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

Título original: Algunos pensamientos antes de Nvidia esta noche
Autor original: @GavinSBaker
Traducción: Peggy, BlockBeats

Nota del editor: Después de la llamada de ganancias de Nvidia, el enfoque del mercado suele estar en los ingresos, las ganancias y el rango de orientación. Sin embargo, el autor @GavinSBaker en este artículo intenta cambiar la discusión a una dimensión a más largo plazo: lo que determina el valor de Nvidia no es solo los datos de un trimestre, sino cuánto tiempo puede sostenerse la demanda de IA y si la inversión en potencia informática ha creado realmente un retorno sostenible.

El artículo comienza desde la experiencia histórica de los ciclos tecnológicos, discutiendo si "las burbujas y la sobreconstrucción" se repetirán, mientras señala que el ciclo actual de IA enfrenta desafíos de restricciones de energía y suministro de semiconductores que pueden 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 para el "ROI de la 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 valen la pena discutir en torno a 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 sobreexpansión de la capacidad. El libro de Carlota Perez "Revoluciones tecnológicas y capital financiero" ofrece un análisis sistemático de esto. Ella señala que con cada revolución tecnológica, ya sea ferrocarriles, radiodifusión o internet, el mercado financiero tiende a reconocer temprano su potencial a largo plazo, y el entusiasmo del capital que sigue a menudo genera burbujas (lo que también se puede explicar por el concepto de Mauboussin de "colapso de la diversidad de puntos de vista"). Las burbujas provocan una sobreconstrucción, la sobreconstrucción desencadena una disminución temporal de la demanda, lo que luego lleva a una caída del mercado; y el exceso de oferta de tecnología fundamental finalmente sienta las bases para una "era dorada". La trayectoria de desarrollo de Internet es un caso típico.

Por lo tanto, para Nvidia, la clave no reside en el rendimiento de este trimestre o en las previsiones del próximo trimestre, ya que estas suelen estar completamente anticipadas por las instituciones del lado de la compra. 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 emitiendo un juicio: Las ganancias de Nvidia podrían estar acercándose a un pico cíclico, con una preocupación subyacente sobre la sobreexpansión de los gastos de capital. Es importante enfatizar que la preocupación del mercado no es sobre una "burbuja de valoración" sino una "burbuja fundamental", es decir, el riesgo potencial de una sobreconstrucción impulsada por los gastos de capital. Si el mercado puede ganar confianza en que Nvidia mantendrá una alta tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de un solo dígito después del año fiscal 2027, el centro de valoración puede encontrar apoyo.

¿Es realmente diferente esta vez?

"Esta vez es diferente" suele ser un juicio peligroso. Sin embargo, de hecho, hay aspectos únicos en este ciclo actual de IA: hay restricciones globales sustanciales en dos dimensiones clave, potencia (vatios) y obleas de proceso avanzado, y aliviar estas restricciones puede llevar varios años.

Esta dura restricción del lado de la oferta podría haber limitado en realidad la expansión de la capacidad. Los proveedores de nube a gran escala teóricamente seguirían expandiéndose de manera agresiva 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, no había cuellos de botella similares en la oferta en aquel entonces para limitar la velocidad de implementación.

Sin la sobreconstrucción, es menos probable que ocurra un colapso, especialmente considerando que la valoración general de las acciones tecnológicas no está 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 de control de la capacidad de obleas podría convertirse en una variable clave para extender el ciclo de la IA. La dirección de TSMC siempre ha sido conocida por su cautela, haciendo hincapié en el estado estable de la industria y el valor a largo plazo en lugar de la expansión agresiva a corto plazo. Si no fuera por las restricciones de energía y obleas, el crecimiento de NVIDIA en los próximos 24 meses podría ser más rápido, pero el riesgo de sobreconstrucción también aumentaría significativamente.

De alguna manera, las restricciones de suministro pueden estar contribuyendo a un “estado estable de desaceleración del ciclo de la IA”. La alta dependencia de la IA de las obleas de proceso avanzado puede ser en realidad un factor clave para suavizar las fluctuaciones en este ciclo.

Si tuviéramos que considerar algunos escenarios hipotéticos extremos, la escala de la potencia informática podría necesitar aumentar a cientos o incluso miles de veces su nivel actual. El tiempo requerido para tal expansión proporcionaría en 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, pasaron varias décadas antes de que el sistema ferroviario reemplazara verdaderamente a los caballos. La velocidad de iteración de la IA puede ser más rápida, pero aún no es probable que reestructure completamente la organización social en un período de tiempo muy corto.

Más importante aún, para lograr una “inteligencia general” en los humanos solo se requieren 20-30 vatios de potencia. En un mundo limitado por la disponibilidad de energía, esta ventaja de eficiencia persistirá a largo plazo. Por lo tanto, un ciclo de IA más suave y duradero puede no ser necesariamente algo malo para la sociedad.

Duración de la GPU y el ROI real de la IA

El precio de alquiler de las GPU refleja fundamentalmente el valor económico de los tokens y es un indicador clave del “ROI de la IA”. En teoría, a medida que se siguen 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, la H100, que ha estado en servicio durante casi cuatro años, ha experimentado un aumento significativo en los precios de alquiler. Esto significa que, especialmente en los escenarios de IA agentic y generación de código, la potencia de cómputo está creando un valor económico real y sustancial.

Al mismo tiempo, incluso con la introducción de la Blackwell, la A100 de hace 6 años continúa manteniendo altas tasas de utilización, y los precios de alquiler no han mostrado una disminución significativa. Esto sugiere fuertemente 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 esperado, el costo de financiamiento de las GPU disminuirá aún más. En contraste, es poco probable que las ASIC diseñadas para un solo modelo o caso de uso específico tengan una ventaja de ciclo de vida similar. En un entorno iterativo de ritmo rápido, el costo de capital de los chips especializados es más alto, lo que hace que el financiamiento sea más desafiante.

Hasta cierto punto, la universalidad de las GPU sirve como un foso. Con la separación de las funciones de prefill y decodificación y la formación gradual de un ecosistema de chips complementario, la arquitectura de cómputo está evolucionando de la "lógica de chip único" a un "sistema colaborativo de múltiples chips". La infraestructura de IA ya no depende de un solo dispositivo, sino más bien de una ingeniería de sistemas altamente integrada.

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

Si algunos proveedores anteriormente dependían de las ventajas de costo para reducir los precios de los tokens y ganar cuota de mercado, cuando esta ventaja disminuye, el comportamiento del mercado tenderá a la racionalidad. A largo plazo, esto tendrá un impacto positivo en el ROI de la IA, especialmente durante la transición de la demanda de potencia de cómputo de entrenamiento a inferencia.

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

Un último deseo ligero: espero que NVIDIA vuelva a usar superhéroes como nombres en código de los chips en el futuro. Sorprendentemente, el "Equipo Verde" nunca ha usado el nombre "Banner" (el nombre real del personaje de Marvel Hulk) hasta ahora.

[Enlace al artículo original]