Más allá de Nvidia: las empresas que venden los “picos y palas” de la revolución de la IA

Cuando pensamos en inteligencia artificial y mercados financieros, probablemente la primera empresa que nos viene a la cabeza es Nvidia.

Y tiene sentido. Sus GPUs se han convertido en una pieza fundamental de la infraestructura necesaria para entrenar y ejecutar los modelos de IA más avanzados.

Pero existe otra forma de analizar esta revolución.

En lugar de preguntarnos únicamente qué empresa está desarrollando la inteligencia artificial, podemos preguntarnos:

¿Qué empresas están vendiendo las herramientas y la infraestructura que toda esta industria necesita?

Es la conocida estrategia de los “picos y palas”.

Durante la fiebre del oro, no todos los que buscaban oro se hicieron ricos. Algunos de los negocios más interesantes fueron precisamente los que vendían las herramientas necesarias para buscarlo.

Con la inteligencia artificial podría estar ocurriendo algo parecido.

La IA necesita mucho más que GPUs

El crecimiento de la inteligencia artificial está provocando una enorme expansión de los centros de datos.

Pero una GPU no puede funcionar de manera aislada.

Los centros de datos necesitan servidores, memoria, almacenamiento, redes de alta velocidad, sistemas de refrigeración y componentes ópticos capaces de transmitir enormes cantidades de información.

A medida que aumenta el número de GPUs trabajando simultáneamente, también aumenta la cantidad de datos que deben circular entre ellas.

Y aquí aparece una parte menos conocida de la revolución de la IA: la infraestructura que conecta todos esos componentes.

Por eso, para los inversores puede ser interesante mirar más allá de los fabricantes de chips y analizar toda la cadena de suministro.

Deutsche Bank pone el foco en los “picos y palas”

Deutsche Bank inició cobertura sobre varias empresas de hardware relacionadas con la inteligencia artificial y destacó precisamente este cambio de perspectiva.

Entre sus principales apuestas aparecen Lumentum, Coherent, Arista Networks, Cisco Systems y Hewlett Packard Enterprise.

La tesis es sencilla: si la inversión en inteligencia artificial continúa creciendo, toda la infraestructura necesaria para hacerla funcionar también tendrá que crecer.

Y algunas de estas empresas podrían beneficiarse de esa expansión.

1. Lumentum: la óptica detrás de la IA

Lumentum (LITE) desarrolla tecnologías ópticas y fotónicas utilizadas para transmitir información a gran velocidad.

Esto es especialmente relevante para los centros de datos de IA, donde enormes cantidades de información tienen que viajar entre GPUs, servidores y diferentes partes de la infraestructura.

Deutsche Bank considera Lumentum una de sus apuestas de mayor convicción dentro del sector.

Además, Nvidia realizó recientemente una inversión de $2.000 millones en la compañía.

La idea es interesante:

Nvidia necesita potencia de cálculo, pero esa potencia también necesita conectividad.

2. Coherent: otro componente esencial

Coherent (COHR) es otra compañía importante dentro del ecosistema de componentes ópticos y láseres.

Sus tecnologías tienen aplicaciones en comunicaciones ópticas y otros mercados industriales.

Deutsche Bank también la considera una de sus principales apuestas y destaca la elevada demanda por sus productos.

Al igual que Lumentum, Coherent recibió una inversión de $2.000 millones por parte de Nvidia.

Aquí aparece otro concepto importante para los inversores:

Poder de fijación de precios.

Cuando una empresa tiene una demanda elevada y una oferta limitada, puede tener capacidad para aumentar precios, lo que potencialmente puede mejorar sus ingresos y márgenes.

Por supuesto, una fuerte demanda no significa automáticamente que una acción sea una buena inversión. La valoración, la competencia y la sostenibilidad del crecimiento siguen siendo fundamentales.

3. Arista Networks: las redes que conectan la IA

Arista Networks (ANET) representa otra parte fundamental de esta infraestructura: el networking.

Imagina un centro de datos con miles de GPUs trabajando simultáneamente.

Todas esas unidades necesitan intercambiar información constantemente.

Eso requiere redes extremadamente rápidas.

Arista se ha posicionado como uno de los principales proveedores de infraestructura de networking para centros de datos y está aumentando su exposición al crecimiento de las cargas de trabajo de IA.

