En la semana que finalizó el 24 de enero, una startup china, desconocida hasta ese momento, presentó un gran modelo lingüístico de inteligencia artificial que, aparentemente, ofrecía unos resultados comparables a los de los principales modelos estadounidenses. Esta irrupción tan inesperada podría acabar con la posición cuasimonopolística del principal fabricante de chips estadounidense. Todo ello provocó una importante caída de las valoraciones de algunas de las principales tecnológicas. Desde entonces, no obstante, los mercados han ido recuperando la estabilidad. A continuación, ofrecemos nuestra opinión sobre la situación.
El lunes 27 de enero, la cotización del principal fabricante estadounidense de procesadores de inteligencia artificial (IA) cayó casi un 17%, caída que se revirtió parcialmente al día siguiente cuando la cotización de la compañía subió un 9%, favoreciendo también la subida de otras tecnológicas estadounidenses. El 28 de enero, el índice NASDAQ Composite subió un 2%, tras la caída del 3,1% que había registrado el día anterior.
La venta generalizada del 27 de enero parece ser el resultado de una especie de «tormenta perfecta» provocada por diversos factores:
- Las valoraciones estaban en un nivel muy elevado y reflejaban un escenario de optimismo.
- Los inversores estaban invirtiendo de forma masiva en empresas con exposición a los centros de datos.
- La irrupción de esta nueva empresa fue algo totalmente inesperado para el mercado, lo que provocó una reacción muy brusca en un primer momento.
La inteligencia artificial sigue siendo una temática de crecimiento a largo plazo
Seguimos siendo optimistas en lo que se refiere a la inteligencia artificial (IA) como temática de crecimiento a largo plazo. Unos modelos más eficientes favorecerán una adopción más rápida y generalizada de la tecnología, y sigue habiendo un amplio margen para la innovación y la necesidad de mayor capacidad de procesamiento.
Las empresas que ya invierten en IA continuarán invirtiendo en el desarrollo y el entrenamiento de modelos, y optarán también por adoptar técnicas que aumenten todo lo posible la eficiencia de dichos modelos. Este contexto podría traducirse en ciclos de inversión e implementación que podrían seguir ritmos distintos en las diferentes empresas.
Nuestra hipótesis de base contempla la posibilidad de ralentización del crecimiento del gasto de capital. En el peor escenario, en el que se producirían recortes simultáneos del gasto a corto plazo, existiría un periodo de implementación de la tecnología seguido de una reanudación del crecimiento, lo que tendría consecuencias en el ritmo de demanda de semiconductores y equipos de infraestructura digital.
Consecuencias en los distintos sectores
Los principales proveedores de servicios en la nube siguen estando bien posicionados para beneficiarse de la democratización de la IA. Se prevé que la reducción de los costes de inferencia (la inferencia es el proceso que utilizan los chips para obtener conclusiones lógicas a partir de premisas conocidas o asumidas) y el uso creciente de aplicaciones de IA favorezcan la migración de tecnología a la nube.
Un escenario de ralentización del crecimiento del gasto de capital debería aliviar la carga de inversión y mejorar el rendimiento de las inversiones de las empresas de nube.
Además, los conocidos como «hiperescaladores» (centros de datos a gran escala que ofrecen recursos masivos de computación, sobre todo en forma de plataformas de nube elástica) pueden monetizar las innovaciones de IA creando aplicaciones sobre la capa de infraestructura digital o utilizando la IA para mejorar los servicios existentes.
Los proveedores de software de plataformas y aplicaciones no se verán especialmente afectados, o podrían incluso beneficiarse ligeramente, según sus aplicaciones de IA. La reducción de los costes de inferencia se traducirá en una adopción más generalizada de las funciones de IA. Los márgenes de software podrían verse (ligeramente) favorecidos en escenarios en los que actualmente soportan la carga de costes de inferencia, que se están reduciendo, y no repercuten ningún coste en el usuario final. Pensamos que las funciones de IA van a proliferar en el segmento del software y que podrían consolidar las tendencias de fidelización en los proveedores más competentes.
¿Aumento de la demanda?
Seguimos aplicando un enfoque diverso a la inversión en IA en el BNP Paribas Disruptive Technology, por lo que no tenemos previsto realizar grandes cambios en nuestras posiciones a corto plazo. Continuamos analizando con atención los resultados de beneficios, las tendencias de gasto de capital y las innovaciones en los modelos de IA, con el fin de reaccionar de manera adecuada a la nueva información.
Si el nuevo modelo chino acaba siendo realmente más eficiente, algo que aún no se ha confirmado, la adopción de la IA podría acelerarse, lo que aumentaría la demanda de energía. En otras palabras: las economías se verían sometidas a la «paradoja de Jevons», que debe su nombre al economista inglés William Jevons, quien en 1865 observó que los avances tecnológicos que conducen a un uso más eficiente del carbón acaban aumentando el consumo general de carbón.
Columna de Vincent Nichols, Senior Investment Specialist del BNP Paribas Disruptive Technology en BNP Paribas AM
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Por Funds Society