¿Debería evitar las acciones de NVIDIA?

Puntos clave

• La posibilidad de que las acciones de NVIDIA enfrenten presión está aumentando por varias razones.
• El proyecto de prueba de IA generativa no ha logrado resultados, y las empresas que proporcionan modelos de IA están desperdiciando recursos.
• La velocidad de evolución de los modelos de IA se ha desacelerado, lo que plantea dudas sobre el valor de la alta inversión en el entrenamiento de IA.

Al observar con calma la situación actual de NVIDIA (NASDAQ: NVDA), que se encuentra en el centro de la ola de IA, no puedo evitar sentir una considerable preocupación. Ciertamente, las GPU de los centros de datos de la compañía han hecho posible la ola de IA, y desde la aparición de ChatGPT, el precio de las acciones ha aumentado de manera explosiva.

Sin embargo, ahora siento que la burbuja de la IA está comenzando a agrietarse. NVIDIA todavía está creciendo y generando enormes ganancias, pero ¿hasta cuándo durará esta situación? Para ser honesto, hay una posibilidad considerable de que las acciones de NVIDIA se desplomen a medida que la IA madure. Veamos las razones.

1. La realidad de que los proyectos de IA generativa están fracasando.

Varias empresas de diferentes tamaños están probando ampliamente la IA generativa, pero no están obteniendo resultados. Según un informe reciente del MIT, sorprendentemente el 95% de los proyectos piloto de IA generativa iniciados por las empresas no han producido resultados positivos.

La tecnología de IA no es inútil. El problema es que las empresas luchan por vincular la inversión en IA con un aumento significativo de ingresos o una reducción de costos. La IA es costosa, y si no produce resultados, se vuelve imposible justificar el costo.

Si las empresas pasan de implementar la IA solo para seguir la tendencia a una fase que prioriza el retorno de la inversión, la enorme demanda de servicios de computación de IA podría debilitarse. Para NVIDIA, que tiene una capitalización de mercado de más de 4 billones de dólares y una relación P/S históricamente alta de aproximadamente 25 veces, si las empresas restringen sus inversiones en IA, las acciones sufrirán un gran golpe.

2. Hemorragia de fondos en startups de IA

El hecho de que muchos proyectos de IA generativa estén fracasando es aún más preocupante si se considera que empresas de IA como OpenAI están quemando capital a una velocidad asombrosa. Se informa que OpenAI tuvo pérdidas de 5,000 millones de dólares frente a ingresos de 3,700 millones de dólares el año pasado.

A pesar de que las empresas que venden modelos de IA están ofreciendo servicios a precios insostenibles, las empresas que los compran aún no pueden percibir beneficios significativos. Una de las razones por las que las empresas de IA están incurriendo en grandes pérdidas es el alto costo de las GPU de NVIDIA. Esta situación no durará para siempre.

NVIDIA actualmente tiene una posición dominante en el mercado de aceleradores de IA, pero la competencia de bajo costo está acercándose al líder del mercado, y es solo cuestión de tiempo antes de que esto presione los márgenes de beneficio.

3. Posibilidad de que los modelos de IA se estén acercando a sus límites

Los modelos de IA aún continúan mejorando, pero su crecimiento se ha desacelerado. El modelo GPT-5 de OpenAI fue promocionado por el CEO Sam Altman como que proporcionaría un conocimiento al nivel de un doctorado, pero cuando fue realmente anunciado, no había una gran diferencia en comparación con los modelos de gama alta de otras empresas.

Aún hay muchas oportunidades para aplicar modelos de IA potentes a nuevos usos y aplicaciones, pero el modelo en sí podría estar alcanzando un límite. Si es así, NVIDIA se enfrentará a un problema serio.

La historia de crecimiento de NVIDIA depende de que las empresas puedan justificar el aumento de los costos asociados con el entrenamiento de modelos de IA. Si las empresas no pueden justificar el aumento del gasto en entrenamiento debido a que los resultados no mejoran significativamente, la demanda de las GPU de NVIDIA sufrirá un gran golpe.

Sea lo que sea, la IA es una tecnología muy útil y seguirá encontrando nuevas áreas de aplicación. Sin embargo, a medida que las empresas luchan por rentabilizar sus inversiones en IA, las startups de IA enfrentan grandes pérdidas y la mejora de los modelos de IA se ralentiza, ha quedado claro lo siguiente: la época dorada de NVIDIA podría haber pasado ya.