La tesis aquí es diferente a la de Lumentum y Coherent:

no vende necesariamente el componente óptico; ayuda a construir la red que permite que toda esa infraestructura funcione.

4. Cisco: una apuesta más diversificada

Cisco (CSCO) también aparece entre las empresas favoritas de Deutsche Bank.

Su negocio histórico está relacionado con networking, pero la compañía está intentando capturar una parte creciente del gasto asociado a la inteligencia artificial.

Su ventaja potencial es la capacidad de combinar diferentes capas de infraestructura: networking, silicio, óptica, sistemas y software.

Según Deutsche Bank, Cisco también cuenta con importantes pedidos relacionados con IA procedentes de grandes proveedores de nube.

La diferencia es que Cisco no representa una apuesta pura por la IA.

Es una empresa mucho más diversificada que puede beneficiarse del crecimiento de la infraestructura sin depender exclusivamente de un único producto.

5. Hewlett Packard Enterprise

Hewlett Packard Enterprise (HPE) completa las cinco principales apuestas de Deutsche Bank.

La compañía está posicionándose en infraestructura empresarial y centros de datos para inteligencia artificial, incluyendo servidores y soluciones de computación acelerada.

Además, trabaja con Nvidia para ofrecer soluciones de infraestructura de IA.

Esto es importante porque la próxima fase de la inteligencia artificial podría extenderse mucho más allá de las grandes empresas tecnológicas.

Cada vez más compañías y organizaciones necesitan ejecutar modelos de IA utilizando sus propios datos e infraestructura.

Y ahí aparece otro mercado potencial: la IA empresarial.

La cadena de valor de la inteligencia artificial

Cuando analizamos la revolución de la IA, es fácil concentrarnos únicamente en las empresas más conocidas.

Pero podemos pensar en una cadena mucho más amplia:

Energía → Centros de datos → Servidores → GPUs/CPUs → Memoria → Óptica → Networking → Software → Aplicaciones de IA

Cada una de estas capas puede generar oportunidades.

Y también puede convertirse en un cuello de botella.

Por eso la estrategia de los “picos y palas” resulta tan interesante.

¿Significa esto que hay que comprar estas acciones?

No necesariamente.

Que una empresa esté expuesta al crecimiento de la inteligencia artificial no significa automáticamente que su acción esté barata o que vaya a subir.

Una compañía puede tener un excelente negocio y, al mismo tiempo, cotizar a una valoración demasiado elevada.

Por eso, encontrar una buena historia es solamente el comienzo.

Un trader debe analizar:

Crecimiento, beneficios, márgenes, flujo de caja, deuda, valoración, ventaja competitiva, tendencia del precio y volumen.

La pregunta no es solamente:

“¿Esta empresa se beneficia de la IA?”

Sino: “¿El mercado ya ha descontado ese crecimiento en el precio?”

La próxima fase de la revolución de la IA

Quizás la pregunta más interesante ya no sea:

¿Quién será el próximo Nvidia?

Sino:

¿Qué empresas son indispensables para que Nvidia y todo el ecosistema de inteligencia artificial puedan seguir creciendo?

Lumentum, Coherent, Arista Networks, Cisco y Hewlett Packard Enterprise son algunos de los nombres que están recibiendo atención por esta razón.

Pero el verdadero trabajo comienza después de encontrarlas.

Hay que analizarlas, compararlas y determinar cuáles realmente tienen las características que buscamos.

Porque en un mercado con miles de empresas, la ventaja no necesariamente está en analizar más.

Está en analizar mejor.

¿Y qué papel puede jugar la IA en todo esto?

La inteligencia artificial también puede cambiar la manera en que los traders e inversores analizan oportunidades.

En lugar de revisar manualmente cientos de empresas, informes, resultados y datos financieros, podemos utilizar herramientas de IA para procesar información, aplicar filtros y priorizar dónde merece la pena concentrar nuestra atención.

Pero la IA no debería sustituir el criterio del inversor.

Debería ayudarle a tomar mejores decisiones.

Precisamente sobre esto hablaremos en nuestro próximo webinar gratuito del 6 de octubre, donde mostraremos cómo estamos utilizando inteligencia artificial dentro de un Sistema Profesional de Trading, incluyendo una demostración de SPT Copilot™.

El objetivo no es analizar más. Es analizar mejor.

Recuerda que puedes utilizar el analizador de acciones de Tradingview para tus análisis de mercado.