Los analistas de Citi han modificado sus recomendaciones sobre acciones de semiconductores vinculados al cómputo de inteligencia artificial tras la publicación de los resultados trimestrales de las principales compañías del sector. En una nota dirigida a inversores, la entidad señala que la demanda de capacidad de procesamiento para IA continúa superando la oferta disponible, a pesar de los avances en producción de los últimos trimestres.
El banco estadounidense subraya el reciente incremento del 20% en el precio de las instancias GPU de AWS EC2 como evidencia clara de esta tensión. Según Citi, la escasez de memoria DRAM representa actualmente la restricción más severa en la cadena de suministro de cómputo de IA, tal como lo demuestran los múltiples acuerdos estratégicos firmados por Micron con clientes que se extienden hasta 2030.
El peso de la memoria en las nuevas valoraciones
Citi explica que sus clasificaciones actualizadas otorgan mayor relevancia a la capacidad de cada empresa para asegurar suministro de memoria, junto con otros factores como la exposición a ventas de aceleradores, procesadores centrales y diversificación entre clientes de hiperescala. Esta metodología responde a la observación de que los cuellos de botella en memoria de alto ancho de banda (HBM) y DRAM convencional limitan el crecimiento real de la infraestructura de IA más que la propia fabricación de chips lógicos.
En el segmento de mega capitalización, Nvidia ocupa el primer puesto. La firma destaca las sólidas alianzas de Nvidia con proveedores de HBM, que le permiten mantener una posición privilegiada frente a competidores. Broadcom se ubica en segundo lugar gracias a su integración vertical en soluciones personalizadas para grandes clientes, mientras que Micron asciende al tercer puesto por su papel clave en la provisión de memoria DRAM y HBM.
Posiciones en el segmento de gran capitalización
Dentro de las compañías de gran capitalización, AMD lidera la lista. Citi señala que AMD cuenta con suministro diversificado procedente de Samsung, Micron y otros fabricantes, además de emplear tecnología SRAM en chip distinta a la HBM, lo que reduce su dependencia de un único tipo de memoria. Le siguen CBRS, Intel y Marvell Technology. Qualcomm cierra la clasificación pese a su reciente anuncio de soluciones de cómputo de alto ancho de banda, ya que utiliza una pila de memoria LPDDR con asignación limitada hasta 2029.
El análisis de Citi pone de relieve que los contratos a largo plazo firmados por Micron reflejan una estrategia defensiva del sector ante la persistente escasez. Estos acuerdos permiten a los fabricantes de memoria planificar inversiones en capacidad productiva con mayor certidumbre, aunque el ritmo de expansión sigue siendo inferior a la demanda proyectada por los grandes proveedores de servicios en la nube.
Contexto del mercado y tensiones estructurales
La evolución de los precios en AWS EC2 ilustra cómo la insuficiencia de capacidad de cómputo se traduce directamente en mayores costos para los desarrolladores de modelos de IA. Este fenómeno afecta tanto a empresas emergentes como a grandes corporaciones que dependen de infraestructura elástica. La memoria DRAM, utilizada tanto en entrenamiento como en inferencia, se ha convertido en el factor determinante porque su producción requiere procesos de fabricación más complejos y plazos de expansión más largos que los de los chips lógicos.
Las recomendaciones de Citi también incorporan la diversificación de clientes. Empresas con exposición a múltiples proveedores de hiperescala presentan menor riesgo ante posibles ajustes en los planes de inversión de un solo actor. Este criterio explica el ascenso relativo de Micron y AMD frente a competidores más concentrados en un número reducido de grandes pedidos.
El informe llega en un momento en que la industria observa con atención los resultados de los próximos trimestres. La capacidad de los fabricantes de memoria para cumplir con los volúmenes comprometidos hasta 2030 determinará en gran medida si la actual brecha entre oferta y demanda se reduce o se mantiene como limitante estructural del crecimiento de la IA.
