Lunes 3 de Febrero del 2025
Durante los últimos 40 años, una de las mayores tendencias en finanzas ha sido el auge de las empresas del sector tecnológico en las que «el ganador se lo lleva todo». Se trata de empresas que dominan sus sectores, lo que dificulta enormemente que sus competidores los alcancen. Pensemos en Microsoft en software para PC, Google (Alphabet) en búsquedas en Internet, Amazon en compras en línea, Facebook (Meta) en redes sociales y Apple en dispositivos de consumo de alta gama. Estas empresas se han beneficiado de lo que se conoce como «efectos de red», la idea de que cuanto más gente utiliza un servicio, más valioso se vuelve. Debido a esto, la mayoría de los beneficios en estas industrias han ido a parar a uno o dos grandes actores.
Para los inversores, la clave para ganar dinero en las últimas décadas ha sido apostar lo antes posible por estos gigantes tecnológicos. Dada esta historia, mucha gente asumió que la inteligencia artificial (IA), la próxima gran revolución tecnológica, seguiría el mismo patrón, con una o dos empresas llevándose todas las ganancias.
Sin embargo, algo sucedió recientemente que sacudió esta suposición. No fue una caída del mercado, ni un pánico repentino, fue simplemente la constatación de que la IA podría no ser un juego de «el ganador se lo lleva todo» después de todo.
La mejor manera de explicar esto es comparando la IA con revoluciones tecnológicas pasadas como la invención de los vehículos y los aviones. Aunque estas innovaciones crearon grandes empresas de éxito (como Ford y Boeing), también dieron lugar a mucha competencia. Esto significaba que, aunque a algunas empresas les iba bien, los verdaderos ganadores eran los consumidores, que tenían acceso a mejores productos a precios más bajos.
Una empresa china de IA llamada DeepSeek lanzó recientemente un modelo de IA llamado R1. Lo que hace que R1 sea interesante es que funciona al mismo nivel que los modelos de las principales empresas como OpenAI (los creadores de ChatGPT), Anthropic y Meta, pero se construyó a un costo mucho menor. Aún más sorprendente es que DeepSeek utilizó chips informáticos más antiguos y menos potentes en lugar de los chips de vanguardia que muchos expertos consideraban necesarios para una IA avanzada.
Hasta ahora, Nvidia ha sido la empresa de referencia en chips de IA, y sus procesadores más avanzados se han considerado esenciales para entrenar los mejores modelos de IA. Pero DeepSeek demostró que se pueden construir buenos modelos de IA utilizando chips más antiguos y menos costosos. Esto abre la puerta a que otras empresas entren en la carrera de la IA sin depender de la mejor tecnología de Nvidia.
La creencia dominante ha sido que el entrenamiento de la IA requiere cantidades masivas de datos y potencia informática, que solo las grandes empresas como Microsoft, Google y Amazon pueden permitirse. El éxito de DeepSeek sugiere que las empresas más pequeñas podrían competir con costos mucho más bajos.
Y hasta ahora, si una empresa quería utilizar la IA en sus productos, normalmente tenía que depender de los grandes proveedores de IA. Pero con modelos como R1, las empresas pronto podrán ejecutar la IA en sus propios servidores, reduciendo su dependencia de gigantes tecnológicos como OpenAI y Google.
Estos cambios podrían tener grandes consecuencias tanto para las empresas tecnológicas como para los inversores.
Por un lado, Nvidia, la empresa que fabrica los mejores chips de IA, vio caer el precio de sus acciones casi un 17 % en un solo día. ¿La razón? Los inversores están empezando a creer que el dominio de Nvidia en IA puede no ser tan seguro como se pensaba.
Pero no solo Nvidia se vio afectada. Las empresas que proporcionan infraestructura para centros de datos de IA (los enormes centros informáticos que alimentan los modelos de IA) también se vieron perjudicadas. Entre ellas se encuentran empresas de servicios públicos como Constellation, Vistra y NRG, así como proveedores como GE Vernova, Eaton y Quanta Services, que construyen sistemas de energía para centros de datos.
Curiosamente, las mayores empresas tecnológicas: Amazon, Google, Microsoft, Meta y Apple, no se vieron tan afectadas. Aunque han invertido mucho en centros de datos de IA, ahora pueden gastar menos en infraestructura si los modelos de IA se vuelven más eficientes. De hecho, empresas como Apple y Microsoft, que se especializan en software y aplicaciones en lugar de en infraestructura de IA, podrían incluso beneficiarse de este cambio.
Es demasiado pronto para decir que las grandes empresas tecnológicas están perdiendo el control de la IA. Nvidia, por ejemplo, sigue teniendo una gran ventaja porque su ecosistema de software (llamado CUDA) es el estándar del sector. Y aunque el modelo de IA de DeepSeek es más eficiente, podría beneficiarse de los chips de alta potencia de Nvidia.
Incluso después de su fuerte caída, las acciones de Nvidia siguen cotizando a niveles que se consideraban extremadamente altos hace apenas unos meses.
En términos más generales, aunque la reacción del mercado a R1 fue significativa, no fue un desastre. El índice bursátil Nasdaq cayó alrededor de un 3 % en un día, un mal día, pero no un pánico total. La idea de que la IA será un mercado en el que «el ganador se lo lleva todo» se ha visto sacudida, pero no completamente refutada.
¿Qué significa todo esto para los inversores cotidianos y los observadores de la tecnología? La lección clave es que el futuro de la IA podría no estar dominado por una sola empresa o un pequeño grupo de gigantes tecnológicos. En cambio, podríamos ver más competencia, menores costos y un acceso más amplio a la tecnología de IA, de forma muy similar a lo que ocurrió con los vehículos y los aviones en el pasado.
Para los consumidores y las empresas, esta es una gran noticia. Más competencia significa innovación más rápida, mejores herramientas de IA y precios más bajos. Para los inversores, sin embargo, es un recordatorio de que incluso las tendencias más importantes en tecnología no siempre se desarrollan de la manera que todos esperan.
Nos gustaría agradecerle a Dominion Capital Strategies por escribir este contenido y compartirlo con nosotros.
Fuentes: Bloomberg, Yahoo Finance, Marketwatch, MSCI.
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