Un año después de su artículo positivo sobre la tecnología de los mercados emergentes (ME), «DeepSeek impact: una evolución, no una revolución», el equipo de Renta Variable de Mercados Emergentes de GAM sigue creyendo que continúa habiendo potencial alcista. Sin embargo, la selección ya es importante y cada vez lo será más.
16 de febrero de 2026 | Ygal Sebban
Si bien los debates sobre la inteligencia artificial (IA) suelen centrarse en Estados Unidos, algunos de los avances tecnológicos más importantes que posibilitan el auge de la IA están surgiendo cada vez más de Asia. La región se ha convertido en un elemento integral del ecosistema global de la IA, respaldada por capacidades de primer nivel en semiconductores, diseño de circuitos integrados y un panorama de software en rápida expansión.
En nuestra opinión, los mercados emergentes ofrecen una vía sólida para acceder a este conjunto de oportunidades. Asia alberga líderes competitivos a nivel mundial en toda la cadena de valor de la IA: fundición (TSMC), memoria (SK Hynix y Samsung Electronics), diseño de circuitos integrados (IC) (MediaTek) y el ecosistema de hardware más amplio, que incluye encapsulado, testeo, IDM y ODM1. Mientras tanto, las plataformas de software y aplicaciones desarrolladas en los mercados emergentes, especialmente en China, siguen creciendo con rapidez y, en nuestra opinión, presentan perspectivas de crecimiento atractivas.
La influencia de la tecnología de los mercados emergentes se refleja cada vez más en la representación del mercado. El sector tecnológico de los mercados emergentes representa ahora el 29 % del índice MSCI EM, frente al 21 % a mediados de 2023 y el 14 % en 2018, superando incluso la ponderación tecnológica del MSCI World (26,5 %).2 Los principales líderes de hardware upstream —TSMC, SK Hynix y Samsung Electronics— representan en conjunto casi el 20 % del índice EM.
¿Qué está configurando la era de la IA y la tecnología de los mercados emergentes?
- La rápida evolución de las capacidades de la IA generativa (GenAI) implica que el grado de integración de la IA en la vida cotidiana sigue siendo incierto.
- Aunque su adopción se encuentra en una fase inicial, «The Economist» estima que el 16 % de la población activa mundial utiliza herramientas de GenAI mensualmente3, si bien aún es pronto para comprender plenamente su impacto total.
- Con visibilidad aún limitada sobre las aplicaciones finales, consideramos probable que el crecimiento sostenido del gasto de capital (capex) vinculado a la IA y el desarrollo de modelos respalden el comportamiento del sector tecnológico hasta 2026.
- Asia emergente alberga muchas de las principales compañías tecnológicas del mundo, con roles críticos tanto en el ecosistema de hardware como de software de la IA.
- La estrategia china de IA top-down, basada en modelos de bajo coste y código abierto, posiciona al país favorablemente para un amplio despliegue económico y mejoras de productividad a largo plazo. Dicho esto, la selectividad sigue siendo clave a la hora de identificar compañías del sector privado mejor alineadas con la rentabilidad y los objetivos estatales.
Las preocupaciones del año pasado en torno al «pico de inversión en capital» se han atenuado gracias a revisiones al alza consistentes. Se prevé que los cuatro principales proveedores de servicios en la nube (CSP) inviertan 332 000 millones de dólares en 2025 (un 52 % más que el año anterior), con previsiones de crecimiento superiores al 20 % de nuevo en 2026.4 Las proyecciones a más largo plazo apuntan a que la inversión en IA superará el billón de dólares en 20305, y UBS estima 1,3 billones de dólares, equivalente al 1 % del PIB mundial (según el FMI)6. Pese al rápido incremento, el gasto de capital de los CSP se mantiene cómodamente por debajo del flujo de caja operativo, lo que respalda un flujo de caja libre estable y positivo, una señal tranquilizadora en un contexto de preocupaciones sobre una posible “burbuja”.
Sin embargo, aunque la intensidad de capital se mantiene en niveles aceptables en general, el mercado se está volviendo cada vez más selectivo en su exposición. Aquellas compañías donde el aumento de la inversión implica que el gasto de capital supere el flujo de caja operativo han sido penalizadas en su cotización. El mejor ejemplo es Oracle (ORCL US), cuyas acciones cayeron un 11 % durante el segundo semestre de 2025 (frente al +11 % del Nasdaq 100) tras actualizar sus planes de gasto y proyectar un gasto de capital superior al flujo de caja operativo según las previsiones de los analistas7, a pesar de la sólida narrativa sobre la IA.
Gráfico 1: Gasto de capital en IA: gasto de capital de los 4 principales proveedores de servicios en la nube en relación con el flujo de caja operativo y libre
Fuente: GAM, JP Morgan, a noviembre de 2025. Las opiniones expresadas en este documento son las del gestor y están sujetas a cambios. USD bn = miles de millones de dólares estadounidenses, EBITDA = beneficios antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización; OCF = flujo de caja operativo; FCF = flujo de caja libre, LHS = lado izquierdo, RHS = lado derecho.
