Realiza una investigación en profundidad de 26 empresas del ecosistema de infraestructura de IA, el hilo principal más claro de toda la cadena de valor de la IA. Cubre estos 6 subsectores (elige empresas representativas en cada uno, desde líderes de gran capitalización hasta actores más pequeños): Centro de datos de IA (infraestructura de cómputo / despliegue); GPU / chips de IA (silicio para entrenamiento e inferencia, ASICs, IP); Servidores, redes y módulos ópticos (switches, NIC, interconexión óptica); Energía, refrigeración líquida y almacenamiento de energía (fuente de alimentación, térmica, gestión energética); Nube de IA / plataforma de cómputo (hiperescaladores, nubes de GPU, plataformas de alquiler de cómputo); Ecosistema de apoyo (HBM / empaquetado avanzado, foundry, conectores y otros componentes críticos). Para cada empresa, investiga: nombre de la empresa, subsector, sede / país; productos principales y su función específica en la cadena de IA; pública o privada (ticker + bolsa si cotiza; si es privada, indica la valoración / ronda de financiación más reciente); capitalización bursátil o tamaño de valoración (usado para el ranking); posicionamiento y ventaja competitiva en el ecosistema (1–2 frases); clientes / competidores clave. Orden: dentro de cada subsector, clasifica de mayor a menor (por capitalización bursátil / valoración). Estructura todo de forma descendente: desde el panorama completo del ecosistema de hardware hasta cada empresa individual. Requisitos de salida: primero, genera un archivo de datos estructurado ai_infra_data.json — que contenga las 26 empresas con los campos anteriores, las 6 clasificaciones de subsector, una bandera de pública/privada y una matriz de comparación entre empresas (subsector × dimensiones clave). Luego genera un informe HTML pulido a partir de ese JSON: incluye un panorama del ecosistema / diagrama por capas, secciones por sector, tarjetas de empresa, un indicador visual claro para pública vs. privada (etiquetas o codificación por color), un gráfico de ranking por capitalización bursátil y una tabla de comparación ordenable/filtrable. Haz que el diseño sea profesional, denso en información e interactivo. Verifica primero la exactitud de los datos de investigación (estado de cotización, tickers, valoraciones — usa las cifras más recientes y cita las fuentes), y luego genera el informe. Envía la tarea en modo single-agent.