Aspectos destacados:
- La inteligencia artificial es un superciclo de infraestructura y formación de capital que se prolongará durante varios años y que está transformando tanto la economía como los fundamentos de la inversión sostenible.
- La intensidad de carbono a corto plazo de la IA crea dificultades sostenibles, pero es probable que las ganancias de eficiencia y los multiplicadores de productividad dominen con el tiempo.
- La inteligencia artificial está poniendo en tela de juicio los modelos mentales sobre la solidez de los fundamentos empresariales y la sostenibilidad de la rentabilidad de muchas empresas que dependen del capital digital y humano.
IA: la fuerza más disruptiva y la mayor oportunidad que jamás hemos encontrado
El auge de la inteligencia artificial (IA) es, al mismo tiempo, una de las fuerzas más disruptivas que hemos visto y una de las oportunidades de inversión estructural más atractivas que hemos encontrado. La IA no solo está cambiando modelos de negocio individuales; está remodelando la economía misma y, a su vez, el marco a través del cual evaluamos lo que constituye un negocio sostenible y duradero.
Para los inversores, las preguntas fundamentales son engañosamente simples: ¿cuán grande y cuánto tiempo durará el ciclo de inversión en IA, y qué significa para las empresas, la sociedad, la economía global y el medio ambiente? Nuestra convicción es que este no es un ciclo tecnológico pasajero. IA representa una ola de formación de capital estructural de varios años de una escala sin precedentes, y todo lo que hemos observado hasta ahora en 2026 ha reforzado esa visión.
El superciclo de inversión en IA: alcance, duración y convicción
Solo estamos en el segundo año de un "ciclo de diez años a gran escala" de rápidos avances en inteligencia artificial y desarrollo de infraestructuras.
– Lisa Su, CEO AMD en la Axios AI+ Summit
Las recientes conversaciones en el sector han reforzado nuestra convicción de que el ciclo de inversión en IA aún se encuentra en sus primeras etapas. En la Conferencia TMT de Morgan Stanley (marzo), el mensaje procedente de todo el ecosistema de la IA fue sorprendentemente consistente: las expectativas de que la inversión en IA alcance un máximo o comience a disminuir a corto plazo son erróneas. El equipo de temáticas de MS está proyectando un 230 % de tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) en capacidad de cómputo (Figura 1) entre 2025 y 2030 (medida en teraflops), con las previsiones internas de Alphabet hasta 3× más altas.1
Figura 1: la capacidad de computación global de la IA se duplica cada 7 meses
Fuente: Josh You et al. (2026), "La capacidad de computación de la IA a nivel global se duplica cada 7 meses". Publicado en línea en epoch.IA. Recuperado de "https://epoch.ai/data-insights/ai-chip-production" [recurso en línea]. Consultado el 29 de abril de 2026. Las referencias hechas a instrumentos individuales no constituyen una recomendación para comprar, vender o mantener ningún instrumento, estrategia de inversión o sector de mercado, y no debe asumirse que sean rentables. Janus Henderson Investors, su asesor afiliado o sus empleados, pueden tener una posición en los instrumentos mencionados. No hay garantía de que las tendencias pasadas continúen, o de que se cumplan las previsiones. La rentabilidad histórica no predice las rentabilidades futuras.
