Las Claves #ViU

Miguel Ángel Valero

El precio de la inteligencia artificial (IA) ha caído en 3 años tanto como el de los ordenadores personales en 15. Deflación brutal en el cómputo: un regalo de márgenes para quien la usa y un dolor de cabeza para quien la vende barata a cambio de escala.

Pese a ello, Foxconn firma su mejor agosto de la historia: 921.800 millones de dólares taiwaneses facturados, un 52% más que hace un año. El tirón viene de los servidores de IA. En el segundo trimestre ganó 60.000 millones de taiwaneses, un 35% más, y en enero-agosto acumula 6,51 billones, récord. El consenso solo esperaba crecer un 37%.Foxconn monta los servidores que mueven la IA mundial, así que sus cifras confirman que sigue en alza.

Nvidia presenta Personal AI Router (PAIR), un router de IA personal gratuito y de código abierto que encuentra los ordenadores compatibles de una red local y reparte entre ellos las peticiones de inferencia. 

Por su parte, xAI ha abierto Grok Bot a clientes de empresa con la parte que faltaba para que un departamento de IT lo apruebe: controles de acceso, de red y de auditoría. Y con un detalle que cambia cómo se configuran estas cosas: al Bot se le enseña una rutina haciéndola una vez delante de él. Guarda la rutina, acepta correcciones y a partir de ahí la ejecuta solo.Los Bots se mensajean entre ellos y comparten contexto, así que no hay que ir pasando información de uno a otro.Entre los clientes que cita xAI están Legora, Supermicro y ServiceTitan, y dice que el uso más intenso está fuera de ingeniería.

El senador Bernie Sanders y el congresista Greg Casar, ambos demócratas, registraron una propuesta para ilegalizar la IA superinteligente y frenar el desarrollo avanzado, con penas de hasta 20 años para quien la incumpla. Marca por dónde va a ir el debate regulatorio sobre la nueva fase de la IA en EEUU.

Accel valora Thinking Machines en 40.000 millones$, 400 veces ventas

Mientras, Accel está negociando encabezar una ronda de 1.000 millones$ en Thinking Machines, la empresa de Mira Murati, a una valoración de al menos 40.000 millones. Con más de 100 millones de ingresos anualizados, el múltiplo sale por encima de 400 veces ventas. Una empresa de software SaaS cotiza entre 5 y 15 veces ingresos. Las mejores, en momentos de euforia, llegan a 30. 

Esa valoración no se justifica con el negocio actual. Lo que compra Accel a ese precio no es la facturación de Thinking Machines, es la posibilidad de que el equipo que salió del corazón de OpenAI construya algo del tamaño de esa empresa. Es una apuesta sobre personas, no sobre una cuenta de resultados, aunque varios cofundadores de Thinking Machines han vuelto a OpenAI, entre ellos Lilian Weng y Luke Metz.

Thinking Machines ofrece Inkling, un modelo de pesos abiertos que monetiza por cómputo de uso, y Tinker, una plataforma para adaptar modelos sobre datos propios. Frente a OpenAI y Anthropic vendiendo un modelo general al que llevas tu problema, Thinking Machines proporciona las herramientas para que cada empresa construya su propio modelo de IA.

GitHub ha presentado Project HydraFusion, que incorpora la orquestación inteligente de modelos en tiempo de ejecución a GitHub Copilot. HydraFusion ajusta dinámicamente el rendimiento, la latencia y el coste de cada tarea, creando planes de ejecución que pueden utilizar varios modelos para redactar, revisar y perfeccionar un trabajo, o recurrir a modelos más potentes cuando sea necesario. Las primeras evaluaciones muestran que HydraFusion puede mejorar la calidad de los resultados un 4,9% y reducir los costes estimados un 67%.

