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Durante dos años la carrera de la inteligencia artificial ha girado alrededor de una única pregunta: quién construiría los modelos más potentes del mundo. Ahora el mercado empieza a plantearse otra muy distinta: quién ganará dinero cuando esos modelos se utilicen de forma masiva cada día.
Es un cambio sutil, pero potencialmente decisivo para los inversores. Mientras los titulares han estado dominados por los gigantes tecnológicos y sus multimillonarias inversiones en centros de datos, cada vez más analistas empiezan a mirar hacia la siguiente fase del ciclo: la inferencia, es decir, la ejecución de modelos ya entrenados para aplicaciones reales.
Los analistas de BloombergNEF resumen este cambio de paradigma con una frase tan sencilla como reveladora: "El entrenamiento se lleva los titulares. La inferencia se lleva los beneficios".
CASI 700.000 MILLONES DE DÓLARES PARA CONSTRUIR LA AUTOPISTA
La magnitud de la apuesta resulta difícil de ignorar. Amazon proyecta cerca de 200.000 millones de dólares de inversión en capital para 2026. Alphabet prevé entre 175.000 y 185.000 millones. Meta sitúa su horquilla entre 115.000 y 135.000 millones. Microsoft ronda los 120.000 millones y Oracle apunta a otros 50.000 millones.
En conjunto, estas cinco compañías planean destinar entre 660.000 y 690.000 millones de dólares a infraestructura durante 2026. Son cifras que reflejan una carrera sin precedentes para construir la base física sobre la que funcionará la próxima generación de inteligencia artificial.
Sin embargo, el mercado empieza a asumir que la infraestructura no es el destino final. Es únicamente la autopista.
Durante 2023 y 2024 la narrativa dominante estuvo centrada en enormes clústeres de GPU dedicados al entrenamiento de modelos fundacionales cada vez más complejos. Ahora la atención comienza a desplazarse hacia las cargas de trabajo de inferencia, una actividad que se convierte en un gasto operativo recurrente una vez construida la infraestructura.
EL NEGOCIO QUE PODRÍA DURAR AÑOS
La relevancia del fenómeno aumenta cuando se observa la perspectiva temporal. Goldman Sachs Global Institute estima aproximadamente 7,6 billones de dólares de inversión relacionada con la inteligencia artificial entre 2026 y 2031.
La cifra invita a una lectura interesante. El mercado ha celebrado el gigantesco desembolso inicial para levantar centros de datos, pero la utilización cotidiana de esos modelos podría convertirse en una fuente de gasto todavía más persistente.
Como señalan los analistas, entrenamiento e inferencia están íntimamente ligados. No puede existir una sin la otra. Pero mientras el entrenamiento representa una inversión para construir capacidad, la inferencia constituye el coste asociado a utilizarla de forma continua.
La próxima gran batalla de la inteligencia artificial podría no librarse en la construcción de modelos, sino en su explotación.
LA PARADOJA ENERGÉTICA DE LA IA
Existe además un matiz que empieza a cuestionar una de las ideas más repetidas sobre la inteligencia artificial. Tradicionalmente se ha asumido que la inferencia sería más eficiente y menos costosa que el entrenamiento.
Sin embargo, algunos desarrollos recientes apuntan a una realidad más compleja. Un producto optimizado para precarga de inferencia evita el uso de memoria HBM y emplea GDDR7, pero requiere racks con una densidad de potencia de 370 kW, cerca de tres veces superior a la versión de entrenamiento del mismo proveedor.
La conclusión es llamativa. Optimizar para inferencia no significa necesariamente consumir menos energía. En algunos casos, simplemente cambia la forma en la que se consume.
POR QUÉ ON SEMICONDUCTOR ESTÁ EN EL RADAR
Es precisamente en este contexto donde algunas compañías menos visibles empiezan a ganar protagonismo. Una de ellas es ON Semiconductor, conocida principalmente por sus chips de potencia y sensores para los mercados industrial y de vehículos eléctricos.
La compañía está viendo crecer con rapidez su negocio vinculado a centros de datos. Sus ingresos relacionados con este segmento aumentaron un 30% durante el primer trimestre y representaron aproximadamente 250 millones de dólares sobre unas ventas de 6.000 millones de dólares en 2025.
Su consejero delegado, Hassane El-Khoury, espera ahora que el crecimiento del negocio de centros de datos se duplique interanualmente en 2026, lo que implicaría alrededor de 500 millones de dólares de ingresos.
La tesis es sencilla. Si la inferencia termina convirtiéndose en la principal fuente de gasto dentro del ecosistema de la inteligencia artificial, empresas especializadas en potencia, gestión energética y eficiencia térmica podrían beneficiarse de una tendencia mucho más duradera de lo que hoy descuenta el mercado.
Durante los últimos años, los inversores han perseguido a quienes construían la inteligencia artificial. La siguiente fase consistirá en identificar a quienes ganan dinero cada vez que esa inteligencia artificial se pone a trabajar.
