La dominación de Nvidia en la curva S: Una evaluación de la teoría de la coexistencia de chips personalizados

La industria de la IA está en una curva descendente pronunciada. Nvidia ha construido los cimientos necesarios para toda esta transformación. Pero la pregunta clave ahora es si los aceleradores especializados ofrecidos por las hyperscalers podrán coexistir como un sistema paralelo, o si intentarán crear una nueva línea competitiva. Según las pruebas actuales, parece que se tratará de una coexistencia.

El CEO Jensen Huang ha rechazado directamente la idea de una adquisición de chips personalizados. Lo ha llamado…“Fundamentalmente defectuoso”Y dice que “eso no tiene sentido”. Su argumento se basa en la escala: Nvidia cuenta con una enorme fuerza de ingenieros, de 45,000 personas, y su enorme presupuesto de I+D, que se proyecta que alcanzará los 45 mil millones de dólares. Esto crea una ventaja que es casi imposible para cualquier cliente individual replicar. No se trata simplemente de construir un chip; se trata de construir toda una infraestructura de IA.

Sin embargo, los hiperproveedores siguen desarrollando esos chips. Amazon está implementando esa tecnología.Miles de chips de IA propios.En los centros de datos, y sus últimos Trainium3 UltraServers también forman parte de ese esfuerzo. Google está desarrollando su chip más potente.TPU de séptima generación, llamado Ironwood.Está ampliamente disponible. Microsoft ha lanzado su…Maia 200: Acelerador de inferenciaEstos son desarrollos diseñados para mejorar significativamente la economía de la ejecución de modelos de IA. No se trata de experimentos sin sentido; son medidas estratégicas destinadas a optimizar cargas de trabajo de alto volumen.

La diferencia clave radica en el propósito de uso de estos chips. Estos chips están diseñados para tareas específicas y no para el procesamiento generalizado que se necesita para desarrollar e implementar todo el sistema de inteligencia artificial. Como señaló Huang, “siempre hay lugar para los ASIC”, pero ese lugar se refiere a la mejora de la eficiencia dentro de un espacio de problemas definido. Los ASIC actúan como aceleradores especializados, y no como sustitutos de la infraestructura esencial de Nvidia. El cambio de paradigma no consiste en reemplazar esa infraestructura, sino en añadir líneas de transporte de alta velocidad para transportar cargas específicas.

El “mojón” de infraestructura de Nvidia en la curva exponencial

El dominio de Nvidia no se basa únicamente en la venta de chips. Se trata, más bien, de construir la infraestructura fundamental necesaria para lograr un crecimiento exponencial. La ventaja competitiva de la empresa se basa en el punto más difícil de la curva de adopción de la inteligencia artificial: allí, la escala y la velocidad son factores que crean barreras insuperables para cualquier empresa que intente competir con Nvidia.

Ese foso está construido a una escala impresionante. Nvidia emplea aproximadamente…45,000 personas que se dedican al área de la inteligencia artificial y las computadoras.La empresa invierte aproximadamente 20 mil millones de dólares al año en I+D. Se proyecta que esta cifra podría llegar a los 45 mil millones de dólares en el futuro. No se trata simplemente de un presupuesto; se trata de un compromiso con toda la infraestructura relacionada con la inteligencia artificial, desde el nivel de los semiconductores hasta el software. Como señala el CEO Jensen Huang, replicar este nivel de ingeniería e inversión es algo “muy raro”. La complejidad de construir no solo un chip, sino una infraestructura completa para trabajos de inteligencia artificial que evolucionan rápidamente, favorece el enfoque integrado de Nvidia, en lugar de los ASIC especializados diseñados para tareas más específicas. Este nivel de inversión ya está traduciéndose en una demanda masiva y constante por parte de los clientes. Los cuatro proveedores de servicios cloud más importantes ya han adquirido…3.6 millones de GPUes BlackwellSe considera que cada unidad representa dos “chips”. Este compromiso es mucho mayor que los 1.3 millones de GPU que compraron anteriormente. Esto demuestra que el mercado está acelerando la implementación de la última generación de tecnología. Nvidia se posiciona en el punto más alto de esta curva, donde los aumentos en el rendimiento son más drásticos.

La estrategia de Huang para aprovechar este crecimiento es demostrar su superioridad económica. Él sostiene que la velocidad es el mejor sistema para reducir los costos. Sus cálculos son contundentes: los sistemas Blackwell Ultra podrían generar 50 veces más ingresos por sistema que los modelos Hopper antiguos. Al demostrar que los chips más rápidos producen los mayores retornos, Nvidia asegura que los planes de gasto de capital de las hyperscalers estén relacionados con sus productos más rentables. Esto crea un poderoso ciclo de retroalimentación, donde la gran cantidad de inversiones refuerza la escala de I+D de Nvidia, lo cual a su vez impulsa aún más el rendimiento de los productos de Nvidia.

En resumen, Nvidia está construyendo su “moat” sobre esa curva exponencial. Su gran escala crea una barrera que las soluciones personalizadas no pueden superar fácilmente. Además, su posición como líder en el campo tecnológico garantiza que los clientes estén obligados a seguir su modelo económico. Por ahora, la infraestructura de Nvidia está siendo desarrollada por una sola empresa, y su trayectoria de crecimiento está determinada por el constante avance tecnológico.