La investigación se basa en el éxito de la selección automática de modelos de GitHub. Solo en junio, GitHub dirigió más de 9.000 millones de solicitudes a través del modo automático, y más de la mitad de los usuarios de pago de Copilot optaron por dejar que GitHub seleccionara el modelo más adecuado para cada tarea.

La señal es clara: los desarrolladores quieren tener opciones, pero no necesariamente quieren gestionar por sí mismos la creciente complejidad del ecosistema de modelos. HydraFusion es el siguiente paso de GitHub para reducir esa complejidad, combinando las fortalezas de distintos modelos entre bastidores para ofrecer el mejor equilibrio entre calidad, velocidad y coste.

ViU: Cloud 3.0 evita la dependencia de un solo proveedor

La infraestructura digital está experimentando una transformación estructural que va mucho más allá de una simple actualización técnica. Tras décadas dominadas por la concentración del almacenamiento en gigantescos centros de datos centralizados, las organizaciones avanzan decididamente hacia el modelo Cloud 3.0 En este contexto, la descentralización, la nube híbrida, el multicloud, el edge computing y la interoperabilidad se perfilan como tendencias clave para gestionar la infraestructura digital según criterios normativos y de eficiencia, opina Horacio Daniel Kuna, profesor e investigador en Cloud Computing,Big Data y Ciencia de Datos en la Universidad Internacional de Valencia (VIU, de Planeta Formación y Universidades).

Según Kuna, aunque las fases anteriores del entorno nube mantuvieron en granmedida la dependencia estructural de los grandes hiperescaladores, el modelo Cloud3.0 permite que la orquestación y el control no recaigan necesariamente en una única entidad central: “Cloud 3.0 no es todavía una categoría cerrada, sino una forma útil de agrupar tendencias como la nube híbrida, el multicloud, el edge computing, la soberanía del dato y la interoperabilidad entre proveedores. La información puede residir y procesarse en múltiples ubicaciones, ya sea en nubes públicas, centros privados, proveedores locales o en el borde de la red, según criterios de latencia, coste, normativa o criticidad”.

Uno de los mayores avances metodológicos de esta nueva arquitectura es el giro conceptual respecto al Big Data tradicional. Durante años, la estrategia dominante implicaba mover masivos volúmenes de datos hacia un repositorio central (data lake),lo que generaba costes desorbitados de red y ralentizaba las decisiones en tiempo real. La analítica multi-localización propone exactamente lo inverso: “llevar el algoritmo a los datos”. “Ejecutar el procesamiento y la extracción de conocimiento allí donde los datos nacen —en el sensor de una máquina industrial, en la caja registradora de una tienda o en un hospital— reduce el tráfico de red, el gasto en ancho de banda y habilita respuestas casi inmediatas”, señala Kuna. “Una cadena de supermercados puede ajustar su inventario local en tiempo real sin saturar la sede central, o un centro sanitario puede analizar imágenes médicas de forma interna compartiendo únicamente métricas agregadas para proteger la privacidad”.

"Un diseño multi-localización permite que los datos sensibles de clientes o pacientesse almacenen y procesen estrictamente dentro de las fronteras jurisdiccionalespermitidas. No obstante, la soberanía digital no se logra solo con leyes, sino conprácticas técnicas medibles: cifrado, gestión soberana de claves, control de accesos yauditoría continua”, sostiene el docente de VIU.

La fragmentación de los datos entre diferentes proveedores de nube pública, privada yservidores locales aumenta la superficie de ataque y complica la detección deintrusiones. Ante la heterogeneidad de los registros de acceso (logs), una enfatiza el rol de la ciencia de datos y los modelos de aprendizajeautomático no supervisado (Isolation Forest, Autoencoders) para detectarpatrones inusuales y prevenir brechas de seguridad antes de que causen dañosmayores.

La adopción de arquitecturas Cloud 3.0 apoyadas en estándares abiertos ofrece a las empresas una vía para evitar la dependencia absoluta de un único proveedor tecnológico. No obstante, "la verdadera independencia se conquista desde el principio tomando decisiones de diseño, contrato y gobernanza que eviten atarse a servicios propietarios”.

