google, Amazon y Microsoft están acelerando el desarrollo de ASIC, los ingresos de semiconductores de IA de $AVGO aumentaron un 221% interanual, y el negocio de centros de datos de $MRVL también mantiene un rápido crecimiento. Cada vez creo más que el mercado futuro de chips de IA podría no depender exclusivamente del crecimiento de las GPU, pero esto indica que toda la industria de capacidad de cómputo de IA se está volviendo mucho más grande. $NVDA $AMD $GOOG $AMZN $MSFT Primero, veamos los informes financieros más convincentes. El 2 de septiembre, Broadcom anunció ingresos de 29,591 millones de dólares en el tercer trimestre del año fiscal 2026, un aumento del 86% interanual. De estos, los ingresos por semiconductores de IA alcanzaron 16,700 millones de dólares, un aumento del 221% interanual y un 54% respecto al trimestre anterior. Más impresionante aún, la gerencia espera que en el cuarto trimestre los ingresos por semiconductores de IA aumenten a 21,700 millones de dólares, un 236% más que el año anterior. Una empresa de semiconductores con una escala de negocio ya enorme que mantiene un crecimiento de tres dígitos en ingresos relacionados con IA indica que la demanda de chips de IA personalizados y equipos de red de alta velocidad no muestra signos evidentes de desaceleración en el último informe. Pero es importante aclarar que los 16,700 millones de dólares en ingresos por semiconductores de IA reportados por Broadcom no provienen exclusivamente de ASIC, sino que también incluyen chips relacionados con redes de IA. No se debe interpretar directamente como que los clientes compraron 16,700 millones en chips de cómputo personalizados. Sin embargo, esta tasa de crecimiento sigue siendo digna de atención. Broadcom se está convirtiendo en un socio clave para que las grandes empresas tecnológicas desarrollen aceleradores de IA propios, ayudando a convertir necesidades específicas de cómputo en diseños reales de chips, además de proveer tecnología de red de alta velocidad. Ahora veamos a Google. $GOOG ha desarrollado TPU hasta la octava generación; su TPU Ironwood de séptima generación ya está en uso, y las nuevas TPU 8t y 8i están optimizadas para entrenamiento a gran escala e inferencia, respectivamente. Según la información publicada por Google, un solo Superpod con TPU 8t puede integrar hasta 9,600 chips, mientras que la TPU 8i mejora la eficiencia y el costo de la inferencia de modelos grandes. Esto significa que Google ya no es solo una empresa de computación en la nube que compra GPU externas, sino que intenta dominar la tecnología central de toda la plataforma de capacidad de cómputo de IA. Más importante aún, las TPU de Google ya están siendo reconocidas por grandes clientes externos de IA. El 6 de abril, Google y Anthropic anunciaron una expansión de su colaboración, planeando proveer capacidad de TPU a escala de varios gigavatios a partir de 2027. Esto no es un proyecto piloto pequeño, sino una cooperación importante que implica construcción de infraestructura a largo plazo. Por supuesto, la capacidad de varios gigavatios planeada no significa que ya esté completamente construida ni que todos los contratos futuros estén libres de riesgos de retrasos. Amazon también merece atención. En su informe del segundo trimestre publicado el 30 de julio, $AMZN indicó que los ingresos anualizados de sus negocios de IA y chips en AWS superan los 25,000 millones de dólares, ambos con crecimiento interanual de tres dígitos. El negocio de chips incluye diferentes tipos de procesadores desarrollados internamente, no solo Trainium, y no debe interpretarse directamente como ingresos anuales ya realizados de 25,000 millones. Pero al menos muestra que el desarrollo interno de chips ya no es solo un proyecto experimental para reducir costos internos, sino una parte importante del crecimiento de AWS. Especialmente Trainium. Amazon ha avanzado de Trainium2 a Trainium3 y sigue planificando productos futuros. Grandes clientes de IA como Anthropic también están ampliando el uso de capacidad personalizada en AWS. Antes, los proveedores de nube compraban GPU principalmente basándose en productos de Nvidia para construir sistemas de cómputo; ahora, los grandes proveedores de nube tienen sus propios chips, redes y plataformas de software, pudiendo optimizar más profundamente según las necesidades reales de los modelos de sus clientes. Microsoft también participa en esta competencia. En enero de este año, $MSFT lanzó oficialmente el acelerador de inferencia Maia 200, fabricado con tecnología de 3nm de TSMC y equipado con 216GB de memoria HBM3e. Microsoft afirma que Maia 200 mejora la eficiencia de costo por unidad en cargas de trabajo internas específicas en más del 30% comparado con hardware previo. Por supuesto, estos son datos internos de rendimiento y no prueban que Maia supere a las GPU de Nvidia en todos los escenarios, pero indican que los chips desarrollados internamente ya tienen valor comercial real. ¿Por qué estos gigantes tecnológicos insisten tanto en diseñar sus propios ASIC? La razón es simple: cuando la escala de cómputo de IA alcanza decenas o cientos de miles de millones de dólares, incluso una reducción del 10% en el costo unitario de inferencia puede generar un enorme valor económico. La mayor ventaja de las GPU es su versatilidad y ecosistema de software maduro, adecuado para arquitecturas de modelos cambiantes y tareas de cómputo complejas. Pero para tareas de inferencia a gran escala, altamente estandarizadas y que requieren operación continua, los ASIC optimizados pueden ofrecer mejor rendimiento por consumo energético y costo por unidad de cómputo. Sin embargo, no es fácil fabricar ASIC. El diseño avanzado de chips requiere enormes inversiones en I+D y resolver problemas de procesos avanzados, suministro de HBM, empaquetado, conexiones de red, compiladores y ecosistemas de software. Si el diseño no se adapta a futuras arquitecturas de modelos o la escala de uso real es insuficiente, la inversión inicial puede no recuperarse. Por eso muchas empresas, aunque quieran reducir dependencia de Nvidia, no abandonan completamente las GPU. Además, la verdadera fortaleza de Nvidia no es solo el rendimiento de una GPU. El ecosistema CUDA, NVLink, redes de alta velocidad, sistemas a nivel de rack y herramientas de desarrollo conforman su ventaja competitiva. Para muchos desarrolladores de IA, comprar una plataforma Nvidia madura puede ser más eficiente que desarrollar chips por años, especialmente en entrenamiento de modelos avanzados, cambios rápidos en estructuras y entornos complejos de servicios en la nube multiusuario. Las GPU generales aún tienen ventajas claras. Por eso creo que GPU y ASIC probablemente coexistirán a largo plazo, en lugar de que uno elimine completamente al otro. El entrenamiento de modelos avanzados, la investigación y la inferencia compleja seguirán usando muchas GPU, mientras que cargas de trabajo grandes y con algoritmos relativamente estables migrarán gradualmente a chips personalizados. Los grandes proveedores de nube asignarán tareas entre plataformas según rendimiento, costo, capacidad de suministro y adaptación de software. Veamos también a $MRVL. Su informe del segundo trimestre del año fiscal 2027, publicado el 27 de agosto, muestra ingresos de 2,739 millones de dólares, un aumento del 37% interanual, y un crecimiento del 46% en ingresos de centros de datos. La gerencia indica que la demanda de pedidos relacionados con IA sigue fuerte y que el negocio de chips personalizados se acelerará notablemente en la segunda mitad del año fiscal. Marvell no solo participa en el desarrollo de chips de cómputo personalizados, sino que también invierte en interconexión de alta velocidad y redes para centros de datos, por lo que su crecimiento no se debe atribuir solo a ASIC. Esto es precisamente lo que hace que la industria de ASIC merezca un estudio a largo plazo. El mercado de capacidad de cómputo de IA podría estar pasando de estar dominado por un solo proveedor a un crecimiento conjunto de múltiples arquitecturas de chips. Para Broadcom y Marvell, no necesitan derrotar completamente a Nvidia para obtener oportunidades comerciales. Mientras los proveedores de nube sigan aumentando la inversión en chips personalizados, podrán obtener más pedidos de diseño, interconexión y equipos de red. Al mismo tiempo, $TSM también podría seguir beneficiándose. Porque independientemente de si se usan GPU de Nvidia, TPU de Google, Trainium de Amazon o Maia de Microsoft, muchos chips de IA de alto rendimiento aún requieren fabricación avanzada de obleas y empaquetado. La competencia en diseño de chips no implica necesariamente una caída en la demanda de la cadena de suministro upstream. Pero debo admitir que esto representa un riesgo digno de estudio para la valoración a largo plazo de Nvidia. El mercado ha valorado a $NVDA muy alto no solo por el crecimiento de la demanda de chips de IA, sino porque los inversores creen que mantendrá una posición de mercado y márgenes fuertes a largo plazo. Si los ASIC continúan ganando cuota, aunque los ingresos absolutos de Nvidia sigan creciendo, el mercado podría reevaluar su velocidad de crecimiento y capacidad de fijación de precios. Por otro lado, el rápido crecimiento de la demanda de ASIC no significa que las acciones de $AVGO y $MRVL deban comprarse a cualquier precio. El negocio de chips personalizados enfrenta riesgos como concentración de clientes, largos ciclos de desarrollo, retrasos en proyectos y variaciones en márgenes. Que una empresa anuncie mayor inversión en ASIC no garantiza ingresos seguros; obtener proyectos de diseño a largo plazo no asegura entregas trimestrales según las previsiones más optimistas. Especialmente ahora que la construcción de centros de datos de IA enfrenta problemas de suministro eléctrico, retorno de inversión en capital y costos de financiamiento. El CEO de Broadcom, Chen Fuyang, ha advertido públicamente que uno de los cuellos de botella importantes para la expansión futura de la industria de IA es el capital. El mercado no debe fijarse solo en el tamaño de la demanda de chips, sino en quién los compra, cómo se financian y si la implementación genera suficiente flujo de caja. Por eso siempre creo que para saber si los fundamentos de IA cambian, hay que observar los datos operativos reales de toda la cadena industrial, no solo juzgar por el precio de las acciones de Nvidia. Si la demanda de GPU colapsara, deberíamos ver recortes en compras de proveedores de nube, caída en pedidos de chips personalizados y empeoramiento en las guías de ingresos de semiconductores. Pero los datos publicados de Nvidia, Broadcom, Marvell y grandes proveedores de nube no muestran tal reversión general. Seguiré prestando atención a cuatro indicadores clave: ingresos y margen bruto de centros de datos de Nvidia, si Broadcom cumple la guía trimestral de 21,700 millones en ingresos por semiconductores de IA, el crecimiento real del negocio de chips personalizados de Marvell, y si Google y Amazon continúan aumentando el uso de chips desarrollados internamente. Sigo siendo un inversor a largo plazo en IA, pero cada vez creo más que la inversión futura en IA no puede centrarse solo en GPU. Con la expansión de la demanda de capacidad de cómputo, las ganancias en la cadena industrial podrían redistribuirse gradualmente entre GPU, ASIC, fabricación avanzada, redes y plataformas de computación en la nube. Nvidia no necesariamente perderá su liderazgo, pero tampoco podrá disfrutar para siempre de todo el crecimiento del mercado de IA. Para mí, el rápido ascenso de ASIC no es evidencia de declive en la industria de IA, sino que indica que cada vez más empresas están dispuestas a invertir capital real para competir en la infraestructura futura de capacidad de cómputo. Lo que realmente hay que vigilar es que, mientras la demanda industrial sigue creciendo, algunas acciones continúan ajustándose debido a valoraciones previas demasiado altas. Por eso apoyo la IA a largo plazo, pero insisto en controlar la exposición a corto plazo. Que la dirección tecnológica sea correcta no significa que cualquier precio valga la pena; que la industria crezca no garantiza que todos los participantes obtengan ganancias igualmente sustanciales.

