La posición de Nvidia respecto a la curva S de la infraestructura de IA: ¿Construir las bases necesarias para el desarrollo de esta tecnología, o enfrentarse a un punto de estancamiento?

El enorme gasto en infraestructura de IA no es una especie de burbuja especulativa. Se trata de una transformación industrial necesaria, que ocurrirá una vez en una generación y que se desarrollará a lo largo de varios años. Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, describe este proceso como algo que durará entre siete y ocho años. Durante ese período, la industria cambiará fundamentalmente la forma en que procesamos todo tipo de datos. No se trata de un esprint inmediato; se trata de un trabajo de base para crear un nuevo paradigma tecnológico.

La justificación para este gasto es clara y urgente. Como señaló Huang, las principales empresas de IA como Anthropic y OpenAI están “gananciando dinero”, pero siguen enfrentándose a limitaciones en cuanto al hardware disponible. Sus modelos de negocio se ven obstaculizados por la capacidad computacional limitada. Necesitan más hardware para poder escalar sus operaciones, entrenar modelos más complejos y atender a más clientes. Esto crea una demanda poderosa que se refuerza continuamente. El mercado no se trata solo de los chips actuales; se trata también de la infraestructura necesaria para impulsar el uso de la IA durante la próxima década.

La magnitud de este compromiso es asombrosa y sin precedentes. Cuatro de las mayores empresas tecnológicas de Estados Unidos proyectan que sus gastos de capital serán de aproximadamente…650 mil millones en el año 2026Se trata de una cantidad de dinero asombrosa. Los gastos planificados por cada empresa constituyen un marco muy alto para cualquier corporación en la última década. No se trata de gastos aislados; se trata de una competencia coordinada en la que los que logren dominar el sector de computación artificial obtienen todos los beneficios. La magnitud de estos gastos es equivalente al total de los gastos de los mayores fabricantes de automóviles, ferrocarriles y contratistas de defensa de Estados Unidos. Esto indica un cambio fundamental en las prioridades de inversión de las empresas. Estos gigantes apuestan a que el crecimiento exponencial de las aplicaciones de inteligencia artificial eventualmente permitirá recuperar estos enormes gastos muchas veces más rápido de lo que lo harían con cualquier otro tipo de inversión.

Visto a través del prisma de una curva en forma de “S”, todavía estamos en la fase de adopción rápida y acelerada de esta tecnología. La implementación de esta tecnología es sostenible, ya que está impulsada por una clara necesidad tecnológica y por una competencia por la dominación en un mercado que aún está en sus inicios. Los gastos actuales son el precio que hay que pagar para obtener liderazgo en el futuro.

El punto de estancamiento en la cadena de suministro: Escasez de procesadores y conflictos geopolíticos

La construcción de la infraestructura de IA está enfrentando un obstáculo físico. Aunque las GPU de Nvidia son el elemento clave en este proceso, la cadena de suministro de servidores está sufriendo graves problemas. Hay una escasez extrema de CPU, que son los componentes fundamentales que alimentan los centros de datos donde se instalan dichas GPU. Este es un obstáculo crítico que podría ralentizar la aceleración de todo el proceso de desarrollo tecnológico.

El problema es más agudo en China, donde tanto Intel como AMD han informado a sus clientes sobre graves problemas de escasez de suministro. Intel advierte que los plazos de entrega serán muy largos.Hasta seis mesesEn algunos procesadores de servidores, los retrasos de AMD pueden llegar a durar hasta 10 semanas. El impacto en los precios es inmediato: los productos para servidores de Intel en China ahora cuestan un 10% más. Esto no es un problema menor; se trata de un cuello de botella fundamental en el sistema de procesamiento informático.

El factor que impulsa el crecimiento de Nvidia es precisamente esa demanda explosiva de datos para la inteligencia artificial. Pero la escasez se ve agravada por problemas geopolíticos. Los controles de exportación estadounidenses han dificultado las exportaciones de chips a China, creando así un paradojo. Es probable que estas restricciones aceleren el desarrollo local de chips en China. Pero, a corto plazo, son una causa directa del agotamiento de los suministros mundiales. Como señala un informe, la escasez…Sus raíces no se encuentran únicamente en los cuellos de botella en la producción, sino también en la creciente complejidad de los controles de exportación.Esto crea una separación en la cadena de suministro de los componentes críticos, ya que esta se divide según las líneas geopolíticas.

Para Nvidia, esto representa una situación compleja. El dominio de la empresa se basa en las GPU, un área que puede estar menos afectada por estas escaseces de procesadores. Sin embargo, el ecosistema en su conjunto sigue siendo su base de clientes. Cuando los operadores de centros de datos tienen que esperar seis meses para obtener los procesadores necesarios para sus sistemas de IA, eso tiene efectos negativos. Esto puede retrasar la implementación de nuevos sistemas de IA, lo que, a su vez, ralentiza la creciente demanda de GPU. Este problema destaca una vulnerabilidad en la cronología de implementación de los sistemas de IA: todo el equipo debe estar disponible para que el sistema de IA pueda escalar.

El Motor de Aceptación de Enterprise: De los Costos Iniciales a la Productividad

La construcción de la infraestructura de IA ahora está entrando en su fase más crítica: la fase de consumo. Los enormes gastos de capital no son algo en sí mismos; son el “combustible” necesario para un nuevo motor de productividad empresarial. Un ejemplo clásico de esto es Goldman Sachs, que cuenta con los ingenieros de Anthropic para desarrollar agentes de IA autónomos para tareas relacionadas con contabilidad y cumplimiento normativo. No se trata de un proyecto secundario; se trata de un intento directo de abordar las tareas más complejas y basadas en reglas en el sector financiero, un área que siempre se ha considerado inmune a la automatización.