“El reto fundamental es armonizar la agilidad de la nube con la disciplina de la gobernanza sin que una termine anulando a la otra. La nube soberana y segura no se gobierna con documentos archivados, sino con controles e inspecciones automatizadas que acompañan a cada dato y cada despliegue”, concluye este experto.

Banor: la demanda de chips y de infraestructuras de IA seguirá siendo sólida

Angelo Meda, gestor del fondo de renta variable europea Banor Mistral, opina que el enfriamiento de los semiconductores en Bolsa no se justifica por fundamentales, sino por las dudas en las valoraciones tras un rally alcista en el primer semestre de 2026. Pero ello no cambia la tesis de inversión, que permanece intacta. Porque la demanda de chips de memoria de alto rendimiento, GPU, HBM, así como de infraestructuras de la IA, seguirá siendo fuerte y sólida durante un largo periodo.

Tras un primer semestre extraordinario de los fabricantes de chips (semiconductores) en los mercados, impulsados por el rally inversor en IA, el sector atravesó una fase de toma de beneficios, en algunas ocasiones muy severas.  Movimientos que, sin embargo, sólo reflejan “una revisión de las expectativas, más que un deterioro significativo de la demanda subyacente”.

Según Meda, la recogida de ganancias se produjo por las dudas sobre las valoraciones que surgieron entre los inversores. Pero esta corrección del sector semiconductores no cambia el hecho de que la temática estructural de inversión permanece intacta. Porque se apoya en factores que siguen soportando el crecimiento global, tales como la fuerte demanda de memoria de alto rendimiento, GPU, HBM (High Bandwidth Memory o memoria de gran ancho de banda) y de infraestructura para la IA. En todo caso, los resultados empresariales de las compañías de semiconductores han acreditado que persiste la solidez de fundamentales en el sector. Las previsiones de fabricantes de memoria como Micron confirmaron la robustez de la demanda y visibilidad de pedidos a largo plazo.

Un entorno que, sin embargo, “no elimina el riesgo de volatilidad, pero confirma el recorrido potencial del sector en el largo plazo”, afirma Angelo Meda, que considera que “lo más probable es que estemos entrando en una fase de mayor exigencia de disciplina en valoraciones”.

Los resultados empresariales del segundo trimestre han confirmado tanto que la economía continúa impulsada por la inversión en IA, como que el mercado se ha vuelto más selectivo. Porque no todos los buenos resultados empresariales se han traducido en subida de los precios de las acciones. Los inversores, ahora, “están enfocados más en factores como la valoración, la monetización de la inversión en IA, y los rendimientos futuros” que en las previsiones de ganancias de las compañías.

El comportamiento de las Bolsas en 2026 refleja un delicado equilibrio entre el entusiasmo y la cautela. En EEUU, los índices siguen en máximos históricos, respaldados por la notable resiliencia del ciclo económico. Y en los mercados se ha producido una cierta rotación sectorial, porque algunos segmentos del sector tecnológico, sobre todo los semiconductores, han atravesado períodos de consolidación. En Europa, los mercados bursátiles han mantenido un tono constructivo, gracias a las expectativas de una política monetaria menos restrictiva y unos datos macro razonablemente positivos. Sin embargo, no se han resuelto los temores sobre los aranceles y las tensiones en las cadenas de suministro tecnológicas, aunque los inversores han asumido la tesis de que la inversión en IA representa un ciclo de varios años, no una tendencia especulativa a corto.

Y en Asia, el impulso de las Bolsas ha sido mayor. La de Corea del Sur, un termómetro global de la industria de los chips de memoria, ha reflejado la alta sensibilidad de las compañías de semiconductores a los cambios en las expectativas sobre la demanda de IA. Y ello porque “cuando los resultados de un sector son excepcionales, las expectativas aumentan con la misma rapidez y cada noticia —positiva o negativa— se amplifica”.