El precio de las acciones de Nvidia ha sufrido ventas consecutivas, y los semiconductores globales han caído en picada, lo que ha llevado a muchos a cuestionar si el mercado alcista de la IA ya ha terminado. Pero después de estudiar los últimos informes financieros de $NVDA y $AMD, sigo manteniendo una opinión: al menos según los datos operativos publicados hasta ahora, no hay señales de un colapso generalizado en la demanda global de GPU. Lo que realmente preocupa al mercado ahora podría no ser la falta de demanda de IA, sino que las valoraciones previas para la industria de IA fueron demasiado optimistas. $SOXX $QQQ $AVGO $MU Primero, veamos los datos más convincentes. El 26 de agosto, Nvidia publicó su informe financiero del segundo trimestre del año fiscal 2027, con ingresos de 96,2 mil millones de dólares, un aumento interanual del 106%, de los cuales los ingresos del negocio de centros de datos alcanzaron 89 mil millones de dólares, un aumento interanual del 117% y un crecimiento secuencial del 18%. Más impresionante aún, la tasa de margen bruto GAAP de la empresa se mantuvo en 75%, y la utilidad operativa alcanzó los 63,7 mil millones de dólares, un aumento interanual del 124%. Una empresa con ingresos trimestrales cercanos a los 100 mil millones de dólares que puede mantener esta velocidad de crecimiento y rentabilidad ya no es un crecimiento rápido en el sentido común. Pero lo que realmente me hace seguir confiando en la demanda de GPU es la perspectiva de Nvidia para el próximo trimestre. La empresa espera que los ingresos del tercer trimestre del año fiscal 2027 alcancen los 108 mil millones de dólares, con una variación del 2%, lo que significa que la gerencia aún prevé un crecimiento secuencial de aproximadamente el 12%. Al mismo tiempo, la plataforma Vera Rubin ya ha comenzado la producción completa, y clientes como Microsoft, Google, Oracle y CoreWeave están desplegando sistemas relacionados. Si la demanda de potencia de cálculo de IA realmente se hubiera desplomado, sería difícil explicar este crecimiento de ingresos y el ritmo de despliegue de productos con los informes financieros actuales. Por supuesto, los 108 mil millones de dólares son solo una guía de la gerencia, no ingresos ya realizados. Ahora veamos AMD. Los ingresos del segundo trimestre de $AMD alcanzaron los 11,536 millones de dólares, un aumento interanual del 50%, de los cuales los ingresos del negocio de centros de datos fueron de 6,7 mil millones de dólares, un aumento interanual del 107%. La empresa declaró claramente que la demanda de CPU para servidores EPYC es fuerte, la escala de despliegue de GPU Instinct continúa expandiéndose y el sistema AI a nivel de rack Helios también está avanzando. Aquí es necesario distinguir un concepto: los 6,7 mil millones de dólares de ingresos de centros de datos de AMD incluyen tanto CPU como GPU, por lo que no se pueden comparar directamente con los ingresos de GPU de Nvidia. Pero al menos indica que la demanda de infraestructura de IA no está concentrada en una sola empresa. Además, creo que muchas personas aún subestiman la posible demanda a largo plazo de potencia de cálculo para inferencia de IA. En el pasado, el mercado se centraba principalmente en el entrenamiento de modelos, cuántas GPU, cuánta HBM y cuánta capacidad de empaquetado avanzado se necesitaban. Pero a medida que los agentes de IA se integran gradualmente en los flujos de trabajo empresariales, la demanda de potencia de cálculo se está expandiendo del entrenamiento a la inferencia continua. Un asistente de IA que responde una pregunta una vez y un agente que llama continuamente a herramientas, ejecuta código, recupera información y completa tareas complejas pueden consumir recursos computacionales muy diferentes. Si la escala de aplicaciones de IA sigue creciendo, la demanda de inferencia podría convertirse en una nueva fuente de crecimiento a largo plazo para el mercado de GPU. Por eso Nvidia está pasando de vender solo GPU a ofrecer una plataforma completa de computación para IA. Vera Rubin no solo involucra GPU, sino también CPU, NVLink, dispositivos de conmutación de red, software y sistemas a nivel de rack. Para los grandes proveedores de nube, lo que realmente necesitan optimizar no es solo el rendimiento de un solo chip, sino cuántas tareas computacionales puede completar un clúster de IA a un costo lo más bajo posible. El ecosistema de software CUDA, la capacidad de integración del sistema y la tecnología de red son componentes clave de la competitividad de Nvidia. Pero no voy a pensar que la industria de GPU no tiene riesgos solo porque estos datos sean fuertes. Al contrario, creo que hay tres preocupaciones muy reales que el mercado tiene ahora. La primera es si el gasto de capital de los proveedores de nube puede mantener un crecimiento tan alto. Microsoft, Google, Amazon y Meta tienen flujos de efectivo fuertes, pero la industria también tiene muchos operadores de centros de datos que dependen del financiamiento con deuda. Si los costos de financiamiento siguen aumentando, el acceso a la electricidad y la construcción de proyectos se retrasan, algunos clientes podrían ajustar sus tiempos de compra de GPU. La demanda a largo plazo de potencia de cálculo existe, pero no significa que todos los planes de construcción anunciados se cumplan a tiempo. La segunda es que los ASIC se están convirtiendo en competidores cada vez más importantes para Nvidia. Google sigue desarrollando TPU, Amazon tiene Trainium, Microsoft está impulsando sus propios chips de IA, y $AVGO y $MRVL buscan oportunidades de crecimiento en chips personalizados. Para algunos modelos fijos y escenarios de inferencia a gran escala, los clientes podrían reducir el costo por unidad de cálculo mediante chips especializados. Esto no significa que las GPU serán eliminadas rápidamente, pero sí podría cambiar la distribución de ganancias en el mercado futuro de potencia de cálculo para IA. La tercera, y la que creo que se pasa por alto con más facilidad, es: ¿cuánto tiempo podrá Nvidia mantener su margen bruto del 75%? La guía para el próximo trimestre ya ha bajado a alrededor del 74%, y la producción en masa de nuevos productos, el costo de adquisición de HBM y el poder de negociación de los clientes podrían afectar los márgenes futuros. Incluso si la demanda de potencia de cálculo de IA sigue creciendo, mientras la competencia se intensifique o los precios de los productos bajen, la valoración del mercado sobre la rentabilidad futura de Nvidia podría ajustarse a la baja. Hay otro detalle que merece atención. El inventario de Nvidia al último trimestre ha aumentado a aproximadamente 32 mil millones de dólares, en parte debido a la preparación de productos Vera Rubin. Un aumento en inventarios no necesariamente indica una demanda deteriorada, pero si en el futuro hay retrasos en entregas, ajustes en compras de clientes o problemas en la transición de productos, estos cambios podrían ser señales operativas a vigilar. Por eso no solo me fijo en cuántos miles de millones de dólares en pedidos anuncia la empresa, sino también en entregas reales, rotación de inventarios, cuentas por cobrar y flujo de caja operativo. En resumen, lo más importante para discutir en la industria de GPU ahora no es si la IA es útil o no, sino qué tan grande puede ser la inversión de capital que el crecimiento de la demanda futura puede sostener, y qué tan altos pueden ser los márgenes que las empresas de chips pueden mantener. El último informe financiero de Nvidia demuestra que todavía tiene una capacidad de rentabilidad muy fuerte, pero el informe hasta finales de julio no puede probar directamente que cada pedido de cliente en octubre no haya cambiado, ni garantiza que el crecimiento en 2027 y 2028 siempre cumplirá las expectativas más optimistas previas. Siempre he sido un optimista a largo plazo en IA y creo que las GPU siguen siendo el núcleo importante para la actualización de la infraestructura computacional global. Pero no voy a pensar que el precio de las acciones debería subir incondicionalmente solo porque los ingresos de Nvidia crecieron un 106% interanual. El mercado negocia el futuro, no solo las ganancias trimestrales ya publicadas. Si las valoraciones ya reflejaron un crecimiento rápido para los próximos años, incluso si los resultados reales mejoran, el precio de las acciones podría ajustarse a la baja debido a una revisión a la baja de expectativas. En adelante, observaré con atención si la guía de ingresos de Nvidia para el tercer trimestre de 108 mil millones de dólares se cumple, el ritmo real de entregas de Vera Rubin, la expansión del mercado de GPU Instinct de AMD y si los grandes proveedores de nube comienzan a ajustar su gasto de capital. Si estos indicadores continúan deteriorándose, reevaluaré mi juicio a largo plazo. Pero al menos hasta ahora, los informes financieros publicados por Nvidia y AMD no proporcionan evidencia suficiente para demostrar que la demanda global de GPU se haya revertido completamente. Desde almacenamiento, módulos ópticos, fabricación avanzada, CPU hasta ahora GPU, siempre he insistido en distinguir dos cosas: que la industria de IA tiene una demanda real de crecimiento y que el precio de las acciones de IA antes fue razonable o no. Estas dos evaluaciones pueden coexistir perfectamente. Sigo creyendo que existe una base para la continuación del mercado alcista a largo plazo en IA, pero también creo que la corrección de octubre es un recordatorio para todos los inversores de que un fundamental fuerte no puede evitar la compresión de valoraciones a corto plazo, ni reemplazar la gestión de posiciones. Lo que realmente me mantiene confiado a largo plazo es que la demanda global de computación sigue creciendo, no que el precio de las acciones de ninguna empresa de chips nunca caerá.