Resiliencia financiera y valoración en la curva S

La resiliencia de las acciones de Nvidia es evidente. A pesar de los recientes retrocesos, las acciones han registrado un rendimiento anual constante del 57%. Este tipo de desempeño en la curva exponencial demuestra que la demanda subyacente no se ve fácilmente afectada por los factores a corto plazo. El mercado considera que la empresa se encuentra en una posición privilegiada, ya que está en pleno proceso de adopción de la inteligencia artificial. La escala y la velocidad con las que se llevan a cabo estas actividades crean un ciclo de retroalimentación muy poderoso.

Esta fortaleza financiera se gestiona de manera activa. Nvidia no está en una guerra de precios; en realidad, está buscando formas de superar los riesgos derivados de la mercantilización de sus productos. La estrategia consiste en mantener precios elevados y márgenes brutos altos, apuntando incansablemente a los chips con el mayor rendimiento y eficiencia. Como sostiene Jensen Huang, CEO de Nvidia:La velocidad es el mejor sistema para reducir los costos.Sus cálculos son simples: los sistemas Blackwell Ultra podrían proporcionar a los centros de datos un ingreso 50 veces mayor por sistema, en comparación con los modelos Hopper anteriores. Al demostrar que las chips más rápidas generan las mayores rentabilidades, Nvidia asegura que los planes de inversión de los hiperescalares estén relacionados con sus productos más rentables. Este enfoque en el rendimiento es la principal defensa de la empresa.

Sin embargo, la valoración debe tener en cuenta el riesgo a largo plazo que implica el uso de chips propios por parte de los hyperscalers. El mercado no está ignorando este aspecto. El P/E futuro de Nvidia, de 48.5, y su relación precio-ventas, de 23.4, indican que Nvidia tiene un valor premium debido a su dominio actual. Pero también se tiene en cuenta la expectativa de que los chips personalizados ocuparán una proporción cada vez mayor del mercado total de procesamiento de datos de inteligencia artificial durante la próxima década. Esto no representa una disrupción a corto plazo. Como señala Huang…Los ASIC continuarán coexistiendo entre sí.Con los productos de Nvidia, es poco probable que representen una amenaza seria para la capa central de la infraestructura. La valoración de las empresas relacionadas con Nvidia refleja esta realidad: recompensa el crecimiento exponencial en la curva S, pero al mismo tiempo reconoce un cambio lento y estructural en la composición del mercado. Por ahora, la infraestructura ferroviaria sigue siendo desarrollada por una sola empresa, y sus finanzas están diseñadas para adaptarse a este cambio.

Catalizadores y riesgos: La próxima fase de la curva S

El cambio de paradigma ya es una realidad, y el enfoque se está trasladando de la adopción exponencial hacia un enfoque más competitivo. Para Nvidia, la próxima fase de su curva S consiste en mantener su liderazgo en términos de rendimiento, mientras que sus rivales como los hiperescaladores utilizan sus propios circuitos integrados especializados. Los factores clave y los riesgos se medirán en términos económicos del mundo real.

La primera prueba importante será la implementación comercial de los nuevos chips personalizados. Google está desarrollando su chip más potente hasta ahora.TPU de séptima generación, llamado Ironwood.Está ampliamente disponible en las próximas semanas. Microsoft ya ha lanzado su…Maia 200: acelerador de inferenciaSe promete un rendimiento un 30% mejor por cada dólar invertido. La medida clave será si estos chips logran los beneficios de eficiencia y costo prometidos a escala. Si lo logran, eso validará la estrategia de los hiperescaladores de construir aceleradores especializados para trabajos de inferencia, lo que gradualmente reducirá la cuota de mercado de Nvidia en ese segmento.

El contrafactor de Nvidia es su propio plan de desarrollo de productos incansable. La empresa apuesta por que la velocidad siga siendo el mejor sistema para reducir los costos. El CEO, Jensen Huang, ha declarado que…Los sistemas Blackwell Ultra podrían proporcionar a los centros de datos un ingreso 50 veces mayor.Estos sistemas son más avanzados que los sistemas anteriores de Hopper. El mercado observará con atención la tasa de adopción de estas arquitecturas de próxima generación. Si Nvidia puede lograr un aumento significativo en el rendimiento de sus productos, esto fortalecerá el argumento económico a favor de sus productos más rentables y fijará los gastos de los proveedores de servicios de computación en la nube.

El riesgo principal no es una adquisición inmediata de la empresa, sino más bien la erosión gradual de su trayectoria de crecimiento. A medida que los chips personalizados ocupan cada vez mayor parte del mercado, la tasa de crecimiento general de la empresa podría disminuir. Esto ejercerá presión sobre las cotizaciones de valor de la empresa, ya que se asumen expectativas de crecimiento exponencial constante. El mercado ya tiene en cuenta este cambio gradual, pero el ritmo en el cual ocurre este cambio es importante. La teoría de coexistencia solo será válida si la liderazgo de Nvidia y su infraestructura siguen siendo fuertes, lo suficiente como para compensar esta pérdida gradual de cuota de mercado.

Visto de otra manera, la próxima fase consiste en determinar quién controlará los aspectos económicos relacionados con el suministro de inteligencia artificial a millones de personas. La estrategia de Nvidia es dominar la red de transporte más rápida, mientras que sus rivales construyen redes especializadas para el transporte de carga. El ganador será aquel que pueda ofrecer el menor costo por token de inteligencia artificial a lo largo del tiempo. Por ahora, la escala y la capacidad de Nvidia son un gran beneficio, pero la competencia ya no es teórica. En este año, se está implementando esa competencia en los centros de datos.