Las mejores acciones de IA para comprar ahora en 2025 | Las mejores inversiones en inteligencia artificial

Mejores acciones de IA a vigilar en 2025: guía completa de inversión

Claves

• La inteligencia artificial (IA) es una de las grandes tendencias tecnológicas que está cambiando los mercados. Se estima que el mercado de computación para IA (hardware y servicios para entrenar y usar modelos) alcance los 990.000 millones de dólares en 2027
• Taiwan Semiconductor lidera como la principal fundición de chips (fábrica que produce chips para otras marcas), y fabrica para compañías de IA como Nvidia y Advanced Micro Devices
• Nvidia sigue siendo el proveedor clave de chips para entrenamiento y inferencia (uso del modelo ya entrenado para generar respuestas), con un margen bruto (beneficio sobre ventas antes de gastos generales) superior al 75% en los últimos trimestres
• Los proveedores de nube están disparando el capex o inversión en capital (gasto en activos como centros de datos) para construir nuevos centros de datos, con un gasto estimado por encima de 250.000 millones de dólares en 2025
• Diversificar entre fabricantes de chips, software e infraestructuras permite una exposición más equilibrada al desarrollo de la IA
• VT Markets ofrece herramientas y recursos para inversores que buscan exposición al sector de la IA

Cómo es el panorama de inversión en inteligencia artificial en 2025

La IA ha pasado de idea futurista a motor económico. En 2025, detectar las mejores acciones de IA exige entender el ecosistema que lo hace posible. Desde fabricantes de semiconductores (chips) hasta empresas de software para compañías (programas para grandes organizaciones), la cadena de valor de la IA abre muchas oportunidades.

Analistas de Wall Street estiman que el mercado de computación para IA crecerá a tasas anuales compuestas (crecimiento medio anual) superiores al 35% hasta 2030. El impulso viene de su adopción en muchos sectores: salud, coches autónomos, banca y automatización industrial. La aceleración empezó a finales de 2022 con avances en modelos de lenguaje grandes (IA entrenada con mucho texto para entender y generar lenguaje), y el ritmo ha seguido subiendo.

Para quien quiera empezar a invertir, lo clave es identificar qué empresas tienen ventajas duraderas. Las mejores suelen tener: tecnología propia, mucha cuota de mercado (porción de ventas del sector), flujo de caja sólido (dinero real que genera el negocio) y mejor rendimiento que sus rivales.

Por qué las acciones de IA pueden ser una oportunidad de largo ciclo

Las acciones ligadas a IA no dependen de una moda: forman parte del siguiente salto de la informática. Es comparable a internet o al móvil, pero con un mercado potencial mayor. Casi cualquier empresa —software, industria, banca o servicios— tendrá que integrar IA para competir.

Las cifras lo reflejan. Las grandes tecnológicas han comprometido más de 250.000 millones de dólares en capex para 2025, sobre todo para centros de datos (instalaciones con servidores) y capacidad de computación (potencia de cálculo). Este gasto alimenta ingresos estables para las compañías bien posicionadas.

Los envíos de GPU de Nvidia (chips especializados en cálculos en paralelo, muy útiles en IA) para aplicaciones de IA crecieron un 280% interanual en el tercer trimestre del ejercicio fiscal 2024. A su vez, la colaboración con TSMC permite fabricar chips avanzados en los procesos más punteros, con mejoras claras de rendimiento.

Las mejores acciones de IA para comprar ahora: análisis

1. NVIDIA: líder en computación para IA

Nvidia es una opción directa para exposición a entrenamiento de IA (proceso de enseñar al modelo con datos) e inferencia (usar el modelo ya entrenado). Sus GPU impulsan desde modelos de lenguaje hasta sistemas de conducción autónoma. La dirección prevé crecimientos de ingresos por encima del 50% anual al menos hasta 2026, apoyados por la demanda en centros de datos y computación de alto rendimiento (HPC: cálculos muy exigentes en ciencia y empresa).

Su ventaja va más allá del hardware. CUDA es su entorno de software para desarrollar y optimizar IA. Cuantos más desarrolladores trabajan con CUDA, más se refuerza su posición.