$MSFT, $GOOG, $AMZN, $META invierten miles de millones de dólares cada año en la construcción de centros de datos de IA, pero Wall Street comienza a preocuparse por una posible burbuja de IA. Sin embargo, creo que para juzgar si los fundamentos de la IA realmente han empeorado, lo que más se debe analizar no es cuánto ha caído el precio de las acciones de Nvidia, sino si estos gigantes de la computación en la nube que realmente compran GPU, servidores, almacenamiento y equipos de red están ganando dinero. $NVDA $AVGO $MU $CRWV Anteriormente analicé consecutivamente almacenamiento, módulos ópticos, fabricación avanzada y CPU, y encontré un punto en común: aunque los precios de las acciones han sufrido ajustes drásticos, los datos operativos más recientes publicados por las empresas clave de la cadena industrial aún no muestran un colapso total en la demanda de IA. Sin embargo, por muy bien que les vaya a las empresas upstream, existe un problema ineludible: si los proveedores de la nube continúan invirtiendo grandes cantidades de capital pero no obtienen un retorno razonable, el alto crecimiento de los semiconductores upstream difícilmente podrá continuar indefinidamente. Así que hoy vamos a ver directamente las empresas más centrales. Primero, Microsoft. $MSFT reportó ingresos de 90 mil millones de dólares en el cuarto trimestre del año fiscal 2026, un aumento del 18% interanual, y una utilidad operativa de 40.6 mil millones de dólares, también un 18% más. Los ingresos de Azure y otros servicios en la nube crecieron un 43% interanual, y los ingresos trimestrales totales de Microsoft Cloud alcanzaron 59.3 mil millones de dólares, un aumento del 27%. La gerencia afirmó claramente que la demanda de los clientes sigue superando la capacidad de cómputo existente, y los nuevos recursos de cómputo se utilizan rápidamente. Más importante aún, el gasto de capital de Microsoft en este trimestre fue de 41 mil millones de dólares, el flujo de efectivo operativo fue de 55.4 mil millones, y el flujo de efectivo libre fue de 19.6 mil millones. ¿Qué significa esto? Aunque Microsoft está invirtiendo frenéticamente en IA, su negocio actual aún puede proporcionar un flujo de efectivo muy fuerte. Por supuesto, los ingresos de Microsoft Cloud no equivalen a ingresos netos de IA, el crecimiento de Azure también incluye negocios tradicionales en la nube, no se puede atribuir todo el crecimiento a la IA. Luego Google. $GOOG reportó ingresos de 119.8 mil millones de dólares en el segundo trimestre, un aumento del 24% interanual, de los cuales Google Cloud generó 24.77 mil millones, un aumento del 82%, y la utilidad operativa de la nube fue de 8.81 mil millones, comparado con 2.83 mil millones el año pasado. Esto significa que el negocio en la nube de Google no solo está creciendo rápidamente en ingresos, sino que también ha mejorado significativamente su rentabilidad. Este es un señal muy importante. El mercado siempre ha cuestionado si la construcción de infraestructura de IA solo beneficia a Nvidia, mientras que las empresas que compran GPU no obtienen retornos. Pero el último informe financiero de Google al menos demuestra que su negocio en la nube está ampliando su escala de ganancias. Por supuesto, Google Cloud incluye servicios en la nube tradicionales, infraestructura de IA y Workspace, por lo que no se puede interpretar que los 8.8 mil millones de dólares de utilidad provienen exclusivamente de la inferencia de IA. Además, Google tiene una ventaja difícil de replicar: no solo posee Google Cloud, sino también un enorme ecosistema de productos como búsqueda, YouTube, Android y Gemini, y puede optimizar parte del costo de cálculo de IA mediante TPU desarrollados internamente. Esto significa que Google puede alquilar capacidad de cómputo a clientes externos, usar IA para mejorar sus propios productos y tratar de reducir el costo unitario por inferencia. Sin embargo, Google también enfrenta riesgos. Con la rápida expansión de la inversión en infraestructura de IA, la empresa también necesita complementar fondos mediante financiamiento de acciones y deuda. Si el aumento del gasto de capital puede continuar generando retornos excedentes, aún debe ser verificado en los próximos trimestres. Luego Amazon. $AMZN reportó ingresos de AWS de 42.2 mil millones en el segundo trimestre, un aumento del 37%, la tasa de crecimiento más rápida en 18 trimestres. La utilidad operativa de AWS fue de 16.6 mil millones, comparado con 10.2 mil millones el año pasado, con un margen operativo trimestral de aproximadamente 39%. En términos de ingresos y rentabilidad, AWS sigue siendo uno de los negocios de computación en la nube más rentables del mundo. Lo que merece más atención es que la gerencia de Amazon dijo que la demanda de clientes de AWS sigue superando la capacidad actual, y elevó el plan de gasto de capital para todo 2026 a aproximadamente 220 mil millones. Pero al mismo tiempo, el flujo de efectivo libre de Amazon en los últimos 12 meses se volvió negativo en 7.6 mil millones, principalmente debido al aumento significativo en la inversión en infraestructura de IA. Estos datos merecen una reflexión seria por parte de los inversionistas. AWS está generando enormes utilidades operativas, pero el flujo de efectivo libre del grupo está siendo presionado por el gasto de capital. Esto indica que la demanda de computación en la nube es real, pero construir esta infraestructura tiene un costo muy alto. No se puede ignorar el ciclo de recuperación de capital y los futuros gastos de depreciación solo porque los ingresos de AWS crecieron un 37%. Luego Meta. $META no es un proveedor tradicional de servicios en la nube de terceros, pero es uno de los compradores de capacidad de cómputo de IA más importantes del mundo. En el segundo trimestre, la empresa reportó ingresos de aproximadamente 60.8 mil millones, un aumento del 28%, de los cuales los ingresos por publicidad fueron de aproximadamente 59.4 mil millones, un aumento del 27%. El significado de la IA para Meta es diferente al de Microsoft y Amazon. Meta no gana dinero principalmente alquilando GPU, sino que usa IA para mejorar la recomendación de anuncios, la experiencia del usuario y la eficiencia de conversión comercial. Tiene una gran base de usuarios existente, por lo que incluso si la IA no se convierte en un producto con cobro independiente, puede crear valor económico real a través del negocio publicitario. Pero Meta también enfrenta presión en el gasto de capital. En el segundo trimestre, el flujo de efectivo operativo fue de 31.86 mil millones, el gasto de capital y pagos de arrendamiento financiero sumaron aproximadamente 31.08 mil millones, dejando un flujo de efectivo libre de solo 784 millones. La guía anual de gasto de capital es aún más alta, entre 130 y 145 mil millones. Esto significa que el negocio principal de Meta sigue siendo muy rentable, pero la mayor parte del efectivo nuevo está siendo absorbido por la construcción de infraestructura de IA. En el futuro, los inversionistas deben ver no solo el crecimiento continuo de los ingresos publicitarios, sino también si la inversión en IA puede seguir mejorando la eficiencia publicitaria y si el flujo de efectivo libre puede mejorar después de la construcción a gran escala. Finalmente, quiero destacar dos empresas con más controversia: $ORCL y $CRWV. Oracle reportó ingresos de infraestructura en la nube de 7.4 mil millones en el primer trimestre del año fiscal 2027, un aumento del 121%, y obligaciones contractuales restantes (RPO) de 664 mil millones. La empresa dijo que la demanda de servicios de entrenamiento e inferencia en la nube de IA sigue superando la oferta, y los nuevos contratos trimestrales de IA en la nube superaron los 30 mil millones. Estas cifras son muy fuertes, pero el RPO no es efectivo recibido y no significa que todos los contratos estén libres de riesgos de ejecución. Oracle tuvo un flujo de efectivo libre negativo de 5 mil millones en ese trimestre y financió 20 mil millones mediante un programa de emisión de acciones ATM. Tiene un negocio en la nube con crecimiento real, pero también necesita recaudar fondos continuamente para apoyar la expansión futura. La situación de CoreWeave es aún más extrema. En el segundo trimestre, los ingresos alcanzaron 2.575 mil millones, el doble que los 1.212 mil millones del año pasado, pero la pérdida neta fue de 626 millones y los gastos netos por intereses de 640 millones. A finales de junio, la empresa reportó pedidos acumulados por aproximadamente 104 mil millones. Ingresos que se duplican y pedidos enormes, pero aún con costos financieros enormes, este es el núcleo de la controversia actual sobre la inversión en infraestructura de IA. Comparado con Microsoft, Google y Amazon, los nuevos proveedores de nube de IA como CoreWeave dependen más del financiamiento externo para construir centros de datos. Mientras los clientes usen la capacidad de cómputo según lo planeado y los contratos se cumplan, podrían generar ingresos considerables; pero si los proyectos se retrasan, los costos financieros suben o los precios de alquiler de GPU bajan, el modelo de crecimiento que parecía muy prometedor podría enfrentar una gran presión. Por eso creo que no se puede simplificar y tratar a todos los proveedores de nube como la misma transacción de IA. Microsoft, Google y Amazon tienen negocios maduros y grandes bases de clientes; Meta puede monetizar la capacidad de IA a través de la publicidad; Oracle y CoreWeave enfrentan presiones de expansión intensiva en capital en diferentes grados. Todos están construyendo infraestructura de IA, pero sus capacidades de financiamiento, modelos de rentabilidad y tolerancia al riesgo son claramente diferentes. Un cambio a largo plazo que vale la pena estudiar es que los grandes proveedores de nube están desarrollando activamente sus propios chips de IA. Google tiene TPU, Amazon tiene Trainium, y Microsoft está avanzando con Maia. Esto no significa que la demanda de GPU de $NVDA desaparecerá de repente, pero sí indica que los proveedores de nube no quieren aceptar costos de cómputo excesivamente altos para siempre. La mejora en el retorno de inversión de IA en el futuro