Bloomberg Línea — El lanzamiento de GPT-6 Astra abre una nueva fase para la inversión en inteligencia artificial. El foco bursátil empieza a desplazarse desde la capacidad de los modelos hacia cuánto trabajo pueden asumir y qué demanda adicional generan para chips, memoria, centros de datos, nube y software.
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OpenAI presentó Astra el 3 de septiembre con avances en uso de computadoras, programación, investigación y tareas profesionales de varios pasos. El modelo puede trabajar entre aplicaciones y completar procesos de principio a fin, una capacidad que amplía el alcance de las funciones que pueden delegarse a la IA.
La reacción ya se notó en el sector de los semiconductores. Meritz Securities destacó que el ETF de DRAM subió 6,6% el 4 de septiembre frente a la sesión anterior, pese a la caída del mercado estadounidense ante el posible aumento de tasas de interés tras una sorpresa en los datos de empleo.
Para Charu Chanana, estratega jefe de inversiones de Saxo Bank, el cambio central es que “la IA está pasando de los chatbots hacia los trabajadores digitales”. La oportunidad ahora se amplía, aunque la fiabilidad, la seguridad, el costo y la gobernanza todavía condicionan la adopción.
¿Por qué GPT-6 Astra puede impulsar las acciones?
Los analistas de Meritz destacaron que Astra alcanzó 99,9% en una prueba que mide la capacidad de aprender por sí mismo en un entorno abstracto que nunca ha visto, frente al 7,8% de GPT-5.6 Sol. El salto apunta a una mayor capacidad para observar una situación desconocida, inferir sus reglas y actuar a partir de ellas.
Para los fabricantes de chips, la clave es que una IA más capaz puede recibir trabajos cada vez más largos. Meritz plantea que los usuarios podrían pasar de encargarle tareas de cinco, diez o veinte minutos a otras que requieran una hora o incluso un día completo. Eso supone más trabajo para la IA y, por tanto, una mayor necesidad de capacidad informática.
Esa dinámica sostiene la tesis del hardware pese a las ganancias de eficiencia. Para Meritz, “la aparición de un modelo como Astra puede crear otro punto de inflexión para la industria de la IA y hacer crecer estructuralmente la demanda”.
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En bolsa, esa expectativa puede devolver el foco a fabricantes de chips y memoria y a otras compañías de infraestructura de IA. Meritz observa que la caída del precio de los tokens había favorecido la percepción sobre el software frente a los semiconductores, una relación que Astra podría empezar a cuestionar.
¿Qué cambia para Nvidia, la nube y la infraestructura de IA?
Vasu Kasibhotla, analista de Bloomberg Intelligence, considera que la competencia en IA ya no depende solo de quién tenga el mejor modelo. También cobra importancia la capacidad necesaria para ponerlo a trabajar, un cambio que mantiene el foco sobre las empresas que suministran recursos informáticos a los desarrolladores de IA.
La escala de Astra refuerza esa lectura. Kasibhotla afirma que su entrenamiento “también muestra que crecer todavía exige una enorme capacidad informática”. Para el analista, esto respalda a los nuevos proveedores de servicios en la nube que alquilan esa capacidad a empresas y desarrolladores.
Así se han comportado las acciones de Nvidia
La magnitud del entrenamiento refuerza el interés sobre Nvidia (NVDA) y los proveedores de infraestructura. Astra utilizó más de 100.000 sistemas Nvidia Grace Blackwell NVLink72. Jensen Huang, CEO de Nvidia, escribió en su cuenta de X que “la AGI ha llegado” y añadió que otros 400.000 GPU entrarán en operación.
Para la bolsa, esas cifras respaldan la expectativa de que los modelos más avanzados seguirán necesitando grandes inversiones en chips. Esa demanda puede favorecer a Nvidia, pero también extenderse hacia memoria, redes, centros de datos y energía, las áreas que Saxo identifica como necesarias para ampliar el uso de la IA.
Para los inversionistas, UBS mantiene su preferencia por las empresas que proporcionan la infraestructura necesaria para desarrollar y utilizar la IA, especialmente semiconductores y servicios en la nube. El banco considera que un mayor uso de estos modelos seguirá favoreciendo la demanda y la capacidad de estas compañías para sostener precios.
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Para Chanana, el impacto puede extenderse más allá de los fabricantes de procesadores. “La historia de la infraestructura se está ampliando más allá de las GPU”, sostiene la estratega de Saxo Bank. Modelos más capaces y un mayor uso de la IA pueden elevar la demanda de memoria, redes, almacenamiento y energía.
Los compromisos de OpenAI muestran hasta dónde puede extenderse ese gasto. La compañía ha comprometido aproximadamente US$1,4 billones y mantiene grandes acuerdos de computación en la nube y chips con Microsoft (MSFT), Oracle (ORCL), CoreWeave (CRWV), Advanced Micro Devices (AMD) y Broadcom (AVGO), acciones expuestas al crecimiento de la infraestructura de IA.
El volumen de inversión, sin embargo, no basta para determinar quién ganará en bolsa. UBS considera que los inversionistas deben mantener el foco en la capacidad de las empresas para convertir la IA en ingresos y en los costos de desplegarla. La adopción puede crecer con Astra, pero el retorno de ese gasto será una variable cada vez más relevante.
¿Dónde están los riesgos para invertir en inteligencia artificial?
El avance también tiene un costo. Según Chanana, utilizar Astra cuesta 2,5 veces más que GPT-5.6 Sol. “Las empresas tendrán que demostrar cada vez más que una IA más capaz genera suficientes ingresos adicionales, ahorros laborales o productividad para justificar el mayor costo”, sostiene la estratega.
El software enfrenta una lectura menos uniforme. Los agentes pueden elevar el valor de aplicaciones en programación, finanzas, servicios legales, diseño, ciberseguridad y atención al cliente, pero también reducir la necesidad de determinados productos o licencias por usuario.
Meritz observa además un mercado condicionado por tasas elevadas y menor liquidez, aunque mantiene que no deberían reducirse sustancialmente las posiciones en infraestructura central de IA vinculada a memoria. La firma considera que se acumulan catalizadores positivos aún no reflejados en las cotizaciones.
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UBS recomienda además diversificar la exposición a la IA para reducir el riesgo de concentración. Su planteamiento abarca desde las compañías que suministran chips y capacidad informática hasta los desarrolladores de modelos y las empresas que los incorporan a sus productos, ante una oportunidad que puede repartirse entre distintas partes del sector.
