Perspectiva clave: La inversión en IA se extiende desde los valores líderes del sector de los semiconductores hacia el ecosistema de infraestructuras
La expansión de la tecnología de IA comenzó con el hardware clave, como las GPU de NVIDIA, la memoria HBM, las fundiciones y los semiconductores de memoria. En el mercado bursátil surcoreano, Samsung Electronics y SK Hynix fueron las primeras en acaparar la atención, lo cual es una evolución natural. Esto se debe a que para entrenar y realizar inferencias en modelos de IA a gran escala se necesitan semiconductores y memorias de alto rendimiento.
Sin embargo, desde el punto de vista de la inversión, hay otra pregunta más importante: ¿hacia qué áreas podría desplazarse el capital tras los valores líderes, en los que ya se ha concentrado la atención del mercado? Para responder a esta pregunta, hay que considerar la industria de la IA como una única cadena de suministro.
La infraestructura de la IA se articula, a grandes rasgos, en torno a las siguientes tendencias:
- Aumento de la demanda de modelos de IA
- Aumento de la demanda de GPU y aceleradores
- Aumento de la demanda de HBM, encapsulado, placas de circuito impreso y componentes de alimentación
- Aumento de la demanda de centros de datos, nube, redes e instalaciones de refrigeración
- Aumento de la demanda de robótica, movilidad y automatización industrial para aplicar la IA en entornos industriales reales
Este artículo no constituye una recomendación para comprar o vender valores concretos, sino un marco de análisis de inversión destinado a identificar los sectores que se beneficiarán de la era de la IA.
1. Centros de datos: la infraestructura necesaria para que se vendan las GPU
Por qué son importantes los centros de datos
El objetivo principal de las empresas de GPU, como NVIDIA, es vender más equipos de computación para IA. Sin embargo, no basta con tener GPU para que los servicios de IA funcionen. Se necesitan centros de datos que combinen gran capacidad de energía, refrigeración, racks de servidores, redes, seguridad y personal operativo.
Por lo tanto, a medida que aumente la demanda de IA, el siguiente grupo de empresas podría ganar protagonismo:
- Empresas capaces de construir u operar grandes centros de datos
- Empresas que proporcionan infraestructura en la nube
- Empresas que alquilan servidores con GPU o ofrecen recursos de computación de IA como servicio
- Empresas que suministran infraestructura de energía, refrigeración, redes y seguridad
La empresa estadounidense CoreWeave se menciona a menudo como ejemplo de empresa que ha puesto en primer plano la infraestructura en la nube basada en GPU. También en Corea, las grandes plataformas, las empresas de telecomunicaciones y los operadores de nube podrían ser reevaluados cuando aumente la demanda de infraestructura de IA.
La pregunta clave al analizar Naver y las empresas de telecomunicaciones
Si se considera a empresas como Naver o SK Telecom simplemente como empresas de búsqueda, publicidad o servicios de telecomunicaciones, se puede pasar por alto la perspectiva de la infraestructura de IA. Lo importante no es solo si crean directamente servicios de IA, sino también cuánta infraestructura física y en la nube poseen para ejecutarla.
Las preguntas de verificación son las siguientes.
| Criterio de verificación | Pregunta a verificar | Documentación que debe consultar el inversor |
|---|---|---|
| Capacidad de los centros de datos | ¿Disponen de centros de datos propios e infraestructura en la nube? | Informe anual, comunicados de la empresa, página de servicios en la nube |
| Relación de los ingresos por IA | ¿Se contabilizan los ingresos por la infraestructura de IA como ingresos reales? | Informes trimestrales, materiales de presentación de resultados |
| Cartera de clientes | ¿Proporcionan recursos de computación o servicios en la nube a empresas externas? | Casos de clientes, anuncios de pedidos, material de relaciones con inversores |
| Estructura de costes | ¿Puede asumir los gastos de electricidad, amortización e inversión en activos fijos? | Estado de flujos de efectivo, plan de CAPEX |
| Competitividad | ¿Existen diferencias diferenciadoras en comparación con las empresas globales de nube? | Cuota de mercado, oferta de servicios, competitividad en precios |
El sector de los centros de datos es atractivo, pero requiere un gran aporte de capital. Si la inversión en instalaciones aumenta y la amortización se incrementa, los beneficios pueden retrasarse incluso aunque crezca la facturación. Por lo tanto, en lugar de limitarse a la simple afirmación de «nos dedicamos a los centros de datos de IA», hay que comprobar los contratos reales, la tasa de utilización, la magnitud de la inversión y el margen de beneficio operativo.
