Puntos clave:
El gasto en infraestructura de inteligencia artificial ha alcanzado solo el 0,8% del producto interno bruto de EE. UU., una fracción de inversiones transformadoras del pasado, lo que sugiere que el despliegue aún está en su infancia.
El gasto en infraestructura de IA generativa en EE. UU. representa aproximadamente el 0,8% del PIB, en comparación con el 4,5% de los ferrocarriles británicos en la década de 1860 y aproximadamente el 2% de la electricidad estadounidense en la década de 1920, según el panorama temático 2026 de BlackRock. El gestor de activos, que supervisa más de 11 billones de dólares, sostiene que la comparación demuestra que el ciclo actual de gasto de capital en IA tiene margen para continuar durante años.
"En la escala de otros grandes eventos transformadores dentro de los Estados Unidos, el gasto de capital en IA aún no ha alcanzado los niveles más altos de ese tipo de inversión", declaró Jay Jacobs, director de ETF de renta variable en EE. UU. de BlackRock, en una entrevista en pódcast con The Motley Fool grabada el 31 de mayo. "Este país ha pasado por transformaciones antes. Cada una de esas transformaciones ha requerido una cantidad tremenda de inversión".
El consumo de tokens —una medida del uso de modelos de IA— creció 17 veces el año pasado, no un 17%, dijo Jacobs, ya que la demanda de capacidad de cómputo por parte de proveedores de modelos de lenguaje amplio y clientes empresariales supera la oferta. La narrativa ha pasado de la preocupación por el exceso de inversión al riesgo de una inversión insuficiente, y algunos de los modelos más potentes podrían enfrentar limitaciones por restricciones de capacidad, añadió.
La demanda respalda el gasto de capital
El despliegue actual difiere del boom de las telecomunicaciones de la década de 1990, que representó alrededor del 1,5% del PIB antes de colapsar, porque la capacidad de cómputo de la IA se está monetizando casi de inmediato, afirmó Jacobs. "No es lo mismo que construir infraestructura de telecomunicaciones de forma especulativa, en un escenario de 'si lo construimos, ellos vendrán'. Esto está satisfaciendo una demanda real en tiempo real".
Las cargas de trabajo agénticas —sistemas de IA que completan tareas de múltiples pasos de forma autónoma— podrían aumentar la intensidad de cómputo en un factor de 1.000, según señala el informe. Ese incremento se extendería por toda la pila tecnológica de la IA: infraestructura energética y de centros de datos, semiconductores (incluyendo GPU y chips de memoria), datos de entrenamiento propietarios, modelos de lenguaje amplio y productos a nivel de aplicación.
McKinsey proyecta que la inversión acumulada en infraestructura global superará los 100 billones de dólares para 2040, impulsada por la capacidad de cómputo de la IA, la seguridad nacional y la resiliencia de las cadenas de suministro. A pesar de esto, la asignación promedio a infraestructura en el S&P 500 es solo de aproximadamente el 3%, dijo Jacobs, lo que crea lo que denominó una posible brecha de asignación para los inversores a largo plazo.
Los ETF temáticos como herramientas de precisión
Los fondos cotizados en bolsa (ETF) temáticos han crecido 11 veces en la última década, pero solo alrededor del 12% de las carteras de los asesores financieros en EE. UU. contienen algún ETF temático, con una asignación moderada promedio del 3,6%, según datos de BlackRock. Las carteras modelo internas de la propia firma tienen una asignación temática del 7,5%.
Jacobs argumentó que los fondos sectoriales ofrecen una exposición imprecisa a los temas de crecimiento estructural. "Mucha gente cree que está obteniendo exposición a la IA asignando al sector tecnológico", dijo. "Pero como también hemos visto este año, el sector tecnológico también tiene exposición a empresas de software que se han visto desproporcionadamente perjudicadas por el auge de la inteligencia artificial".
De cara a los próximos tres a cinco años, Jacobs destacó la intersección entre la IA y la atención sanitaria como una oportunidad infravalorada, con potencial tanto para la aceleración de ingresos mediante el descubrimiento de fármacos como para la reducción de costos en el desarrollo clínico. También señaló la transición de la IA digital a la IA física —robótica y vehículos autónomos— como una parte cada vez más importante de la conversación.
Para los inversores que evalúan estos temas, Jacobs recomendó un marco centrado en tres preguntas: el estado de la tecnología, el tamaño de la oportunidad detrás de su caso de uso y la probabilidad de que se materialice. "Donde nos encontramos hoy con la inteligencia artificial es realmente en un punto óptimo en el que todavía es muy temprano", dijo. "Pero tenemos suficientes pruebas para creer que esto ha llegado para quedarse".
Este artículo es únicamente con fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
