El 'combustible' de la IA va más allá de Nvidia: memoria y fotónica
La experta en ETF Sylvia Jablonski defiende que el comercio de la IA sigue muy vivo, pero apunta a los próximos ganadores: la memoria de alto ancho de banda y la fotónica que alimentan a los chips de Nvidia.
El comercio de la inteligencia artificial, ese que ha convertido a Nvidia (NVDA) en una de las compañías más valiosas del planeta, sigue muy vivo. Así lo sostiene Sylvia Jablonski, una voz conocida en el mundo de los ETF, en una entrevista en Schwab Network. Su lectura: la IA no se ha acabado, sino que está cambiando de escenario, y el foco ya no está solo en el chip, sino en toda la infraestructura que lo mantiene en marcha: la memoria y la fotónica.
¿Por qué es tan crucial la memoria? En cristiano: un procesador de IA puede calcular a toda velocidad, pero necesita que los datos lleguen hasta él sin pausa. Ahí entran los chips de memoria de alto rendimiento, como la famosa HBM (High Bandwidth Memory, memoria de alto ancho de banda), que actúan como el suministro constante que alimenta a los cerebros artificiales. Si la memoria se atasca, todo el sistema se resiente. En un momento en que los gigantes tecnológicos compiten por construir centros de datos cada vez más grandes, quien fabrique esa memoria se convierte en una pieza tan important e como el propio procesador.
La segunda pieza es la fotónica, un término que suena muy técnico pero esconde una idea sencilla: transmitir información con luz en lugar de con electricidad. En los gigantescos centros de datos donde conviven miles de procesadores, los cables de cobre tradicionales se quedan cortos: generan calor, consumen energía y frenan la comunicación entre máquinas. La fotónica promete mover ese tráfico a la velocidad de la luz y con mucho menos gast o energético. Para Jablonski, esa es otra pieza del 'combustible' que mantiene encendida la revolución de la IA.
Para el inversor que no quiere andar eligiendo acciones una a una, la entrevista también deja una reflexión. Jablonski recuerda que existen ETF que agrupan buena parte de esa cadena: desde los semiconductores hasta la memoria, pasando por las redes ópticas. Su idea es que la oportunidad no consiste solo en comprar Nvidia, sino en participar de todo el ecosistema que hace posbile la IA.
Dicho esto, conviene no perder el norte. Que una analista diga que 'el comercio sigue vivo' también es reflejo de que los inversores están pendientes de que los números sigan acompañando. La historia de la IA ha sido tan potente que las valoraciones de las grandes tecnológicas ya descuentan mucho crecimientto futuro. La lectura de Jablonski no es una recomendación de compra o venta, sino un mapa de por dónde mirar: la próxima fase de la IA puede no ser solo más chips, sino una carrera por los mater iales, la memoria y las redes que los sostienen.
El análisis de Salseo
- Nvidia es el cerebro de la IA, pero la memoria y la fotónica son el sistema circulatorio: la tesis de Jablonski apunta a que la próxima ola de ganancias no estará solo en los semiconductores lógicos, sino en los habilitadores menos visibles de la cadena. Quien controle esos componentes críticos se beneficia del mismo crecimiento.
- La memoria de alto ancho de banda (HBM) es un cuello de botella real y su oferta está muy concentrada. En una industria que no da abasto para fabricar esa memoria lo bastante rápido, quienes la controlan ganan poder de precio; incluso el crecimiento de Nvidia depende de que ese suministro no se atasque.
- La fotónica no es un efecto estilístico: los centros de datos se están ahogando por el consumo energético y el calor, y transmitir datos con luz resuelve un límite físico de escala. La señal concreta a vigilar es qué empresas de infraestructura óptica están consiguiendo contratos para alimentar esas mega-infraestructuras.
- La lectura contraria: que el trade de la IA siga vivo también advierte de que la valoración de Nvidia ya descuenta mucho crecimiento futuro. El riesgo no es que la IA se detenga, sino que el mercado asuma crecimiento infinito; un ETF de toda la cadena reparte el riesgo, pero también diluye la rentabilidad del líder.