Tres acciones de crecimiento discretas que impulsan el superciclo de la IA

El superciclo de la inteligencia artificial ha pasado de una fase especulativa liderada por fabricantes de chips a una fase de ejecución industrial gobernada por limitaciones físicas.

Mientras el mercado asimila los masivos gastos de capital (capex) necesarios para monetizar los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), la demanda global de infraestructura fundamental sigue superando a la oferta.

Las previsiones del sector ahora proyectan que la infraestructura global de IA crecerá a una tasa anual compuesta de casi el 25% hasta finales de esta década.

Dicho esto, los inversores se orientan cada vez más hacia la "capa operativa", los sistemas especializados necesarios para alojar, refrigerar y suministrar energía a clústeres de computación de alta densidad.

En ese sentido, Vertiv, DigitalOcean y Hut 8 representan tres cuellos de botella principales de esta expansión: gestión térmica, acceso escalable a inferencia y carga base eléctrica.

Vertiv (NYSE: VRT): economía de la gestión térmica

Los clústeres de GPU de alta densidad generan cargas térmicas sin precedentes, dejando obsoletos los sistemas HVAC tradicionales.

Vertiv ha captado una cuota de mercado dominante al suministrar una arquitectura de refrigeración líquida directa al chip que aporta casi el doble de eficiencia térmica que la refrigeración por aire heredada, consumiendo además un 50% menos de energía.

Esta necesidad operativa alinea a la acción de Vertiv con un subsecto proyectado para crecer a una asombrosa tasa anualizada del 18% hasta 2035.

Validando su posición en el mercado, VRT registró recientemente un aumento de los ingresos del 30% interanual, respaldado por una cartera de pedidos de miles de millones de dólares.

Crucialmente, a diferencia de muchos competidores especulativos de infraestructura, Vertiv ya es rentable y ejerce un poder significativo de fijación de precios en un entorno de centros de datos con oferta severamente restringida.

DigitalOcean (NYSE: DOCN): la nube de inferencia escalable

Mientras los hyperscalers se centran en el entrenamiento masivo de modelos, DigitalOcean ofrece una "nube de inferencia accesible y diseñada para escalar" dirigida a empresas de tamaño medio.

La compañía generó $900 millones en ingresos el año pasado —un 15% interanual—, pero el cambio más significativo se observa en la composición de sus clientes.

Las ventas procedentes de clientes que gastan más de medio millón anualmente aumentaron un 76%, mientras que el número de clientes con más de $1 millón se más que duplicó en 2025.

Al optimizar para la inferencia de machine learning, una fase más eficiente en consumo energético que el entrenamiento inicial, la acción de DigitalOcean está experimentando una expansión de ganancias ajustadas (non-GAAP) que supera el crecimiento de la cifra de negocio.

Este desplazamiento hacia clientes de mayor tamaño sugiere un "foso competitivo" en fortalecimiento a medida que las cargas de trabajo de IA migran de etapas experimentales a una producción comercial amplia.

Hut 8 (NASDAQ: HUT): monetizando megavatios

El límite último en el despliegue de IA se ha desplazado del suministro de silicio a la red eléctrica —y eso es lo que Hut 8 se propone solucionar con su giro radical desde la minería de criptomonedas hacia un operador integrado verticalmente de energía y centros de datos.

A finales de 2025, la empresa cotizada en Nasdaq gestionaba una cartera de producción de 1,000 megavatios, con 300 megavatios en construcción y una cartera de desarrollo de 1,200 megavatios.

Este modelo centrado en la energía permite a la acción de Hut 8 sortear los retrasos de la red eléctrica que actualmente paralizan proyectos de IA a gran escala.

El impulso financiero también se acelera, con ventas en 2025 que alcanzaron $235 millones —un aumento interanual del 45%.

Aunque Hut 8 sigue siendo la apuesta de mayor riesgo debido a su persistente falta de rentabilidad, su estrategia "power-first" afronta el cuello de botella a largo plazo más agudo de la industria.