podría venir de una mayor eficiencia de chips, reducción de costos de inferencia y optimización continua de software y modelos. Para los semiconductores upstream, esto es tanto una oportunidad como un riesgo. Si el gasto de capital de los proveedores de nube sigue creciendo, $NVDA, $AVGO, $MU y toda la cadena industrial de almacenamiento, comunicación óptica y fabricación avanzada podrían seguir beneficiándose. Pero si los proveedores de nube comienzan a optimizar masivamente las compras, reducir el costo por inferencia o si algunos proyectos se retrasan por problemas de financiamiento o energía, la velocidad de crecimiento de las empresas upstream también podría verse afectada. Por eso siempre digo que los fundamentos de la IA no han cambiado, no porque crea que las acciones de IA nunca bajarán, sino porque los datos operativos principales publicados por los proveedores de nube aún muestran un fuerte crecimiento en ingresos de servicios en la nube, los clientes empresariales continúan aumentando el uso de capacidad y algunos negocios en la nube ya pueden generar ganancias considerables. Pero hay que admitir que la demanda total de IA no se ha desplomado, no significa que todas las inversiones en IA sean rentables. El desafío actual de la industria está cambiando de si hay demanda de capacidad de cómputo a si esa capacidad puede construirse y desplegarse a un costo razonable y seguir generando ingresos y flujo de efectivo suficientes. Los cinco indicadores que más me interesan ahora son: la tasa de crecimiento de ingresos de Azure, AWS y Google Cloud; el margen operativo del negocio en la nube; los cambios en gasto de capital y flujo de efectivo libre; la utilización real de recursos de cómputo de IA; y si los proveedores de nube ajustan sus guías de gasto de capital en los próximos trimestres. Si en el futuro el crecimiento del negocio en la nube se desacelera notablemente, los márgenes siguen cayendo, los pedidos de clientes comienzan a cancelarse y el gasto de capital sigue alto, reevaluaré la lógica de rentabilidad a largo plazo de la industria de IA. Pero al menos hasta ahora, no hemos visto un cambio total en los datos operativos de los principales proveedores de nube como Microsoft, Google y Amazon. Desde almacenamiento, módulos ópticos, fabricación avanzada, CPU, hasta los proveedores de nube que realmente financian la construcción de centros de datos, toda la cadena industrial de IA aún muestra una demanda real muy fuerte. Sigo siendo optimista a largo plazo sobre la IA, pero a corto plazo continúo enfatizando el control de posiciones, porque los fundamentos empresariales fuertes y las valoraciones razonables de las acciones son dos cosas completamente diferentes. Si el mercado alcista a largo plazo de la IA puede continuar o no, no depende de cuántas historias quiera contar Wall Street hoy, sino de cuántos ingresos, ganancias y flujo de efectivo libre puedan generar en el futuro los miles de millones que estos proveedores de nube están gastando. Al menos según los datos actuales, la comercialización de la IA no se ha detenido, y lo que realmente está siendo puesto a prueba es el retorno de inversión de esta histórica expansión en gasto de capital.

Las GPU han caído en picada continuamente, y los semiconductores enfrentan una venta masiva, pero el mercado global de CPU está experimentando un cambio muy digno de atención: la IA no solo no ha eliminado a la CPU, sino que podría estar creando una nueva ronda de demanda de CPU para servidores. $AMD $INTC $ARM $NVDA $TSM En los últimos dos años, Wall Street casi ha centrado toda su atención en las GPU. Blackwell de Nvidia, Instinct de AMD, y los chips de IA desarrollados internamente por varias empresas de computación en la nube se han convertido en las direcciones de inversión más populares en el mercado de capitales. Muchas personas incluso han tenido la ilusión de que el futuro del cálculo de IA dependerá principalmente de las GPU, y que la importancia de la CPU disminuirá cada vez más. Pero la realidad podría ser exactamente lo contrario. Las GPU son buenas para el cálculo paralelo a gran escala, adecuadas para operaciones matriciales en entrenamiento y razonamiento de modelos, mientras que la CPU se encarga del sistema operativo, la programación de tareas, el preprocesamiento de datos, el acceso a bases de datos y muchas tareas de cálculo general. Un centro de datos con cientos de miles de GPU no puede funcionar completamente independiente de la CPU. A medida que la IA evoluciona de chatbots a agentes capaces de realizar tareas complejas, la importancia de la CPU podría aumentar aún más. Veamos primero los datos financieros más directos. $AMD anunció en agosto que sus ingresos del segundo trimestre de 2026 alcanzaron 11,536 millones de dólares, un aumento interanual del 50%, de los cuales los ingresos del negocio de centros de datos alcanzaron 6,700 millones de dólares, un aumento interanual del 107%, representando el 58% de los ingresos totales de la empresa. AMD declaró claramente que el crecimiento del centro de datos proviene de la fuerte demanda de CPU para servidores EPYC y la expansión en la implementación de GPU Instinct. Aquí es importante notar que los 6,700 millones de dólares no provienen completamente de las CPU, porque AMD incluye los ingresos de EPYC y GPU Instinct en el mismo segmento de negocio de centros de datos. Pero aun así, la gerencia mencionó claramente que la demanda de EPYC está acelerándose. Esto indica que la demanda de cálculo creada por la expansión de la infraestructura de IA no beneficia solo a las GPU. Más interesante es Intel. Muchos piensan que $INTC se ha quedado atrás en la era de la IA, pero sus ingresos del segundo trimestre alcanzaron 16,100 millones de dólares, un aumento interanual del 25%, de los cuales los ingresos del negocio de centros de datos e IA alcanzaron aproximadamente 6,300 millones de dólares, un aumento interanual del 59%. Esto significa que, incluso con la creciente influencia de mercado de Nvidia y AMD, el negocio de centros de datos de Intel sigue mostrando un crecimiento notable. Por supuesto, no asumiré que Intel ya ha completado su transformación solo por el aumento de ingresos. La pérdida neta GAAP de la empresa en ese trimestre fue de aproximadamente 11,000 millones de dólares, con un desempeño financiero afectado por importantes partidas contables y otros factores. Intel también enfrenta grandes inversiones de capital en fabricación, competencia intensa de productos y cambios futuros en la cuota de mercado. Pero al menos según los datos más recientes, la demanda de CPU para servidores no ha desaparecido repentinamente con el auge de las GPU. ¿Por qué la CPU vuelve a ser relevante en la era de la IA? Creo que la IA agentiva podría ser una razón importante. La IA pasada se centraba principalmente en responder preguntas: el usuario ingresaba una frase, el modelo generaba un texto, y la mayor carga computacional se concentraba en la GPU. Pero los futuros agentes de IA podrían necesitar llamar constantemente a herramientas, ejecutar código Python, acceder a bases de datos, manejar navegadores, organizar archivos e incluso ejecutar múltiples tareas independientes simultáneamente. Estas tareas no son todas adecuadas para la GPU. La inferencia del modelo sigue dependiendo de aceleradores, pero la ejecución de código, la gestión del sistema, el procesamiento de datos y muchas tareas generales aún requieren la CPU. A medida que se expanda el uso de agentes de IA, los centros de datos tendrán que considerar no solo cuántos tokens se generan por segundo, sino cuántas tareas pueden ejecutarse simultáneamente, cuántas llamadas a herramientas se pueden completar y el costo por tarea del sistema. AMD claramente ya ha comenzado a planificar en esta dirección. El 12 de octubre, la empresa lanzó oficialmente el diseño de referencia de infraestructura de IA a nivel de rack Helion, optimizado específicamente para cargas de trabajo de IA agentiva. Según el plan oficial, la configuración solo con CPU puede integrar hasta 32,768 núcleos CPU Zen 6, y también puede adoptar configuraciones híbridas de CPU y GPU para adaptarse a las necesidades reales de diferentes empresas. Cabe destacar que estos 32,768 núcleos son la configuración máxima del diseño de referencia, no pedidos confirmados. Pero creo que esto refleja una tendencia clara: los fabricantes de chips ya están considerando la demanda de cálculo general que trae la IA agentiva como una dirección importante de crecimiento futuro para los centros de datos. Veamos también a $ARM. La empresa anunció en julio que sus ingresos del primer trimestre fiscal 2027 alcanzaron 1,290 millones de dólares, un aumento interanual del 22%, de los cuales los ingresos por regalías relacionadas con centros de datos crecieron más del doble. Arm también indicó que la CPU AGI lanzada en marzo ha superado las expectativas de demanda de clientes, y las oportunidades de demanda para los años fiscales 2027 y 2028 ya superan los 2,000 millones de dólares. Aquí también es necesario distinguir entre oportunidades de demanda de clientes y ingresos confirmados. Pero los datos de Arm al menos indican que las CPU para servidores basadas en la arquitectura Arm están acelerando su entrada en el mercado de infraestructura de IA. Esto también significa que la competencia futura en CPU podría no ser solo la tradicional batalla entre AMD e Intel. $AMZN tiene Graviton, $GOOG tiene Axion, y $MSFT también está impulsando sus propios procesadores para servidores. Cada vez más grandes empresas de computación en la nube buscan reducir costos, mejorar la eficiencia energética y disminuir la dependencia de un solo proveedor mediante CPUs personalizadas. Y el competidor más digno de atención podría ser Nvidia misma. En marzo de este año, $NVDA lanzó la CPU Vera, diseñada específicamente para IA agentiva, y en agosto anunció que la entrega de estos procesadores se está ampliando. Nvidia está intentando combinar CPU, GPU, red, memoria y software para ofrecer a los clientes una plataforma de cálculo de IA más completa. El significado estratégico detrás de esto es muy claro. En el futuro, los centros de datos podrían no