La fiebre de la IA ya no mira solo a Nvidia: la memoria gana protagonismo

La primera gran fase del mercado alcista de la inteligencia artificial tuvo un claro protagonista: Nvidia. Sus GPUs se convirtieron en el símbolo de la carrera por entrenar grandes modelos y desplegar capacidad masiva de cómputo. Pero, según Tobias Burns, el interés de Wall Street empieza a girar hacia otra parte de la cadena: los fabricantes de memoria, CPUs y componentes que permiten coordinar sistemas de IA cada vez más complejos.

El movimiento ya se está reflejando en bolsa. En el último mes, valores como Micron, SanDisk e Intel han registrado fuertes subidas, impulsados por la idea de que la infraestructura de IA no dependerá solo de GPUs cada vez más potentes, sino de sistemas completos capaces de repartir cargas de trabajo entre múltiples canales de procesamiento.

La nueva palabra clave: orquestación

El concepto central es la orquestación. En lugar de concentrar todo el trabajo en grandes bloques de procesamiento gráfico, la nueva arquitectura distribuye las tareas entre GPUs, CPUs, memoria, redes y otros elementos del centro de datos. Esto no reduce la importancia de Nvidia, pero sí amplía el número de ganadores potenciales dentro del ecosistema de IA.

Morgan Stanley sostiene que la IA más avanzada, especialmente la llamada IA agéntica, aumentará la necesidad de CPUs frente a GPUs en determinados procesos. Estos modelos no se limitan a responder consultas simples, sino que ejecutan tareas más generales, coordinan herramientas, dividen trabajos y toman decisiones intermedias. Para eso necesitan más memoria, más redes, más CPUs y una infraestructura más flexible.

Meta y AMD apuntan en la misma dirección

Las grandes tecnológicas están enviando un mensaje similar. Meta ha señalado que ninguna arquitectura de chip sirve eficientemente para todas las cargas de trabajo. A medida que avanza hacia modelos de IA más agénticos, sus necesidades de cómputo requieren una mayor presencia de CPUs.

También AMD ha puesto el acento en esta idea. En el marco de su acuerdo con Meta, la compañía defendió que las CPUs son un pilar estratégico de la infraestructura de IA, porque permiten eficiencia, escalabilidad y orquestación junto a las GPUs. Es decir, el mercado empieza a entender que la IA no es una sola pieza de hardware, sino un sistema completo.

Este cambio de enfoque ayuda a explicar por qué los inversores están buscando exposición más allá de Nvidia. La demanda de IA sigue creciendo, pero el gasto incremental puede desplazarse hacia proveedores que antes parecían secundarios dentro de la narrativa.

La memoria gana protagonismo

La memoria es una de las grandes beneficiadas. Los sistemas de IA más complejos necesitan mover, almacenar y recuperar enormes cantidades de datos con rapidez. Eso impulsa la demanda de DRAM, NAND y soluciones de memoria avanzada.

Ahí entran compañías como Micron, Samsung, SK Hynix, SanDisk y Kioxia. La tesis es sencilla: si la IA deja de ser solo entrenamiento masivo y pasa a desplegarse en flujos de trabajo más distribuidos, la memoria y el almacenamiento se convierten en cuellos de botella estratégicos.

El ejemplo de la ciberseguridad

La ciberseguridad ofrece un ejemplo práctico de esta transición. Tras el impacto causado por el modelo Mythos de Anthropic, varios laboratorios y firmas especializadas han mostrado que modelos públicos menos avanzados, bien coordinados mediante flujos de trabajo estructurados, pueden lograr resultados muy similares.

Esto refuerza la tesis de la orquestación: no siempre gana el modelo más grande o el chip más potente. A veces, el valor está en coordinar varios modelos, herramientas y procesos de forma eficiente. En ese escenario, las CPUs, la memoria y las redes ganan peso frente a una visión más simple centrada únicamente en GPUs.

David Linthicum, exresponsable de cloud en Deloitte, resume la idea con claridad: pensar que toda la IA debe correr necesariamente sobre GPUs es una simplificación excesiva. En muchos casos, la tecnología mínima viable puede apoyarse en CPUs, siempre que el sistema esté bien diseñado.

Más ganadores en la cadena de suministro

El giro hacia la orquestación también beneficia a otros segmentos de la cadena de suministro de centros de datos. Entre ellos destacan el diseño electrónico, los sistemas de control, los sustratos, las placas, la conectividad y los componentes que unen los distintos canales de procesamiento.

Morgan Stanley menciona posibles beneficiarios como KLA, Cadence Design Systems y Gold Circuit Electronics, además de los grandes fabricantes de memoria. La lógica es que una infraestructura más distribuida y compleja necesita más piezas críticas, no solo más GPUs.

Una segunda fase del ciclo de IA

La narrativa de IA no se está apagando; está cambiando de composición. Nvidia sigue siendo una pieza central, pero el mercado empieza a buscar los próximos cuellos de botella y los próximos beneficiarios. En esa búsqueda, memoria, CPUs, redes y componentes de centros de datos están ganando protagonismo.

Para los inversores, la clave es distinguir entre una rotación saludable dentro del mismo ciclo y una simple persecución especulativa de valores rezagados. El crecimiento de IA sigue siendo real, pero las subidas rápidas en compañías de memoria y semiconductores también elevan el riesgo de valoración.