Inversiones multimillonarias, inference y robótica: lo que pasó en el mundo de la IA en junio de 2025
Las aplicaciones de inteligencia artificial están apoderándose de prácticamente todos los sectores de la economía, y junio de 2025 llegó con novedades que merecen mucha atención.
En los últimos días, tres grandes movimientos dominaron las conversaciones en el mundo de la tecnología.
El primero tiene que ver con el dinero, es decir, hacia dónde se está dirigiendo el Capex y a qué escala. El segundo es sobre quién está ganando de verdad cuando la IA se pone a trabajar, el famoso juego de la Inference. Y el tercero, quizás el más emocionante, es sobre lo que la IA ya está haciendo en la práctica, desde la robótica industrial hasta diagnósticos médicos. 🤖
El mercado no está esperando a nadie. Las grandes empresas están moviendo miles de millones, cerrando alianzas estratégicas e integrando verticalmente toda la cadena productiva. Y mientras eso pasa allá arriba, la IA va llegando, poco a poco, al día a día de quien usa un portátil, invierte en acciones o se hace un examen médico.
Vamos a ver qué está pasando. 👇
El Capex de IA está en otro nivel
Cuando se habla de Capex en el universo de la inteligencia artificial, la conversación rápidamente llega a cifras que parecen absurdas, pero que, en la práctica, ya se convirtieron en la nueva realidad del sector. En 2025, los llamados hyperscalers, que incluyen a Microsoft, Amazon, Alphabet y Meta, van camino de gastar cerca de 725 mil millones de dólares este año, con la gran mayoría de ese monto dirigido a infraestructura de IA. Esto incluye centros de datos, chips de última generación, sistemas de refrigeración de alto rendimiento y cadenas de suministro enteras dedicadas a cubrir la demanda explosiva de potencia computacional.
La escala de esta inversión no tiene precedente en la historia de la tecnología, y el ritmo no da señales de desaceleración. Un indicador económico refuerza ese optimismo: el índice ISM de manufactura alcanzó el 54% en mayo, el nivel más fuerte desde 2022, señalando que la economía industrial detrás de esta expansión también está firme.
Pero lo que realmente llamó la atención en las últimas semanas fue un cambio en la forma en que se está gastando el dinero. Los mayores jugadores ya no están simplemente alquilando capacidad computacional. Están financiando sus propias cadenas de suministro de punta a punta.
Reciba el mejor contenido sobre innovación en su correo electrónico.
Todas las noticias, consejos, tendencias y recursos que buscas, directamente en tu bandeja de entrada.
Al suscribirte al boletín informativo, aceptas recibir comunicaciones de Método Viral. Nos comprometemos a proteger y respetar siempre tu privacidad.
SoftBank apuesta fuerte por la integración vertical
El caso más emblemático es el de SoftBank, el conglomerado japonés de inversiones en tecnología. La empresa anunció un compromiso de hasta 75 mil millones de euros para construir centros de datos de IA en Francia, su mayor inversión europea hasta la fecha. Paralelamente, SoftBank está preparando el lanzamiento de una nueva empresa llamada Roze AI, aún privada, con el objetivo de desplegar robots que aceleren la construcción de esos mismos centros de datos.
Si a eso le sumamos la adquisición pendiente de la división de robótica del grupo industrial suizo ABB, la participación supermayoritaria en Arm Holdings, responsable del diseño de chips usados en miles de millones de dispositivos en el mundo, y la participación en el capital de OpenAI, el resultado es que SoftBank está financiando prácticamente todas las capas simultáneamente: los chips, los robots, los edificios y la energía. La imagen es casi poética, con robots construyendo las casas de la IA que va a comandar a los robots.
IBM y la apuesta por la computación cuántica
IBM está siguiendo una versión más enfocada del mismo manual. La empresa anunció una inversión de más de 10 mil millones de dólares en computación cuántica a lo largo de cinco años. Y en lugar de esperar a que una cadena de proveedores madurara, IBM decidió crear su propia fundición de chips cuánticos, una subsidiaria llamada Anderon, ubicada en Albany, Nueva York, en asociación con el Departamento de Comercio de Estados Unidos.
El objetivo declarado es alcanzar un computador cuántico tolerante a fallos, capaz de detectar y corregir sus propios errores, para 2029. Ese es el gran hito que la comunidad científica y tecnológica persigue desde hace años. Para quien observa el mercado, el mensaje es claro: los mayores inversores están integrando verticalmente toda la cadena. Esto beneficia directamente a los proveedores de componentes e infraestructura, que ganan independientemente de qué plataforma final gane la carrera.
