Huayuan Securities Ning Keyu: La capacidad de computación y las aplicaciones de IA impulsadas por dos ruedas abren un nuevo ciclo de crecimiento

La Asamblea Nacional de 2026 acaba de concluir, y la Cuarta Sesión de la 14ª Asamblea Popular Nacional aprobó por votación la resolución sobre el plan quinquenal número 15 para el desarrollo económico y social, trazando un esquema claro para la modernización al estilo chino en los próximos cinco años. Al mismo tiempo, el surgimiento destacado del agente de IA de código abierto OpenClaw también ha impulsado a la industria a reevaluar las direcciones de consumo de poder computacional, escenarios de aplicación y evolución de modelos de negocio.

En un momento clave de resonancia entre políticas e industrias, Ning Keyu, analista jefe del grupo de computación de Huayuan Securities, afirmó en una entrevista exclusiva con el Diario de Valores de China que la transición de la digitalización a la inteligencia está reconfigurando la lógica de inversión en acciones tecnológicas, y que la infraestructura de poder computacional junto con los escenarios de aplicaciones inteligentes impulsarán y abrirán un nuevo ciclo de crecimiento.

De la digitalización a la transformación cualitativa hacia la inteligencia

El plan quinquenal aprobado recientemente, que se denomina “Plan de 15 años”, dedica un capítulo independiente a “avanzar en la construcción de una China digital y elevar el nivel de desarrollo de la inteligencia digital”, con especial atención a las directrices para cultivar y fortalecer industrias emergentes y futuras.

Respecto a la primera vez que el informe de trabajo del gobierno de este año propone “crear una nueva forma de economía inteligente”, Ning Keyu considera que esto difiere esencialmente del concepto previo de “economía digital”.

“La economía digital aborda principalmente problemas como la digitalización de la información, la automatización de procesos mediante software y la conexión en red; en esencia, se trata de convertir los datos en factores de producción, permitiendo que los negocios operen en la nube, en la red y en plataformas. La economía inteligente, en cambio, va un paso más allá, centrada en dotar a los sistemas de capacidades de percepción, comprensión, toma de decisiones, ejecución y optimización continua”, explicó Ning. Además, señaló que el informe de trabajo del gobierno de este año propone “promover la rápida adopción de nuevas generaciones de terminales inteligentes y agentes inteligentes” y “fomentar nuevos modelos de negocio y formas de operación nativas de la inteligencia”, lo que indica una actualización del enfoque político de “digitalización” a “inteligencia + natividad”.

Desde su perspectiva, la mayor innovación en la implementación industrial de ambas es que ya no se trata solo de trasladar los negocios existentes a línea, sino de reestructurar los procesos, la eficiencia organizacional y la forma de los productos. “El enfoque principal de la economía digital solía ser ERP, computación en la nube e internet industrial; ahora, la economía inteligente tendrá como eje a los agentes inteligentes, terminales inteligentes, infraestructura de razonamiento sectorial, conjuntos de datos de alta calidad y servicios de IA orientados a resultados. La economía digital mejora la eficiencia en el procesamiento de información, mientras que la economía inteligente aumenta la eficiencia en la toma de decisiones y la ejecución”, afirmó.

Respecto a la distribución del “Plan de 15 años” en relación con las “industrias estratégicas emergentes”, Ning Keyu las relaciona con el sector de la computación, dividiéndolas en dos ritmos de inversión.

“La primera categoría es ‘infraestructura previa, aplicación posterior’, que se ajusta más a la lógica de desarrollo de las industrias emergentes y pilares. Por ejemplo, la gestión de recursos computacionales, infraestructura en la nube, transformación inteligente de software sectorial, redes y seguridad. Estas áreas tienen modelos de negocio maduros, presupuestos claros de los clientes y entrarán en fases tempranas de pedidos y reconocimiento de ingresos”, explicó Ning. “La segunda categoría es ‘validación previa, maduración del producto’, que se ajusta más a la lógica de desarrollo de futuras industrias, como la inteligencia embodied y la interfaz cerebro-computadora. Actualmente, estas áreas son principalmente verificaciones de rutas tecnológicas; en el corto plazo, será difícil reflejar rápidamente los resultados en los estados financieros, pero a mediano y largo plazo, el potencial de crecimiento es bastante claro.”

La lógica narrativa de la IA podría cambiar hacia la “entrega de tareas”

Recientemente, el agente de IA de código abierto “OpenClaw” se ha popularizado rápidamente en China, incluso con escenas donde las personas hacen fila para instalarlo en línea. La aparición de este producto de nivel fenomenal ofrece una nueva referencia para observar la evolución de las rutas tecnológicas de la IA en el mercado.

“El cambio más fundamental de OpenClaw no radica en que el modelo sea más grande, sino en que ha llevado la medición del valor de la IA de ‘¿responde como un humano?’ a ‘¿ha logrado completar la tarea?’”, afirmó Ning Keyu. Esto indica que la narrativa de la industria de la IA está pasando de una simple competencia por parámetros de modelos a una competencia por ecosistemas de agentes inteligentes.