Métricas clave (4T 2024):

Nvidia concentra alrededor del 92% del mercado de GPU dedicadas (tarjetas separadas, no integradas) para computación de IA. Su arquitectura Blackwell promete hasta 4 veces más rendimiento en cargas de entrenamiento frente a generaciones anteriores.

Para inversores que usan VT Markets, Nvidia suele ser una posición central en carteras tecnológicas.

2. Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSMC): la infraestructura crítica

TSMC es la mayor fundición independiente del mundo: fabrica chips para empresas que diseñan pero no producen (modelo fabless, es decir, “sin fábrica”). Es proveedor para Nvidia, AMD, Apple y muchas más. Su papel en la IA es estructural.

La empresa produce los chips más avanzados con procesos de 3 nanómetros y, próximamente, 2 nanómetros. Un nanómetro es una medida muy pequeña usada para describir generaciones de fabricación: a menor número, suele mejorar eficiencia y rendimiento. Estos chips son clave para modelos de IA y dispositivos.

Tesis de inversión en TSMC:

• Liderazgo industrial: más del 60% de la capacidad mundial de fundición y más del 90% en producción puntera
• Clientes “atados”: cambiar de proveedor es caro por la complejidad del diseño y la validación
• Expansión de capacidad: invierte más de 40.000 M$ al año en nuevas fábricas
• Poder de precios: puede cobrar más por los procesos punteros por la escasa competencia

Resumen financiero de TSMC:

La colaboración TSMC-Nvidia está detrás de chips como H100, H200 y Blackwell. Si Nvidia crece, TSMC se beneficia por ser el fabricante.

TSMC funciona como “carretera” del ecosistema: gane quien gane en IA, alguien tiene que fabricar el chip.

3. Advanced Micro Devices (AMD): el rival con más opciones frente a Nvidia

AMD es la alternativa más sólida a Nvidia en chips para IA. Sus aceleradores MI300 apuntan al centro de datos con buena relación rendimiento/precio, lo que le ayuda a ganar terreno en proyectos sensibles al coste.

Su catálogo incluye CPU (procesadores generales), GPU (procesadores para cálculos en paralelo) y soluciones adaptables. La compra de Xilinx aportó lógica programable (chips que se pueden configurar para tareas concretas), útil en usos especializados de IA.

Servicios de recomendación bursátil suelen destacar AMD por cotizar más barata que Nvidia en términos de múltiplos, pese a crecer en mercados similares. El potencial depende de que ejecute bien y amplíe software y alianzas.

Gama de IA de AMD:

• MI300X: acelerador para entrenamiento e inferencia
• MI300A: solución integrada CPU-GPU para computación de alto rendimiento
• EPYC: CPU para servidores, base de potencia de cálculo en centros de datos
• Ryzen AI: procesadores para PC con unidad neuronal (NPU: chip dedicado a tareas de IA) para usos locales

AMD es fabless: diseña y subcontrata la fabricación a TSMC. Así evita el coste de construir fábricas, lo que suele mejorar la rentabilidad del capital si el producto funciona.

Desbancar a Nvidia es difícil por el peso del software, pero la plataforma ROCm de AMD mejora trimestre a trimestre. Además, grandes tecnológicas buscan más de un proveedor para reducir riesgos de suministro, lo que favorece a AMD.

4. Broadcom: chips a medida y redes para IA

Broadcom fabrica aceleradores a medida para grandes proveedores de nube que diseñan sus propios chips. Ejemplos: TPU de Google, Inferentia de Amazon o MTIA de Meta, que usan diseño de ASIC (chip diseñado para una función concreta) y tecnología de red de Broadcom.

Además, su negocio de redes es clave: conectar miles de GPU en centros de datos exige chips de conmutación (switching) con gran ancho de banda y poca latencia (retraso). Eso permite repartir el trabajo de IA entre muchas máquinas.

Broadcom combina infraestructuras de IA, software empresarial (por VMware) y semiconductores, con ingresos diversificados y márgenes elevados en software.

Aspectos destacados:

Su “foso” competitivo viene de integraciones profundas con clientes: una vez que un gran cliente diseña alrededor de estos componentes, cambiar sale muy caro.