La fabricación en el núcleo de la historia de la IA: TSMC
En su reciente presentación de resultados del cuarto trimestre, Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) elevó su previsión de crecimiento de la IA a cinco años del 40 % al 50 %, y su previsión de inversión para 2026 a entre 52 000 y 56 000 millones de USD (frente a expectativas del mercado en torno a 48 000 millones de USD).8 El Presidente y CEO, el Dr. Che-Chia Wei, subrayó que las conversaciones iban más allá de los clientes directos de TSMC, revelando beneficios comerciales tangibles y rendimientos financieros derivados de la adopción de la IA. TSMC está alineando su estrategia de capacidad a largo plazo en consecuencia.
De los chips genéricos al silicio específico para aplicaciones: MediaTek
La IA está acelerando la transición de los semiconductores genéricos (chips) a los circuitos integrados específicos para cada aplicación (ASIC). Los modelos Gemini 3 de Google, que funcionan exclusivamente con TPU (unidades de procesamiento tensorial) internas en lugar de GPU (unidades de procesamiento gráfico) de Nvidia, ilustran esta tendencia. Asia es la sede de los principales desarrolladores de ASIC, incluida la empresa taiwanesa MediaTek, donde se espera que los ingresos relacionados con los ASIC superen a los ingresos de los teléfonos móviles tradicionales en 2027.9 Dado que 2026 será previsiblemente un año de transición, consideramos que las valoraciones actuales se encuentran respaldadas, a la espera del crecimiento previsto impulsado por los ASIC a partir de 2027.10
Arquitectura frente a transistores: ASE Technology
Durante décadas, el progreso de los semiconductores se basó en un principio fundamental: cuántos más transistores se incluyeran en un chip, mejor sería su rendimiento. A medida que los chips pasaron a tener nodos más pequeños, medidos en nanómetros, y se hicieron más densos, aumentó la potencia de procesamiento.
En el CES (Consumer Electronics Show) 2026 celebrado en Las Vegas, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, dejó claro que el cuello de botella de la IA está pasando de la computación a la memoria contextual y el almacenamiento: «La ley de Moore11 se ha ralentizado considerablemente. El número de transistores que podemos obtener año tras año no puede seguir el ritmo de modelos 10 veces más grandes», señaló, destacando la presión que suponen las cargas de trabajo de inferencia de contexto largo. El almacenamiento en red tradicional es ineficaz para estas tareas, lo que ha llevado a Nvidia a rediseñar su arquitectura en torno a los nuevos sistemas de «memoria contextual de inferencia».12 Como resultado, la arquitectura a nivel de sistema importa ahora más que la densidad de transistores. El rendimiento depende cada vez más de la integración avanzada de la memoria y del encapsulado heterogéneo.
Esta evolución eleva la importancia de las empresas especializadas en encapsulado y testeo avanzado. ASE Technology, líder mundial taiwanés en servicios de ensamblaje y testeo subcontratado (OSAT) y servicios de fabricación electrónica (EMS), e encuentra bien posicionada para beneficiarse de la creciente demanda de integración heterogénea de alto rendimiento, junto con la escasa limitada de encapsulado avanzado de TSMC.
Se refuerza la narrativa del «superciclo» de la memoria: SK Hynix y Samsung Electronics
Mantenemos una visión positiva con respecto a la memoria desde mediados de 2023 (véase Mercados emergentes: en camino hacia la revolución industrial 5.0), pero las perspectivas han mejorado significativamente desde finales de 2025. La convicción del mercado en un «superciclo» de la memoria se ha reforzado, especialmente para líderes como SK Hynix13 y Samsung Electronics, ya que su importancia estratégica en la cadena de suministro de la IA sigue aumentando. Dos desarrollos clave están reforzando esta narrativa.
- Demanda generalizada de memoria
A lo largo de la segunda mitad de 2025, se hizo cada vez más evidente que la proliferación de modelos de IA basados en la inferencia está impulsando un aumento generalizado de la demanda de memoria. Esto incluye no solo la memoria de alto ancho de banda (HBM) de última generación, sino también los nodos DRAM (memoria dinámica de acceso aleatorio) tradicionales, que siguen siendo esenciales para el despliegue rentable de la IA a gran escala. La escasez de suministro tanto en los nodos avanzados como en los antiguos ha provocado un fuerte aumento de los precios al contado. Varios analistas prevén ahora que la escasez de DRAM se prolongue hasta bien entrado 2027, con la posibilidad de que se extienda hasta principios de 2028.14
Gráfico 2: Precio al contado y precio de contrato de la DRAM (DDR4 8 GB)
Fuente: GAM, Bloomberg, inSpectrum, a 8 de enero de 2026.