Inference: la nueva frontera de las ganancias en IA
Durante mucho tiempo, toda la conversación sobre inteligencia artificial giraba en torno al entrenamiento de los modelos. ¿Cuánto cuesta entrenar? ¿Cuántas GPUs se necesitan? ¿Cuántos meses de procesamiento? Pero en 2025, el centro de gravedad de la discusión cambió. El gran negocio ahora es la inference, es decir, el momento en que el modelo ya entrenado se pone a trabajar de verdad, respondiendo preguntas, generando imágenes, analizando documentos e interactuando con usuarios en tiempo real.
Es aquí donde el dinero empieza a circular de verdad, porque cada consulta al modelo tiene un costo, y cuando ese costo se multiplica por miles de millones de solicitudes diarias, las cifras se vuelven impresionantes.
Snowflake demuestra que la inference ya genera ingresos reales
El protagonista más relevante en este tema fue Snowflake, la plataforma de datos y analytics basada en la nube. Con la demanda por IA visiblemente alta, la pregunta que los inversores estaban haciendo era: ¿quién captura de verdad el valor económico de ese uso? Snowflake demostró que tiene una respuesta contundente para eso.
Como la empresa cobra a sus clientes en función del volumen de uso de la plataforma, sus ingresos son un reflejo directo de la actividad real de IA. En el último trimestre, esa actividad se disparó. Los ingresos por producto crecieron un 34%, representando el mayor crecimiento secuencial en dólares en la historia de la compañía, y la dirección revisó al alza la proyección para el año completo. ¿El resultado? La acción subió cerca de un 37%.
Dos detalles merecen especial atención más allá del resultado principal. Primero, Snowflake firmó un nuevo compromiso de 6 mil millones de dólares con Amazon. Esto es un recordatorio claro de que una plataforma de software que monetiza IA sigue pagando a la nube por la potencia computacional debajo, es decir, el valor se reparte entre la capa de aplicación y la infraestructura. Segundo, la empresa anunció la adquisición de Natoma, una startup cuyo software gestiona cómo los agentes de IA, programas capaces de tomar acciones por cuenta propia, se conectan a los datos y herramientas de una empresa. Esta es una jugada estratégica para dominar la infraestructura de flujos de trabajo automatizados de IA.
IA cada vez más cerca del usuario con RTX Spark
La inference también está migrando más cerca del usuario final. Durante la feria Computex, NVIDIA y Microsoft presentaron el RTX Spark, un procesador que lleva al interior de un portátil delgado con Windows el tipo de capacidad de computación de IA que antes requería un rack entero de servidores. Más IA corriendo directamente en el dispositivo significa menor latencia, costo reducido y datos sensibles que permanecen en local, sin necesidad de viajar a la nube.
La entrada de NVIDIA en el segmento de chips para PCs es una expansión estratégica importante. El chip fue codiseñado con la taiwanesa MediaTek, más conocida por los procesadores presentes en gran parte de los smartphones del mundo. Esta alianza valida la expansión de MediaTek más allá de los móviles y añade un nombre relevante más al ecosistema de semiconductores vinculados a la IA. Las primeras máquinas con RTX Spark deberían llegar a las tiendas en otoño del hemisferio norte. 💡
Robótica y aplicaciones que están cambiando el mundo real
Si hay un tema que está saliendo del papel de forma acelerada en 2025, es la convergencia entre inteligencia artificial y robótica. Es aquí donde la IA deja de ser infraestructura y se convierte en producto en uso, y las novedades de las últimas semanas abarcan sectores muy diferentes entre sí.
Robinhood abre las puertas a agentes de IA en el mercado financiero
Robinhood, la corredora enfocada en el inversor minorista, dio un paso que pocas empresas del sector financiero se habían atrevido a dar. La empresa abrió su plataforma a agentes de IA a través de un programa beta llamado Agentic Trading. En la práctica, esto significa que un bot construido sobre modelos como Claude de Anthropic o ChatGPT de OpenAI puede ejecutar operaciones en nombre del usuario dentro de una cuenta separada y aislada.
