Los chips de Nvidia son esenciales para la inteligencia artificial. No es de extrañar, pues, que el miércoles anunciara haber vendido una gran cantidad de ellos. En el trimestre que acabó el 25 de enero, los ingresos subieron un 73% interanual, hasta 68.000 millones de dólares, ya que la demanda crece a un ritmo en apariencia insaciable. El problema para el gigante es que los inversores parecen escépticos sobre que eso continúe.
Su mayor problema puede estar en cuánto tiempo y hasta qué punto puede llegar el auge de los centros de datos
Los chips de Nvidia son esenciales para la inteligencia artificial. No es de extrañar, pues, que el miércoles anunciara haber vendido una gran cantidad de ellos. En el trimestre que acabó el 25 de enero, los ingresos subieron un 73% interanual, hasta 68.000 millones de dólares, ya que la demanda crece a un ritmo en apariencia insaciable. El problema para el gigante es que los inversores parecen escépticos sobre que eso continúe.
Por ahora, es difícil criticar los resultados de Jensen Huang. El margen bruto de Nvidia alcanzó un sorprendente 75%. La loca carrera entre las mayores tecnológicas por llenar los centros de datos con sus equipos –Meta elevó el gasto en inversiones en un 50% en el último trimestre– implica que la firma tiene un increíble poder de fijación de precios. Y el auge no va a terminar pronto, ya que Alphabet se ha comprometido a duplicar los gastos de capital este año, hasta 185.000 millones.
La cuestión es si Huang podrá conservar el botín. Los centros de datos requieren asimismo terrenos, edificios, energía y mano de obra cualificada. Todo ello también consumirá parte del presupuesto. Pero Nvidia afronta sus propias limitaciones de suministro. Una escasez evidente es la de memoria especializada. La potencia computacional de los chips de IA está superando la capacidad de manejar las enormes cantidades de datos que requieren. El resultado ha sido un rápido aumento de los precios de los chips que almacenan estos bits, hechos por empresas como SK Hynix. Las ventas de memoria de alto ancho de banda de la firma surcoreana se duplicaron con creces el año pasado.
Hasta ahora, todo indica que Nvidia puede repercutir los mayores costes a los clientes. El miércoles afirmó que cuenta con existencias y capacidad para satisfacer la demanda más allá de los próximos trimestres. Pero la escasez generalizada de memoria se ha agudizado mucho en los últimos seis meses. Uno de los encuestados en el informe Texas Services Sector Outlook, publicado el martes por la Reserva Federal de Dallas, afirmó que los componentes afrontaban “restricciones de suministro similares a las de una pandemia”. Si esto persiste, los fabricantes de memoria podrían acabar acaparando una mayor parte de los beneficios del sector. Los inversores parecen esperar lo mismo, ya que han subido en Bolsa, mientras que las de Nvidia se han estancado.
Un problema mayor puede residir simplemente en cuánto tiempo y hasta qué punto puede llegar la expansión de los centros de datos. Este no es el primer auge que ha vivido el mercado de la memoria, ni tampoco la primera crisis. SK Hynix, por ejemplo, perdió más de 6.000 millones de dólares en 2023, por el exceso de oferta pospandemia. Los inversores lo tienen en cuenta: incluso tras el vertiginoso ascenso de la firma, solo cotiza a 5 veces las ganancias estimadas para el próximo año. Nvidia lo hace a 24 veces, según LSEG. Si el pasado es prólogo, estas valoraciones podrían converger aún más. Al fin y al cabo, dependen del mismo ciclo.
Salesforce está atrapada en un limbo. Aumenta el temor a que su modelo de negocio principal, la venta de suscripciones de software, sea desplazado por la IA. La empresa apuesta, en cambio, por que el aprendizaje automático acabará beneficiándola, al permitir que los bots trabajen en sus productos en vez fde los humanos. Pero ese futuro aún no ha llegado. La disrupción es demasiado rápida y demasiado lenta al mismo tiempo.
El gigante dirigido por Marc Benioff defiende la IA como una oportunidad más que como una amenaza. El miércoles presentó una nueva métrica a los inversores, afirmando que los “agentes” de IA hicieron 2.400 millones de tareas distintas en su plataforma en los dos últimos ejercicios. Pese a argumentar que está ofreciendo resultados, en vez de herramientas, prevé que el crecimiento orgánico de los ingresos se acelere en la segunda mitad de 2027. Sería un alivio para los accionistas, que llevan tres años viendo cómo se ralentiza el ritmo de expansión de los ingresos recurrentes anuales.
Las acciones de software se han visto afectadas por dos grandes conmociones: el alza de los tipos de interés desde 2022 y el vertiginoso progreso de laboratorios de IA como Anthropic. Las compañías hicieron frente al primer golpe recortando costes para subir los márgenes. Esta última convulsión es más complicada. Vender un nuevo modelo de negocio basado en el aprendizaje automático no está del todo bajo el control de Benioff. Depende de que los clientes acepten nuevas formas de trabajar. Al tiempo, el éxito es un arma de doble filo, ya que el paso a un sistema basado en tareas podría poner en peligro las suscripciones tradicionales.
Aún tardará en llegar. La consultora Gartner estima que la mayor parte de los 2,5 billones que se gastarán en IA este año se destinará a infraestructuras como grandes centros de datos, lo que significa que las capacidades aún están en desarrollo. Las grandes empresas son reacias a adoptar nuevas tecnologías que podrían alterar funciones importantes como las finanzas y las nóminas. Pero, si los bots autónomos son realmente el futuro, tampoco está claro quién obtendrá el máximo valor de ellos. Hasta ahora, las valoraciones de los mercados públicos y privados favorecen a los desarrolladores de modelos de lenguaje grande como Anthropic. Las plataformas con las que interactuarán sus modelos, como Salesforce, aún están debatiendo su caso.
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