El “Moat” de IA de Nvidia: ¿Qué se puede obtener después de las garantías dadas por OpenAI?

La reacción del mercado ante las palabras tranquilizadoras de Sam Altman fue un ejemplo típico de “comprar los rumores y vender las noticias”. Cuando Altman publicó en X el martes, reafirmando el compromiso de OpenAI con Nvidia como “un cliente muy importante durante mucho tiempo”, el aumento de las acciones antes del cierre de la jornada bursátil fue mínimo.0.59%Ese resultado “temperado” sugiere que el mercado ya había tenido en cuenta el riesgo de tensión en la relación entre OpenAI. La noticia era positiva, pero no era algo nuevo.

Esto se enmarca dentro de un patrón más general de bajo rendimiento. En los últimos 20 días, las acciones de Nvidia han caído un 1.7%. A lo largo del año, las acciones de la compañía han mantenido una tendencia baja. Este descanso en las acciones de Nvidia refleja que el riesgo relacionado con OpenAI ha sido un problema constante durante semanas, y no algo repentino. En otras palabras, la brecha entre las expectativas y la realidad ya se ha reducido.

La situación era clara, incluso antes de que publicara Altman su artículo. Durante el fin de semana, el director ejecutivo Jensen Huang ya había disipado cualquier tipo de tensión que pudiera existir.“Tonterías”.Y reafirmaron su apoyo al negocio. El mercado ya había anticipado las noticias, procesando los comentarios del CEO y los informes que indicaban que OpenAI estaba investigando alternativas para los chips de inferencia. El post de Altman del martes fue una confirmación formal y pública de lo que ya se había considerado en el precio de las acciones. Para que un “compra según las noticias” sea válido, las noticias deben ser mejores de lo que se esperaba. En este caso, simplemente era algo que ya estaba incluido en el precio de las acciones.

La revisión de la realidad: La inferencia como el nuevo campo de batalla

La solución ofrecida por OpenAI fue una victoria en términos de relaciones públicas, pero pasó por alto el riesgo fundamental que implica el proceso de entrenamiento de modelos. La atención del mercado se ha desplazado del entrenamiento hacia la inferencia, y ahí es donde se pone a prueba el dominio de Nvidia. La empresa sigue sin ser cuestionada en lo que respecta al entrenamiento de modelos masivos, pero la inferencia, es decir, el proceso de generar respuestas después de que un usuario haga una pregunta, se ha convertido en un área donde Nvidia debe demostrar su eficiencia. Aquí, la velocidad es lo más importante para la experiencia del usuario, y OpenAI no está satisfecha con este aspecto.

Según las fuentes, OpenAI no está satisfecho con la velocidad con la que el hardware de Nvidia puede proporcionar respuestas a las tareas específicas.Desarrollo de software y la comunicación entre la IA y otros programas informáticosEl problema radica en la arquitectura de memoria. Para realizar inferencias, los chips dedican más tiempo a la obtención de datos que a su procesamiento real. Esto crea un cuello de botella en las GPU tradicionales, que dependen de la memoria externa para almacenar información. OpenAI necesita hardware con una gran cantidad de SRAM integrada, lo cual permitiría reducir drásticamente el tiempo de respuesta.

Esto ha llevado a OpenAI a explorar otras opciones además de AMD, Cerebras y Groq. La empresa busca nuevos dispositivos hardware que, con el tiempo, puedan ofrecer soluciones eficaces.El 10% de las necesidades de computación de inferencia en el futuroEso puede parecer algo insignificante, pero en realidad representa un desafío directo para el costo total de operación de Nvidia. Además, constituye una oportunidad potencial para que los competidores puedan ganar terreno en aquellas cargas de trabajo críticas.

La respuesta de Nvidia fue rápida y estratégica. En un movimiento que bloquea efectivamente una de las alternativas posibles, la empresa firmó un acuerdo de licencia por valor de 20 mil millones de dólares con Groq. No se trata simplemente de una colaboración; se trata de un esfuerzo calculado para neutralizar a un competidor clave en el ámbito de la inferencia. Este acuerdo demuestra que Nvidia considera que la inferencia es la próxima frontera para su dominio en este campo.

En resumen, la brecha entre las expectativas del mercado y la realidad es muy grande. El mercado ya había incorporado a OpenAI como un cliente fiel y importante para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Pero ahora, la situación se ha vuelto más compleja y competitiva en lo que respecta a la inferencia de datos. La negociación de 100 mil millones de dólares entre las dos empresas ha quedado paralizada durante meses, lo cual es una clara señal de que la relación entre ambas compañías está bajo tensión. Por ahora, Nvidia sigue teniendo la ventaja, pero la batalla por la próxima fase del desarrollo de hardware de inteligencia artificial se está librando en el campo de batalla de la inferencia de datos.

