Hace dos años, Nvidia ganó la mayor parte de su dinero vendiendo tarjetas gráficas. Era un nombre familiar sólo para los jugadores de PC más dedicados.
Hoy en día, el diseñador de chips es una de las empresas más valiosas del mundo, el principal beneficiario de un auge de la inteligencia artificial que ha paralizado a Silicon Valley y Wall Street, y un avatar de la nueva economía tecnológica que se espera domine la próxima década.
Esta semana, cerró el cuarto trimestre con una serie de ganancias espectaculares que lo han convertido en el líder indiscutible en la infraestructura sobre la que se está construyendo la próxima era de la IA.
Gracias al uso generalizado de sus chips para entrenar y ejecutar los grandes modelos de lenguaje que sustentan la IA generativa, las ventas de Nvidia a clientes de centros de datos fueron cinco veces mayores que un año antes, mientras que sus ganancias después de impuestos aumentaron de 1.400 millones de dólares a más de 12.000 millones de dólares. — cifras que superan incluso las previsiones más optimistas.
Los sorprendentes resultados llevaron a Nvidia a una valoración de 2 billones de dólares el viernes, convirtiéndola en la tercera empresa tecnológica más valiosa después de Apple y Microsoft. La sacudida de sus ganancias también desató un repunte más amplio del mercado de valores, empujando al índice S&P 500 por encima de 5.000 a un nuevo récord.
Pero incluso cuando Nvidia agotó los superlativos en Wall Street, los riesgos siguen siendo grandes. Las empresas de chips son propensas a cambios profundamente cíclicos en la demanda a medida que los auges de inversión aumentan y disminuyen, dejándolas vulnerables a graves reveses, un hecho que es poco probable que pase desapercibido para los inversores más experimentados de Nvidia, que recientemente vivieron un colapso del 65 por ciento en el precio de sus acciones. como 2022.
Una estampida de nuevos inversores en la acción también la ha dejado cada vez más vulnerable incluso a los pequeños reveses percibidos. Por muy impresionante que sea su desempeño comercial, se ha convertido en prisionero de las exageradas expectativas del mercado de valores que su éxito ha alimentado, según Pat Moorhead, un analista de chips estadounidense. “¿Cómo se siguen aplastando las ganancias? [estimates] constantemente, tantas veces? ¿Cómo mantienes eso?” él dice.
La última evidencia del vertiginoso ascenso de Nvidia ha puesto en primer plano dos preguntas primordiales. Una es si el auge de los chips de IA resultará ser tan grande y duradero como los mundos tecnológico y financiero han llegado a creer. La otra es si Nvidia, que domina este mercado, puede resistir el ataque de la competencia que se ha desatado en su contra, incluidos algunos de sus mayores clientes.
Sobre la primera pregunta, Las luminarias de la industria de los chips se han superado entre sí en las últimas semanas en sus predicciones sobre la demanda que traería la IA generativa.
Lisa Su, directora ejecutiva del fabricante de chips AMD, uno de los rivales más serios de Nvidia, predijo a fines del año pasado que el mercado de chips de IA alcanzaría los 400 mil millones de dólares anuales para 2027, más del doble de su estimación anterior y tanto como todo el mercado mundial de chips. valía tan recientemente como 2019.
El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, que nunca se deja eclipsar cuando se trata de predicciones expansivas, ha dicho durante algún tiempo que es necesario revisar equipos por valor de un billón de dólares en los centros de datos del mundo para sentar las bases de la nueva era de la IA. En las últimas semanas ha subido la apuesta, con una nueva predicción de que el valor total de todo el equipo en los centros de datos aumentará a 2 billones de dólares en los próximos cuatro o cinco años.
Casi en el mismo momento esta semana en que Nvidia reveló sus ganancias, Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, cuyo sistema ChatGPT impulsó el auge de la IA, se sumaba al creciente coro que pedía una inversión adicional masiva en todo tipo de infraestructura de IA. , incluidas las patatas fritas. “Creo que todo el mundo está subestimando la necesidad de la IA. [computing resources]”, dijo Altman en un evento de Intel. Está buscando inversores con mucho dinero para su propia empresa de creación de chips de IA.
En esta etapa inicial de la bonanza de la IA, los pronósticos equivalen a poco más que puñaladas en la oscuridad en cuanto al tamaño final del mercado, según Jim Tierney, un inversor en acciones de crecimiento de AllianceBernstein. Pero las noticias de Nvidia esta semana ayudaron a tranquilizar a Wall Street en el sentido de que la demanda se mantendría fuerte al menos durante este año y hasta bien entrado 2025.
El pronóstico de Nvidia para el trimestre actual estuvo muy por encima de las expectativas. No ofrece predicciones a más largo plazo, pero los ejecutivos de la compañía dijeron que la oferta de nuevos productos que saldrán este año sería escasa, incluso si la demanda de chips existentes seguía siendo escasa, una aparente indicación de que era poco probable que la oferta alcanzara la demanda este año. .
En otra señal de que la demanda de chips de Nvidia puede ser más duradera de lo que algunos temían, Huang reveló que el 40 por ciento de los ingresos del centro de datos de la compañía en el último trimestre provinieron de la inferencia de IA, es decir, de la aplicación de modelos de IA para resolver problemas, en lugar de del entrenamiento del modelo que ha sido la principal fuente del dominio de la IA de Nvidia.