Junto a Nvidia, Broadcom es uno de los beneficiarios directos de la inversión en infraestructuras de IA. La guía reciente sugiere que los ingresos ligados a IA podrían superar los 20.000 M$ en 2025.

5. Microsoft: la IA en el corazón del software empresarial

Microsoft está bien situada en IA. Su inversión en OpenAI le dio acceso temprano a modelos GPT, que ha integrado en productos. Los ingresos de Azure AI crecieron un 160% en el 4T de 2024, señal de adopción en empresas de una plataforma de IA (servicios en la nube para crear y usar modelos).

Su ventaja es la distribución: Windows, Office, Azure y Dynamics le dan una base enorme para vender funciones con IA. Los primeros datos indican que clientes pagan más por mejoras con IA, apoyando ingresos y márgenes.

Iniciativas clave:

• Copilot para Microsoft 365: asistente de IA en aplicaciones de Office
• Azure AI Services: nube para desplegar modelos propios
• GitHub Copilot: ayuda para programar (autocompleta código)
• Dynamics 365 Copilot: IA aplicada a software de gestión empresarial

Microsoft anunció más de 80.000 M$ de inversión en capacidad de computación en el ejercicio fiscal 2025. Este capex va a centros de datos con millones de GPU de Nvidia y chips aceleradores (chips especializados en IA) propios o de terceros.

Acciones emergentes de IA con potencial de crecimiento

6. Arm Holdings: IA en el “borde” (edge)

Mientras las GPU mandan en centros de datos, la arquitectura de Arm se usa cada vez más en dispositivos: móviles, coches y electrónica. Sus diseños eficientes en energía encajan en IA en el edge (procesamiento en el propio dispositivo, no en la nube), donde batería y consumo importan.

Arm licencia propiedad intelectual (cobro por usar su diseño) en lugar de fabricar. Eso explica su margen bruto por encima del 95%. Si se extienden los dispositivos con IA, las regalías (pagos por unidad vendida) podrían crecer.

Tras su salida a bolsa, el mercado puede invertir directamente. Analistas prevén que el crecimiento de ingresos acelere conforme se adopta su arquitectura v9 y se multiplican los dispositivos con funciones de IA.

7. Amazon: infraestructura y chips propios

Amazon Web Services (AWS) tiene cerca del 32% de la nube global. Es infraestructura para muchas empresas de IA: aporta potencia de cálculo y almacenamiento para desarrollar a gran escala.

Además, diseña chips propios vía Annapurna Labs. Graviton (CPU) y Trainium/Inferentia (aceleradores) pueden reducir costes frente a chips de terceros, mejorando márgenes y precios para clientes.

Amazon también usa IA internamente en comercio y logística: visión por ordenador, previsión de demanda y automatización con robots para reducir costes.

Ingresos de IA en AWS (2024):

AWS es una plataforma de propósito general: se beneficia de casi cualquier caso de uso de IA, porque todos necesitan infraestructura.

8. Alphabet: buscador, nube y modelos propios

Alphabet está integrando IA en Google Search. Sus “AI Overviews” dan respuestas directas a partir de varias fuentes y ya aparecen en más de 1.000 millones de consultas diarias.

Google Cloud es su apuesta directa por el crecimiento del mercado de computación para IA. Los ingresos crecieron un 35% en el 4T de 2024 y los productos de IA ganan peso. Vertex AI permite a empresas crear, desplegar y escalar modelos en la infraestructura de Google.

Gemini (sus modelos de lenguaje) compite con GPT de OpenAI y Claude de Anthropic. Sus datos y talento técnico le dan ventaja en el entrenamiento de sistemas cada vez más capaces.

Diferenciadores:

• TPU: chip propio (unidad de procesamiento tensorial) optimizado para cargas de Google
• Integración con búsqueda: mejora del producto principal con IA
• IA en YouTube: recomendaciones y moderación con algoritmos avanzados
• Waymo: plataforma líder de conducción autónoma basada en IA

Su fortaleza financiera (más de 110.000 M$ en caja e inversiones líquidas) le permite invertir en IA sin asfixia financiera.