Meda cree que “el mercado atraviesa una fase de consolidación, no de reversión”. Las valoraciones de muchas empresas vinculadas a la IA son sin duda elevadas, lo que propicia fases de volatilidad.  Pero la fuerte y consolidada inversión de capital de los grandes proveedores de servicios en la nube, los centros de datos y la cadena de suministro tecnológica, refleja que la demanda de semiconductores seguirá alta mucho tiempo. Para los inversores, el desafío será elegir “aquellas compañías que realmente se beneficiarán de este ciclo de inversión, y aquellas que simplemente incluyen la palabra IA en sus comunicaciones al mercado”. Porque “a medida que el mercado madura, los inversores cambian su enfoque del entusiasmo por la IA hacia su ejecución efectiva”. “Incluso las historias de crecimiento estructural más sólidas necesitan tiempo para asimilar las expectativas antes de pasar al siguiente capítulo” concluye.

Miguel Ángel Valero

La inteligencia artificial (IA) está acelerando la transformación de la logística global y la gestión de las cadenas de suministro. El mercado mundial de servicios y soluciones logísticas basados en IA alcanzó los 24.000 millones$ en 2024 y se espera y que supere los 740.000 millones en 2034, con una tasa de crecimiento anual superior al 40% . Su aplicación ya permite mejorar el seguimiento de mercancías, anticipar la demanda, agilizar las comunicaciones y tomar decisiones con mayor precisión. Este avance también está modificando el trabajo en almacenes y centros logísticos, donde disminuye el peso de algunas tareas manuales y surgen nuevos perfiles y competencias, según el informe Where talent and technology collide: how AI is shaping the future oflogistics  de Adecco. 

El estudio subraya la necesidad de adaptar con rapidez la gestión del talento a un entorno marcado por el cambio tecnológico. Para Alejandra Bartolomé, directora nacional de Adecco Logística y Transporte: “En logística, la ventaja competitiva ya no dependerá únicamente de incorporar IA, sino de preparar a las personas para utilizarla con confianza y eficacia. Las empresas deberán replantear en profundidad cómo atraen, forman y desarrollan el talento, reforzar las competencias digitales y acompañar a sus equipos durante todo el proceso de transformación. Las organizaciones que consigan avanzar al ritmo de la tecnología estarán mejor preparadas para liderar la próxima etapa de la logística global”.

La mayoría de los profesionales mantiene una visión positiva sobre el efecto de la IA en elmercado laboral. El 81% consideran que esta tecnología está creando nuevos puestos de trabajo, mientras que el 7 5% cree que las funciones actuales están evolucionando . Por otro lado, el 37% afirma haber observado o previsto desplazamientos de puestos de trabajo como consecuencia de la IA o prevé que lleguen a producirse .Los datos empresariales apuntan en la misma dirección respecto al tamaño de las plantillas.

El 77% de las organizaciones logísticas no ha reducido su número de trabajadores como consecuencia de la IA. El cambio se aprecia, sobre todo, en el contenido de los puestos: el 34% afirma que ya ha modificado sus descripciones y el 55% reconoce que han cambiado las competencias requeridas para determinadas funciones. La transformación no se limita, por tanto, a la posible creación o desaparición de empleos. Afecta a las tareas que componen cada puesto y a las capacidades necesarias para desempeñarlo. Por ello, muchas de las fórmulas utilizadas hasta ahora para captar y desarrollar talento ya no responden plenamente a las necesidades del sector.

La confianza en la IA depende de que los profesionales comprendan cómo afectará a sus funciones y qué papel conservarán dentro de los nuevos procesos. Aunque el 77% se siente cómodo colaborando con agentes de IA y el 60% espera que su empresa los incorpore durante los próximos doce meses, solo el 27% ha participado en el rediseño de las tareas transformadas por esta tecnología , frente al 30% del resto de sectores .

