Más allá de Nvidia: Las empresas que hacen posible la Inteligencia Artificial

Por Kaspar Huijsman, Hugo Investing

Cuando hablo con inversores sobre inteligencia artificial, el nombre de Nvidia suele salir muy rápido. Es comprensible: los chips de alta potencia desempeñan un papel fundamental en el desarrollo de la IA. Sin embargo, me resulta igual de interesante examinar el ecosistema que los rodea. ¿Quién hace posible la fabricación de esos chips? ¿Y cómo se logra que toda esa potencia de cálculo colabore de forma eficiente?

A partir de ahí se despliega un universo mucho más amplio. Dos empresas que ilustran muy bien este escenario son Marvell Technology y Lam Research. Cada una desempeña una función distinta dentro de la industria de los semiconductores, pero ambas hacen posible una tecnología que, como usuarios, rara vez llegamos a ver.

Picos y palas en la era digital

Me gusta comparar los avances tecnológicos con la fiebre del oro. La atención suele centrarse en los buscadores de oro, mientras que los proveedores de herramientas desempeñan un papel igualmente crucial. Al fin y me cabo, sin picos ni palas, la búsqueda se vuelve sumamente difícil.

En el ámbito de la IA observo un patrón similar. Detrás de una aplicación inteligente hay centros de datos, conexiones, chips y la maquinaria necesaria para fabricar esos semiconductores. El éxito de una aplicación concreta siempre es incierto, pero múltiples aplicaciones pueden beneficiarse de la misma infraestructura subyacente.

No obstante, esta comparación tiene sus límites. Un proveedor de «picos y palas» también puede verse afectado por la competencia, la reducción de presupuestos de inversión o los cambios tecnológicos. Ocupar un lugar clave en la cadena de suministro no garantiza por sí solo un excelente resultado de inversión.

Actores clave en la infraestructura de la IA

Marvell: La potencia de cálculo necesita conexiones

Un chip potente no funciona de forma aislada. En un centro de datos, los datos deben desplazarse constantemente entre procesadores, memorias, sistemas de almacenamiento y otros componentes. Si esas conexiones fallan o se saturan, la potencia de cálculo disponible no se aprovecha correctamente.

Marvell desarrolla, entre otras cosas, tecnología para optimizar esas interconexiones y diseña chips a medida para aplicaciones específicas. Su oferta también incluye soluciones de comunicación óptica, donde la información se transmite mediante luz.

A menudo lo comparo con un automóvil. El motor se lleva casi toda la atención, pero sin una buena transmisión, la potencia no llega de manera eficiente a las ruedas. De la misma manera, un centro de datos necesita algo más que capacidad de cálculo: requiere un intercambio de datos rápido y eficiente.

Por ello, Marvell me parece un excelente ejemplo para entender la infraestructura detrás de la IA. No se trata únicamente de cuánto puede procesar un chip, sino de cómo colaboran todos los elementos del sistema.

Lam Research: La tecnología detrás de la fabricación de chips

Lam Research se sitúa en un punto distinto de la cadena de valor. La compañía suministra los equipos con los que los fabricantes de semiconductores depositan capas ultra finas de material, eliminan partes de esas capas de forma precisa y limpian las obleas de silicio. Estos procesos se repiten incansablemente durante la producción.

Aunque suena técnico, el principio básico es muy claro: un chip se construye mediante estructuras de enorme complejidad que deben elaborarse con una precisión milimétrica.

Muchos inversores conocen a ASML, que suministra equipos de litografía. Lam Research ayuda a mostrar que la producción de microchips abarca muchos más pasos. Hacen falta diversas tecnologías especializadas para transformar un diseño conceptual en un chip funcional.

Lo que me fascina de este proceso es el nivel de conocimiento técnico detrás de esas máquinas. A medida que las estructuras se vuelven más complejas, el reto de producirlas con exactitud y fiabilidad aumenta considerablemente. Lam muestra cómo la deposición y eliminación repetida de material da forma a las estructuras internas que permiten funcionar a un chip.

Una historia de crecimiento no equivale a rentabilidad en bolsa

Con este tipo de empresas, siempre conviene diferenciar entre la tecnología, la compañía y la acción. Son tres conceptos completamente distintos.

Una tecnología puede ganar una relevancia enorme mientras un proveedor pierde cuota de mercado. Una empresa puede incrementar sus ingresos mientras sus beneficios se estancan. E incluso con resultados financieros sólidos, la cotización de una acción puede caer si las expectativas del mercado eran aún más altas.

Por eso, una narrativa atractiva sobre la IA no garantiza un rendimiento futuro en la cartera. El precio del título, su posición competitiva y las expectativas que ya están descontadas en la cotización juegan un papel determinante.

Además, el sector de los semiconductores está sujeto a ciclos de demanda e inversión. Las restricciones a la exportación, las tensiones geopolíticas y la dependencia de grandes clientes pueden impactar directamente la operativa. Las empresas que trabajan entre bambalinas no están exentas de riesgos.

Mirar más allá del nombre más famoso

Lo que pretendo ilustrar con estos dos ejemplos es la gran diversidad del ecosistema de la IA. Marvell se enfoca en las conexiones y los chips personalizados; Lam Research aporta la tecnología para el proceso de fabricación. Dos actividades distintas dentro de una misma cadena productiva.

Eso es precisamente lo que me resulta fascinante de la inversión: comprender qué hace realmente una empresa. ¿Cómo genera sus ingresos? ¿Por qué la necesitan sus clientes? ¿Y qué factores podrían poner en riesgo esa posición?

Preguntas esenciales para el análisis de inversión

Cuestiones clave a evaluar:

¿De dónde proceden los ingresos de la empresa? ¿Por qué es indispensable para sus clientes? ¿Qué riesgos podrían comprometer su ventaja competitiva?

Un nombre famoso solo cuenta una parte de la historia. Detrás de las herramientas que utilizamos a diario hay empresas menos visibles que aportan una contribución técnica insustituible.

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