“Los modelos siguen siendo importantes, pero ahora son como motores; la verdadera diferencia la marcan las cadenas de herramientas, los flujos de trabajo, los ciclos cerrados de datos, las entradas de usuario y los efectos de red en el ecosistema. En el futuro, las empresas que triunfen no serán necesariamente las que tengan el modelo más potente en un solo punto, sino las que mejor integren modelos, herramientas, datos, terminales, pagos y distribución en una plataforma”, explicó. La métrica clave en la competencia industrial se irá desplazando gradualmente hacia la tasa de cumplimiento de tareas, la estabilidad de las cadenas de llamadas, la profundidad de integración de herramientas, la gestión de permisos, la retención de usuarios y la expansión del ecosistema.

Sobre las razones del fenómeno de explosión en China de OpenClaw, Ning Keyu comentó: “Primero, China cuenta con escenarios de vida digital muy ricos y frecuentes, como pagos, movilidad, contenido y comercio electrónico, con altos niveles de digitalización, lo que proporciona interfaces naturales para los agentes de IA. Segundo, los usuarios chinos aceptan muy bien las herramientas de eficiencia y están muy interesados en si ‘pueden ayudarme a hacer las cosas’. Y tercero, las empresas chinas tienen una velocidad rápida en la iteración de aplicaciones y una fuerte capacidad de integración de canales y escenarios.”

Más importante aún, la aparición de OpenClaw ha impulsado un salto en la industria de la IA, de “diálogo” a “ejecución”. “El mayor cambio en el modo de agentes es que la demanda de cálculo de IA, que antes era de baja frecuencia, en grandes volúmenes y entrenamiento offline, se ha expandido a llamadas de inferencia en línea, de alta frecuencia y fragmentadas”, afirmó Ning. Cuando una tarea implica decenas de pasos de planificación, recuperación y llamadas a herramientas, el consumo de tokens y la cantidad de solicitudes de inferencia aumentan en órdenes de magnitud.

Buscar un equilibrio entre visión y realización

Bajo la doble influencia de la nueva infraestructura en el período de “15 años” y la demanda de “inferencias de alta frecuencia” impulsada por OpenClaw, Ning Keyu considera que actualmente hay tres segmentos de la cadena de valor del poder computacional que merecen mayor atención.

“Primero, la infraestructura de inferencia y las plataformas de gestión en la nube, donde en realidad, el techo de la comercialización no será la capacidad teórica máxima, sino la capacidad de inferencia que sea accesible, facturable y escalable de forma flexible”, explicó. “Segundo, los segmentos relacionados con la interconexión de alta velocidad, incluyendo intercambios, interconexión óptica y redes en clúster. A medida que las aplicaciones evolucionan hacia agentes inteligentes, el funcionamiento del sistema dependerá más de la capacidad de procesamiento en paralelo, la respuesta en tiempo real y la eficiencia de la colaboración entre nodos. Tercero, las capacidades complementarias en centros de cálculo, especialmente en enfriamiento líquido, distribución eléctrica y optimización de eficiencia energética. La competencia futura en la industria se centrará en mejorar la eficiencia de toda la pila, no solo en escalar dispositivos individuales.”

En el lado de las aplicaciones de IA, Ning Keyu opina que se debe priorizar los productos que ya hayan validado su modelo de negocio, es decir, aquellos que estén más cercanos a las necesidades frecuentes de los usuarios y puedan cerrar un ciclo de pago. Considera que el modelo de negocio de hardware está experimentando una transformación fundamental en este ciclo industrial, pasando de la simple venta de dispositivos a una entrega integral de “dispositivo + modelo + suscripción + ciclo de datos”. Las empresas que puedan convertir ingresos únicos de hardware en ingresos recurrentes de servicios tienen más posibilidades de establecer ventajas competitivas.

Actualmente, el mercado presta mucha atención a las acciones en IA y en el sector de innovación tecnológica, y algunos valores ya tienen valoraciones en niveles históricos altos. Para la asignación de acciones tecnológicas en 2026, Ning Keyu propone tres recomendaciones.

Primero, la visión a largo plazo determina el límite de valoración. Las políticas actuales, como “economía inteligente” y “IA +”, ya ofrecen un soporte macroeconómico bastante claro para la línea principal de crecimiento tecnológico.

Segundo, los informes financieros recientes determinan el límite inferior de valoración. A medida que la industria avanza, el mercado prestará más atención a aspectos fundamentales como la concreción de pedidos, el reconocimiento de ingresos y el flujo de caja. En particular, en sectores con alta atención, los valores con menor capacidad de cumplir con las expectativas de resultados enfrentarán una diferenciación clara.

Por último, en la estrategia de asignación, se debe seguir el principio de “mantener la línea principal, priorizar la realización y diversificar”. Recomienda asignar parte del portafolio a empresas de infraestructura y plataformas que ya estén en fase de liberación de resultados, para buscar rentabilidad segura; y otra parte a industrias futuras con barreras tecnológicas y ventajas en ecosistemas, para mantener potencial de crecimiento hacia arriba.