Fondos de energía e infraestructuras para invertir en IA

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Y seguro que esto ya lo sabes. O te imaginabas cifras similares, al menos… Y, claro, mucha gente comienza a darse cuenta de que hay otro modo menos arriesgado de meterse en IA. Es decir, invertir en las condiciones necesarias para que se dé esta: infraestructura y energía.

Durante los últimos años, la forma más evidente de invertir en inteligencia artificial ha sido comprar semiconductores, grandes tecnológicas, software o compañías vinculadas al cloud. Es lógico. Han sido los ganadores más visibles y, en algunos casos, los más espectaculares. Pero cuando una tecnología se vuelve masiva, el cuello de botella deja de estar solo en el producto final y aparece en la infraestructuray energía que lo hace posible.

Con la IA está pasando eso. Hacen falta chips, sí. Pero también centros de datos, refrigeración, redes eléctricas, gas natural de respaldo, generación renovable, líneas de transmisión, transformadores, torres de comunicación y compañías reguladas capaces de invertir cantidades enormes durante años. Y tiene mucho sentido. Es más defensivo, no es tan caro, tienes activos físicos, son sectores menos volátiles y un largo etcétera. Y es que no tiene nada que ver un algoritmo (entiéndase) con una infraestructura de provisión energética.

Ahí entran los fondos de energía e infraestructuras. No son una réplica de NVIDIA ni pretenden serlo. Son otra forma de aproximarse a la misma tendencia: menos llamativa, más pegada al activo real y, en algunos casos, con ingresos regulados o contratos de largo plazo.

Pues te quiero compartir un listado que he preparado de fondos de IA que no son de IA. Es decir, infraestructura, REITS, energía, etc., vinculada con la inteligencia artificial.

Pero antes de ponerte la tabla, que va al final del artículo, te cuento brevemente.

En el Robeco Smart Energy la conexión viene de energía limpia, infraestructura energética, gestión energética y eficiencia para sectores como edificios, industria, transporte o centros de datos. Además, las posiciones en Quanta Services o Vertiv encajan con redes eléctricas, transmisión, distribución, gestión energética y refrigeración para centros de datos. No es un fondo de IA, pero sí puede ser uno de los fondos más directamente conectados con el problema físico que crea la IA.

También os pongo fondos de infraestructuras con mucho peso en utilities y redes: Eurizon, Wellington, DWS, BNY Mellon y ClearBridge (Franklin Templeton, vamos). Aquí el atractivo está en que la demanda eléctrica no se resuelve con una aplicación ni con una nueva versión de software. Se resuelve invirtiendo en activos caros, lentos de construir y muchas veces regulados. Si los centros de datos piden más electricidad, alguien tiene que generarla, transportarla, distribuirla y cobrar por ello.

DWS tiene mucho peso en transporte de gas, multi-utilities, eléctricas y torres. ClearBridge tiene una pata eléctrica muy relevante y exposición adicional a gas, renovables e infraestructura energética. No son fondos puros de IA, pero tampoco simples fondos de autopistas y aeropuertos. Aunque quizá tengas mayor exposición incluso los de Eurizon y BNY.

Los fondos más energéticos, GS y PIMCO. Su vínculo con la IA pasa por el gas natural y el midstream: gasoductos, almacenamiento, procesamiento, MLPs y transporte de energía. Quizá es menos bonito que la tesis de inversión de Robeco, pero es interesante para quien mire la demanda eléctrica de los centros de datos. El sistema necesita potencia firme, respaldo y capacidad de mover energía donde hace falta. Están menos relacionados, pero no está mal.

Estos fondos pueden tener sentido como satélite temático dentro de una cartera diversificada. No sustituyen a un fondo global, no eliminan el riesgo tecnológico y no garantizan que la IA vaya a traducirse automáticamente en rentabilidad para todos los activos vinculados. Una cosa es que crezca la demanda eléctrica y otra que cada compañía capture ese.

También hay riesgos: tipos de interés, regulación, deuda, permisos, materias primas, divisa y concentración sectorial. Las infraestructuras suelen ser sensibles al coste de financiación. Las energéticas pueden sufrir si el ciclo del crudo o el gas se gira. Las renovables y redes dependen mucho del marco regulatorio.

Aun así, la idea de fondo es interesante. La IA no termina en el chip. De hecho, empieza con una economía física detrás.