Comparativa de acciones de IA: cómo elegir para tu cartera

La tabla muestra perfiles distintos. Nvidia es la exposición más “pura”, pero cotiza exigente. TSMC da exposición a la infraestructura con múltiplos más moderados. Microsoft y Alphabet combinan negocios consolidados con potencial adicional por IA.

En perfiles conservadores, suele tener sentido priorizar grandes tecnológicas con ingresos diversificados y buen flujo de caja. En perfiles agresivos, AMD o Arm pueden ofrecer más crecimiento, a cambio de más volatilidad (subidas y bajadas fuertes).

Los clientes de VT Markets pueden acceder a análisis y herramientas de inversión para valorar estas oportunidades según su perfil de riesgo y objetivos.

Cómo invertir en acciones de IA: estrategias

Entender la cadena de valor de la IA

Para invertir en IA conviene saber dónde se crea el valor:

1. Diseñadores de chips: Nvidia, AMD y Arm diseñan chips aceleradores (procesadores especializados para IA)

2. Fundiciones: TSMC y Samsung fabrican físicamente los chips

3. Infraestructura: hiperescalares (Amazon, Microsoft, Google) construyen centros de datos

4. Plataformas de software: herramientas para desarrollar y desplegar IA (Microsoft, Oracle, Salesforce)

5. Aplicaciones: empresas que venden soluciones finales al usuario

Cada capa tiene un binomio riesgo/retorno distinto. Las fundiciones tienen barreras por inversión y tecnología, pero asumen riesgo de avance tecnológico. El software suele tener márgenes más altos, pero compite con más rivales.

Estrategias de reparto en cartera

Enfoque conservador (menos riesgo):

• 40% grandes tecnológicas diversificadas (Microsoft, Alphabet, Amazon)
• 30% infraestructura (TSMC, Broadcom)
• 20% líderes “puros” (Nvidia)
• 10% oportunidades en crecimiento (Arm, AMD)

Enfoque agresivo (más riesgo/retorno):

• 50% líderes “puros” (Nvidia, AMD)
• 30% nombres de alto crecimiento (Arm, software especializado)
• 20% facilitadores (Broadcom, TSMC)

Enfoque equilibrado:

• 35% grandes tecnológicas con exposición a IA
• 35% semiconductores líderes (Nvidia, TSMC)
• 20% retadores (AMD, Arm)
• 10% software y aplicaciones

Cuándo entrar

Las acciones de IA son volátiles. En vez de intentar acertar el mínimo, se puede considerar:

Promediar compras (dollar-cost averaging): invertir una cantidad fija cada mes reduce el riesgo de entrar en mal momento.

Comprar en caídas: reservar liquidez para correcciones del 15%-20% desde máximos permite entrar a precios más bajos.

Entrada tras resultados: comprar después de resultados trimestrales sólidos puede reducir incertidumbre de corto plazo.

Los servicios de análisis y plataformas de investigación ayudan, pero el “timing” perfecto es muy difícil. La disciplina suele funcionar mejor que operar de forma esporádica.

Riesgos a considerar al invertir en acciones de IA

Valoraciones exigentes

Muchas acciones de IA cotizan con prima frente a la media histórica del sector tecnológico. Nvidia supera 40 veces beneficios esperados y Arm pasa de 90 veces. Estos múltiplos dejan poco margen si el crecimiento se enfría o cae la cuota de mercado.

Cuando las expectativas bajan, las acciones con múltiplos muy altos suelen sufrir. El inversor debe valorar si el precio ya descuenta demasiado optimismo.

Competencia y presión en márgenes

Varios rivales buscan recortar el dominio de Nvidia. AMD invierte fuerte y grandes tecnológicas crean chips propios para depender menos de proveedores. Si la computación para IA se “comoditiza” (se parece cada vez más a un producto estándar), los márgenes podrían bajar.

El modelo fabless facilita la entrada de nuevos competidores, porque no necesitas fábricas. En ese escenario, el software, las patentes y el ecosistema son la barrera real, y pueden deteriorarse.

