"OpenAI inevitablemente colapsará, los mercados globales podrían ser liquidadas" Un artículo de 15,000 palabras de un gran bajista genera controversia

A medida que OpenAI se acerca a su IPO, un blog de aproximadamente 15,000 palabras ha llevado nuevamente el debate sobre la burbuja de la IA a un nuevo nivel.

Escrito por: Li Dan, Wall Street Journal

A medida que OpenAI se acerca a su IPO, un blog de aproximadamente 15,000 palabras ha llevado nuevamente el debate sobre la burbuja de la IA a un nuevo nivel.

El comentarista Ed Zitron, conocido por su visión pesimista sobre la IA y con una gran cantidad de lectores en la industria tecnológica, lanzó en su reciente publicación el juicio más radical hasta la fecha: la verdadera burbuja de la IA es, en esencia, la "burbuja de OpenAI"; si OpenAI fracasa, se convertirá en el "Lehman Brothers" de la era de la IA, no solo desmoronando toda la lógica de inversión en IA, sino que también podría desencadenar una revalorización masiva de los centros de datos, la infraestructura de IA e incluso de las acciones tecnológicas globales.

Sus puntos de vista rápidamente atrajeron la atención de los medios financieros. Para los medios, el punto más crucial de Zitron no es si la IA tiene valor, sino si OpenAI tiene un modelo de negocio lo suficientemente sólido como para sostener todo el ciclo de capital de la IA. Si la respuesta es negativa, entonces el sistema de financiamiento, inversión en capacidad de cálculo y gastos de capital que se ha construido en torno a OpenAI podría enfrentar reacciones en cadena.

Por supuesto, esto no es un consenso del mercado. Inversores como Howard Marks, cofundador de Oak Tree Capital, han expresado recientemente que, en comparación con su anterior creencia de que la IA podría ser solo una burbuja, ahora reconocen más el valor a largo plazo de la IA como una tecnología de propósito general, considerando que la industria aún se encuentra en una etapa temprana de comercialización.

¿Burbuja de IA o burbuja de OpenAI?

A diferencia de la mayoría de las teorías sobre la "burbuja de IA", Zitron ha presentado un juicio más impactante:

Lo que realmente debería preocuparnos no es toda la industria de la IA, sino una sola empresa.

En su opinión, desde que ChatGPT apareció a finales de 2022, OpenAI se ha convertido en el "ancla de crédito" de toda la era de la IA generativa.

Los inversores están dispuestos a creer que: la IA cambiará el mundo; los centros de datos a gran escala valen la pena construir; la demanda de GPU crecerá rápidamente a largo plazo; las empresas de modelos grandes eventualmente serán rentables; las startups de IA podrán crear una demanda terminal lo suficientemente grande.

Y todo esto, según Zitron, se basa en la premisa del crecimiento continuo y acelerado de OpenAI. Él cree que OpenAI no solo ha definido la actual ola de entusiasmo por la IA, sino que también ha moldeado la lógica de valoración del mercado de capitales para toda la cadena de la industria de la IA, por lo que una vez que esta suposición central se rompa, el impacto podría ser mucho mayor que el de una sola empresa unicornio.

En otras palabras, OpenAI ya no es solo una empresa, sino que se asemeja más a una "institución de importancia sistémica" para todo el ciclo de inversión en IA.

¿Por qué cree que el modelo de negocio de OpenAI tiene defectos fundamentales?

Las dudas de Zitron se centran principalmente en tres aspectos.

Primero, el costo de inferencia sigue siendo demasiado alto.

A medida que la base de usuarios de ChatGPT sigue creciendo, cada pregunta de un usuario significa un aumento continuo en los costos de GPU, electricidad y servidores. Si una gran cantidad de usuarios permanece a largo plazo en paquetes de bajo costo o incluso gratuitos, mientras que el crecimiento de los ingresos empresariales no cubre los costos, entonces la expansión podría significar una mayor pérdida.

Segundo, los gastos de capital están creciendo mucho más rápido que la mejora del flujo de efectivo.

Actualmente, el mayor gasto en la industria de la IA ya no es el entrenamiento de modelos, sino la capacidad de inferencia, la compra de GPU y la construcción de centros de datos globales.

OpenAI y sus socios están impulsando inversiones en centros de datos que ascienden a cientos de miles de millones de dólares, y estos proyectos suelen tardar años en recuperar su costo. Si la demanda de IA en el futuro no crece como se esperaba, podría haber problemas de baja utilización de la infraestructura.

Tercero, la dependencia continua de financiamiento externo.

Zitron analiza que cree que OpenAI necesitará financiamiento continuo durante muchos años para cubrir gastos como el desarrollo de modelos, la compra de capacidad de cálculo y la construcción de infraestructura; si la aversión al riesgo en el mercado de capitales disminuye o el entorno de financiamiento se endurece, su modelo de negocio enfrentará una mayor presión.

Estos puntos de vista son actualmente juicios personales de Zitron y no han sido reconocidos por OpenAI, pero reflejan la reciente discusión del mercado sobre el retorno de la inversión (ROI) en IA.

¿Por qué Oracle, CoreWeave y los operadores de centros de datos se han convertido en el foco?

En comparación con OpenAI en sí, Zitron está más preocupado por el efecto de apalancamiento en la cadena de suministro.

En los últimos dos años, la industria tecnológica de EE. UU. ha experimentado una ola sin precedentes de construcción de centros de datos.

Gigantes de la nube como Microsoft, Google, Meta y Amazon han aumentado sus gastos de capital; al mismo tiempo, empresas como Oracle y CoreWeave están asumiendo cada vez más tareas de construcción de capacidad de IA.