La institución bancaria ha invertido seis meses en este proyecto, concentrándose en funciones de importancia crítica como la reconciliación de transacciones comerciales y la integración de nuevos clientes. El director informático Marco Argenti describe a estos agentes como “colaboradores digitales” para profesiones que son complejas y que requieren un alto nivel de procesamiento. El objetivo es claro: acelerar los procesos que han sido un obstáculo durante décadas. Si esto tiene éxito, será una señal clara de que la IA puede manejar trabajos de alta complejidad y riesgo, lo que acelerará la adopción de esta tecnología en otras industrias con regulaciones estrictas.

Este movimiento refleja una tendencia más general en las finanzas corporativas. Un estudio reciente reveló que…El 68% de los directores financieros encuestados expresaron un alto interés en utilizar la IA para el proceso de informes financieros.El foco no está en la reducción inmediata de empleos, sino en aumentar la eficiencia de las operaciones. Como señaló Argenti, el banco espera lograr “gastos de eficiencia en lugar de reducir empleos a corto plazo”. Utiliza la inteligencia artificial para acelerar los procesos y limitar el crecimiento del número de empleados en el futuro. Este modelo, en el que los agentes de IA complementan al personal humano y aceleran los procesos empresariales, genera una demanda sostenible de la infraestructura informática necesaria.

En resumen, la adopción de tecnologías de IA por parte de las empresas está pasando de la fase de experimentación a la implementación real en los entornos de trabajo. La iniciativa de Goldman es un proyecto piloto de gran importancia, pero su éxito servirá como prueba de que las infraestructuras tecnológicas desarrolladas hoy en día pueden resolver problemas reales y complejos. Para Nvidia y sus socios, este es un ejemplo de cómo la infraestructura tecnológica puede ser utilizada no solo por los gigantes tecnológicos, sino también por las propias instituciones que definirán la próxima era laboral.

Catalizadores, riesgos y el camino a seguir

La posibilidad de un crecimiento exponencial y sostenido en la infraestructura de IA ahora depende de unos pocos eventos clave y riesgos estructurales a corto plazo. El camino hacia el futuro es claro, pero la fecha límite depende de si se pueden superar los propios limitaciones físicas que impiden el desarrollo de dicha infraestructura.

El catalizador más inmediato es el lanzamiento de agentes de IA, como aquellos que se están desarrollando en Goldman Sachs. El banco ha invertido seis meses en contratar a ingenieros de Anthropic para que colaboren en el desarrollo de sistemas autónomos.Contabilidad comercial y proceso de incorporación de clientesSi estos agentes logran implementarse “pronto”, como dijo el director de tecnología de información Marco Argenti, entonces se obtendrán los primeros indicios concretos y significativos de que los enormes gastos en capital se están traduciendo en aumentos reales en la productividad. El éxito en un campo tan complejo y regulado como las finanzas sería una poderosa validación de todo el sistema informático. Esto demostraría que la IA puede manejar procesos críticos, acelerando así la adopción de esta tecnología en otras industrias. Además, esto reforzaría la idea de que la implementación de esta tecnología es justificada.

Sin embargo, un importante riesgo estructural amenaza con frenar este progreso: la prolongada escasez de procesadores de servidores. Como han advertido Intel y AMD, los clientes chinos enfrentan esta situación.Plazos de entrega de hasta seis meses.Se trata de un retraso importante en el procesamiento de datos por parte de las CPU. No se trata de un problema menor; es una limitación fundamental que puede detener la construcción de centros de datos. Cuando las CPU que alojan los racks de IA no están disponibles, la implementación de nuevos modelos de IA se detiene completamente. Esto crea una situación peligrosa: la demanda de procesamiento de datos por parte de las aplicaciones de IA está aumentando rápidamente, pero la infraestructura física necesaria para gestionar esa demanda se encuentra bloqueada en la cadena de suministro. El riesgo es que la aceleración de la curva S se ralentice, ya que el crecimiento exponencial de las aplicaciones se ve obstaculizado por problemas de disponibilidad física.

El punto de referencia definitivo es si la rentabilidad de las propias empresas de IA sigue justificando el aumento exponencial en los gastos de capital. Jensen Huang, el director ejecutivo de Nvidia, menciona empresas como Anthropic y OpenAI como ejemplos de esto.Ganancias económicas, pero al mismo tiempo, se sigue estando “restringido por las limitaciones de los ordenadores”.La reciente ronda de financiación de 13 mil millones de dólares, que elevó el valor de Anthropic a 183 mil millones de dólares después de la financiación, es una muestra de confianza en esa trayectoria financiera. El mercado estará atento para ver si estas empresas pueden mantener su crecimiento y rentabilidad, convirtiendo sus ingresos actuales en flujos de efectivo necesarios para justificar los 650 mil millones de dólares en gastos planificados. Si sus resultados financieros fallan, eso podría crear un círculo vicioso que presionará toda la infraestructura de la empresa.

En resumen, la situación relacionada con la infraestructura de IA está entrando en una fase de validación. Los factores que impulsan este proceso son reales e inminentes. Pero los riesgos son físicos y inmediatos. El camino a seguir depende de si la industria puede resolver rápidamente los cuellos de botella en su cadena de suministro, para poder mantenerse al ritmo de la demanda que se ha creado.