Nvidia en el camino a los R$4tn: la IA y la visión de Jensen Huang

Cuando Jensen Huang, director ejecutivo de 2️⃣ Nvidia, habló en la reunión anual de accionistas la semana pasada, no hizo mención de la caída en el precio 2️⃣ de las acciones.

La empresa estadounidense de chips, impulsada por su papel clave en el auge de la inteligencia artificial, había 2️⃣ alcanzado brevemente el valor de mercado más alto del mundo el 18 de junio, pero la corona se deslizó rápidamente. 2️⃣ Nvidia perdió alrededor de R$550.000 millones (£434.000 millones) desde el pico de R$3.4tn (£2.68tn) del valor de mercado que había 2️⃣ alcanzado aquella semana, ya que los inversionistas en tecnología, combinando las ventas con dudas sobre la sostenibilidad de su crecimiento 2️⃣ récord, aplicaron los frenos.

Sin embargo, Huang habló como el CEO de una empresa que pasó de una valoración de R$2tn 2️⃣ a R$3tn en 30 días de este año y ve R$4tn a la vista.

Describió una próxima generación de poderosos nuevos 2️⃣ chips, llamados Blackwell, como potencialmente "el producto más exitoso en nuestra historia" y quizás en toda la historia del computador. 2️⃣ Agregó que la nueva ola para la IA sería la automatización de R$50tn de industrias pesadas y describió lo que 2️⃣ sonaba como un bucle sin fin de fábricas robóticas que orquestan robots que "construyen productos que son robóticos".

Resumiendo, dijo: "Hemos 2️⃣ reinventado Nvidia, la industria informática y muy probablemente el mundo".

Estas son las palabras en las que se construye una valoración 2️⃣ de R$4tn y el ciclo de la euforia de la IA. Las acciones de Nvidia están recuperando terreno, regresando por 2️⃣ encima de R$3tn esta semana, porque sigue siendo la mejor manera de comprar acciones en el auge de la IA. 2️⃣ ¿Es eso suficiente para impulsarlo a R$4tn a pesar de la emergencia de la duda de los inversionistas?

Alvin Nguyen, analista senior en la empresa de investigación Forrester, dijo que "solo el colapso del mercado 2️⃣ genAI" impediría que Nvidia alcanzara los R$4tn en algún momento, pero si llegaba allí primero antes que los rivales tecnológicos 2️⃣ era otra historia. En la actualidad, Microsoft, otro gran jugador en IA, y Apple ocupan el primer y segundo lugar 2️⃣ respectivamente en términos de tamaño de mercado, con Nvidia en tercer lugar.

Si el próximo gran modelo de IA de OpenAI, 2️⃣ GPT-5, y otros nuevos modelos son asombrosos, el precio de las acciones seguirá siendo robusto y podría llegar a R$4tn 2️⃣ para fines de 2025, dijo Nguyen. Pero si decepcionan, entonces el precio de las acciones podría verse afectado, dado su 2️⃣ estatus como portaestandarte de la tecnología. Un avance tecnológico podría resultar en que se necesite menos potencia informática para entrenar 2️⃣ modelos, agregó, o el interés de las empresas y los consumidores en herramientas de IA generativas podría ser menos robusto 2️⃣ de lo esperado.

"Hay mucho desconocido y fuera del control de Nvidia que podría afectar su camino a los R$4tn", dijo 2️⃣ Nguyen. "Como la decepción con los nuevos modelos que salen, las mejoras en los modelos que reducen las necesidades informáticas 2️⃣ y la demanda más débil de lo esperado de las empresas y los consumidores por los productos genAI".

Los laboratorios de 2️⃣ IA privados como OpenAI y Anthropic, las entidades detrás de los chatbots ChatGPT y Claude, no se negocian en los 2️⃣ mercados públicos, dejando vastas cantidades de dinero flotando en cuentas de inversionistas sin forma de acceder a algunos de los 2️⃣ principales actores en la fiebre de la IA generativa.

Comprar acciones en multinacionales como Microsoft o Google ya es caro 2️⃣ y solo una fracción de una inversión está relacionada con la nueva cosa caliente. Podría haber un auge de la 2️⃣ IA, pero si, por ejemplo, el negocio de anuncios de búsqueda de Google se tambalea como resultado, entonces la empresa 2️⃣ no necesariamente será un ganador neto.

Nvidia, por el contrario, vende picos en una fiebre del oro. A pesar de años 2️⃣ de inversión en capacidad, continúa vendiendo sus chips de gama alta más rápido de lo que puede fabricarlos. Grandes proporciones 2️⃣ de las inversiones en la investigación de IA de vanguardia fluyen directamente desde los laboratorios y en las arcas de 2️⃣ Nvidia, con empresas como Meta que se han comprometido a gastar miles de millones de dólares en la adquisición de 2️⃣ cientos de miles de GPU de Nvidia (unidades de procesamiento gráfico).

Ese tipo de chip, la especialidad de la empresa, una vez se vendió para permitir que 2️⃣ los jugadores experimentaran gráficos nítidos y suaves en juegos 3D, y a través de un golpe de suerte monumental, resultó 2️⃣ ser exactamente lo que los investigadores necesitaban para construir sistemas AI masivos como GPT-4 o Claude 3.5.

Las GPU pueden realizar, 2️⃣ en gran volumen y velocidad, los cálculos complejos que subyacen al entrenamiento y el funcionamiento de herramientas AI como chatbots. 2️⃣ Por lo tanto, cualquier empresa que desee construir o operar un producto AI generativo, como ChatGPT o Google's Gemini, necesita 2️⃣ GPU. Lo mismo ocurre con el despliegue de modelos AI disponibles públicamente como Meta's Llama, que también requiere cantidades masivas 2️⃣ de chips como parte de su fase de entrenamiento.