comprar solo una GPU o una CPU individual, sino un sistema de cálculo completo capaz de realizar tareas específicas de IA. Si Nvidia puede ampliar su cuota de mercado de CPU además de la GPU, su influencia en toda la cadena industrial de infraestructura de IA podría seguir aumentando. Pero para AMD e Intel, esto significa una nueva presión competitiva. El mercado de CPU para servidores x86 ha sido principalmente una competencia entre dos empresas, pero ahora el ecosistema Arm, los procesadores propios y la Vera de Nvidia se están sumando. Incluso si la demanda total de CPU sigue creciendo, no significa que los fabricantes tradicionales obtendrán automáticamente todos los ingresos adicionales. Además, la industria de CPU enfrenta otro problema real: el aumento constante en el rendimiento por unidad de cálculo no necesariamente implica que la cantidad de CPUs enviadas crezca al mismo ritmo. Las empresas de computación en la nube se enfocan más en el rendimiento por vatio, el costo por tarea y la eficiencia total del rack. Si la nueva generación de CPUs puede realizar el mismo trabajo con menos chips, el crecimiento de la industria podría reflejarse más en el valor del producto que en un simple aumento en el volumen de envíos. Por eso creo que analizar la industria de CPU no debe limitarse a la cantidad de servidores, sino que debe observar los ingresos reales de CPU en centros de datos, el precio promedio, la cuota de mercado, los planes de compra de clientes y si las empresas pueden mantener márgenes de ganancia razonables. Desde almacenamiento hasta módulos ópticos, pasando por fabricación avanzada y CPU, siempre he enfatizado que los fundamentos de la IA no han cambiado fundamentalmente, y esta es la razón. Al menos según los informes financieros principales publicados hasta ahora, la demanda de cálculo relacionada con IA sigue impulsando el crecimiento en varios subsectores de semiconductores. Pero esto no significa que toda la cadena industrial esté libre de riesgos. La construcción de centros de datos de IA aún enfrenta incertidumbres en costos de financiamiento, suministro eléctrico, retorno de inversión en capital y la realización futura de la demanda. Si los proveedores de nube retrasan los despliegues, la compra de CPUs también podría verse afectada. Los informes financieros más recientes pueden reflejar la situación operativa del último trimestre, pero no garantizan que la demanda para 2027 y 2028 crezca según las previsiones más optimistas. Seguiré observando de cerca el crecimiento de EPYC de AMD, si el negocio de centros de datos de Intel puede seguir mejorando, la realización de ingresos del ecosistema de servidores Arm y la escala de despliegue de la CPU Vera de Nvidia. Si estos indicadores continúan creciendo, indicará que la demanda de cálculo general creada por la IA sigue teniendo una base comercial real. Siempre he sido un optimista a largo plazo en IA, pero no creo que todas las acciones de IA suban para siempre, sino que la infraestructura global de cálculo está experimentando una actualización a largo plazo. El mercado puede caer en picada a corto plazo por valoraciones y problemas de liquidez, pero los ingresos reales, ganancias y pedidos de una empresa no desaparecen automáticamente por unas pocas velas bajistas grandes. Lo que más se necesita distinguir ahora es si la industria de IA está perdiendo capacidad de crecimiento o si Wall Street ya no está dispuesto a pagar valoraciones altas por expectativas de crecimiento demasiado optimistas. Al menos según los datos más recientes de la industria de CPU, creo que aún no hay suficiente evidencia para demostrar que la demanda de cálculo de IA se haya revertido completamente. Por eso sigo siendo optimista a largo plazo con la IA, pero a corto plazo insisto en controlar la exposición. Los fundamentos determinan cuánto valor puede crear una empresa a largo plazo, mientras que la valoración, la liquidez y las expectativas del mercado determinan a qué precio los inversores pueden comprar para obtener un retorno razonable. El futuro de la IA podría necesitar más GPU, pero también CPUs más potentes. La verdadera oportunidad de inversión no es quién tiene la acción que más cae, sino quién puede convertir la demanda creciente de cálculo en ganancias reales y flujo de caja libre sostenido.

Las ganancias netas de TSMC aumentaron un 69%, ASML ganó casi 5 mil millones de euros en un solo trimestre, pero todo el sector de semiconductores sigue cayendo consecutivamente. Ahora muchas personas comienzan a dudar si el mercado alcista de la IA ha terminado por completo, pero quiero decir que si incluso las empresas de fabricación avanzada más centrales del mundo siguen creciendo aceleradamente, no podemos simplemente asumir que los fundamentos de la industria de IA se han derrumbado solo porque los precios de las acciones han caído. $TSM $ASML $AMAT $LRCX $KLAC $NVDA $SOXX Primero veamos el informe financiero recién publicado de TSMC. El 15 de octubre, $TSM anunció sus resultados del tercer trimestre de 2026, con ingresos de 46,720 millones de dólares, un aumento interanual del 50.9% en dólares taiwaneses, y una ganancia neta de 763,100 millones de dólares taiwaneses, un aumento del 68.7% interanual, con un margen bruto del 66.4% y un margen operativo del 58.7%. ¿Qué significan estas cifras? Una empresa que asume una gran parte de la fabricación avanzada de chips a nivel mundial, sobre una base de ingresos ya enorme, sigue manteniendo un crecimiento de ganancias extremadamente fuerte. Además, TSMC dio una guía de ingresos para el cuarto trimestre de entre 52,300 y 54,300 millones de dólares, lo que significa que la gerencia espera que los ingresos del próximo trimestre sigan batiendo récords. Si la demanda de chips de IA realmente se hubiera derrumbado por completo, ¿por qué los ingresos reales, las ganancias y las proyecciones futuras de TSMC siguen mostrando un crecimiento tan fuerte? Veamos la contribución real de los procesos avanzados. En el tercer trimestre, el proceso de 2nm de TSMC ya contribuyó con el 8% de los ingresos por obleas, el de 3nm con el 33%, el de 5nm con el 28%, y los procesos avanzados de 7nm y menores suman el 79% de los ingresos por obleas. Más importante aún, la plataforma de computación de alto rendimiento representa el 68% de los ingresos trimestrales totales de la empresa. Este HPC no solo incluye aceleradores de IA, sino también CPU y otros chips de alto rendimiento, por lo que no todo puede contarse como ingresos de IA, pero estos datos demuestran que la computación avanzada se está convirtiendo en una fuente de crecimiento muy importante para TSMC. TSMC también mantiene un plan de gastos de capital para 2026 de entre 60,000 y 64,000 millones de dólares, y planea seguir ampliando la capacidad de procesos avanzados y empaquetado avanzado. La empresa espera que la capacidad anual del proceso de 2nm para 2027 se duplique. Cabe destacar que el gasto de capital en sí no garantiza que la demanda ya se haya realizado, pero que una empresa líder mundial en capacidad de fabricación esté dispuesta a invertir tanto capital indica al menos un juicio bastante optimista sobre la demanda futura de sus clientes. Ahora dirijamos la atención al líder mundial en máquinas de litografía, ASML. El informe financiero del tercer trimestre publicado el 14 de octubre muestra que la empresa tuvo ingresos trimestrales de 11,662 millones de euros, una ganancia neta de 4,960 millones de euros y un margen bruto del 57.5%. La gerencia espera ingresos para el cuarto trimestre entre 14,200 y 15,200 millones de euros, y elevó la previsión de ingresos para todo 2026 a entre 44,000 y 45,000 millones de euros. Creo que la información más importante en el informe de ASML no es cuánto dinero ganó, sino la demanda de capacidad futura expresada por sus clientes. La empresa declaró claramente que algunos clientes ya han mostrado interés en pedidos de equipos para 2029 e incluso 2030. ASML también considera que, según la capacidad de suministro planificada actualmente, la capacidad de equipos para 2027 y 2028 podría no satisfacer completamente la demanda de los clientes, y está estudiando formas de aumentar la capacidad para 2028. ¿Qué significa esto? Al menos según las previsiones de los clientes que maneja la gerencia de ASML, el ciclo de inversión en equipos de fabricación avanzada de semiconductores no se ha detenido de repente. Por supuesto, que los clientes expresen interés en pedidos a largo plazo no significa que todos esos pedidos ya estén firmados, ni que no haya posibilidad de cancelaciones o retrasos futuros. Pero si toda la cadena de la industria de IA estuviera contrayéndose, sería difícil explicar por qué algunas fundiciones de obleas siguen planificando activamente la compra de equipos de litografía para varios años adelante. Luego están las empresas estadounidenses de equipos para semiconductores. $AMAT reportó ingresos de 9,120 millones de dólares en el tercer trimestre del año fiscal 2026, un aumento del 25% interanual, estableciendo un récord trimestral, con un margen bruto Non-GAAP del 50.4%. $LRCX reportó ingresos de 6,720 millones de dólares en el trimestre de junio, un aumento secuencial del 15.1%, con un margen operativo Non-GAAP del 38.4%. $KLAC tuvo ingresos de 3,660 millones de dólares en el último trimestre y generó aproximadamente 817 millones de dólares en flujo de caja libre. ¿Por qué creo que estas empresas merecen especial atención? Porque la fabricación avanzada de chips no es solo actualizar el nodo de proceso de 5nm a 3nm y luego a 2nm. A medida que la estructura de los transistores se vuelve más compleja, el proceso de fabricación requiere tecnologías más precisas de litografía, deposición, grabado, inspección y medición. ASML provee equipos clave de litografía, AMAT tiene un papel importante en ingeniería de materiales y deposición, LRCX tiene ventajas competitivas en equipos de grabado y deposición, y KLAC es un proveedor importante en inspección y control de procesos para procesos avanzados. Además, la demanda de fabricación avanzada se extiende al empaquetado avanzado. Los chips de IA de alto rendimiento actuales no solo dependen de la mejora