Un gigante de Wall Street ve oportunidades de inversión en dos sectores ligados a la inteligencia artificial

El banco de inversión señaló dos áreas por fuera de las “Siete Magníficas” como potenciales focos de crecimiento dentro de la IA. Los destinos turísticos más atractivos de Argentina y cuánto sale viajar a cada uno, según la IA Australia evalúa el bloqueo de servicios de IA que no verifiquen la edad de los usuarios Goldman Sachs anticipa el crecimiento de dos sectores dentro de la infraestructura de la IA. A partir del crecimiento sostenido en la inversión sobre inteligencia artificial (IA), Goldman Sachs compartió algunos sectores que pueden representar oportunidades de inversión, los cuales se separan de las consideradas “Siete Magníficas” —Nvidia, Microsoft, Apple, Alphabet, Amazon, Meta Platforms y Tesla. Si bien las empresas mencionadas concentran la mayoría de la atención del mercado, el informe del banco de inversión reveló dos áreas que pueden convertirse en nuevos ejes dentro de la amplia infraestructura que ofrece la IA. Se tratan de la fibra óptica aplicada a servidores y centros de datos de nueva generación, y el software relacionado con datos y seguridad. Goldman Sachs.webp Dos potenciales áreas de inversión en IA, según Goldman Sachs Un cambio que identificó el análisis fue el de cables de cobre a fibra óptica dentro de los servidores y centros de datos de nueva generación. Esta modificación argumenta mayor ancho de banda de la fibra, eficiencia energética y densidad, así como una mejor integridad de señal. Estas características son esenciales en cables para que la transferencia de datos que demandan las cargas de la IA y la computación en la nube sea rápida. En ese sentido, la fibra óptica es superior en velocidad, distancia, consumo energético e interferencias, lo que se traduce en una infraestructura más compacta y escalable. El segundo sector mencionado en el informe es el de datos de seguridad. En ese sentido, se señala que la IA, específicamente la agéntica —centrada en la toma de decisiones y acciones autónomas para lograr objetivos complejos—, está promoviendo cambios en componentes críticos de softwares vinculados a este área. De hecho, el estudio reveló que las compañías están llevando a cabo inversiones importantes en limpieza de datos, para la creación de conjuntos de datos confiables y marcos de identidad avanzados para el entrenamiento de modelos de IA. Estas capas se están convirtiendo en elementos imprescindibles para la habilitación de capacidades avanzadas de la IA.