Los contrastes no podrían ser mayores. OpenAI retiró el lanzamiento de un nuevo modelo que se volvió incontrolable, sin respuesta ni ante mecanismos de seguridad. La teoría de la desaceleración de la IA cobra impulso. Nvidia, por su parte, aprobó un plan de recompra de acciones propias por 235 mil millones de dólares (aproximadamente 320 billones de wones), el mayor en la historia de las empresas estadounidenses. La compañía demostró su confianza, desafiando las preocupaciones del mercado.
La lógica de Nvidia es simple: sus acciones actualmente están infravaloradas. La relación precio-ganancias proyectada a doce meses (PER) es de aproximadamente 16,5 veces, cayendo a la mitad del promedio de los últimos 15 años, que fue de 30 veces. A pesar de superar las expectativas del mercado trimestre tras trimestre, el precio de las acciones no ha seguido el mismo ritmo. Esto se debe a las dudas sobre el "pico de la IA" y los cuestionamientos respecto a las inversiones en megacentros de datos.
Apple enfrentó una situación similar. Aunque sus ganancias aumentaron, las perspectivas de crecimiento en el mercado maduro de los teléfonos inteligentes se estancaron en cero, y el precio de sus acciones cayó. En mayo de 2024, Apple se lanzó a una recompra de acciones propias por 110 mil millones de dólares. Desde entonces, ha mantenido su dominio en el mercado de teléfonos inteligentes.
La decisión de Nvidia no debe interpretarse simplemente como una defensa del precio de las acciones. La demanda de infraestructura de IA de las grandes tecnológicas debe entenderse como un "cambio de plataforma" sostenible a mediano y largo plazo. Como afirma el CEO Jensen Huang, estamos en un momento de transformación de la computación acelerada que ocurre solo una vez por generación. Las inversiones masivas en aceleradores y GPU no muestran señales de desaceleración. Esto mitiga la presión sobre los precios de las acciones en la cadena de valor de la IA y permite que continúen las inversiones en infraestructura.
¿Por qué Nvidia, que se encarga de la infraestructura a diferencia de OpenAI que maneja los servicios, se muestra tan confiada? Los problemas de seguridad de OpenAI y los malfuncionamientos de agentes de IA surgen en las aplicaciones y algoritmos. A medida que los modelos se vuelven más sofisticados, la dificultad para comprender y ejecutar las intenciones humanas aumenta exponencialmente. Inevitablemente surgirán obstáculos tecnológicos que no pueden resolverse con algoritmos existentes.
Quienes van adelante encuentran primero estas dificultades. Por eso empresas líderes como OpenAI y Anthropic han planteado la teoría de la desaceleración. Sin embargo, incluso si se retrasan los lanzamientos de nuevos modelos, la competencia continúa. La persecución de competidores, la construcción de grandes modelos de lenguaje (LLM) propios por parte de corporaciones globales y los proyectos de "IA soberana" de diversos países están intensificando aún más la demanda de infraestructura.
Los contratiempos temporales en la investigación de modelos no conducen a una reducción en la demanda de hardware. Toda la enorme potencia informática necesaria para pruebas de seguridad se consume en GPU de Nvidia.
La recompra de acciones propias por 320 billones de wones demuestra que la IA ha avanzado más allá de las expectativas para entrar en una "industrialización sustancial" de comercialización y consumo masivo. Los problemas de seguridad y mecanismos de control son dolores de crecimiento en el camino hacia una IA más perfecta. La tendencia hacia la computación acelerada no puede detenerse. La confianza de Nvidia en mantener su trono en el mercado de hardware es una certeza calmada y bien calculada, respaldada por la tendencia general del mercado de infraestructura de IA.
* Este artículo ha sido traducido por IA.