Esta falta de participación se suma a la ausencia de directrices claras, puesto que el 23% de los ejecutivos reconoce que su empresa no dispone de una política sobre IA. En este contexto, la confianza de los trabajadores de la logística se sitúa en 4,36 sobre 10 , ligeramente por debajo del 4,5 del resto de sectores. Ante esta situación, explicar con claridad cómo evolucionará cada puesto e involucrar a la plantilla en el proceso será primordial para reforzar esa confianza.

La formación no avanza al mismo ritmo que la tecnología. Los trabajadores calculan que su uso les permite ahorrar una media de dos horas al día , por lo que la IA ya está generando mejoras visibles en la productividad. Sin embargo, ese tiempo solo se convierte en una ventaja competitiva cuando se dedica a actividades de mayor valor y existe capacidad para evaluar sus resultados. Actualmente, apenas el 35% de los profesionales afirma poder medir con seguridad la aportación de su propio trabajo. No obstante, la predisposición al aprendizaje es elevada, ya que el 78% pretende desarrollar sus competencias para mantenerse al día ante los cambios , frente al 83% del resto de sectores. Sin embargo, solo el 51% de las empresas de logística proporciona oportunidades formales de mejora de competencias y desarrollo profesional.

El 34% de las empresas de logística espera n que sean los propios empleados quienes adapten de manera proactiva sus habilidades, además de revisar sus funciones y responsabilidades ante el avance de la IA. Pero esta exigencia coincide con importantes barreras internas, ya que el 29% de los departamentos de Recursos Humanos no disponen de suficiente autoridad para impulsar los cambios necesarios. Para el 38%, el principal problema reside en la complejidad de la propia transformación, mientras que el 33% menciona la falta de sistemas tecnológicos o datos fiables para planificar la plantilla. Los resultados muestran, por tanto, una plantilla dispuesta a evolucionar y unas empresas conscientes de la necesidad de hacerlo, aunque todavía no siempre cuentan con los mecanismos, el liderazgo o la información necesarios para avanzar al mismo ritmo.

De-Cix: el cuello de botella es la infraestructura de red

La automatización industrial en España afronta un momento decisivo. Atraer inversiones y desarrollar fábricas inteligentes exige mucho más que incorporar maquinaria de última generación. A medida que los procesos productivos integran IA, robótica colaborativa y decisiones en tiempo real, el verdadero cuello de botella de la competitividad empresarial se traslada a la infraestructura de red. Según el informe Global Industrial Manufacturing Sector Outlook 2026 de PwC, la automatización industrial pasará del 18 % actual al 50% en 2030. En apenas unos años, dejará de ser una ventaja competitiva reservada a los líderes tecnológicos para convertirse en un elemento central de la estrategia industrial. Para que esta transformación sea posible, será imprescindible contar con redes capaces de transportar grandes volúmenes de datos de forma segura, flexible y con una latencia, mínima, subrayan en DE-CIX, el operador lmundial de Internet Exchanges (IX).

“De nada sirve invertir millones en la maquinaria o la IA más avanzada si la red de la fábrica está obsoleta. El mayor cuello de botella para la productividad y la rentabilidad de la Industria4.0 hoy no son los robots, sino la conectividad. La infraestructura debe ser ultrarrápida, segura y suficientemente flexible para que esas inversiones generen realmente ventajas competitivas”, señala César Vega, Business Cloud & Enterprise Sales Lead Southern Europe en DE-CIX. A medida que la IA se integra en los procesos de fabricación, la competitividad industrial dependerá cada vez más de la capacidad de las empresas para construir infraestructuras digitales inteligentes. En este nuevo escenario, las redes definidas por software dejarán de ser un componente técnico para convertirse en un factor estratégico que hará posible una producción máseficiente, segura y conectada.

