La industria de la inteligencia artificial (IA) transita hacia una nueva etapa en la que la carrera por desarrollar los modelos más potentes cede terreno frente a la búsqueda de eficiencia y rentabilidad. Esta transformación ya se refleja en el comportamiento bursátil de las compañías vinculadas al ecosistema: mientras el fabricante de memorias Micron acumuló una valorización del 186,0% en los últimos seis meses, otros proveedores de infraestructura como AMD (167,0%), Intel (150,0%) y Nvidia (13,0%) también registraron avances impulsados por la creciente demanda de chips, nube y centros de datos. El fenómeno confirma que Wall Street desplazó su atención desde el desarrollo de modelos de lenguaje hacia los proveedores físicos y de servicios que sostienen su funcionamiento.
Tras casi cuatro años de expansión acelerada de herramientas como ChatGPT, Claude y Gemini, las compañías que incorporan IA en sus operaciones ya no solo evalúan qué tan potentes son los modelos disponibles, sino cuánto valor generan frente al gasto que representan. El consumo de “tokens” (la unidad que mide el uso y el costo de los modelos de lenguaje) se consolidó como el nuevo indicador que los directores financieros vigilan de cerca, en momentos en que la complejidad de las tareas automatizadas eleva de forma proporcional la factura tecnológica de las empresas y redefine las prioridades de inversión del mercado accionario estadounidense.
Según el diario Portafolio, una encuesta realizada por el banco UBS entre 130 empresas encontró que el 60,0% de las organizaciones consultadas ya implementó restricciones al presupuesto destinado a inteligencia artificial, con el fin de maximizar el rendimiento por cada dólar invertido. El informe identificó casos extremos de sobrecosto, como el de un empleado que llegó a consumir US$35.000 mensuales en “tokens”, además de equipos de trabajo que superaron entre el 100,0% y el 200,0% los límites semanales establecidos para el uso de estas herramientas. Un informe de Goldman Sachs, citado en el mismo artículo, señala que las compañías con mayor adopción de inteligencia artificial consumen cerca de tres veces más “tokens” que las empresas promedio, un comportamiento que incrementa las necesidades de procesamiento, almacenamiento y capacidad de los centros de datos.
Entre los principales beneficiados de este reacomodo figuran los proveedores de servicios en la nube, según Morgan Stanley, entre ellos Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud y Oracle, así como compañías de infraestructura digital como Cloudflare, cuyas acciones avanzaron 45,0% durante el último semestre. Sin embargo, el desempeño bursátil del sector no ha sido uniforme: de acuerdo con Bloomberg Línea, durante el primer semestre de 2026 Microsoft perdió 20,0% en bolsa y Oracle retrocedió 27,0%, pese a mantenerse entre los mayores proveedores de infraestructura para IA, mientras que Alphabet avanzó 14,0% en el mismo periodo. La divergencia evidencia que el mercado ya no premia de forma automática la exposición a la inteligencia artificial, sino que exige señales concretas de rentabilidad sostenida antes de sostener valoraciones elevadas. La presión por reducir costos también impulsa el avance de modelos de menor precio y de código abierto, como los desarrollados por firmas chinas como DeepSeek, Alibaba y Tencent.
Desde la perspectiva de Sectorial, el giro de Wall Street hacia la infraestructura de IA marca un punto de inflexión relevante para las empresas que evalúan su exposición tecnológica. La divergencia entre los proveedores de hardware y algunos gigantes de software sugiere que el mercado está reclasificando el riesgo de la cadena de valor: ya no basta con estar presente en la IA, sino con demostrar un retorno medible sobre cada dólar invertido en cómputo. 0
Para el ecosistema empresarial colombiano, que cuenta con 32 centros de datos y una inversión acumulada cercana a los US$785 millones, esta fase representa una oportunidad para negociar condiciones más favorables con proveedores de nube, cuyos precios podrían moderarse ante la mayor competencia de modelos abiertos. Al mismo tiempo, obliga a las áreas financieras locales a incorporar métricas de consumo de “tokens” y costo por tarea dentro de sus presupuestos de transformación digital, replicando la disciplina que hoy exige Wall Street a las compañías tecnológicas globales antes de premiar sus valoraciones.
Para entender cómo estos cambios en el mercado global de tecnología impactan el riesgo y las oportunidades de los sectores productivos en Colombia, consulte el Índice de Desempeño Sectorial; también nuestra Central Informativa Sectorial para estar al tanto de los cambios más recientes en tu sector.
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