Los datos de uso en el mundo real son aún más reveladores. El consumo semanal de tokens en el ecosistema de IA ha aumentado más del 3 800 % en el último año2, y la disposición de las empresas a pagar es clara, como lo demuestra el rápido crecimiento de los ingresos de Anthropic, que han aumentado de menos de 10 000 millones $ a finales de 2025 a más de 30 000 millones $ a principios de abril de 2026.3 Además, la IA agéntica está impulsando un aumento considerable en el consumo de tokens de 24x o 120 000 000 000 000 000 tokens por mes para 2030 (Figura 3).4 La investigación de Goldman Sachs sugiere que los agentes empresariales serán el mayor multiplicador de tokens, elevando el consumo de tokens 55x para el 2040, mientras que los agentes de consumo ampliarán el uso más allá de chats episódicos hacia utilidades más allá de la búsqueda tradicional, impulsando un consumo de tokens 12x para 2030.5
Simplemente, este ciclo tiene duración. Además, las restricciones físicas —la disponibilidad de energía, la capacidad de la red, los plazos de fabricación y los cuellos de botella de la cadena de suministro— no están atenuando la demanda; la están ampliando. En lugar de una curva de adopción digital rápida y sin obstáculos, la IA se está desarrollando como una expansión industrial que requiere grandes inversiones de capital y que probablemente se prolongará durante muchos años.
Figura 2: para 2030 los agentes de consumo y empresas podrían empujar el consumo de tokens 24x por encima de la capacidad estimada global de hoy
Fuente: Goldman Sachs Global Investment Research, a 5 de mayo de 2026. Las previsiones pueden variar y no están garantizadas.
Fábricas de inteligencia: redefiniendo la infraestructura económica
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, cree que muchas personas están pensando erróneamente en los centros de datos de IA como centros de costos: como grandes edificios que simplemente almacenan datos. Más bien deberían considerarse "fábricas de inteligencia" donde su producción no es el almacenamiento de datos, sino tokens – unidades de inteligencia productiva que impulsan el valor económico. Desde esa perspectiva, la IA se convierte en una capa habilitadora horizontal, análoga a la electricidad. De la misma manera que la electricidad, cuando se implementó industrialmente por primera vez, no sustituyó a una sola industria, sino que transformó todas las industrias al hacer que la energía estuviera disponible de manera universal, abundante y barata, la IA está haciendo lo mismo para la inteligencia. Cada sector, cada flujo de trabajo, cada proceso de decisión, por lo tanto, puede y será aumentado o transformado haciendo que la inteligencia sea abundante y escalable.
La implicación es profunda. Si cada economía y cada empresa requieren inteligencia a gran escala, entonces los centros de datos de IA se convierten en infraestructuras nacionales y comerciales críticas. Por eso creemos que los centros de datos de IA representan una de las mayores expansiones de infraestructura global de la historia moderna, con estimaciones que sugieren que el gasto global podría alcanzar 7 billones de US$ para 2030.6
Poder, eficiencia y la nueva frontera competitiva
A diferencia de las revoluciones digitales anteriores, esta está estrechamente ligada al mundo físico. Las fábricas de IA están limitadas no por el código, sino por la energía. La tierra, la conexión a la red y la disponibilidad de energía son las restricciones vinculantes, y dentro de ese marco, la ventaja competitiva se determina por la eficiencia: cuántos tokens se pueden producir por unidad de energía consumida.
“Tu centro de datos, solía ser un centro de datos para archivos. Ahora es una fábrica para generar tokens. Tu capacidad de producción es limitada, de todos modos. Todo el mundo busca tierras, poder y dinero. Una vez que lo construyas, estás limitado por la energía. Dentro de esa infraestructura con limitaciones de energía, asegúrate bien de que tu inferencia —porque las materias primas son tu nueva materia prima— que la arquitectura esté tan optimizada como puedas.”
– Jensen Huang, CEO Nvidia en el discurso de apertura de la Conferencia sobre tecnología GPU de Nvidia de 2026
Durante décadas, la pregunta central de la industria de semiconductores fue: ¿cuántos transistores podemos colocar en un chip? Hoy, la métrica definitoria de la era de la IA es fundamentalmente diferente: cuántos tokens podemos producir por una unidad de energía. Del mismo modo que una fábrica física está limitada por su suministro de energía, su rendimiento por unidad de energía, y los cuellos de botella en su línea de producción, también lo está un centro de datos de IA. La métrica que determina la ventaja competitiva no es el cálculo bruto — es el cálculo por vatio. Y la limitación, como confirmó el equipo de infraestructura de NVIDIA, no es el espacio físico. Es energía.