Esto pareció responder a una preocupación constante sobre la empresa: que sus costosos chips tuvieran menos demanda para la inferencia, un mercado que en el pasado requería procesadores menos potentes. También disminuyó las preocupaciones sobre el impacto en Nvidia de una posible desaceleración en 2025 en el entrenamiento de IA.
Sin embargo, la durabilidad de la infraestructura de IA todavía depende en gran medida de si los clientes finales de la tecnología (las empresas que esperan utilizarla para aumentar sus ingresos o aumentar su eficiencia) obtienen una buena relación calidad-precio.
La mayoría de las empresas apenas han comenzado a probar la IA generativa en sus negocios o han descubierto cómo abordar los problemas particulares que presenta la tecnología, como su tendencia a “alucinar” o producir resultados inexactos. En palabras de Stacy Rasgon, analista de chips de Bernstein: “¿Qué pasa si no hay retorno sobre estos activos?”
El mundo de la tecnología tiene amplia experiencia de lo que sucede cuando las expectativas de una nueva tecnología superan la realidad. A principios de la década de 2000, Cisco se convirtió brevemente en la empresa más valiosa del mundo a medida que aumentó la demanda de sus equipos de fibra óptica necesarios para manejar el tráfico de Internet.
Sin embargo, inicialmente la tecnología no logró producir el auge empresarial esperado, lo que provocó quiebras entre las empresas de telecomunicaciones y un colapso de casi el 90 por ciento en el precio de las acciones de Cisco.
Al principio del auge de la IA generativa, hay al menos algunas señales de que el curso de la historia de la tecnología será diferente esta vez. “La fibra fue puesta en el suelo [in the 1990s] antes de que fuera necesario. Ese no es el caso de los chips de IA, no se guardan en ningún almacén”, afirma Rasgon.
En cambio, la demanda de chips para entrenar y ejecutar grandes modelos de lenguajes está muy por delante de la oferta, y muchos desarrolladores luchan por obtener acceso al hardware que necesitan.
Las valoraciones del mercado de valores también parecen mucho menos exageradas que en los primeros días de Internet. En el apogeo del auge de Internet, las acciones de Cisco cotizaban a unas 200 veces sus ganancias. Por el contrario, las acciones de Nvidia se situaban en alrededor de 32 veces las ganancias esperadas para el próximo año antes de que anunciara sus resultados esta semana, un múltiplo que se ha mantenido prácticamente sin cambios, ya que tanto el precio de sus acciones como las previsiones de ganancias de muchos analistas aumentaron a la par.
En ese nivel, las acciones de Nvidia están dentro de su rango de valoración histórico. Sin embargo, eso puede brindar poca protección contra un severo reinicio de la valoración si el auge de la infraestructura de inteligencia artificial se agota, o si los competidores comienzan a alcanzar a Nvidia.
Los retadores están comenzando para emerger. Las tres grandes empresas de la nube (Microsoft, Amazon y Google) quieren pasar de ser clientes de Nvidia a ser competidores; los tres han diseñado sus propios chips.
Al mismo tiempo, los rivales de la industria de chips están empezando tardíamente a alcanzar el rendimiento de los chips más avanzados de Nvidia. AMD ya ha lanzado un chip de próxima generación que, en general, se considera que supera al equivalente de Nvidia.
El mercado está ávido de más competencia, aunque sólo sea para poner un límite a los precios superiores que cobra Nvidia, un colchón que le permitió aumentar su margen de beneficio bruto del 57 por ciento al 73 por ciento el año pasado.
“El [giant cloud companies] Quieren opciones de suministro”, dice Moorhead, el analista de chips. “Van a ceder parte del negocio a AMD y parte a Intel. Quieren una carrera de tres caballos”.
Sin embargo, por ahora, con el auge de la IA en pleno apogeo, la posición de Nvidia parece tan sólida como siempre. AMD, por ejemplo, se ha fijado el objetivo de adquirir sólo 3.500 millones de dólares en chips de IA para este año. Incluso si supera esa cifra, dice Rasgon, su negocio de IA seguiría siendo un “error de redondeo” en comparación con las ventas de Nvidia a clientes de centros de datos, que Wall Street espera que se acerquen a los 100.000 millones de dólares.
Mientras tanto, los chips internos fabricados por las grandes empresas de la nube pueden afectar el negocio de Nvidia a medida que asumen una mayor parte del trabajo de entrenar los propios modelos de IA de las empresas. Pero es posible que tengan poco impacto más amplio, al menos en el corto plazo.
Muchos de los clientes de las empresas de nube siguen exigiendo acceso a los chips de Nvidia. Los muchos años de trabajo que se han invertido en la creación de herramientas y marcos que faciliten la programación de los chips de Nvidia para tareas específicas han creado una inercia que será difícil de romper.
Incluso si los rivales logran igualar el rendimiento de algunas de las ofertas individuales de Nvidia, ninguno tiene nada parecido a la gama de chips, sistemas y herramientas de software que Nvidia ha creado. Su conjunto general de tecnologías constituye una poderosa plataforma para la IA de la que muchos clientes dudarán en abandonar, afirma Moorhead.
Entonces, al menos para 2024, parece que Nvidia seguirá en la cima. Pero dada la escala del mercado potencial para la IA, así como la riqueza y la ambición de los gigantes tecnológicos que buscan quedarse con su parte, la empresa tendrá que trabajar duro para permanecer allí.
Información adicional de Michael Acton en San Francisco