La inversión en IA se desplaza hacia la “infraestructura blanda” y la longevidad, dicen los VCs

En la Conferencia de Innovación de Infraestructura de Computación Inteligente de 2026, celebrada en el Q2 de 2026, varios inversores de capital de riesgo esbozaron un cambio significativo en la forma en que evalúan oportunidades relacionadas con la IA: alejándose de narrativas centradas en igualar la escala de Nvidia y pasando a identificar soluciones especializadas, apoyando la supervivencia a largo plazo de las empresas.

Infraestructura: De la escala a la especialización

Si bien la demanda global de IA sigue en aumento, la atención de los inversores en el espacio de infraestructura ha cambiado de forma fundamental. Wang Xin, socio en Dongfang Fuhai, afirmó que la industria de la IA ha entrado en un ciclo positivo en el que la infraestructura sigue dominando. Sin embargo, enfatizó que ya no se aplica la narrativa de “compararse únicamente con Nvidia”; el mercado favorece cada vez más a los “campeones ocultos” que resuelven cuellos de botella técnicos específicos.

Zhang Qian, fundadora de Tianjin Technology Investment, presentó una visión contraria: una vez que las ganancias por infraestructura de cómputo global sean capturadas por los fabricantes líderes, el capital de riesgo debería centrarse en aplicaciones de sectores verticales que logren un alto retorno sobre la inversión sin consumir enormes recursos computacionales. Sostuvo que China, como la economía de aplicaciones más completa del mundo, debería buscar una penetración profunda en miles de industrias en lugar de perseguir modelos lingüísticos generales.

Jiang Chun, socio gerente en Puhua Capital, destacó la importancia de la “infraestructura blanda” junto con el hardware tradicional. Identificó específicamente la seguridad de la IA como una prioridad emergente de inversión. A medida que las tecnologías de generación de video se vuelvan más realistas, dijo, establecer la autenticidad de los datos y construir sistemas de datos confiables se volverá crítico. “Debemos establecer un sistema de datos confiable para prevenir ataques maliciosos y fraude de datos”, señaló Jiang, y añadió que su firma se enfoca en proyectos subyacentes capaces de construir “ruedas de datos” y “mecanismos de tolerancia a fallos” para asegurar una expansión sana del ecosistema de IA.

Hard Tech: Ajustes de ciclo largo

Wang Meng, socio en Junshan Capital, reveló que su firma había invertido de forma importante en IA encarnada en 2024, pero cambió la estrategia al entrar en 2025 después de descubrir cuellos de botella físicos en los avances del hardware. “Rápidamente nos dimos cuenta de que el enfoque de la inversión debía pasar del ‘cuerpo’ al ‘cerebro’, comenzando a desplegar en las capas del modelo y del ‘modelo del mundo’”, explicó.

Wang también señaló que, a medida que la implementación industrial se complete en 2026, el interés inversor se está moviendo hacia la robótica doméstica. La lógica es diferente: los robots industriales priorizan la eficiencia y el costo, mientras que los robots del hogar se parecen a la electrónica de consumo y requieren una calidad de producto extrema y valor emocional. Este cambio de “duro” a “blando” refleja el reconocimiento del mercado sobre los cronogramas de adopción de la tecnología.

Jiang Chun añadió que la IA está impulsando cambios radicales en el lado de la producción. Mientras que la era de internet se centró en la digitalización del lado del consumidor, la era de la IA enfatiza la inteligencia del lado de la producción. Extraer datos de sistemas industriales como los sistemas de control distribuido (DCS) y la fabricación integrada por computadora (CIM) para formar nuevas “ruedas de datos” representa, según él, el área más prometedora para la inversión en hard tech.

Criterios de inversión revisados

Los estándares de evaluación de los inversores han sufrido una reestructuración fundamental bajo la nueva narrativa industrial. Qiao Yuting, gerente general de OPPO Xingxing Investment, subrayó que la inversión en la capa de aplicación no puede apoyarse en el pensamiento de la generación anterior de internet. Los equipos nativos de IA deberían ser “pequeños y excelentes”, con costos laborales mínimos e iteración rápida. “Las empresas tradicionales de software luchan por hacer la transición a la IA porque sus estructuras organizativas y procesos están diseñados para modelos intensivos en mano de obra”, señaló, y añadió que ahora los inversores priorizan si los equipos poseen un pensamiento de IA “nativo” y pueden encontrar rápidamente encaje producto-mercado a nivel global.

Zhang Qian afirmó que ciertos sectores han entrado en la era 3.0 de la inversión en IA, donde el objetivo es la “longevidad”. Aunque las valoraciones de mercado de primera ronda parecen infladas, el verdadero reto está en sobrevivir a los ciclos del mercado. “Los inversores no solo deben sobrevivir ellos mismos, sino ayudar a las empresas de la cartera a construir capacidades de supervivencia a largo plazo”, dijo. “El potencial de las aplicaciones de IA quizá solo esté aprovechado en un 5-10%; la disrupción de las industrias por la IA apenas comienza”.

Wang Meng expresó preocupación por el “sentimiento FOMO (miedo a quedarse fuera)” en campos fronterizos como la computación cuántica. Aunque se considera el siguiente gran frente, la viabilidad comercial podría no llegar hasta después de 2030. “Los inversores necesitan equilibrar la búsqueda de tendencias con respetar los cronogramas de la tecnología, evitando la depleción prematura de la valoración en tecnologías de ciclo largo”, concluyó.