NVIDIA sigue creyendo que todavía se encuentra relativamente en los albores de una importante actualización de infraestructuras de centros de datos por importe aproximado de 1 billón de dólares que debe acelerarse mediante GPU para el tratamiento moderno de datos, especialmente centrado en IA generativa. La compañía está a punto de embarcarse en su primer gran ciclo de nuevos productos de la era posterior a ChatGPT con el nuevo chip Blackwell cuya producción en serie está prevista en el cuarto trimestre de 2024: históricamente los ciclos de nuevos productos han sido un motor clave del crecimiento y potencial de beneficios de NVIDIA.
Por lo tanto, la confirmación de un breve retraso en el lanzamiento de Blackwell fue un mensaje clave para los inversores. La baza competitiva de NVIDIA en el entrenamiento de IA hasta ahora permanece intacta. Sin embargo, a medida que se amplían las aplicaciones de IA generativa, el gasto en infraestructura irá orientándose hacia la generación de inferencias, donde las barreras de entrada suelen ser más bajas. Esto creará oportunidades para que otras empresas emerjan como rivales de NVIDIA.
Entre tanto, la ley de los grandes números hace que a NVIDIA le resulte más difícil seguir manteniendo sus boyantes tasas de crecimiento de los ingresos (y superar las expectativas del mercado), dada la cantidad de dólares absolutos adicionales que se precisan para cubrir el gasto de capital cada año. Creemos que el tema de la infraestructura de próxima generación sigue vivo y coleando, como atestigua los clientes clave de NVIDIA, que son grandes tecnológicas, durante la reciente temporada de resultados. De cara al futuro, es probable que las oportunidades de inversión se amplíen más allá de NVIDIA a partir de 2025.
Mensajes clave de los resultados del 2T del ejercicio 2024 de NVIDIA:
- Se disipan los temores por el retraso en la entrega de Blackwell
La principal inquietud de cara al anuncio de los últimos resultados era el efecto de algunos problemas iniciales con la plataforma Blackwell de próxima generación. Dada la hoja de ruta acelerada para una entrega anual de nuevos productos, estos problemas iniciales eran bastante previsibles. La Dirección ha confirmado un nuevo diseño de máscara para mejorar los rendimientos, pero ahora no han surgieron problemas funcionales con el muestreo de productos dirigidos a clientes. NVIDIA parece ir camino de entregar chips Blackwell por varios miles de millones de dólares en el trimestre cerrado a finales de enero. Blackwell es clave para impulsar el crecimiento de NVIDIA durante los próximos dos años, por lo que la confirmación de un pequeño retraso fue bien acogida. Al ser la primera arquitectura nueva que se lanzará en la era posterior a ChatGPT, Blackwell debería hacer frente a los retos que plantean los grandes modelos de lenguaje de próxima generación que requieren una potencia informática entre 10 y 20 veces superior. Además, debería permitir a NVIDIA captar más contenido en el centro de datos al ofrecer una solución de soporte completo que abarca GPU, CPU, memoria, redes y software. Reunir bajo el mismo techo todas esas piezas del puzle sigue siendo la baza competitiva de NVIDIA, especialmente en el entrenamiento de IA, lo que facilita triplicar o quintuplicar el rendimiento de la IA en el mismo espacio del centro de datos, un bien cada vez más escaso: Blackwell es una plataforma de infraestructura de IA, no una mera GPU.
- La oleada de IA empresarial ha comenzado
Hasta la fecha, los principales despliegues se han centrado en los hiperescaladores y las empresas de Internet, pero NVIDIA cree que la infraestructura de IA terminará implantándose en empresas de todos los segmentos verticales y áreas geográficas, lo que le brinda aún una oportunidad temprana. Las compañías de automoción que están entrenando modelos de conducción autónoma de nueva generación, así como las empresas de atención sanitaria se señalaron como verticales clave que gastaron varios miles de millones de dólares cada una en productos de NVIDIA: la compañía tiene ahora como clientes a la mayoría de integrantes de Fortune 100.
- Aumento de la demanda de soberanos
NVIDIA elevó su pronóstico de ingresos procedentes de países soberanos (en su condición de clientes) y entidades relacionadas, pasando de unos 9.000 millones de dólares anterior a unos 11.000 millones. Se trata de una nueva base de clientes que no existía en la era de Internet. Los países se están dando cuenta de que sus datos son su recurso natural y nacional: tienen que utilizar la IA y construir su propia infraestructura de inteligencia artificial para poder tener su propia inteligencia digital.