Geopolítica

La concentración de TSMC en Taiwán añade riesgo por las tensiones con China. La mayor parte de la capacidad puntera está allí, lo que afecta a la cadena global de suministro. Aunque TSMC está construyendo fábricas en EEUU, Japón y Europa, no se espera plena producción hasta 2026-2027.

También cuentan los controles a la exportación de chips avanzados a China. Si se endurecen, pueden reducir mercados y crecimiento.

Rupturas tecnológicas

La velocidad de la IA implica que arquitecturas líderes hoy pueden quedarse atrás. Un nuevo método de entrenamiento, un chip distinto o un avance en algoritmos puede hacer menos valiosa parte de la infraestructura actual. La capacidad de cómputo creada para modelos tipo “transformer” podría no ser la más eficiente en el futuro.

El diseño de nuevos chips y sus pruebas requiere 3-5 años. Por eso, algunas decisiones actuales se basan en necesidades pasadas. Si cambia el tipo de cálculo necesario, el retorno de inversión de centros de datos puede decepcionar.

El papel de los servicios de recomendación bursátil en IA

Las plataformas de recomendación ayudan a navegar decisiones complejas. Servicios como Motley Fool publican análisis sobre acciones de IA: competencia, salud financiera y valoración.

El historial de algunos servicios sugiere que el análisis profesional puede ayudar, aunque la rentabilidad pasada no garantiza la futura.

Suelen ofrecer:

• Recomendaciones periódicas: ideas de compra en varios sectores, incluida IA
• Guía de cartera: sugerencias de reparto y tamaño de posiciones
• Seguimiento: actualizaciones de compañías recomendadas
• Formación: contenidos para entender conceptos de inversión

Aun así, conviene complementar con análisis propio: saber por qué compras una compañía ayuda a mantener la inversión en periodos de volatilidad.

Consideraciones fiscales para inversores en acciones de IA

Tributación de plusvalías

Las posiciones en acciones de IA mantenidas más de un año pueden recibir un trato fiscal ventajoso en Canadá. Los tipos federales van del 0% al 25% sobre el 50% de la ganancia, según ingresos, y suelen ser inferiores a los aplicados al corto plazo.

Esto favorece estrategias de comprar y mantener, reduciendo el impacto fiscal por ventas frecuentes.

Cuentas con ventajas fiscales

En Canadá, conviene maximizar aportaciones a RRSP y TFSA para estas inversiones. Permiten crecimiento con impuestos diferidos (RRSP) o exento (TFSA), mejorando el resultado neto.

Las empresas de alto crecimiento se benefician especialmente de estos vehículos: una inversión que sube mucho paga menos impuestos si se hace en cuentas protegidas.

Dividendos

La mayoría de acciones de IA en fuerte crecimiento pagan pocos o ningún dividendo porque reinvierten. Algunas empresas de software maduras sí reparten. En Canadá, los créditos fiscales por dividendos favorecen los dividendos domésticos frente a los extranjeros, que suelen tributar como renta ordinaria.

Preguntas frecuentes sobre acciones de IA

P1: ¿Cuáles son las mejores acciones de IA para largo plazo?

Para largo plazo, suelen destacarse Nvidia (exposición directa), TSMC (fabricación clave), Microsoft (software empresarial con IA) y AMD (chips con enfoque en precio/rendimiento). Combinan posiciones competitivas y alta cuota de mercado en mercados en expansión. En VT Markets se puede acceder a análisis y herramientas para construir carteras diversificadas según el perfil de riesgo.

P2: ¿Qué riesgo tienen frente al mercado?

Las acciones de IA suelen ser más volátiles que el mercado. A menudo tienen una beta alta (medida de cuánto se mueve una acción frente al mercado; por encima de 1 se mueve más). La volatilidad refleja potencial y también incertidumbre: competencia, cambios tecnológicos y valoraciones. Las grandes tecnológicas diversificadas (Microsoft, Alphabet, Amazon) suelen ser menos arriesgadas que empresas centradas solo en IA. En los últimos años se han visto rentabilidades muy altas, pero la selección y el precio importan.

P3: ¿Mejor acciones individuales o ETF?