del proceso de un solo chip, sino que también necesitan conectar eficientemente chips de cómputo y memoria de alto ancho de banda mediante tecnologías como Chiplet, CoWoS y HBM. Los chips son cada vez más complejos, y la tasa de éxito del empaquetado, la densidad de interconexión, la disipación térmica y los requisitos de prueba también aumentan. Estos cambios significan que el crecimiento del poder de cómputo de IA no solo depende del diseño de GPU, sino que todo el sistema de fabricación avanzada debe actualizarse continuamente. Por eso no creo que la competencia en IA sea solo entre $NVDA y $AMD. Incluso si en el futuro la competencia entre Nvidia, Broadcom y ASICs propios se intensifica, mientras la demanda de fabricación de chips de alto rendimiento siga creciendo, las empresas de fundición avanzada, equipos y empaquetado aún podrían beneficiarse. Claro, diferentes arquitecturas de chips tienen diferentes áreas de oblea, procesos y complejidades de empaquetado, por lo que no todos los proveedores obtendrán el mismo crecimiento. Pero debo decir que que las bases de las empresas de fabricación avanzada sean fuertes no significa que la industria esté libre de riesgos. El margen bruto de TSMC en el tercer trimestre bajó del 67.7% al 66.4% respecto al trimestre anterior, en parte debido a la dilución del margen causada por la curva de aprendizaje del nuevo proceso de 2nm. Los altos costos de construcción de fundiciones en el extranjero también podrían seguir afectando la rentabilidad. Al mismo tiempo, las restricciones de exportación de EE.UU., la geopolítica, los ajustes en el gasto de capital de los clientes y la futura concentración de capacidad de fabricación podrían cambiar la estructura de crecimiento y ganancias de la industria. Más importante aún, la industria de equipos para semiconductores es inherentemente cíclica. Que los clientes estén expandiendo activamente hoy no significa que la demanda de equipos en 2028 o 2029 crecerá indefinidamente. Si las empresas de computación en la nube desaceleran la inversión en IA, las fundiciones podrían ajustar sus planes de compra de equipos. Los pedidos de equipos tienen ciclos largos, y los cambios en la demanda no siempre se reflejan inmediatamente en los ingresos trimestrales, por lo que no se puede concluir que no hay problemas en el ciclo futuro solo con un informe financiero fuerte. Pero al menos hasta ahora, los datos operativos publicados por TSMC, ASML, AMAT, LRCX y KLAC no apoyan la idea de un colapso total en la demanda de fabricación avanzada. TSMC sigue aumentando la capacidad de procesos avanzados, ASML sigue considerando expandir la producción, y los últimos informes financieros de los líderes estadounidenses de equipos mantienen un buen desempeño de ganancias. Esta es la diferencia que siempre enfatizo: que la demanda a largo plazo de la industria de IA no haya sido refutada no significa que las valoraciones previas de las acciones de IA fueran razonables. En los últimos años, el mercado ya ha descontado mucho crecimiento futuro. Incluso si los ingresos de las empresas crecen un 50% y las ganancias netas un 70%, si los inversores creen que los precios de las acciones ya han anticipado el desempeño de los próximos años, las acciones aún pueden sufrir ajustes significativos. A partir de ahora, me enfocaré en cuatro áreas: la tasa de utilización real de la capacidad de procesos avanzados y CoWoS de TSMC, los nuevos pedidos y cambios en pedidos pendientes de ASML en los próximos trimestres, las guías de demanda de equipos para 2027 de AMAT, LRCX y KLAC, y si los planes de gasto de capital de las grandes fundiciones se reducen sustancialmente. Si estas empresas comienzan a reducir consecutivamente sus guías de desempeño, la utilización de capacidad de procesos avanzados disminuye y los pedidos de equipos caen notablemente, reevaluaré la lógica de inversión en la cadena de fabricación de IA. Pero hasta que aparezcan esas evidencias, no asumiré que la caída continua de $SOXX significa que el crecimiento a largo plazo de la fabricación avanzada ha terminado. Desde el almacenamiento hasta los módulos ópticos y ahora la fabricación avanzada, veo un punto común muy claro: las operaciones reales de las empresas siguen mostrando una fuerte demanda relacionada con IA, pero los precios de las acciones ya están reflejando el costo de financiamiento, la valoración y la incertidumbre del crecimiento futuro. Sigo siendo optimista a largo plazo sobre la IA y creo que la fabricación avanzada es uno de los eslabones con mayores barreras tecnológicas y más dignos de estudio a largo plazo en toda la cadena industrial. Pero ser optimista a largo plazo no significa que ahora debamos comprar a todo precio, ni que podamos ignorar la venta continua del mercado. Lo que realmente me mantiene confiado no es que el precio de las acciones de alguna empresa necesariamente suba en el futuro, sino que las empresas de fabricación de semiconductores más centrales del mundo siguen demostrando con ingresos reales, ganancias e inversiones de capital que la demanda de computación avanzada sigue existiendo. Ahora lo que necesitamos es que el mercado encuentre una valoración razonable nuevamente, no exigir que las empresas con fundamentos sólidos tengan que subir todos los días.

El mercado de semiconductores volvió a caer colectivamente en el mercado oscuro durante el fin de semana, y el lunes los mercados de Asia-Pacífico enfrentan una nueva ronda de presión de venta. La memoria de Corea, los equipos de semiconductores de Japón y la cadena industrial de IA de Taiwán podrían ser los primeros en verse afectados. Si el mercado asiático continúa rompiendo soportes, el riesgo podría transmitirse aún más al mercado estadounidense. $SOXX $QQQ $MU $SNDK Según informes del fin de semana, el 17 de octubre, en solo 10 minutos, se produjeron liquidaciones forzadas por aproximadamente 51.6 millones de dólares en contratos perpetuos relacionados con acciones y ETFs de semiconductores, de los cuales las liquidaciones largas fueron alrededor de 38 millones de dólares. Las liquidaciones relacionadas con $SOXL fueron aproximadamente 12.7 millones de dólares, y los contratos relacionados con $SNDK y SK Hynix tuvieron cada uno alrededor de 10.8 millones de dólares. Esta caída estuvo acompañada por una presión evidente de liquidación apalancada. Sin embargo, es importante distinguir que la caída del fin de semana ocurrió principalmente en contratos perpetuos relacionados con acciones negociadas en exchanges de criptomonedas, no en acciones al contado del mercado estadounidense. La falta de negociación al contado normal durante el fin de semana para anclar precios, la insuficiente profundidad del mercado y las liquidaciones continuas de posiciones apalancadas pueden causar fluctuaciones mucho mayores que en horarios normales de negociación. Por lo tanto, una caída fuerte en el mercado oscuro no implica necesariamente una caída de igual magnitud en el mercado al contado el lunes, pero sí refleja que la aversión al riesgo de ciertos fondos apalancados está empeorando rápidamente. Lo más problemático es que los semiconductores ya han experimentado varios días consecutivos de ventas extremas. SK Hynix y Samsung de Corea, así como las acciones de equipos japoneses, han sufrido una compresión significativa en sus valoraciones; la memoria, la comunicación óptica y la manufactura avanzada han mostrado debilidad casi simultánea. Además, durante el fin de semana se difundió la noticia de que $MSFT se retiró de un proyecto de colaboración de centro de datos con Nscale en Reino Unido. Aunque esto no implica que Microsoft esté reduciendo completamente su inversión en IA, el acceso a la energía, los retrasos en la construcción y los costos de financiamiento se han convertido en restricciones reales que la expansión de infraestructura de IA debe enfrentar. El comportamiento del mercado asiático el lunes será crucial. Si las acciones de memoria coreanas y los equipos japoneses abren con fuertes caídas y continúan rompiendo soportes con volumen, y al mismo tiempo los futuros del Nasdaq se debilitan, indicará que el mercado aún no ha encontrado suficiente capital para sostenerlo, y los semiconductores podrían seguir bajo presión a la baja. Si el mercado asiático abre a la baja pero rápidamente recupera las pérdidas, especialmente con compras sostenidas en SK Hynix y Samsung, entonces habrá razones para aumentar la expectativa de un rebote técnico a corto plazo. Pero incluso así, no se puede confirmar directamente un cambio de tendencia. Para acciones de alta volatilidad como $MU, $SNDK, $LITE, $COHR, la operación más peligrosa ahora es aumentar el apalancamiento tras caídas consecutivas, apostando a un rebote de represalia inevitable. La sobreventa extrema puede provocar un rebote fuerte, pero mientras la tendencia bajista no termine, el rebote podría enfrentar nuevamente ventas concentradas. La lógica industrial a largo plazo de los semiconductores sigue vigente; la demanda de procesos avanzados, HBM, DRAM y comunicaciones ópticas de alta velocidad no ha desaparecido por la caída de precios. Pero que los fundamentos industriales no se hayan deteriorado completamente no significa que las valoraciones previas fueran razonables, ni que el desapalancamiento de capital ya se haya completado. Se debe estar alerta al riesgo de que esta crisis se extienda a todo el mercado estadounidense. Los semiconductores ya han sufrido una corrección severa; si $QQQ y $SPY también rompen soportes simultáneamente, significará que la venta podría extenderse desde sectores con valoraciones altas localizadas hacia el mercado amplio. El lunes, se debe observar con atención la magnitud de la apertura a la baja en Asia-Pacífico, la absorción durante la sesión, los futuros del Nasdaq y la estructura de volumen y precio tras la apertura oficial del mercado estadounidense. Antes de que la tendencia muestre una mejora sustancial, controlar posiciones de alto riesgo es más importante que intentar adivinar el fondo. Incluso si la próxima ola alcista de IA finalmente se reinicia, no es necesario apostar todo el capital en el momento más caótico de la tendencia bajista.