En el discurso principal del GTC 2026 de NVIDIA, Jensen Huang reveló el ritmo al que Nvidia está mejorando la eficiencia energética de sus sistemas de IA. El sistema Grace Blackwell NVL 72 de NVIDIA entregó 35x la rentabilidad por vatio en comparación con la generación anterior Hopper H200 – en una sola generación de producto. En su mejor momento, la ley de Moore habría proporcionado quizás una mejora de 1,5 veces por generación. Cuando la empresa de evaluación independiente SemiAnalysis publicó su análisis, concluyó que la cifra real estaba más cerca de 50x y acusó a Jensen de engañar.
La respuesta de Jensen: "No está equivocado."
La implicación es impactante. En un mundo donde cada operador de centro de datos está limitado por la energía, donde el terreno, la energía y la infraestructura son las limitaciones fundamentales para la construcción de fábricas de IA, el operador que puede generar 50× más tokens con el mismo consumo de energía genera 50× más ingresos. Por lo tanto, la analogía de la fábrica de fichas no es hipérbole. Es el marco industrial y económico correcto para comprender la inversión en infraestructura de IA. Un centro de datos de IA es una fábrica. Su resultado es tokens. Sus materias primas son electricidad, ancho de banda de memoria, almacenamiento y capacidad de refrigeración. Su limitación es la energía. Y su foso competitivo es la eficiencia por unidad de energía consumida.
Figura 3: centros de datos de IA, usando datos satelitales y de permisos para rastrear el uso de energía
Fuente: Epoch IA, 'Frontier Data Centers'. Publicado en línea en epoch.IA. Recuperado de 'https://epoch.ai/data/data-centers' [recurso en línea]. Accedido el 30 abr 2026.
Invertir en cuellos de botella y reducir la intensidad del carbono
Dada nuestra convicción tanto en la escala como en la duración del ciclo de inversión en IA, hemos continuado enfocándonos en áreas de la cadena de valor de IA donde la intensidad de capital, las limitaciones físicas y los cuellos de botella son más pronunciados. Nuestro enfoque ha estado en la infraestructura crítica y las tecnologías habilitadoras que sustentan el ecosistema de IA, en lugar de solo en las aplicaciones aguas abajo.
Al mismo tiempo, somos altamente selectivos, priorizando negocios que mejoran la eficiencia y la intensidad de carbono de la IA. Asignar capital hacia tecnologías que reducen el consumo de energía, mejoran la utilización de energía y aumentan la eficiencia a nivel de sistema es central para cómo abordamos la inversión sostenible en esta nueva era.
Favorecemos áreas como la infraestructura informática fundamental y la manufactura avanzada, las soluciones de memoria y ancho de banda, y las tecnologías de almacenamiento necesarias para gestionar la rápida acumulación de datos generados por IA. También son clave la infraestructura eléctrica y de energía, reconociendo que la conversión eficiente de energía, la conectividad a la red y la resiliencia son ahora limitaciones vinculantes para el despliegue de IA. La gestión térmica y el almacenamiento de energía se han vuelto igualmente importantes,ya que el aumento de la densidad de computación impone demandas sin precedentes a los sistemas de refrigeración y energía fiable y despachable.
Tomadas en conjunto, estas áreas representan la columna vertebral física de la economía de IA. Están donde las mejoras incrementales en eficiencia pueden desbloquear ganancias desproporcionadas en productividad, reducir la intensidad de carbono del sistema con el tiempo, y crear ventajas competitivas duraderas en un mundo cada vez más definido por restricciones energéticas e infraestructurales.
La gran paradoja de la sostenibilidad: confrontando la intensidad de carbono de la era de la IA y su impacto en la inversión sostenible
Necesitamos ser directos y honestos sobre el doble impacto que la IA está teniendo en nuestro universo de inversión y en el marco de la inversión sostenible en sí mismo.
