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

Cuando Jensen Huang, director ejecutivo de 馃挴 Nvidia, habl贸 en la reuni贸n anual de accionistas la semana pasada, no hizo menci贸n de la ca铆da en el precio 馃挴 de las acciones.

La empresa estadounidense de chips, impulsada por su papel clave en el auge de la inteligencia artificial, hab铆a 馃挴 alcanzado brevemente el valor de mercado m谩s alto del mundo el 18 de junio, pero la corona se desliz贸 r谩pidamente. 馃挴 Nvidia perdi贸 alrededor de R$550.000 millones (拢434.000 millones) desde el pico de R$3.4tn (拢2.68tn) del valor de mercado que hab铆a 馃挴 alcanzado aquella semana, ya que los inversionistas en tecnolog铆a, combinando las ventas con dudas sobre la sostenibilidad de su crecimiento 馃挴 r茅cord, aplicaron los frenos.

Sin embargo, Huang habl贸 como el CEO de una empresa que pas贸 de una valoraci贸n de R$2tn 馃挴 a R$3tn en 30 d铆as de este a帽o y ve R$4tn a la vista.

Describi贸 una pr贸xima generaci贸n de poderosos nuevos 馃挴 chips, llamados Blackwell, como potencialmente "el producto m谩s exitoso en nuestra historia" y quiz谩s en toda la historia del computador. 馃挴 Agreg贸 que la nueva ola para la IA ser铆a la automatizaci贸n de R$50tn de industrias pesadas y describi贸 lo que 馃挴 sonaba como un bucle sin fin de f谩bricas rob贸ticas que orquestan robots que "construyen productos que son rob贸ticos".

Resumiendo, dijo: "Hemos 馃挴 reinventado Nvidia, la industria inform谩tica y muy probablemente el mundo".

Estas son las palabras en las que se construye una valoraci贸n 馃挴 de R$4tn y el ciclo de la euforia de la IA. Las acciones de Nvidia est谩n recuperando terreno, regresando por 馃挴 encima de R$3tn esta semana, porque sigue siendo la mejor manera de comprar acciones en el auge de la IA. 馃挴 驴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 investigaci贸n Forrester, dijo que "solo el colapso del mercado 馃挴 genAI" impedir铆a que Nvidia alcanzara los R$4tn en alg煤n momento, pero si llegaba all铆 primero antes que los rivales tecnol贸gicos 馃挴 era otra historia. En la actualidad, Microsoft, otro gran jugador en IA, y Apple ocupan el primer y segundo lugar 馃挴 respectivamente en t茅rminos de tama帽o de mercado, con Nvidia en tercer lugar.

Si el pr贸ximo gran modelo de IA de OpenAI, 馃挴 GPT-5, y otros nuevos modelos son asombrosos, el precio de las acciones seguir谩 siendo robusto y podr铆a llegar a R$4tn 馃挴 para fines de 2025, dijo Nguyen. Pero si decepcionan, entonces el precio de las acciones podr铆a verse afectado, dado su 馃挴 estatus como portaestandarte de la tecnolog铆a. Un avance tecnol贸gico podr铆a resultar en que se necesite menos potencia inform谩tica para entrenar 馃挴 modelos, agreg贸, o el inter茅s de las empresas y los consumidores en herramientas de IA generativas podr铆a ser menos robusto 馃挴 de lo esperado.

"Hay mucho desconocido y fuera del control de Nvidia que podr铆a afectar su camino a los R$4tn", dijo 馃挴 Nguyen. "Como la decepci贸n con los nuevos modelos que salen, las mejoras en los modelos que reducen las necesidades inform谩ticas 馃挴 y la demanda m谩s d茅bil de lo esperado de las empresas y los consumidores por los productos genAI".

Los laboratorios de 馃挴 IA privados como OpenAI y Anthropic, las entidades detr谩s de los chatbots ChatGPT y Claude, no se negocian en los 馃挴 mercados p煤blicos, dejando vastas cantidades de dinero flotando en cuentas de inversionistas sin forma de acceder a algunos de los 馃挴 principales actores en la fiebre de la IA generativa.

Comprar acciones en multinacionales como Microsoft o Google ya es caro 馃挴 y solo una fracci贸n de una inversi贸n est谩 relacionada con la nueva cosa caliente. Podr铆a haber un auge de la 馃挴 IA, pero si, por ejemplo, el negocio de anuncios de b煤squeda de Google se tambalea como resultado, entonces la empresa 馃挴 no necesariamente ser谩 un ganador neto.