Las acciones individuales pueden dar más rentabilidad si aciertas, pero exigen análisis y asumen más riesgo por concentración. Los ETF (fondos cotizados que replican una cesta de valores) diversifican y reducen el riesgo de una sola compañía. Muchos inversores combinan: líderes como Nvidia y ETF para ampliar exposición. Depende de tiempo, conocimientos y tolerancia al riesgo.

P4: ¿Cómo saber si están caras?

Para valorar acciones de IA, se comparan múltiplos como PER (P/E) (precio/beneficio), P/S (precio/ventas) o EV/Ventas (valor de empresa/ventas: incluye deuda y caja) con su historia, rivales y previsiones de crecimiento. Hay que mirar si el margen bruto es sostenible, el flujo de caja, la cuota de mercado y el capex necesario. Por encima de 50 veces beneficios, se exige crecimiento muy alto. Las estimaciones de consenso ayudan, pero el juicio del inversor es clave. TSMC a 28 veces beneficios esperados parece más razonable que compañías que cotizan a múltiplos extremos de ingresos.

Tendencias a vigilar en inversión en IA

Aceleración de la adopción en empresas

Más allá del consumidor, la integración de IA en software empresarial es la siguiente ola. Muchas compañías lo aplican a atención al cliente, automatización administrativa, mantenimiento predictivo y análisis de datos. Eso sostiene el crecimiento de infraestructuras y aplicaciones.

La IA se percibe cada vez más como infraestructura. Encuestas a directores de sistemas (CIO) indican que más del 70% de empresas planean inversiones relevantes en 2025, frente al 45% en 2023.

IA en el edge y computación especializada

Aunque los centros de datos dominan, el edge crece: coches autónomos, robótica industrial, realidad aumentada e IoT necesitan procesar datos cerca del dispositivo. Esto beneficia a fabricantes de chips eficientes y especializados.

Los dispositivos con IA integrada se multiplican: móviles, PC, cámaras y wearables incorporan unidades de procesamiento neuronal, ampliando el mercado más allá de la nube.

Eficiencia y sostenibilidad

El consumo energético del entrenamiento y la inferencia preocupa. Entrenar un gran modelo puede gastar mucha electricidad, elevando costes y huella ambiental. Esto favorece a quienes mejoran eficiencia, ya sea con chips o con software.

Los chips más avanzados de TSMC en procesos punteros mejoran el rendimiento por vatio (más cálculo por la misma energía). También hay mejoras por optimización de software y algoritmos.

Los nuevos centros de datos priorizan energía renovable y refrigeración eficiente, favoreciendo a proveedores de equipos y soluciones que reduzcan costes operativos.

Cómo posicionar la cartera ante la revolución de la IA

La transformación por IA es una oportunidad comparable a internet o al móvil. Las mejores estrategias combinan convicción con control de riesgos y disciplina con el precio pagado.

Acciones como Nvidia, TSMC, Microsoft y AMD ofrecen perfiles distintos. La infraestructura suele tener menor riesgo relativo por su carácter esencial, mientras que las empresas más “puras” pueden crecer más, con mayor volatilidad.

La inversión en IA exige paciencia. La volatilidad pondrá a prueba al inversor, pero centrarse en empresas con ventajas claras, buen flujo de caja y cuota de mercado relevante suele favorecer al largo plazo.

Si vas a empezar o a ajustar posiciones, el análisis es clave: entiende el papel de cada empresa en el ecosistema de IA, su competencia y su salud financiera antes de invertir.

VT Markets ofrece herramientas y recursos para apoyar decisiones informadas en acciones de IA y tecnología.

El mercado de computación para IA creará ganadores y perdedores. Las empresas que mejoren rendimiento, protejan cuota y se adapten al cambio tecnológico tendrán mejores resultados; las que no, pueden decepcionar.

Al analizar compañías de IA, suele funcionar mejor priorizar calidad y valoración razonable, evitando perseguir subidas basadas en expectativas sin base.

El éxito de los pioneros en los últimos años confirma el potencial comercial de la IA. La cuestión es qué empresas capturarán más valor en esta transición.