Primero, la construcción de la IA es intensiva en carbono. Los fabricantes de semiconductores, el equipo eléctrico pesado, el refuerzo de la red y los sistemas de enfriamiento son todos negocios intensivos en activos y ávidos de energía. Y los centros de datos de IA no solo requieren una formación de capital intensiva en carbono; una vez construidos requieren energía continua a menudo respaldada por redes que aún dependen en gran medida de los combustibles fósiles.
En segundo lugar, la IA está desafiando la noción de la durabilidad de la economía empresarial y la defendibilidad de los fosos económicos. Muchas de las empresas más respetadas por los marcos ASG durante la última década —empresas de software y plataformas de capital ligero, bajo en carbono y alto margen— son precisamente aquellas más expuestas a la erosión del valor terminal impulsado por la IA. Las mismas características que los hacían atractivos en los métricos tradicionales de sostenibilidad (baja huella física, bajas emisiones, altos retornos en intangibles) también los hacen vulnerables a una tecnología que compite en el ámbito de la información y la cognición. Hemos estado, como industria de inversores en sostenibilidad, algo demasiado cómodos en estos negocios. Nos gustaron porque eran limpios, de alta calidad y parecían encajar en una narrativa progresiva sobre la desmaterialización de la economía. Pero la IA ahora está demostrando que sus fosos no eran tan inexpugnables como asumimos. El debate sobre el valor terminal es real, está activo, y se está reflejando en los mercados a gran velocidad.
Nuestra respuesta: navegar la intensidad de carbono a nivel de sistemas
Nuestra respuesta es lo que describimos como sostenibilidad a nivel de sistemas. En lugar de evaluar a las empresas únicamente por sus huellas operativas independientes, evaluamos su papel en permitir un sistema económico más eficiente, productivo y resiliente. Nos centramos en invertir en empresas cuyos productos están teniendo un impacto positivo en la eficiencia y la intensidad de carbono de la IA.
Nuestro enfoque también incluye la participación activa mediante el marco de evaluación de transición climática de Janus Henderson para asegurar que los compromisos de descarbonización sean creíbles e integrados en la asignación de capital.
Somos transparentes acerca de las compensaciones. Puede haber períodos en los que la intensidad de carbono de la cartera aumente, ya que la exposición a la infraestructura física aumenta. Creemos que este es el enfoque correcto dado la realidad de dónde está fluyendo el capital,dónde se están formando ventajas competitivas duraderas,y dónde podemos tener el mayor impacto positivo a nivel de sistemas. Seguiremos informando de estas métricas de manera transparente, explicaremos la composición de cualquier movimiento, y demostraremos que nuestras actividades de involucramiento y administración están manteniendo la trayectoria correcta.
En última instancia, creemos que la elevada intensidad de carbono del despliegue de infraestructuras de IA es transitoria y será más que compensada por el multiplicador de productividad y eficiencia que la IA trae a la economía global. Creemos que la IA lo hará acelerando la ciencia de materiales para energía limpia, optimizando el funcionamiento de las redes eléctricas y procesos industriales, y reduciendo drásticamente la intensidad de recursos de todo, desde el descubrimiento de fármacos hasta el diseño de infraestructuras. Queremos invertir en ese futuro sin ignorar los costes a corto plazo para llegar hasta allí.
Durabilidad en un mundo de disrupción acelerada
La IA no solo está reformulando los indicadores de sostenibilidad; está acelerando la disrupción a través de modelos de negocio. Como respuesta, nuestra rotación de cartera ha aumentado ya que reevaluamos activamente la durabilidad, defensibilidad y suposiciones de valor terminal. Esto no es indisciplina, sino una respuesta racional a un panorama competitivo que cambia rápidamente.
