Más allá de las finanzas, el verdadero riesgo y la oportunidad de Nvidia

Título original: Algunas reflexiones antes de la presentación de Nvidia esta noche.
Autor original: @GavinSBaker
Traducción: Peggy, BlockBeats

Nota del editor: Tras la presentación de resultados de Nvidia, el mercado suele centrarse en los ingresos, los beneficios y las previsiones. Sin embargo, el autor @GavinSBaker intenta en este artículo trasladar el debate a una dimensión a más largo plazo: lo que determina el valor de Nvidia no son solo los datos de un trimestre, sino cuánto tiempo se mantendrá la demanda de IA y si la inversión en potencia de cálculo ha generado realmente un rendimiento sostenible.

El artículo parte de la experiencia histórica de los ciclos tecnológicos y analiza si se repetirán las «burbujas y la construcción excesiva», al tiempo que señala que el ciclo actual de la IA se enfrenta a retos relacionados con el suministro de energía y semiconductores que podrían moderar el ritmo de expansión. Por otro lado, los precios de alquiler de GPU y la alta utilización de chips de modelos antiguos también proporcionan una validación real del «retorno de la inversión en IA».

A continuación se muestra el texto original:

Aquí hay algunas observaciones personales que pueden ser de referencia para aquellos interesados en Nvidia. En mi opinión, solo hay dos variables fundamentales que realmente merecen ser debatidas en relación con esta empresa: una es la sostenibilidad de la demanda y la otra es el retorno de la inversión (ROI) en IA, que está estrechamente relacionado con la vida útil efectiva de las GPU.

Sostenibilidad de la demanda: ¿Se repetirá la historia?

A partir de la experiencia histórica de las oleadas tecnológicas, casi todos los ciclos similares han pasado por burbujas financieras y una expansión excesiva de la capacidad. El libro de Carlota Pérez «Revoluciones tecnológicas y capital financiero» ofrece un análisis sistemático sobre este tema. Señala que con cada revolución tecnológica, ya sea el ferrocarril, la radiodifusión o Internet, el mercado financiero tiende a reconocer rápidamente su potencial a largo plazo, y el consiguiente entusiasmo del capital a menudo genera burbujas (lo que también puede explicarse mediante el concepto de Mauboussin de «colapso de la diversidad de puntos de vista»). Las burbujas provocan un exceso de construcción, el exceso de construcción provoca una caída temporal de la demanda, lo que a su vez conduce a un colapso del mercado; y el exceso de oferta de tecnología fundamental sienta finalmente las bases para una «edad de oro». La trayectoria de desarrollo de Internet es un caso típico.

Por lo tanto, para Nvidia, la clave no reside en los resultados de este trimestre ni en las previsiones para el próximo, ya que las instituciones compradoras suelen anticiparlos por completo. Lo que realmente importa es la sostenibilidad de las ganancias por acción (EPS), no la tasa de crecimiento interanual.

A partir de las expectativas implícitas en la valoración actual, el mercado parece estar expresando un juicio: Los ingresos de Nvidia podrían estar acercándose a un pico cíclico, con una preocupación subyacente por la sobreexpansión de los gastos de capital. Es importante destacar que la preocupación del mercado no se refiere a una «burbuja de valoración», sino a una «burbuja fundamental», es decir, el riesgo potencial de exceso de construcción impulsado por el gasto de capital. Si el mercado confía en que Nvidia mantendrá una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de ingresos de un dígito alto después del año fiscal 2027, el centro de valoración podría encontrar apoyo.

¿Es esta vez realmente diferente?

«Esta vez es diferente» suele ser una afirmación peligrosa. Sin embargo, este ciclo actual de IA presenta aspectos únicos: existen importantes limitaciones globales en dos dimensiones clave, la potencia (vatios) y las obleas de proceso avanzadas, y aliviar estas limitaciones puede llevar varios años.

Esta dura restricción por el lado de la oferta puede haber frenado realmente la expansión de la capacidad. En teoría, los proveedores de nube a hiperescala seguirían expandiéndose agresivamente si las condiciones lo permitieran, pero la realidad es que las limitaciones de energía y obleas están restringiendo su ritmo de expansión. A diferencia de las revoluciones tecnológicas históricas descritas en el libro de Pérez, en aquella época no existían cuellos de botella similares en el suministro que limitaran la velocidad de implementación.

Sin una sobrevaloración, es menos probable que se produzca un colapso, especialmente teniendo en cuenta que la valoración general de las acciones tecnológicas no se encuentra en un nivel extremadamente alto en este momento.