Estos proyectos dependen en gran medida de: arrendamientos a largo plazo, financiamiento de proyectos, crédito privado, bonos corporativos y grandes gastos de capital.

Si en el futuro la demanda de clientes clave como OpenAI es inferior a lo esperado, o si el mercado de capitales vuelve a evaluar el retorno de la inversión en IA, entonces la tasa de utilización de los activos de los centros de datos, los contratos de arrendamiento e incluso la capacidad de financiamiento podrían verse afectadas.

Los medios señalan que Zitron cree que si OpenAI enfrenta un contratiempo significativo, empresas como Oracle y CoreWeave, que dependen del crecimiento de la demanda de infraestructura de IA, podrían ser las primeras en sufrir, ya que las altas valoraciones que el mercado ha otorgado a estas empresas se basan en gran medida en la expectativa de una explosión continua de la demanda de IA.

Por supuesto, actualmente, gigantes tecnológicos como Microsoft, Meta y Alphabet siguen ampliando sus gastos de capital en IA y enfatizan que la inversión en infraestructura de IA se alinea con su estrategia a largo plazo, por lo que no hay señales de una contracción general de los gastos de capital en el mercado.

¿Por qué Anthropic y SoftBank también están involucrados en la discusión?

Además de OpenAI, Zitron también ha dirigido su atención hacia Anthropic.

Su razón es que, aunque ambas empresas siguen diferentes caminos de desarrollo, comparten la característica común de necesitar inversiones continuas de grandes sumas de dinero para construir modelos, adquirir capacidad de cálculo y depender de grandes empresas tecnológicas para proporcionar recursos de computación y apoyo financiero. Si la velocidad de comercialización de la IA en el futuro es inferior a lo esperado, ambas empresas podrían enfrentar presión para ser rentables.

Otra empresa mencionada repetidamente es SoftBank.

En los últimos años, SoftBank ha vuelto a la vanguardia de las grandes inversiones en IA, participando activamente en el financiamiento de infraestructura de IA, chips y empresas de modelos.

Si la industria de la IA entra en un ciclo de ajuste de valoración en el futuro, la enorme cartera de activos de IA de SoftBank también se convertirá en un objeto de atención del mercado. Sin embargo, hasta ahora, SoftBank sigue apostando firmemente por el desarrollo a largo plazo de la IA y la considera una dirección importante para la próxima revolución tecnológica.

¿Las transacciones de IA ya están sobrecalentadas?

De hecho, el debate sobre si la IA ha entrado en una fase de burbuja ha estado en curso en Wall Street durante más de un año.

Los partidarios de la "teoría de la burbuja" argumentan que:

• La inversión en infraestructura de IA está creciendo mucho más rápido que el crecimiento de los ingresos;
• El modelo de rentabilidad de los grandes modelos aún no se ha validado completamente;
• Los gastos de capital en centros de datos han alcanzado niveles récord;
• La valoración del mercado depende cada vez más de las expectativas de crecimiento en los próximos años.

Los optimistas, por otro lado, creen que la IA es una revolución tecnológica típica de propósito general, similar a la internet y la electrificación, donde las inversiones iniciales a menudo superan con creces los beneficios a corto plazo, pero a largo plazo pueden crear nuevas industrias y modelos comerciales.

Howard Marks ha declarado recientemente que ha pasado de dudar inicialmente que la IA podría ser solo una burbuja, a reconocer más su valor a largo plazo. Él cree que las capacidades de razonamiento, comprensión contextual e interacción que la IA moderna exhibe tienen características sin precedentes, por lo que no se puede comparar simplemente con burbujas especulativas históricas.

Algunos estudios académicos también han presentado conclusiones más neutrales: el mercado de IA actual presenta tanto avances tecnológicos reales como problemas de sobrecalentamiento en valoraciones y gastos de capital anticipados, por lo que se asemeja más a una "revolución tecnológica combinada con burbujas locales", en lugar de ser simplemente un frenesí especulativo.

Lo que realmente merece atención no es si OpenAI caerá

Independientemente de si se está de acuerdo con el juicio de Zitron, las preguntas que plantea están convirtiéndose en el foco de atención de cada vez más inversores:

¿En qué momento las inversiones en IA podrán traducirse en flujos de efectivo estables?

En el último año, el mercado de capitales casi ha dado por sentado que cuanto más altos sean los gastos de capital en IA, mejor.

Pero recientemente, tanto las acciones de chips, los fabricantes de servidores como las empresas de computación en la nube han comenzado a prestar más atención a otro conjunto de indicadores: el crecimiento de los ingresos de IA de las empresas; la tasa de pago de productos de IA; la velocidad de disminución de los costos de inferencia; la tasa de utilización de los centros de datos; el ciclo de retorno de la inversión en IA.

Si estos indicadores continúan mejorando, entonces los actuales gastos de capital masivos podrían demostrar ser una inversión prospectiva similar a la de la era de internet; pero si la velocidad de comercialización se retrasa a largo plazo en comparación con la expansión de la inversión, la lógica de valoración del mercado para las transacciones de IA también podría enfrentar una recalibración.

Por lo tanto, el verdadero debate que suscita el extenso artículo de Ed Zitron no es si "OpenAI se convertirá en el próximo Lehman Brothers", sino que vuelve a plantear la cuestión más central de la era de la IA ante los inversores: después de que los gastos de capital continúan rompiendo récords, ¿podrán los flujos de efectivo y la rentabilidad seguir el ritmo? La respuesta a esta pregunta podría determinar la verdadera dirección de las transacciones de IA globales en los próximos años.