- Regreso de China
Históricamente, China representaba entre el 20% y el 25% de las ventas de centros de datos de NVIDIA, pero eso quebró tras las restricciones impuestas a la exportación de semiconductores de EE. UU. El reciente lanzamiento de un nuevo chip compatible, el H20, produjo un repunte significativo en las ventas en China, aunque todavía se sitúa solo a alrededor del 12% de las ventas. En una negociación reciente que mantuvimos con una importante empresa china de Internet, nos enteramos de que, aunque el predecesor de Blackwell, el H20, no es necesariamente un chip mejor que las alternativas locales, cuando se utilizan miles de ellos para entrenar un modelo de IA, las redes propias de NVIDIA se convierten en un elemento clave al ofrecer un rendimiento del sistema muy superior.
- Normalización leve de los márgenes
Los márgenes brutos de NVIDIA rozaron el máximo del 80% en el trimestre cerrado a finales de abril, mientras que la Dirección había augurado una normalización. Incluso con un nuevo producto actual, el H200, que solo está revendiendo memoria de ancho de banda extra alto de cara al lanzamiento de un nuevo producto complejo importante de bajo rendimiento como Blackwell, la compañía todavía ha podido mantener un margen bruto medio del 70% y un margen operativo medio del 60%. A nuestro juicio, esto demuestra que la baza competitiva y el poder de fijación de precios de NVIDIA probablemente seguirán siendo sólidos.
- Nueva recompra de acciones por 50.000 millones de dólares
El pasado trimestre NVIDIA generó 13.500 millones de dólares en flujo de caja libre, y parece que va camino de generar más de 100.000 millones anuales en los próximos dos años. En este contexto, el consejo de administración de la compañía autorizó una nueva recompra de acciones por 50.000 millones de dólares. Esto es una reminiscencia de otras grandes compañías tecnológicas que generan un elevado flujo de tesorería y rendimientos considerables para los accionistas, al tiempo que invierten cuantiosos recursos en innovación y preservan su virtuosa inercia de crecimiento.
Tribuna de Richard Clode, gestor de carteras de Janus Henderson.
*Fuente de información y comunicados de beneficios de NVIDIA: https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-financial-results-for-second-quarter-fiscal-2025
Definiciones
Inferencia de IA: se refiere al procesamiento de inteligencia artificial. Mientras que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se refieren al entrenamiento de redes neuronales, la inferencia de IA alude el conocimiento de un modelo de red neuronal entrenado y lo utiliza para inferir un resultado.
CPU: la unidad central de procesamiento es el centro de control que ejecuta el sistema operativo y las aplicaciones de la máquina interpretando, procesando y ejecutando instrucciones de programas de hardware y software.
Flujo de caja libre: efectivo que genera una empresa tras descontar los gastos de explotación diarios y los gastos en bienes de equipo. Luego pueden emplear el efectivo para realizar compras, pagar dividendos o reducir la deuda.
GenAI: la IA generativa se refiere a los modelos de aprendizaje profundo que se entrenan con grandes volúmenes de datos sin procesar para generar «contenido nuevo», incluidos texto, imágenes, audio y video.
GPU: una unidad de procesamiento de gráficos realiza cálculos matemáticos y geométricos complejos que son necesarios para la representación de gráficos y también se utilizan en juegos, creación de contenido y aprendizaje automático.
Hiperescaladores : empresas que proporcionan infraestructura para servicios de nube, conexión a redes e Internet a escala. Algunos ejemplos de hiperescaladores son Google, Microsoft, Facebook, Alibaba y Amazon Web Services (AWS).
Modelo de lenguaje grande: un tipo especializado de inteligencia artificial que ha sido entrenada con grandes cantidades de texto para comprender el contenido existente y generar contenido original.
Tema de infraestructura de próxima generación: la proliferación de dispositivos digitales, la IA y la adopción de tecnologías de mayor alcance están impulsando un salto exponencial en las necesidades de potencia informática y almacenamiento. Esto aumenta la demanda de una infraestructura segura, con bajas emisiones de carbono, baja latencia y alta fiabilidad, dirigida por una arquitectura en la nube, computación periférica, infraestructura 5G y seguridad de datos más flexibles y eficientes.
Recompra de acciones: una empresa recompra sus propias acciones en el mercado, reduciendo así el número de acciones en circulación, con el consiguiente aumento del valor de las acciones restantes. Aumenta la participación que los accionistas existentes tienen en la empresa, incluida la cantidad adeudada por cualquier pago de dividendos futuro. Las recompras suelen reflejar el optimismo de la empresa sobre el futuro y una posible infravaloración de sus acciones.
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