ViU: integración estratégica y responsabilidad ética

La IA dejará de ser una herramienta específica para convertirse en una tecnología transversal presente en prácticamente todos los ámbitos de nuestra vida. Walter Andrés Ortiz, profesor del Máster Universitario en Big Data y Ciencia de Datos de la Universidad Internacional de Valencia (VIU), perteneciente a Planeta Formación y Universidades, avisa que "el gran cambio no será tecnológico, sino social y organizativo". "La verdadera revolución no consistirá en que las máquinas hagan más cosas, sino en quelas personas puedan dedicar más tiempo a actividades de mayor valor añadido".

La IA "está evolucionando desde una tecnología de eficiencia hacia una tecnología de amplificación de capacidades humanas". En este contexto, los profesionales del dato asumen una enorme responsabilidad: "Han de preguntarse qué problema están resolviendo, para quién lo están resolviendo y cuáles pueden ser las consecuencias de esa solución".

Ortiz reivindica una formación multidisciplinar donde la tecnología por sí sola no resuelve los problemas, ya que "son las personas quienes le dan sentido y dirección". "El objetivo no debe ser perseguir una supuesta neutralidad perfecta, sino desarrollar sistemas cada vez más transparentes, auditables y justos". La clave reside en identificar, medir y mitigar continuamente los sesgos, asumiendo que "la IA no debe aspirar a ser perfecta, sino a ser más fiable, más explicable y más responsable".

El experto de ViU alerta de la brecha formativa entre sectores. Mientras la industria tecnológica o financiera avanza rápidamente, la administración pública, la educación o las pymes aún afrontan grandes retos. Una de las mayores necesidades actuales la "alfabetización en datos y en IA para perfiles directivos y responsables de la toma de decisiones". Insiste en que "las diferencias en acceso a infraestructuras tecnológicas, capacidad computacional, talento especializado y recursos económicos podrían incrementar las brechas existentes". La "democratización de la IA será uno de los grandes desafíos de los próximos años", porque garantizar el acceso equitativo es fundamental para evitar nuevas formas de exclusión. "La buena noticia es que Europa está apostando por un modelo en el que la competitividad tecnológica y la protección de los derechos fundamentales no son objetivos incompatibles, sino complementarios", concluye, en referencia a la AI Act.

Asetrad alerta del "neointrusismo digital"

Precisamente, la Asociación Española de Traductores, Correctores e Intérpretes (Asetrad) participó en la consulta pública de la Comisión Europea sobre el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act) y sobre la intervención del profesional cualificado ante el avance de los contenidos generados o manipulados mediante IA. "No estamos ante un debate sobre estar a favor o en contra de la IA. El problema surge cuando la tecnología se utiliza para sustituir indiscriminadamente a profesionales cualificados, devaluar su trabajo y presentar como equivalentes servicio sque no ofrecen las mismas garantías", alerta su presidenta, Rosa Llopis.

Los modelos masivos de lenguaje se utilizan en ocasiones para sustituir servicios llevados a cabo por profesionales, generándose un "neointrusismo digital" con la comercialización de soluciones automatizadas que simulan una prestación profesional sin intervención de un profesional experto. En Asetrad avisan que esta tendencia puede reducir los encargos y dificultar la entrada al mercado laboral de nuevos traductores, intérpretes y correctores, limitando también sus posibilidades de adquirir experiencia y especialización. "Si seguimos avanzando en esa dirección, no solo estaremos precarizando el presente del sector, sino cerrando las puertas a toda una generación de futuros traductores, intérpretes y correctores" advierte Llopis.

Para Asetrad, las nuevas directrices ponen de relieve el valor de una intervención profesional cualificada, especialmente en ámbitos como la administración pública, la justicia o la sanidad, donde una traducción incorrecta puede afectar a la comprensión de derechos, obligaciones o información relacionada con la seguridad. Además, los sistemas automatizados no pueden asumir responsabilidad jurídica por sus resultados, por lo que hay que  y concretar qué competencias debe reunir la persona encargada de supervisar estos contenidos. Asetrad reclama que el desarrollo de la IA tenga en cuenta sus consecuencias laborales y la protección de la propiedad intelectual, defiende el uso de la tecnología como herramienta auxiliar, pero rechaza que su implantación sirva para devaluar el trabajo profesional o comprometer el futuro laboral del sector.