En el caso de los sistemas conocidos como modelos de lenguaje grande 2️⃣ (LLMs), el entrenamiento implica procesar bloques masivos de datos. Esto enseña al LLM a reconocer patrones en el lenguaje y 2️⃣ determinar qué debería ser la próxima palabra o frase en respuesta a una consulta de chatbot.

Nvidia nunca ha dominado por 2️⃣ completo el mercado de chips de IA, aunque. Google siempre se ha basado en sus propios chips, que llama TPUs 2️⃣ (por "tensor", una característica de un modelo de IA), y otros quieren unirse a él. Meta ha desarrollado su Meta 2️⃣ Training and Inference Accelerator, Amazon ofrece sus Trainium2 chips a las empresas que utilizan AWS (Amazon Web Services), y Intel 2️⃣ ha producido el Gaudi 3.

Ninguno de los principales competidores compite con Nvidia en la parte superior del escalón en este 2️⃣ momento. Pero eso no es el único lugar donde se está produciendo la competencia. Un informe de The Information, un 2️⃣ sitio web de noticias tecnológicas, destacó el auge del "procesamiento por lotes", que ofrece a las empresas un acceso más 2️⃣ económico a los modelos de IA si están bien con esperar a que se ejecuten sus consultas en períodos de 2️⃣ baja demanda. Eso, a su vez, permite a los proveedores como OpenAI comprar chips más eficientes y baratos para sus 2️⃣ centros de datos en lugar de enfocar todo su gasto en el hardware más rápido posible.

En el otro extremo, las pequeñas empresas están comenzando a ofrecer productos cada 2️⃣ vez más especializados que superan lo que Nvidia puede proporcionar en una carrera cara a cara. Groq (no confundir con 2️⃣ el similar nombre de Elon Musk's Grok AI, el lanzamiento del cual provocó una disputa de marca en curso) hace 2️⃣ chips que no se pueden usar para entrenar IA en absoluto, pero que ejecutan los modelos resultantes a una velocidad 2️⃣ fulgurante. No ser superado, la startup Etched, que acaba de recaudar R$120m, está construyendo una placa que solo ejecuta un 2️⃣ tipo de modelo de IA: un "transformador", la T en GPT (transformador generativo preentrenado).

Nvidia no solo necesita mantenerse al día con la competencia, grande y pequeña. Para llegar a la siguiente marca, 2️⃣ necesita prosperar. Los fundamentos del mercado están fuera de moda, pero si la empresa se valorara como una empresa tradicional 2️⃣ de baja crecimiento, incluso una capitalización de mercado de R$3tn requeriría que vendiera un billón de sus GPU de gama 2️⃣ alta al año, con una margen de ganancia del 30%, para siempre, señaló un experto.

Incluso si la industria de la 2️⃣ IA crece lo suficiente como para justificar eso, la margen de ganancia de Nvidia puede ser más difícil de defender. 2️⃣ La empresa tiene los diseños de chips para mantener el liderazgo, pero los cuellos de botella reales en su cadena 2️⃣ de suministro son los mismos que para gran parte de la industria: en las fundiciones de semiconductores avanzadas, como las 2️⃣ operadas por TSMC de Taiwán, Intel de EE. UU., SMIC de China y unos pocos otros en el mundo. Notablemente 2️⃣ no está en esa lista Nvidia, que es un cliente de TSMC.

No importa cuán avanzados sean los conjuntos de chips 2️⃣ de Nvidia, si necesita comer en el libro de pedidos de TSMC para igualar la demanda, entonces inevitablemente fluirá la 2️⃣ utilidad de esa manera también.

Neil Wilson, el analista principal de Finalto, el corredor de bolsa, dijo que el caso bajista 2️⃣ contra Nvidia, o argumento para una caída sostenida en el precio de las acciones, se basa en la idea de 2️⃣ que una vez que la empresa trabaje a través de su libro de pedidos, volverá a niveles menos frenéticos de 2️⃣ demanda.

"Todos sus clientes han estado acudiendo en masa a pedir los GPU, pero no lo harán para siempre", dijo Wilson. 2️⃣ "Los clientes sobreordenan y luego comienzan a cancelar. Es un punto dulce ahora, pero no se puede mantener". Puede ver 2️⃣ a Nvidia llegando a R$4tn y más allá, pero "tal vez no al ritmo actual".

Jim Reid, el jefe de investigación 2️⃣ económica y temática global de Deutsche Bank, publicó una nota esta semana preguntándose si Nvidia era "la empresa de más 2️⃣ rápido crecimiento de todas las épocas". Al señalar que Nvidia pasó de R$2tn a R$3tn en 30 días, Reid dijo, 2️⃣ por el contrario, que le tomó a Warren Buffett 60 años acercar Berkshire Hathaway a R$1tn.

Sin embargo, en un mundo 2️⃣ de baja productividad, una medida de eficiencia económica, y poblaciones de trabajadores en declive y deudas gubernamentales en aumento, la 2️⃣ promesa económica de la IA es bienvenida, dijo Reid.

"Si la IA es el catalizador de una cuarta Revolución Industrial, eso 2️⃣ sería muy buenas noticias", escribió. "Si no, los mercados tendrán un gran problema".

Está en juego más que ganar una carrera 2️⃣ a R$4tn.

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