La señal más evidente de los problemas entre las partes no son las garantías dadas públicamente, sino el retraso en la ejecución del acuerdo. La inversión propuesta, anunciada en septiembre, se esperaba que se completara en cuestión de semanas. Sin embargo, meses después, las negociaciones todavía están en curso. Este retraso es una señal clara de que la relación entre las partes está sufriendo tensiones significativas. Para una alianza basada en el hardware de Nvidia y el software de OpenAI, este retraso representa un gran problema estratégico.Demoró meses en su desarrollo.Es un claro indicio de alerta.

Los centros de fricción se centran directamente en la velocidad de inferencia para tareas específicas. OpenAI no está satisfecha con el tiempo de respuesta de los últimos chips de Nvidia para tareas como el desarrollo de software y la comunicación entre sistemas de IA. El problema radica en la arquitectura de los dispositivos gráficos: las GPU tradicionales dependen de la memoria externa, lo que crea un cuello de botella durante la inferencia, ya que los chips pasan más tiempo recuperando datos que calculando datos. Esto pone en peligro la posición de liderazgo de Nvidia en esta nueva etapa crucial de la tecnología de la IA.

Las implicaciones estratégicas son una cambio fundamental en la competencia entre las empresas. A medida que la industria de la IA se dirige hacia el uso de la inferencia, el campo de batalla ya no se reduce únicamente al poder de entrenamiento de los datos. La próxima fase de la competencia estará determinada por…Rendimiento por dólar y latencia de respuestaLa búsqueda de alternativas por parte de OpenAI, con el objetivo de abarcar aproximadamente el 10% de su capacidad de procesamiento de información en el futuro, es una prueba de este nuevo paradigma. Esto demuestra que los clientes están dispuestos a diversificar sus opciones para lograr una mejor velocidad y eficiencia en los costos, incluso en el caso de un socio importante.

Para Nvidia, el acuerdo de licenciamiento de 20 mil millones de dólares con Groq fue una forma de neutralizar una alternativa importante. Pero el acuerdo de inversión de 100 mil millones de dólares con OpenAI se ha detenido, lo que revela una vulnerabilidad más profunda. La brecha entre las expectativas del mercado y la realidad es grande: el mercado esperaba una colaboración sin problemas, con ingresos multimillonarios. La realidad, en cambio, es una negociación compleja relacionada con el rendimiento del hardware y la alineación estratégica. Esto abre el camino a un mercado de hardware más competitivo y orientado al rendimiento, donde la dominación de Nvidia ya no está garantizada.

Catalizadores y lo que hay que observar

La brecha de expectativas ahora está determinada por los acontecimientos futuros. El próximo factor clave será el informe de resultados de Nvidia, programado para el 25 de febrero. Este será un momento crítico. Los inversores necesitan ver si la empresa aborda los ingresos relacionados con la inferencia o si proporciona información que aclare la trayectoria de este nuevo sector competitivo. El mercado ya ha tenido en cuenta la lealtad hacia OpenAI, pero la realidad es que se trata de una negociación compleja en torno al rendimiento del hardware. En esa llamada de resultados, Nvidia debe confirmar su dominio en el área de inferencia, o bien indicar que la presión competitiva comienza a afectar sus proyecciones de crecimiento.

Más allá de los informes trimestrales, estén atentos a cualquier novedad relacionada con el acuerdo de inversión que está retrasado por valor de 100 mil millones de dólares. El prolongado retraso es un claro indicio de problemas en la relación entre las partes involucradas. Cualquier noticia, ya sea una resolución, una nueva fecha límite o algún tipo de avance, será un indicador directo sobre el estado de la colaboración. Por ahora, el silencio habla por sí solo. La opinión general del mercado es que el acuerdo está en peligro, y cualquier movimiento en esa dirección podría cambiar las expectativas de todos.

También es importante monitorear cualquier posibilidad de nuevas alianzas o acuerdos que OpenAI o otros importantes actores en el campo de la inteligencia artificial puedan establecer con fabricantes de chips alternativos. Las pruebas indican que OpenAI ya está explorando opciones como AMD, Cerebras y Groq. Aunque su objetivo declarado es encontrar fuentes de suministro adecuadas…El 10% de su capacidad de computación para inferencias en el futuro.De estas alternativas, eso constituye un punto de apoyo. Cualquier anuncio público sobre una nueva alianza con hardware sería una señal concreta de que el “moat” de Nvidia está siendo puesto a prueba en la fase de inferencia.

En resumen, la trayectoria de crecimiento a corto plazo depende de las directrices que se den en cuanto a la demanda de chips de inferencia y de capacitación. La valoración de Nvidia, con un P/E de casi 50, asume que la empresa seguirá manteniendo su dominio en este campo de batalla. La empresa debe demostrar ahora que su liderazgo en términos de rendimiento se traduce en un crecimiento sostenido de los ingresos en este nuevo campo de batalla. Hasta entonces, la brecha entre las expectativas y la realidad sigue siendo amplia.