Inetum y Ecija crean un modelo de IA pública ética

La firma de servicios digitales Inetum, y el despacho legal Ecija se han adjudicado el contrato del Gobierno de Castilla-La Mancha para la creación de un marco corporativo para el desarrollo y uso de soluciones de IA., El proyecto, financiado con fondos FEDER, aspira a sentar las bases de un modelo pionero de IA pública ético, seguro, sostenible y alineado con la normativa europea. La iniciativa busca definir un entorno común que permita diseñar, desplegar y gobernar soluciones de inteligencia artificial de forma segura, escalable y eficiente en el conjunto de la Administración de esta comunidad autónoma. 

El contrato se enmarca en la estrategia de transformación digital de Castilla-La Mancha, que se gestiona a través de la Consejería de Hacienda, Administraciones Públicas y Transformación Digital. El proyecto se articula en dos grandes ejes. Por un lado, la creación de una oficina de inteligencia artificial encargada de establecer el marco de gobernanza, cumplimiento normativo, gestión del riesgo y supervisión de los sistemas. Por otro, el desarrollo de una plataforma tecnológica de referencia sobre la que se construirán y escalarán nuevos casos de uso en las distintas consejerías. Este doble enfoque convierte la iniciativa en una propuesta especialmente relevante.

El aviso de Fitch sobre la deuda de las BigTech por la IA y centros de datos

Fuera de España, destaca la advertencia de la agencia de calificación Fitch, que incluye la IA en su lista de mayores riesgos de crédito del planeta. Viene a decir que si el boom de la IA se enfría, no cae solo una acción, cruje el crédito entero. Porque la factura ya asusta: las emisiones de bonos corporativos en EEUU subieron un 26% en el primer semestre, y solo la deuda de las big-tech atada a la IA (Amazon, Alphabet, Nvidia, Meta, Oracle, SpaceX) suma unos 182.000 millones$ en bonos de grado de inversión (IG). El gasto en inversión conjunto de Alphabet, Amazon, Meta y Microsof va camino de dispararse un 75% hasta unos 700.000 millones$al año, y cada vez se paga con deuda, no con caja. Se levantan data centers a crédito apostando a que la IA devolverá el dinero. Si tarda, el agujero es de todos. Ya hay señal. S&P bajó a Oracle a BBB por 'quemar' caja en centros de datos, y Fitch lo ve como el primer aviso. Si el foco pasa de la Bolsa al crédito, sube el coste de financiar centros de datos y castiga a los emisores tech más apalancados.

El mercado ya se está dando cuenta. Tesla cae a su lectura más sobrevendida desde marzo de 2025. "Para el 'cazagangas' es señal de rebote inminente; para el prudente, un aviso de que la debilidad va en serio. Cuando el termómetro técnico se mete en zona de pánico, rara vez miente del todo. La pregunta es de qué lado te sientas", avisan en Zumitow.

Mientras los chips dudan, Hubbell vende los enchufes de la IA y sube su previsión de beneficio de todo el año. "En toda fiebre del oro, el que gana seguro es quien vende picos y palas", insisten en Zunmitow. En la IA, los picos y palas son la infraestructura eléctrica, transformadores, cuadros, conexiones a la red. Y ahí manda Hubbell. La empresa se marcó un trimestre de campeonato. Ganó 5,52$ por acción con ingresos de 1.710 millones, un 15,3% ciento más que hace un año, batiendo al consenso. Sus ventas ligadas a centros de gastos se dispararon un 65%. Con ese viento a favor subió la guía de 2026, y ahora espera crecer entre un 16% y un 18% (antes era del 8% al 11%) y ganar entre 20,25 y 20,55$ por acción. Sin embargo la acción no despegó, porque para crecer se ha endeudado: compró NSI por 3.000 millones y eso mete presión a la caja y a los intereses. Hubbell demuestra los negocios indirectos al boom de la IA: no depende de qué chip gana, sino de que se sigan construyendo centros de datos, que tragan electricidad como ciudades enteras. Si el gasto en IA aguanta, la infraestructura eléctrica (Hubbell, Eaton, Vertiv) sigue de moda. El riesgo está en la deuda, no en la demanda.