$LITE, $AAOI, $COHR han caído en picada recientemente, y todo el sector de comunicaciones ópticas casi se ha convertido en la zona más afectada por la venta masiva de acciones tecnológicas en octubre. Pero sigo creyendo que, al menos según los informes financieros, pedidos y estudios de la industria publicados hasta ahora, la lógica central del crecimiento de los módulos ópticos para IA no ha cambiado fundamentalmente. El mercado está castigando las valoraciones, pero eso no significa que la demanda en la cadena de suministro se haya desplomado simultáneamente. $NVDA $AVGO $QQQ Primero veamos los datos más directos. El 12 de octubre, $LITE cayó un 9.8% en un solo día, $COHR bajó un 7.9% y $CIEN un 10%. Toda la cadena de la industria de comunicaciones ópticas sufrió una venta concentrada, y el mercado comenzó a preocuparse por los costos de financiamiento de los centros de datos de IA, el progreso futuro de la construcción y si el gasto de capital de los grandes proveedores de nube a gran escala podrá mantenerse. Pero si volvemos a la situación real de las empresas, veremos un panorama completamente diferente. $LITE anunció en agosto que sus ingresos del cuarto trimestre del año fiscal 2026 alcanzaron 1,006 millones de dólares, un aumento interanual del 109.3% y un crecimiento secuencial del 24.5%. El margen bruto Non-GAAP llegó al 50.4%, mejorando notablemente desde el 37.8% del mismo período del año anterior. Más importante aún, la guía de ingresos para el siguiente trimestre fue de 1,225 a 1,275 millones de dólares, lo que significa que la gerencia aún esperaba un fuerte crecimiento del negocio. ¿Qué indica este conjunto de datos? Al menos hasta el último informe financiero, el negocio de comunicaciones ópticas de Lumentum no muestra señales de una caída repentina en la demanda. Por el contrario, con la expansión gradual de conexiones ópticas de alta velocidad, conmutación de rutas ópticas OCS y productos de 1.6T, la empresa sigue en fase de expansión. Veamos ahora $COHR. Coherent reportó en agosto ingresos de 2,050 millones de dólares en el cuarto trimestre del año fiscal 2026, un aumento del 34% interanual, y un margen bruto GAAP mejorado al 38.5%. La gerencia afirmó claramente que la demanda de centros de datos de IA sigue siendo fuerte, con módulos ópticos de 800G y 1.6T impulsando el crecimiento, y continúan ampliando la capacidad de producción de dispositivos ópticos clave como el fosfuro de indio. Lo que hace a esta empresa digna de atención es que no solo vende módulos ópticos, sino que también domina tecnologías de láseres, dispositivos fotónicos y materiales relacionados. Incluso si la ruta tecnológica de los módulos ópticos cambia en el futuro, las fuentes de luz de alto rendimiento y los dispositivos ópticos en la cadena de suministro superior podrían seguir teniendo un valor importante. Por supuesto, los cambios tecnológicos también redistribuirán las ganancias, no se puede asumir que todos los productos seguirán beneficiándose. Finalmente, veamos el más controvertido, $AAOI. La empresa reportó ingresos de 191.9 millones de dólares en el segundo trimestre, un aumento interanual de aproximadamente 86%, estableciendo un récord de ingresos por quinto trimestre consecutivo. El volumen de envíos de productos 800G creció más del doble secuencialmente, y la empresa espera que la demanda de productos 800G y 1.6T pueda superar su capacidad hasta mediados de 2027. Es importante notar que esta es la evaluación de la gerencia sobre la demanda futura, no todos los ingresos ya asegurados. Pero al menos indica que el último informe financiero no muestra que los clientes estén cancelando masivamente las compras de módulos ópticos de alta velocidad. Más importante aún, la capacidad mensual de producción de AAOI en ese momento estaba cerca de 200,000 unidades, y la empresa planea aumentar la capacidad mensual de productos 800G y 1.6T a aproximadamente 650,000 unidades para finales de 2026. Si la demanda se cumple y la expansión se completa sin problemas, este cambio de escala merece un análisis para su impacto en los ingresos futuros. Sin embargo, los riesgos de AAOI tampoco pueden ser ignorados. La pérdida neta GAAP en el segundo trimestre aún alcanzó los 22.8 millones de dólares, y el margen bruto disminuyó interanualmente. El 5 de octubre, la empresa anunció la finalización de un plan de emisión de acciones ATM por 600 millones de dólares, con una recaudación neta real de aproximadamente 588 millones. La expansión requiere fondos, pero emitir nuevas acciones también significa dilución para los accionistas existentes. Por eso creo que, aunque todos pertenecen a la industria de comunicaciones ópticas, $LITE, $COHR y $AAOI no pueden analizarse con la misma lógica de valoración. Lumentum ya ha logrado un margen de beneficio alto, Coherent tiene una cartera tecnológica fotónica más amplia, mientras que AAOI aún necesita demostrar que el aumento en productos de alta velocidad puede traducirse sostenidamente en ganancias GAAP y flujo de caja. Si los informes financieros de las empresas no son concluyentes, entonces veamos los estudios de la industria de terceros. TrendForce estimó en abril de este año que el mercado global de módulos ópticos de transmisión y recepción para IA alcanzará los 26,000 millones de dólares en 2026, un crecimiento de más del 57% respecto a los 16,500 millones de dólares de 2025. Otro estudio prevé que la proporción global de envíos de módulos ópticos de alta velocidad de 800G y superiores podría aumentar del 19.5% en 2024 a más del 60% en 2026. Estas cifras son predicciones que deben verificarse con envíos reales. Pero al menos reflejan una tendencia industrial: a medida que los clústeres de IA crecen, la cantidad de datos que los centros de datos necesitan transmitir está aumentando rápidamente. Más GPU no significa necesariamente mayor eficiencia computacional del sistema. Si el ancho de banda de red entre servidores es insuficiente, los dispositivos de cómputo pueden tener que esperar la transmisión de datos. Especialmente cuando la IA se expande del entrenamiento a la inferencia a gran escala, la demanda de conexiones de alta velocidad dentro del clúster y entre diferentes centros de datos puede convertirse en una dirección de inversión en infraestructura cada vez más importante. Por eso siempre he creído que los módulos ópticos no son una industria que dependa únicamente de la especulación del concepto de IA. La actualización de 800G a 1.6T, los avances en tecnología de conversión optoelectrónica, el despliegue de OCS y el desarrollo futuro de CPO tienen demandas de ingeniería reales que los respaldan. Pero tampoco creo que los módulos ópticos puedan subir de precio y expandirse indefinidamente. A medida que aumentan las ganancias de la industria, más empresas ampliarán su capacidad. Al mismo tiempo, la evolución de rutas tecnológicas como fotónica de silicio, LPO y CPO podría cambiar la competencia en la cadena industrial. Las conexiones de cobre aún tienen ventajas en costo y consumo energético en escenarios de corta distancia, y las conexiones ópticas no reemplazarán de la noche a la mañana todos los cables de cobre. El riesgo más realista proviene del gasto de capital de los clientes. Si las empresas de computación en la nube ajustan la velocidad de despliegue debido a problemas de suministro eléctrico, retrasos en la construcción de centros de datos o presiones financieras, incluso si la demanda de IA a largo plazo no desaparece, los pedidos de módulos ópticos podrían verse afectados a corto plazo. Esto es lo que realmente preocupa a Wall Street últimamente. Antes, el mercado estaba dispuesto a otorgar valoraciones más altas a los proveedores upstream tan pronto como las empresas anunciaran una expansión en inversión en IA. Pero ahora los inversores exigen que las empresas demuestren si los pedidos se entregarán a tiempo, si la expansión de capacidad se completará sin problemas, si el crecimiento de ingresos se traducirá en ganancias y si las ganancias finalmente se convertirán en flujo de caja libre. Por eso mantengo un juicio constante: los fundamentos de la industria de módulos ópticos no muestran evidencia clara de un deterioro generalizado, pero eso no significa que las acciones de módulos ópticos hayan tocado fondo. Los ingresos de las empresas pueden crecer un 100%, pero las acciones aún pueden caer un 30%, porque el precio ya podría haber reflejado expectativas más optimistas. Seguiré monitoreando de cerca los envíos reales de 800G y 1.6T, el suministro y rendimiento de láseres, las guías de gasto de capital de los proveedores de nube, así como los cambios en márgenes y flujo de caja de cada empresa. Si en el futuro se cancelan pedidos de forma significativa, baja la utilización de capacidad, se acumulan inventarios y la gerencia comienza a reducir las guías de ingresos, tendré que reevaluar mi juicio de inversión. Pero hasta ahora, los últimos datos operativos publicados por $LITE, $COHR y $AAOI siguen apoyando la idea de que la demanda de comunicaciones ópticas de alta velocidad mantiene su crecimiento. Sigo siendo optimista a largo plazo sobre la infraestructura de IA y creo que las conexiones ópticas de alta velocidad serán una dirección industrial que vale la pena estudiar en los próximos años. Sin embargo, lo que apoyo es la demanda real de la industria y el crecimiento de la rentabilidad empresarial, no que cualquier empresa de módulos ópticos valga la pena comprar a cualquier precio. La caída de este octubre nos recuerda que la lógica industrial correcta a largo plazo y la capacidad de las acciones para subir sostenidamente a corto plazo nunca son lo mismo. Antes de que la valoración, el capital y la estructura de precios mejoren nuevamente, seguiré controlando mi posición y manteniendo efectivo. Porque las empresas realmente excelentes pueden atravesar ciclos industriales, pero si los inversores pierden capital durante la caída del precio, puede que no tengan oportunidad de esperar el día en que los fundamentos impulsen nuevamente la subida del precio.