Operaciones con opciones y criptomonedas deberían añadirse pronto. Entregarle a un agente de IA las llaves de una cuenta de inversión, incluso en un entorno controlado, es un hito importante para los 27 millones de clientes de la plataforma. También es una señal clara de cómo la IA que actúa por cuenta propia está migrando rápidamente de concepto a funcionalidad disponible en el mercado.
Robótica industrial gana tracción con NVIDIA y socios
En el mundo físico, la cosa también se está calentando. Aptiv, proveedor global de tecnología automotriz e industrial, amplió su alianza con NVIDIA en sistemas de computación listos para producción orientados a robots y sistemas industriales. Por su parte, Mitsubishi Electric, el conglomerado japonés de electrónica y automatización, cerró una alianza con el Instituto de Tecnología de Chiba, una universidad japonesa con un respetado centro de investigación en robótica, para desarrollar humanoides, robots móviles y drones orientados a fábricas e infraestructura.
Herramientas que usamos a diario
Estas son exactamente las empresas industriales cíclicas que el mercado suele infravalorar, incluso mientras añaden ingresos impulsados por IA a sus balances. La tendencia de convergencia entre IA y robótica ya no es especulación. Es una línea de ingresos que está creciendo trimestre tras trimestre para estos actores.
IA en salud: diagnósticos más rápidos y precisos
En el área de salud, Tempus AI, empresa especializada en medicina de precisión impulsada por inteligencia artificial, trajo dos novedades importantes durante el encuentro anual de la Sociedad Americana de Oncología Clínica, el ASCO. La primera fue la aprobación por parte de la FDA de una expansión de su test genómico de cáncer xT. La segunda fue la divulgación de un estudio que muestra que su herramienta de apoyo a la decisión clínica identificó pacientes con cáncer de pulmón que estaban dejando de hacerse pruebas genéticas importantes, aumentando las tasas de testeo en dos dígitos porcentuales.
La decisión clínica ahora ocurre al pie de la cama, informada por IA. Esto no sustituye al médico, funciona como una segunda opinión extremadamente rápida y basada en datos, liberando al profesional de salud para enfocarse en lo que realmente requiere juicio humano, empatía y contexto clínico más amplio. 🚀
Qué significa todo esto en la práctica
Mirando todos estos movimientos en conjunto, algunas conclusiones quedan bastante evidentes.
- Infraestructura: inversiones masivas en centros de datos, chips personalizados y cadenas de suministro propias están definiendo quién lidera el mercado de IA en los próximos años. Los hyperscalers van camino de gastar cerca de 725 mil millones de dólares en 2025, y la integración vertical es la estrategia dominante.
- Inference: la eficiencia en la ejecución de los modelos se convirtió en el principal campo de batalla competitivo entre las empresas de tecnología. Snowflake es un ejemplo claro de cómo los ingresos basados en uso reflejan la demanda real por IA.
- Robótica: la fusión entre IA y sistemas físicos se está acelerando en sectores como salud, logística, manufactura e incluso construcción de centros de datos, con empresas como SoftBank, Aptiv y Mitsubishi Electric en la primera línea.
- Aplicaciones: el impacto de la IA está llegando al usuario final de formas tangibles, desde portátiles con procesamiento local de IA hasta agentes que realizan operaciones financieras y herramientas que ayudan a los médicos a salvar vidas.
La oportunidad se está ampliando en todas las capas del stack al mismo tiempo, y esa amplitud es justamente el punto. No se trata de apostar por una única empresa o tecnología, sino de entender cómo el valor se distribuye a lo largo de toda la cadena, desde los chips y centros de datos hasta el software que llega a las manos del usuario.
Los indicadores económicos, como el ISM de manufactura, y el comportamiento del gasto de los hyperscalers siguen siendo los termómetros más fiables para monitorear si esta tendencia se sostiene. Por ahora, no hay señales de fisuras. La inversión sigue fuerte, la adopción continúa acelerándose y los resultados financieros de las empresas involucradas están confirmando que la IA dejó de ser promesa y se convirtió en motor de ingresos.
Lo que queda claro, mirando todos estos movimientos juntos, es que la inteligencia artificial dejó de ser un tema de futuro. Es el presente, y está moldeando decisiones de negocio, políticas de inversión y el diseño de productos que miles de millones de personas van a usar en los próximos años. Quien entiende esta dinámica, ya sea como profesional, como inversor o como usuario curioso, tiene una ventaja real para navegar este escenario con más claridad y menos ruido. 🎯