- La memoria como nuevo cuello de botella
El cambio en las cargas de trabajo de la IA hacia inferencias de contexto más largo ha reforzado el hecho de que la memoria, y no la computación, se está convirtiendo cada vez más en el factor limitante del rendimiento del sistema. Como se destacó en el CES 2026, Jensen Huang ha subrayado que son las limitaciones arquitectónicas, más que la potencia de procesamiento pura, están marcando el ritmo del avance de la IA.15 Esta transición eleva no solo la HBM, sino también la NAND, tradicionalmente de menor margen16, ya que la memoria pasa de ser un coste pasivo a ser un factor clave para el rendimiento de los sistemas de IA.
Pese al aumento de la demanda, la oferta ha tardado en ajustarse. Las limitaciones se deben a la disciplina de oferta dentro del oligopolio de DRAM (tres productores dominantes), la persistente demanda de nodos heredados (que históricamente se habrían migrado a otros más nuevos) y, especialmente, la escasez de capacidad de salas blancas entre proveedores de equipos semiconductores, lo que significa que no hay suficientes instalaciones y equipos especializados para satisfacer la acumulación de pedidos. Como resultado, es poco probable que los pedidos pendientes de la industria se liquiden antes de finales de 2027 o incluso 202817.
Investigaciones recientes del sector indican que los principales valores asiáticos del sector de la memoria, incluidos SK Hynix y Samsung Electronics, se benefician de una tesis sectorial de «fortaleza prolongada». Esto ha supuesto sendas revisiones al alza por parte de los analistas en sus previsiones de beneficio por acción y valor en libros18. Si continúa aumentando la confianza en el «superciclo» de la memoria, consideramos que una revisión al alza de valoraciones podría generar un mayor potencial alcista más allá de los rangos históricos de cotización. En compañías de memoria de segundo nivel, observamos que las valoraciones han aumentado considerablemente debido al interés impulsado por el inversor minorista, llevando a unos perfiles de rentabilidad-riesgo menos atractivos en comparación con las empresas líderes.
IA aplicada e IA física – Hesai
Hace un año, destacamos cómo el foco inversor en tecnología se había desplazado desde los segmentos más upstream al hardware midstream. Los resultados de principios de 2026 sugieren ahora que esta dinámica está avanzando aún más hacia abajo en la cadena, hacia la IA de aplicaciones impulsada por software y el ámbito emergente de la IA en el mundo físico.
En el CES, varias grandes empresas tecnológicas presentaron nuevas suites de robótica. Si bien algunas compañías manufactureras centradas en la robótica cotizan con valoraciones elevadas19, están surgiendo oportunidades atractivas más allá de los nombres temáticos evidentes, particularmente en la tecnología habilitadora que constituye la columna vertebral de los sistemas de inteligencia física.
Un ejemplo de ello es Hesai, una empresa tecnológica china que cotiza tanto en Estados Unidos como, más recientemente, en Hong Kong. Como líder mundial en sensores LiDAR (detección y medición de distancias por luz), fundamentales para la conducción autónoma, la robótica y una amplia gama de aplicaciones de IA física, Hesai representa una clásica apuesta por el «pico y la pala»20, ya que proporciona la infraestructura esencial para un ecosistema en rápida expansión.
Los riesgos
Existen numerosas preocupaciones sobre el perfil de rentabilidad y las posibles características de burbuja de la GenAI. Un informe del MIT de julio de 2025 estimaba que alrededor del 95 % de los proyectos de GenAI están fracasando21, mientras que las valoraciones en algunas partes del ecosistema tecnológico siguen pareciendo exigentes. Al mismo tiempo, la escasez de memoria está ejerciendo presión sobre los fabricantes de productos industriales y de electrónica de consumo, especialmente los fabricantes de ordenadores y teléfonos móviles, debido a restricciones de suministro y al aumento de los precios de los componentes, afectando negativamente tanto a volúmenes como a márgenes.
Mantenerse en la temática, pero sea selectividad
A pesar del ruido, creemos que es demasiado pronto para descartar la temática GenAI, aunque es esencial ser selectivo. En nuestra opinión, los ganadores serán compañías que exhiban un liderazgo claro o que posean posiciones defensivas en nichos dentro de la cadena de valor de la IA. Dichas posiciones deberán ser respaldadas por una distribución disciplinada del capital, valoraciones razonables y trayectorias atractivas de crecimiento de beneficios a largo plazo. Creemos que los líderes consolidados del sector dentro de la cadena de valor de la IA están bien posicionados para participar a medida que se acelera la adopción y el impacto económico de la tecnología se hace cada vez más evidente.
Ygal Sebban lidera el equipo de Renta Variable Emergente y gestiona la estrategia de Renta Variable Emergente en GAM Investments. Lea más sobre Ygal aquí.