$MU, $SNDK, $SKHY han caído en picada consecutivamente, y Samsung y SK Hynix también han sufrido fuertes ventas. Ahora muchas personas comienzan a dudar si la industria de la IA ya ha llegado a su límite. Pero yo sigo creyendo que, al menos según los datos publicados actualmente por la industria de almacenamiento, la lógica central de la demanda de IA no ha sido destruida. La caída en el precio de las acciones no significa que la situación operativa de las empresas esté empeorando al mismo ritmo. $STX $WDC $NVDA Primero veamos los informes financieros más convincentes. Micron anunció que los ingresos del cuarto trimestre del año fiscal 2026, al 30 de septiembre, alcanzaron los 54,230 millones de dólares, comparado con 11,320 millones del mismo período del año pasado, un crecimiento interanual cercano al 379%, con un margen bruto GAAP del 86.8%. Más importante aún, Micron dio una guía para el primer trimestre del año fiscal 2027 con ingresos de 61,500 millones de dólares, claramente superior a los ingresos trimestrales recién anunciados. Si la demanda de almacenamiento para IA ya se hubiera desplomado por completo, ¿por qué los datos operativos más recientes de Micron y la guía para el próximo trimestre siguen siendo tan fuertes? Luego veamos Corea. SK Hynix reportó ingresos en el segundo trimestre de 79.3 billones de wones, un aumento interanual del 257%, y una utilidad operativa de 60.5 billones de wones. La empresa declaró claramente que la demanda de servidores de IA para HBM, DRAM de alto rendimiento y SSD empresariales sigue creciendo, y ya ha firmado acuerdos de suministro a largo plazo con aproximadamente 10 clientes importantes. Samsung, el 8 de octubre, publicó resultados preliminares del tercer trimestre aún más impresionantes, con una utilidad operativa del grupo estimada en 107.4 billones de wones, comparado con 12.17 billones del mismo período del año pasado. Aunque las cifras de Samsung incluyen todo el negocio del grupo y no se pueden atribuir completamente al almacenamiento, el aumento en los precios de los chips de almacenamiento y la demanda de IA claramente siguen siendo un motor importante de este crecimiento en ganancias. Si los datos publicados por las empresas no son suficientemente convincentes, entonces veamos las predicciones de precios de terceros. TrendForce estimó el 30 de septiembre que en el cuarto trimestre de 2026 los precios contractuales del DRAM genérico aumentarán entre un 10% y 15% intertrimestralmente, el NAND Flash entre un 15% y 20%, y el precio de los SSD empresariales podría aumentar incluso entre un 23% y 28%. Cabe destacar que estas son predicciones de instituciones de investigación, no precios finales ya realizados. Pero al menos indican que, hasta ahora, las instituciones de la industria no han observado que el mercado de almacenamiento haya entrado completamente en un estado de sobreoferta. Además, esta ronda de demanda de almacenamiento ya no se limita solo a HBM. Muchas personas al pensar en almacenamiento para IA piensan primero en que las GPU de Nvidia necesitan memoria de alto ancho de banda, pero en realidad, los servidores de IA también requieren grandes cantidades de DDR5 RDIMM, LPDDR para servidores y SSD empresariales. A medida que la IA avanza desde el entrenamiento de modelos hacia inferencia a gran escala, el KV Cache, las bases de datos vectoriales y la recuperación de datos en tiempo real están aumentando la demanda de memoria rápida y almacenamiento de gran capacidad. TrendForce estima que en 2026 la demanda de bits para SSD empresariales crecerá más del 80% interanual. Esto significa que la IA no solo necesita una capacidad de cómputo cada vez más potente, sino también una capacidad cada vez mayor para almacenar y acceder a datos. Por eso siempre he estado atento a $SNDK. SanDisk anunció en agosto que sus ingresos del cuarto trimestre alcanzaron los 8,970 millones de dólares, un aumento intertrimestral del 51%, de los cuales aproximadamente dos tercios provienen del aumento de precios y un tercio del crecimiento en volumen de envíos. Los ingresos del negocio de centros de datos en el año fiscal 2026 crecieron un 437% interanual. Esto indica que la mejora en el mercado NAND no es solo una especulación conceptual, sino que ya se refleja en las ventas y precios reales de las empresas. Sin embargo, SanDisk se enfoca principalmente en NAND, por lo que no se puede atribuir directamente el crecimiento en la demanda de HBM a sus ingresos. Los discos duros mecánicos tampoco están ausentes. $STX reportó ingresos trimestrales de 3,630 millones de dólares, un aumento interanual de aproximadamente 48%, y un flujo de caja libre anual de 3,100 millones. $WDC reportó ingresos trimestrales de 3,750 millones, un aumento interanual del 44%, y un flujo de caja libre trimestral de 1,280 millones. A medida que las empresas de computación en la nube continúan construyendo centros de datos, el almacenamiento a largo plazo de grandes volúmenes de datos aún requiere HDD de gran capacidad con ventajas de costo. HBM, DRAM, NAND y HDD sirven a diferentes escenarios, pero la expansión de la infraestructura de IA está afectando simultáneamente a estos mercados. Por eso siempre digo que el mayor problema que enfrenta la industria del almacenamiento ahora no es que la demanda haya desaparecido repentinamente, sino que los precios de las acciones ya reflejaron expectativas de ganancias demasiado optimistas. Las acciones de almacenamiento han experimentado un gran aumento en el último año, y algunas empresas han alcanzado márgenes de ganancia históricamente altos. Lo que Wall Street teme ahora es si estas ganancias pueden mantenerse hasta 2027 o incluso 2028. Si el mercado cree que las ganancias actuales están cerca del pico del ciclo, incluso si las empresas siguen ganando en el próximo trimestre, los inversionistas podrían exigir valoraciones más bajas. Por supuesto, no diré que la industria del almacenamiento no tiene riesgos. Al contrario, los altos márgenes actuales están estimulando la expansión futura de la oferta. Samsung, SK Hynix y Micron están aumentando sus inversiones, y ChangXin Memory y Yangtze Memory también están impulsando el desarrollo tecnológico y de capacidad en sus respectivos campos. Al mismo tiempo, los precios excesivamente altos del almacenamiento ya están presionando los márgenes de los fabricantes de smartphones y PC. Si en el futuro se libera una capacidad adicional concentrada o el gasto de capital en IA se desacelera notablemente, los ciclos de precios de DRAM y NAND podrían revertirse completamente. Los contratos a largo plazo pueden mejorar la visibilidad de los pedidos, pero no garantizan que todos los productos mantendrán precios altos para siempre. Por eso creo que ahora es crucial distinguir dos cosas: que la demanda de almacenamiento para IA sigue siendo fuerte no significa que las acciones de almacenamiento sean necesariamente una buena compra ahora; y que una fuerte corrección en las acciones de almacenamiento no significa que toda la industria haya entrado en declive. Hasta ahora no he visto datos suficientes que prueben una reversión completa en la demanda global de HBM, DRAM para servidores y SSD empresariales. Pero tampoco asumiré que los márgenes excepcionalmente altos actuales pueden mantenerse para siempre, ni que el alto crecimiento pasado pueda continuar indefinidamente. Seguiré monitoreando cuatro indicadores clave: los precios contractuales reales de DRAM y NAND, los cambios en los pedidos de HBM y memoria para servidores, el inventario y la velocidad de expansión de capacidad de cada empresa, y si las expectativas de ganancias para 2027 comienzan a ser revisadas sistemáticamente a la baja. Si en el futuro los precios siguen cayendo, se cancelan pedidos, el inventario se acumula rápidamente y la gerencia comienza a reducir sus guías, reevaluaré la lógica de inversión en toda la industria del almacenamiento. Pero antes de que aparezcan estas señales, no voy a declarar que los fundamentos de la IA se han derrumbado solo porque $MU, $SNDK o $SKHY hayan caído consecutivamente. Mi juicio a largo plazo no ha cambiado: la IA está impulsando la actualización global de la infraestructura de cómputo y almacenamiento, y el almacenamiento es una parte indispensable de ello. Solo que tener una visión optimista a largo plazo sobre la industria es muy diferente a tener que mantener una posición completa en acciones a corto plazo. Ahora es más necesario respetar las tendencias del mercado y controlar la exposición, en lugar de ignorar el riesgo de compresión de valoraciones y ventas de capital solo porque los fundamentos no han empeorado temporalmente. Lo que veo con optimismo es el crecimiento estructural de la demanda de almacenamiento en los próximos años, no que cualquier acción de almacenamiento deba subir de precio en cualquier momento.