El ciclo de inversión en inteligencia artificial está experimentando un cambio estructural significativo. Los últimos resultados financieros de Nvidia han encendido una señal contundente en Wall Street: la demanda de hardware ya no proviene de manera exclusiva de los gigantes de la nube o hiperescaladores, sino que los clientes corporativos e industriales están expandiendo sus compras a un ritmo todavía más acelerado.

En la actualidad, cerca del 90% de la facturación de Nvidia procede de su división de centros de datos. Dentro de este segmento, el área de nubes industriales y empresas registró un crecimiento interanual del 138%, superando con claridad el avance del 101% registrado por los proveedores tradicionales de infraestructura en la nube. Este dinamismo confirma que el despliegue tecnológico se está democratizando a través de múltiples industrias, abriendo el camino para firmas de software corporativo como Salesforce, Datadog, Snowflake y SAP, las cuales comienzan a capitalizar la integración de modelos avanzados.

Las recomendaciones estratégicas de BNP Paribas

Frente a este escenario de expansión, los analistas de BNP Paribas han elevado su recomendación para la renta variable global, manteniendo una postura constructiva hacia la infraestructura tecnológica. De acuerdo con el equipo de estrategia liderado por Stephan Kemper, cualquier corrección o debilidad temporal en el mercado representa una ventana para incrementar la exposición.

En términos geográficos y sectoriales, las mayores convicciones del banco se sitúan en:

• Asia emergente: Principalmente Corea del Sur y Taiwán, plazas altamente integradas en la cadena de suministro de microchips que combinan solidez macroeconómica y capacidad fabril de punta.
• Semiconductores y hardware: Títulos como Nvidia y Broadcom, considerados pilares para sostener el ciclo de capital.
• Sectores defensivos e industriales en EE. UU.: Además de tecnología, se sobreponderan la industria manufacturera, servicios públicos y materiales.

Menores costos, mayor demanda: La paradoja del consumo tecnológico

Un catalizador adicional detectado en el mercado es la reducción sistemática en el costo de procesamiento por token. Lejos de reducir el gasto total de las corporaciones, el abaratamiento de los modelos ha desatado la denominada paradoja de Jevons: una mayor eficiencia operativa estimula un volumen de uso significativamente más alto, expandiendo el mercado general.

Aunque la brecha de penetración entre las grandes firmas financieras y el resto del tejido empresarial sigue siendo amplia, la tendencia sugiere que la monetización de la inteligencia artificial continuará impulsando la demanda de semiconductores e infraestructura energética a escala global durante los próximos años.