Nvidia, por el contrario, vende picos en una fiebre del oro. A pesar de a帽os 馃挴 de inversi贸n en capacidad, contin煤a vendiendo sus chips de gama alta m谩s r谩pido de lo que puede fabricarlos. Grandes proporciones 馃挴 de las inversiones en la investigaci贸n de IA de vanguardia fluyen directamente desde los laboratorios y en las arcas de 馃挴 Nvidia, con empresas como Meta que se han comprometido a gastar miles de millones de d贸lares en la adquisici贸n de 馃挴 cientos de miles de GPU de Nvidia (unidades de procesamiento gr谩fico).

Ese tipo de chip, la especialidad de la empresa, una vez se vendi贸 para permitir que 馃挴 los jugadores experimentaran gr谩ficos n铆tidos y suaves en juegos 3D, y a trav茅s de un golpe de suerte monumental, result贸 馃挴 ser exactamente lo que los investigadores necesitaban para construir sistemas AI masivos como GPT-4 o Claude 3.5.

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

En el caso de los sistemas conocidos como modelos de lenguaje grande 馃挴 (LLMs), el entrenamiento implica procesar bloques masivos de datos. Esto ense帽a al LLM a reconocer patrones en el lenguaje y 馃挴 determinar qu茅 deber铆a ser la pr贸xima palabra o frase en respuesta a una consulta de chatbot.

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

Ninguno de los principales competidores compite con Nvidia en la parte superior del escal贸n en este 馃挴 momento. Pero eso no es el 煤nico lugar donde se est谩 produciendo la competencia. Un informe de The Information, un 馃挴 sitio web de noticias tecnol贸gicas, destac贸 el auge del "procesamiento por lotes", que ofrece a las empresas un acceso m谩s 馃挴 econ贸mico a los modelos de IA si est谩n bien con esperar a que se ejecuten sus consultas en per铆odos de 馃挴 baja demanda. Eso, a su vez, permite a los proveedores como OpenAI comprar chips m谩s eficientes y baratos para sus 馃挴 centros de datos en lugar de enfocar todo su gasto en el hardware m谩s r谩pido posible.

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

Nvidia no solo necesita mantenerse al d铆a con la competencia, grande y peque帽a. Para llegar a la siguiente marca, 馃挴 necesita prosperar. Los fundamentos del mercado est谩n fuera de moda, pero si la empresa se valorara como una empresa tradicional 馃挴 de baja crecimiento, incluso una capitalizaci贸n de mercado de R$3tn requerir铆a que vendiera un bill贸n de sus GPU de gama 馃挴 alta al a帽o, con una margen de ganancia del 30%, para siempre, se帽al贸 un experto.

Incluso si la industria de la 馃挴 IA crece lo suficiente como para justificar eso, la margen de ganancia de Nvidia puede ser m谩s dif铆cil de defender. 馃挴 La empresa tiene los dise帽os de chips para mantener el liderazgo, pero los cuellos de botella reales en su cadena 馃挴 de suministro son los mismos que para gran parte de la industria: en las fundiciones de semiconductores avanzadas, como las 馃挴 operadas por TSMC de Taiw谩n, Intel de EE. UU., SMIC de China y unos pocos otros en el mundo. Notablemente 馃挴 no est谩 en esa lista Nvidia, que es un cliente de TSMC.

No importa cu谩n avanzados sean los conjuntos de chips 馃挴 de Nvidia, si necesita comer en el libro de pedidos de TSMC para igualar la demanda, entonces inevitablemente fluir谩 la 馃挴 utilidad de esa manera tambi茅n.

Neil Wilson, el analista principal de Finalto, el corredor de bolsa, dijo que el caso bajista 馃挴 contra Nvidia, o argumento para una ca铆da sostenida en el precio de las acciones, se basa en la idea de 馃挴 que una vez que la empresa trabaje a trav茅s de su libro de pedidos, volver谩 a niveles menos fren茅ticos de 馃挴 demanda.

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

Jim Reid, el jefe de investigaci贸n 馃挴 econ贸mica y tem谩tica global de Deutsche Bank, public贸 una nota esta semana pregunt谩ndose si Nvidia era "la empresa de m谩s 馃挴 r谩pido crecimiento de todas las 茅pocas". Al se帽alar que Nvidia pas贸 de R$2tn a R$3tn en 30 d铆as, Reid dijo, 馃挴 por el contrario, que le tom贸 a Warren Buffett 60 a帽os acercar Berkshire Hathaway a R$1tn.

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

"Si la IA es el catalizador de una cuarta Revoluci贸n Industrial, eso 馃挴 ser铆a muy buenas noticias", escribi贸. "Si no, los mercados tendr谩n un gran problema".

Est谩 en juego m谩s que ganar una carrera 馃挴 a R$4tn.