Los expertos advierten a los inversores sobre la capacidad de la inteligencia artificial para generar ingresos

Los inversores han invertido miles de millones de dólares en la capitalización de las mayores empresas tecnológicas en los últimos años, atraídos por las posibilidades de la inteligencia artificial (IA). Pero ha llegado el momento de que la IA dé resultados y la evolución del mercado en las últimas semanas ha disparado las dudas. El Nasdaq perdió más de un billón de dólares en capitalización solo en la sesión del pasado miércoles, y en un mes sufre una caída de más del 3%, con las acciones de Nvidia perdiendo un 8%, arrastrando consigo otras empresas de semiconductores, como Broadcom y ARM Holdings.

La preocupación general sobre la capacidad de la IA para generar ingresos reales se está extendiendo. Un informe de Goldman Sachs señala que gigantes como Microsoft, Amazon y Google están preparados para gastar más de un billón de dólares en infraestructura de IA a medio plazo.

Sin embargo, no hay garantías de que estos gastos puedan compensarse con ingresos al mismo tiempo. De hecho, la firma de capital de riesgo Sequoia Capital calcula que la tecnología tendría que producir 600.000 millones de dólares en ingresos anuales por IA para justificar el costo de estas inversiones. Estamos lejos de esa cifra, y eso puede poner a las grandes tecnológicas en el filo de la navaja durante la temporada de resultados.

La Inteligencia Artificial domina el mercado de valores

La IA todavía no ha alcanzado el dominio global, pero sin duda es lo que domina el mercado de valores. Por ello, surge la pregunta de si todo el gasto corporativo en esta tecnología vale la pena, considerando las ganancias reales que produce. Para abordar esta cuestión, se pueden analizar las cuatro fases del auge de la IA según Goldman Sachs.

La primera fase del auge de la IA muestra a Nvidia como el gran beneficiado de esta tecnología emergente, con sus chips de IA experimentando una fuerte demanda. La segunda fase, en la que nos encontramos actualmente, está relacionada con la infraestructura necesaria para poner en marcha los modelos de IA.

Esto incluye a las empresas de semiconductores como ASML y TSMC, y proveedores de servicios en la nube como Google y Microsoft. En la tercera fase, los facilitadores de IA, principalmente en software y servicios de tecnologías de la información, se perfilan como los próximos grandes protagonistas. Finalmente, en la cuarta fase, las empresas que más pueden beneficiarse de la adopción generalizada de IA y los avances en productividad serían las que atraerán la atención de los inversores.

Actualmente, el gasto en la construcción de centros de datos de IA es fuerte, beneficiando especialmente a Nvidia y otras empresas de la segunda fase. Sin embargo, la adopción de la IA ha sido más lenta de lo esperado, y eso está afectando negativamente a las empresas en las fases tres y cuatro.

Una de las últimas encuestas publicadas por el banco de inversión estadounidense indica que solo el 5% de las empresas están utilizando IA generativa para producir bienes y servicios. Aun así, Nvidia y las empresas en la segunda fase siguen disfrutando de un fuerte crecimiento de las ganancias, gracias a las grandes inversiones de Microsoft, Amazon, Meta y Google. Estas cuatro megaempresas han desembolsado alrededor de 357.000 millones de dólares en el último año en procesadores de Nvidia y en la implementación de centros de datos, y se espera que su gasto continúe aumentando.

Preocupación sobre la rentabilidad inmediata de la inversión en IA

Sequoia Capital, una de las firmas de capital de riesgo más respetadas en el sector tecnológico, ha analizado el gasto mundial en IA y calcula que se necesitarían 600.000 millones de dólares en ingresos por IA para justificar las inversiones globales en este sector. Su modelo de gastos y beneficios revela que las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia que son esenciales para los centros de datos de IA, representan aproximadamente la mitad del gasto total de construir y operar estos centros. La otra mitad del gasto incluye energía, edificios y otros gastos operativos.

Sequoia estima que los centros de datos deben generar ingresos significativos para ser rentables. Con un margen bruto del 50% para los usuarios finales de las GPU (es decir, las empresas que compran servicios de IA), los ingresos totales necesarios para alcanzar el punto de equilibrio se sitúan en 600.000 millones de dólares para fines de 2024. Alcanzar esta meta parece improbable en el corto plazo, lo que aumenta el escepticismo sobre la rentabilidad inmediata de las inversiones en IA.