Amkor Technology se desploma un 24% en el Nasdasq porque la empresa de empaquetado de semiconductores da una previsión flojísima para el tercer trimestre: ve ventas de 1.950 millones sa 2.050 millones, cuando FactSet esperaba unos 2.100 millones. El mercado no perdona los recortes de previsión. Algo similar le pasó a Corning (-16%, uno de sus peores días desde 2002): el objetivo de ingresos del trimestre actual no superó las estimaciones. La fibra óptica arrastró a Coherent (-11%) y Lumentum (-8%). Rambus cae el 7% pese a batir en el segundo semestre objetivos (beneficios de 77 centavos por acción sobre 207 millones en ingresos) por la ola bajista del chip de memoria, que se lo lleva todo por delante.

UBS: existen más formas de participar en  las ganancias del mercado
Las acciones de semiconductores volvieron a caer, ya que los inversores mostraron una creciente preocupación por los riesgos de financiación vinculados al gasto en infraestructura de IA, así como por la intensificación de la competencia proveniente de China. El reciente rendimiento relativo inferior del sector de semiconductores ha sido notable, especialmente tras su sólido desempeño en el segundo trimestre de este año. "Mantenemos una perspectiva constructiva sobre los semiconductores en un contexto de sólida demanda de IA, pero creemos que la reciente divergencia en el rendimiento del sector es coherente con nuestra visión de que existen más formas de participar en las potenciales ganancias del mercado más allá de un grupo reducido de acciones vinculadas a la IA. De hecho, vemos oportunidades en distintas regiones y sectores. La mejora de la actividad en la Eurozona apunta a un ciclo de beneficios más sólido en el futuro. El liderazgo de los mercados asiáticos se está ampliando, a medida que los rezagados regionales recuperan impulso. Los sólidos resultados empresariales en EEUU sugieren que el repunte podría extenderse más allá del sector tecnológico", apuntan en UBS. Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma:"Seguimos favoreciendo un enfoque diversificado en la inversión en acciones, y creemos que los inversores pueden beneficiarse de una gama más amplia de oportunidades y motores de crecimiento al ampliar su exposición a distintos sectores y regiones".

Evli: infraestructura en IA, robótica, entre las oportunidades del verano

La gestora nórdica Evli cree que las temáticas de infraestructura en IA, especialmente memoria y cadena de suministro de semiconductores; Robótica; Electrificación; y Defensa europea, son las de mayor potencial para los inversores de renta variable durante este verano. Y ello porque tanto las mejores perspectivas del ciclo económico global, como los fundamentales, que siguen siendo sólidos, respaldan unos beneficios empresariales crecientes en estas temáticas. Y además, el verano es propicio para la rotación en renta variable.

La temática Infraestructura de la IA se ha revalorizado mucho en muy poco tiempo, y podría vivir momentos de volatilidad que Evli considera saludables, y que dejarían oportunidades de compra en otras temáticas como robótica y electrificación. El sector financiero, se sigue aprovechando del ciclo económico y de los altos rendimientos de la deuda a ambos lados del Atlántico. En el caso de la defensa europea, la gran divergencia de retornos en el mes de junio (+8,3% en EEUU, -10,7% en Europa) propicia una oportunidad de compra, ya que sus fundamentales continúan siendo muy sólidos.