Los resultados anunciados la semana pasada han superado las previsiones del mercado, pero el ritmo de superación/sorpresa volvió a descender secuencialmente (véase la tabla a continuación).
A pesar de: 1) la fuerte demanda de los hyperscalers, que están creando capacidad de cara al futuro; 2) el gasto elevado por parte de las start-ups de IA que están construyendo modelos frontera, y 3) la eliminación de los cuellos de botella en la tecnología de empaquetado, resulta destacable que NVIDIA no haya registrado un acelerón. Estos resultados me han reafirmado en mi idea de que el perfil riesgo-recompensa está orientado a la baja. A la empresa le está costando más batir las previsiones y cada vez es menos probable que el mercado tolere los contratiempos.
Creo que existe el riesgo de que estemos próximos al punto álgido de la primera fase del ciclo de despliegue, aunque resulta muy complicado predecir el momento exacto. El mercado ha contado hasta ahora con que el despliegue masivo de las infraestructuras de IA, impulsado por el gasto de unos hyperscalers que temen verse apeados de sus posiciones de liderazgo tecnológico, continúe sin sufrir baches. Sin embargo, existen riesgos infravalorados en lo que respecta a la magnitud y el ritmo de adopción de la IA generativa. Aunque es indudable que las GPU están bien colocadas para satisfacer las necesidades de entrenamiento de los grandes modelos frontera, estos dispositivos podrían ser menos necesarios cuando pasemos a la fase de inferencia de los modelos.
Mi tesis es que necesitamos ver una generación de ingresos o una rentabilidad de la inversión reales para sostener otra etapa de despliegue de infraestructuras y no estamos viendo que esté materializándose lo suficiente. Este hecho es especialmente relevante para las start-ups de IA, que están generando una parte importante de la demanda de GPU. El grifo de la financiación de venture capital podría cerrarse para muchas de estas empresas si no generan un volumen adecuado de ingresos, y a buen ritmo. También surgen preguntas en relación con el tiempo que NVIDIA podrá mantener su posición de monopolio, dado que muchos de sus clientes más grandes están desarrollando sus propios chips y que la propia NVIDIA está adentrándose en el territorio de muchos de sus clientes.
No obstante, sigo creyendo firmemente en la temática de la IA generativa y me estoy exponiendo a través de los beneficiarios infravalorados que existen a lo largo de la cadena de valor de esta tecnología, poniendo el foco en los fundamentales y en las valoraciones. Me gustan valores donde la IA generativa es un motor de crecimiento a largo plazo pero que no dependen de lo rápido que se adopte. En este grupo se incluyen algunos actores de la nube, empresas como TSMC, cuyo negocio de fabricación de semiconductores debería beneficiarse, con independencia de qué silicio de IA destaque o qué cliente lo haga mejor, y Samsung Electronics, cuya oferta de memorias de banda ancha debería experimentar un aumento de la demanda a partir de ahora. Las empresas de infraestructuras de datos y consultoría de IA también son beneficiarias subestimadas de esta era de la IA, ya que los datos útiles y los conocimientos especializados van a convertirse en factores clave para conseguir despliegues exitosos.
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