UN ANÁLISIS DE LOS PRINCIPALES PUNTOS DE LA CONFERENCIA Y SU IMPACTO EN LAS PERSPECTIVAS PARA LOS INVERSORES.
Con la reciente preocupación del mercado en torno al financiamiento circular y una posible burbuja de IA resultó un momento oportuno para que Nvidia aclarara qué está observando desde su posición como líder en esta industria. Jensen Huang, cofundador, presidente y CEO de Nvidia, presentó una defensa apasionada sobre por qué tres vectores están impulsando una enorme inversión en nueva infraestructura de cómputo, que, según él, aún tiene muchos años de crecimiento por delante:
1. El fin de la Ley de Moore:
La infraestructura informática existente que sustenta todos nuestros datos y software ya no escala, dado que la Ley de Moore tradicional se ha desacelerado, lo que impulsa la necesidad de pasar a cómputo acelerado para reducir costos.
2. IA generativa:
Los servicios de internet con los que interactuamos todos los días se basan en rankings de búsqueda, motores de recomendación y segmentación publicitaria. Los modelos de lenguaje grandes son mucho más efectivos para potenciar estos motores, lo que a su vez genera más ingresos mediante mayor participación y tráfico, además de identificar mejor la intención comercial, lo que lleva a tasas de clic más altas.
3. IA de agenda / IA física:
Estas nuevas tecnologías revolucionarias están creando mercados totalmente nuevos y de gran escala. Esto está impulsando algunos de los crecimientos de ingresos más rápidos que hemos visto, con Jensen mencionando que Anthropic pasó de USD 1.000 millones en ingresos anualizados a principios de este año a USD 7.000 millones el mes pasado.
Otras preocupaciones recientes han girado en torno a la tesis bajista de Michael Burry sobre los hiperescaladores, alegando que exageran sus ganancias subestimando la depreciación, el financiamiento circular y acuerdos recientes de clientes con competidores.
Vida útil de una GPU:
El CFO señaló que las GPU Ampere de 6 años todavía están disponibles en la nube y se utilizan plenamente hoy, en contraste con la afirmación de Michael Burry de que la vida útil real es solo de 2 a 3 años. Si bien no se utilizaría una GPU de 6 años para entrenar un modelo de frontera, sí puede emplearse para cargas de trabajo menos intensivas. También destacaron que el rendimiento de una GPU antigua no permanece estático: las actualizaciones de software pueden mejorar significativamente su performance en el tiempo (4 a 5 veces para Hopper desde su lanzamiento).
Financiamiento circular:
Las inversiones recientemente anunciadas por Nvidia en OpenAI y Anthropic deben contextualizarse: la empresa generó USD 22.000 millones en flujo de caja libre el último trimestre, tiene más de USD 50.000 millones de caja neta y se proyecta que genere más de USD 300.000 millones adicionales en los próximos dos años. Nvidia defendió estos acuerdos como una manera de expandir su ecosistema, con Anthropic comprometiéndose esta semana a utilizar GPUs Nvidia por primera vez, acelerando los planes de crecimiento de estos nuevos clientes y generando retornos financieros futuros al tomar participaciones en compañías cuyo potencial consideran generacional.
Competencia:
Nvidia destacó que su lenguaje de programación propietario, CUDA, junto con su arquitectura versátil, permite que sus GPUs tengan una vida útil mucho más larga frente a la competencia, que suele quedar limitada a pocos años a medida que evolucionan las tecnologías de modelos.
Vale mencionar que, aunque AMD prometió en su reciente día del inversor alcanzar decenas de miles de millones de dólares en ingresos por cómputo de IA para 2027, Nvidia acaba de reportar esa cifra en un solo trimestre.
Volviendo a los resultados, Nvidia presentó un nivel de sorpresa al alza superior incluso al habitual, re-acelerando su crecimiento. Habiendo delineado recientemente en su evento GTC Washington un camino hacia más de USD 300.000 millones en ventas de centros de datos el próximo año, esta semana agregaron que el acuerdo con HUMAIN en Arabia Saudita y el de Anthropic son incrementales a esa cifra.
Esto continúa sin incluir prácticamente ventas en China, dado el estancamiento actual, aunque Nvidia no pierde las esperanzas, subrayando la importancia de contar con un producto competitivo para vender allí y el rol clave de que Estados Unidos pueda competir a nivel global.
Las proyecciones del buy-side siguen muy por encima del consenso formal del sell-side, por lo que las mejoras de hoy son más un “catch up”. Aun así, la acción sigue cotizando a una valuación lejos de ser excesiva, lo cual es un argumento clave frente a las preocupaciones recientes de una burbuja de IA y las comparaciones con el año 2000.
Por Richard Clode, Portfolio Manager de Janus Henderson