2. Componentes, materiales y equipos para semiconductores: tras la HBM, hay que fijarse en las placas de circuito impreso y el encapsulado
Una estructura en la que los chips de IA de alto rendimiento impulsan la demanda de placas de circuito impreso
En los semiconductores para IA, a medida que aumenta el volumen de cálculo, también lo hacen el tamaño del chip, el consumo eléctrico, la generación de calor y la complejidad del procesamiento de señales. En este contexto, el encapsulado de semiconductores y las placas base cobran especial importancia. Las placas base son componentes fundamentales que conectan eléctricamente el chip con la placa principal y transmiten las señales de forma estable.
En particular, en los semiconductores de alto rendimiento, cobran importancia las siguientes condiciones:
- Placas de mayor superficie
- Capacidad para implementar circuitos más finos
- Estabilidad en la transmisión de señales a alta velocidad
- Capacidad para gestionar la generación de calor y el consumo energético
- Compatibilidad con procesos de encapsulado de alta complejidad
Por este motivo, a medida que se alarga el ciclo de los semiconductores de IA, hay que analizar el potencial de beneficio no solo de las empresas de memoria, fundición y equipamiento, sino también de las fabricantes de placas.
La lógica de la reevaluación de empresas de componentes como Samsung Electro-Mechanics
Las empresas de componentes electrónicos como Samsung Electro-Mechanics se dedican tanto a los MLCC como a las placas de encapsulado de semiconductores. Si bien en el pasado el ciclo de los MLCC, vinculado a la demanda de smartphones, electrónica de automoción y dispositivos informáticos, constituía una parte importante de la explicación de la cotización de las acciones, en la era de la IA el potencial de crecimiento de las placas base para semiconductores de alto rendimiento puede cobrar protagonismo como factor de valoración independiente.
No obstante, no se debe tomar una decisión de inversión basándose únicamente en la afirmación de que «las placas base son importantes». Es necesario comprobar los siguientes indicadores.
| Categoría | Señales positivas | Señales de riesgo |
|---|---|---|
| Composición de la facturación | Aumento del porcentaje de facturación de placas de alto valor añadido | Dependencia continuada de productos con bajos márgenes |
| Rentabilidad | Mejora del margen operativo del sector de las placas | Baja tasa de utilización tras la ampliación de la capacidad |
| Clientes | Diversificación de los clientes globales del sector de los semiconductores | Dependencia excesiva de clientes específicos |
| CAPEX | Ampliación de la capacidad con demanda confirmada | Ampliación agresiva sin verificación de la demanda |
| Capacidad tecnológica | Competitividad en productos de microcircuitos, gran superficie y múltiples capas | Exposición a la competencia de precios centrada en placas de circuito impreso genéricas |
La inversión en componentes, materiales y tecnología para la IA puede presentar una mayor volatilidad que la de los valores líderes del sector. Sin embargo, en una fase en la que los resultados mejoren realmente, existe la posibilidad de que el mercado reevalúe las valoraciones.
3. Una nueva perspectiva sobre Hyundai Motor: de empresa automovilística a plataforma de IA física
¿Qué es la IA física?
La IA física se refiere al ámbito en el que la IA del espacio digital controla y aprende en el mundo físico a través de robots, automóviles, fábricas y equipos de logística, entre otros. Si la IA generativa se ocupa de textos e imágenes, la IA física está relacionada con los movimientos del mundo real, los datos de los sensores, los procesos de fabricación y los controles de seguridad.
La industria automovilística encaja de forma natural con la IA física. Los automóviles ya se asemejan a dispositivos informáticos móviles que combinan cámaras, radares, lidares, software de control, baterías, motores y módulos de comunicación.
Aspectos clave para la reevaluación de Hyundai Motor
Si se considera a Hyundai Motor simplemente como una empresa dedicada a la venta de vehículos completos, el alcance de la evaluación se reduce. El Grupo Hyundai Motor está tratando de construir un ecosistema de movilidad más amplio a través de los vehículos eléctricos, la conducción autónoma, la robótica, las fábricas inteligentes, los vehículos centrados en el software y la tecnología robótica vinculada a Boston Dynamics.
Los aspectos que los inversores deben tener en cuenta son los siguientes:
- ¿Se mantienen las ventas de vehículos y el margen de beneficio operativo?
- ¿Responde la estrategia de vehículos eléctricos e híbridos a los cambios en la demanda por regiones?
- ¿Se traducen las tecnologías de robótica y automatización en un aumento real de las ventas o en una mejora de la productividad?
- ¿Se traduce la automatización de las fábricas y las fábricas con IA en una reducción de los costes?
- ¿Pueden los servicios basados en software y datos generar ingresos recurrentes?
Para que Hyundai Motor obtenga una valoración más alta en el futuro, además de la lógica tradicional de «vender bien los coches», se necesitan pruebas de que «está ampliando la fabricación basada en la IA y las plataformas de movilidad». Estas pruebas deben buscarse en los resultados financieros, los planes de inversión, los indicadores de productividad y los ingresos por software, más que en los comunicados de prensa.