Junto con la exposición a la infraestructura de IA, estamos incrementando la asignación a empresas con activos físicos, efectos de red o propiedad intelectual (PI) que es más probable que la IA refuerce en lugar de socavar — al tiempo que reducimos la exposición donde los riesgos de disrupción a largo plazo parecen subestimados.
Conclusión: la sostenibilidad siempre fue física
Durante la última década, muchos inversores en sostenibilidad —y nos incluimos en esto— encontraron un hogar intelectualmente cómodo en negocios digitales ligeros en capital. Pudimos contar una historia limpia: estas empresas promovían la eficiencia, generaban altos rendimientos con un mínimo de capital, tenían huellas de carbono bajas, y parecía que encarnaban el tipo de progreso económico desmaterializado que un futuro sostenible requería. Ahora tenemos que preguntarnos honestamente: ¿nos estábamos engañando a nosotros mismos, al menos parcialmente?
El auge de la IA y la creciente fricción geopolítica está forzando una nueva valoración del mundo físico. IA, electrificación y automatización son reales y potentes — pero no carecen de peso. Funcionan con energía, metales, redes e infraestructura que han sido estructuralmente desinvertidas y políticamente restringidas.
Tenemos confianza en nuestro posicionamiento. Tenemos una gran convicción de que el ciclo de inversión en IA durará varios años. Estamos invertidos en la energía, memoria, cables, sistemas de refrigeración y activos físicos que hacen posible la economía de la IA, mientras mantenemos un marco de sostenibilidad disciplinado fundamentado en el realismo y la transparencia. La transición a una economía sostenible siempre iba a requerir capital físico. La IA simplemente ha acelerado el cronograma, ampliado la escala y aclarado las apuestas.
1.º Fuente: Ars Technica, «Google informa a sus empleados que debe duplicar la capacidad cada 6 meses para satisfacer la demanda de IA», 21 de noviembre de 2025.
2.º Fuente: Open Router
3.º Fuente: Anthropic, ‘Anthropic amplía su asociación con Google y Broadcom para varios gigavatios de computación de próxima generación’, 6 de abril de 2026.
4.ºFuente: Goldman Sachs Research, ‘Decodificando la economía agéntica: la próxima inflexión en el uso de IA y márgenes’, 5 de mayo de 2026.
5Fuente: Goldman Sachs Research, ‘Decoding the agentic economy: The coming inflection in IA usage and margins’, 5 de mayo de 2026.
6Fuente: McKinsey, ‘La construcción de centros de datos por valor de 7 billones de dólares: cómo los industriales pueden capturar su acción’, 27 de marzo de 2026.
Inteligencia artificial (IA): una categoría amplia de tecnologías que permiten a las máquinas y al software realizar tareas que típicamente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones.
Gastos de capital: Dinero invertido para adquirir o mejorar activos fijos como edificios, maquinaria, equipos o vehículos con el fin de mantener o mejorar las operaciones y fomentar futuro/contrato de futuro crecimiento.
Intensidad de carbono: Una medida de las emisiones de gases de efecto invernadero en relación con una unidad de producción, como ingresos, energía producida o actividad económica. Una menor intensidad de carbono indica una mayor eficiencia o menores emisiones por unidad de producción.
Calculo: La capacidad de procesamiento de los sistemas informáticos utilizados para realizar cálculos y ejecutar cargas de trabajo. En IA, el cómputo se refiere a la capacidad de entrenar y ejecutar modelos a gran escala.
Data centre: Una instalación física que alberga infraestructura informática, incluidos servidores, almacenamiento, equipos de red y sistemas de energía y refrigeración, para procesar y almacenar datos.
Medioambientales, sociales y de gobierno corporativo (ASG): Los factores medioambientales, sociales y de gobierno corporativo (ASG) se refieren a la calidad y el funcionamiento del entorno natural, los derechos, el bienestar y los intereses de las personas y las comunidades, así como el gobierno de las empresas y su partes interesadas.