Entre estos dos cuellos de botella, las obleas pueden ser más críticas que la energía. El ritmo del control de la capacidad de las obleas podría convertirse en una variable clave para prolongar el ciclo de la IA. La dirección de TSMC siempre se ha caracterizado por su cautela, haciendo hincapié en la estabilidad del sector y el valor a largo plazo, en lugar de en una expansión agresiva a corto plazo. Si no fuera por las limitaciones en cuanto a potencia y obleas, el crecimiento de NVIDIA en los próximos 24 meses podría ser más rápido, pero el riesgo de sobreconstrucción también aumentaría significativamente.

En cierto modo, las limitaciones de suministro pueden estar contribuyendo a una «desaceleración constante del ciclo de la IA». La alta dependencia de la IA de las obleas de proceso avanzadas puede ser, en realidad, un factor clave para suavizar las fluctuaciones de este ciclo.

Si consideráramos algunas hipótesis extremas, la escala de la potencia informática podría tener que aumentar hasta cientos o incluso miles de veces su nivel actual. El tiempo necesario para dicha expansión proporcionaría por sí mismo un margen para el ajuste social y la adaptación institucional.

La experiencia histórica también ofrece una referencia: después de que James Watt inventara la máquina de vapor, tuvieron que pasar varias décadas para que el sistema ferroviario sustituyera realmente a los caballos. La velocidad de iteración de la IA puede ser más rápida, pero aún así no es probable que reestructure por completo la organización social en un período de tiempo muy corto.

Más importante aún, alcanzar la «inteligencia general» en los seres humanos solo requiere entre 20 y 30 vatios de potencia. En un mundo limitado por la disponibilidad de energía, esta ventaja en términos de eficiencia persistirá a largo plazo. Por lo tanto, un ciclo de IA más fluido y duradero puede que no sea necesariamente algo malo para la sociedad.

La vida útil de las GPU y el retorno real de la inversión en IA

El precio de alquiler de las GPU refleja fundamentalmente el valor económico de los tokens y es un indicador clave del «retorno de la inversión en IA». En teoría, a medida que se sigan introduciendo chips de mayor rendimiento, el precio de alquiler de los modelos de GPU más antiguos debería disminuir gradualmente, incluso si la tasa de retorno de la inversión en IA es positiva.

Sin embargo, en los últimos dos meses, el H100, que lleva casi cuatro años en servicio, ha experimentado un aumento significativo en los precios de alquiler. Esto significa que, especialmente en los escenarios de IA agencial y generación de código, la potencia informática está creando un valor económico real y sustancial.

Al mismo tiempo, incluso con la introducción del Blackwell, el A100 de hace 6 años sigue manteniendo altas tasas de utilización y los precios de alquiler no han mostrado una disminución significativa. Esto sugiere claramente que la vida útil efectiva de las GPU puede ser de al menos 6 años, superando incluso el ciclo de depreciación de la mayoría de los clientes.

El impacto de esto es estructural: si el valor residual es mayor de lo previsto anteriormente, el coste de financiación de las GPU disminuirá aún más. Por el contrario, es poco probable que los ASIC diseñados para un único modelo o caso de uso específico tengan una ventaja similar en cuanto al ciclo de vida. En un entorno iterativo de ritmo acelerado, el coste de capital de los chips especializados es más elevado, lo que dificulta la financiación.

En cierta medida, la universalidad de las GPU sirve como una barrera protectora. Con la separación de las funciones de prellenado y decodificación y la formación gradual de un ecosistema de chips complementarios, la arquitectura informática está evolucionando desde la «lógica de un solo chip» hacia un «sistema colaborativo de múltiples chips». La infraestructura de IA ya no depende de un único dispositivo, sino de una ingeniería de sistemas altamente integrada.

Con la separación entre el prellenado y la decodificación, el ecosistema NVIDIA podría sufrir ajustes estructurales antes que el ecosistema TPU. Junto con las compensaciones de diseño entre los diferentes proveedores, la ventaja relativa de los clientes en el coste de inferencia está cambiando.

Si algunos proveedores se basaban anteriormente en las ventajas de costes para reducir los precios de los tokens y ganar cuota de mercado, cuando esta ventaja disminuya, el comportamiento del mercado tenderá hacia la racionalidad. A largo plazo, esto tendrá un impacto positivo en el retorno de la inversión en IA, especialmente durante la transición de la demanda de potencia informática del entrenamiento a la inferencia.

Este punto de inflexión puede ser más digno de atención que cualquier resultado trimestral.

Un último deseo sin importancia: espero que NVIDIA vuelva a utilizar superhéroes como nombres en clave para sus chips en el futuro. Sorprendentemente, el «Equipo Verde» nunca ha utilizado el nombre «Banner» (el verdadero nombre del personaje de Marvel Hulk) hasta ahora.

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