Almacenamiento de energía: Tecnologías, como las baterías, que almacenan electricidad para su uso posterior, apoyando la estabilidad de la red, la energía de respaldo y la integración de fuentes de energía renovable.
Inversión en infraestructura: Inversión en activos físicos de una nación o empresa, como carreteras, ferrocarriles, puentes, agua, alcantarillado, instalaciones portuarias o telecomunicaciones. Dado que suele requerir grandes cantidades de dinero, suele ser asumido por gobiernos o por estrategias de inversión especializadas.
«Land, power and shell» se refiere a los componentes principales del desarrollo moderno de centros de datos a gran escala, particularmente para la infraestructura de IA. Es una fórmula donde los desarrolladores aseguran terrenos con acceso garantizado a electricidad, construyendo un edificio «shell» que está listo para que un cliente instale su propio equipo de TI.
Foso (foso económico): La ventaja competitiva sostenible de una empresa que protege su rentabilidad a largo plazo de los competidores, como los efectos de red, la escala, la propiedad intelectual o las barreras regulatorias.
La ley de Moore es la observación de que el número de transistores en un microchip se duplica aproximadamente cada dos años, mientras que el costo de las computadoras se reduce a la mitad.
Infraestructuras de nueva generación: Las infraestructuras necesarias para satisfacer las necesidades cambiantes de las empresas. Incluye el cambio a la infraestructura en la nube, la informática a escala industrial y el almacenamiento que permite una computación barata y rápida, así como el acceso al aprendizaje automático.
Cartera: grupo de activos financieros como renta variable, bono, materia prima, propiedades o efectivo/liquidez. También se le suele llamar «fondo».
rotación de cartera: La tasa a la que los activos dentro de una cartera se compran y venden durante un periodo determinado. Un mayor volumen de operaciones indica cambios más frecuentes en la composición de la cartera.
Productividad: una medida de eficiencia que refleja cómo se convierten eficazmente insumos como el trabajo, el capital o la energía en producción económica.
Un superciclo es un período prolongado, generalmente de 10 a 25 años, de demanda anormalmente fuerte y aumentos de precios sostenidos para materia prima o sectores económicos, donde la demanda supera constantemente a la oferta.
Inversión sostenible: Un enfoque de inversión que considera el crecimiento económico a largo plazo junto con la administración ambiental, la responsabilidad social y una buena gobernanza.
Sostenibilidad a nivel de sistemas: Un marco de inversión que evalúa a una empresa no solo por su propia huella operacional, sino también por su papel en el impulso de una eficiencia económica y ambiental más amplia en el sistema en el que opera.
Token: en el contexto de IA, una unidad de datos procesada por un modelo de IA. Los tokens representan las unidades básicas de entrada y salida que los sistemas de IA utilizan para generar respuestas o predicciones.
Volatilidad: La tasa y grado en que el precio de una cartera, valor o índice, sube o baja. Si el precio oscila al alza y a la baja con grandes movimientos, tiene una alta volatilidad. Si se mueve más lentamente y en menor medida, su volatilidad es menor. Cuanto mayor sea la volatilidad, mayor será el riesgo de la inversión.
Estas son las opiniones del autor en el momento de la publicación y pueden diferir de las opiniones de otras personas/equipos de Janus Henderson Investors. Las referencias realizadas a valores concretos no constituyen una recomendación para comprar, vender o mantener ningún valor, estrategia de inversión o sector del mercado, y no deben considerarse rentables. Janus Henderson Investors, su asesor afiliado o sus empleados pueden tener una posición en los valores mencionados.
La rentabilidad histórica no predice las rentabilidades futuras. Todas las cifras de rentabilidad incluyen tanto los aumentos de las rentas como las plusvalías y las pérdidas, pero no refleja las comisiones actuales ni otros gastos del fondo.
La información contenida en el presente artículo no constituye una recomendación de inversion.
No hay garantía de que las tendencias pasadas continúen o de que se cumplan las previsiones.
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