Cuidado con 'las Nvidias': la demanda de hardware para IA se va a reducir, avisa este gestor

El boom de la inteligencia artificial (IA) ha catapultado a las empresas productoras de hardware y semiconductores a nuevas alturas financieras, con nombres como Nvidia a la cabeza, registrando beneficios récord y catapultándolas en bolsa.

Sin embargo, según Hyun Ho Sohn, gestor del conocido Fidelity Global Technology Fund de Fidelity, esta bonanza podría tener los días contados. En su análisis por un reciente Tour de Silicon Valley, publicado en el grupo de Fidelity International en Finect, Sohn ofrece una perspectiva matizada sobre el futuro de la demanda de hardware para IA y advierte sobre los posibles riesgos que acechan en el horizonte.

Hardware para IA: un 'boom' creado por el FOMO

Uno de los puntos centrales del análisis de Sohn es la actual demanda de hardware de IA, que ha alcanzado niveles muy altos. “La demanda de hardware de IA es muy alta actualmente. El hardware proporciona la capacidad de computación de IA y cualquier organización que desee utilizar la tecnología tendrá que invertir en él: procesadores, memoria y almacenamiento, interconexiones y centros de datos”, explica. En particular, las GPU (unidades de procesamiento gráfico), esenciales para los centros de datos de IA, se han convertido en un componente crítico.

Sin embargo, Sohn sugiere que este boom de hardware podría ser temporal. A medida que la infraestructura general de TI vuelve a ganar protagonismo, se espera un mayor equilibrio entre el gasto en hardware y software. “La demanda de software es menor, pero probablemente se trate de algo temporal. Si bien la GPU aporta la capacidad informática, los demás elementos del ecosistema de TI siguen siendo necesarios para que los usuarios optimicen las soluciones de IA”, afirma.

Además, Sohn advierte que la actual fiebre por el hardware de IA podría estar impulsada en parte por un "miedo a perderse algo" (FOMO) entre las empresas. “Las empresas no quieren quedar rezagadas, pero es improbable que sostengan el gasto solo por ese motivo a menos que consigan monetizar la IA”, señala.

Esto es especialmente relevante para las startups respaldadas por capital riesgo, que han sido grandes compradoras de hardware pero que podrían ver reducida su financiación si no logran ser rentables.

Desafíos sectoriales y la integración de la IA

La integración de soluciones de IA varía significativamente entre sectores, según el análisis de Sohn. Algunos sectores, como los medios de comunicación, han encontrado formas rápidas de integrar la IA y añadir valor tangible a sus operaciones, especialmente en tareas creativas como la generación de contenidos musicales, vídeos o juegos.

En cambio, otros sectores, como los servicios financieros, la salud y las grandes multinacionales, han tenido más dificultades para encontrar una vía clara de monetización.

“En otros sectores, la senda de monetización de la IA no es tan evidente. Negocios empresariales tales como servicios financieros, de salud, multinacionales, conglomerados y Gobiernos en general son organizaciones operativamente diversas y las mayores inversoras en TI”, explica Sohn.

La adopción de la IA en estos sectores ha sido lenta, y los clientes corporativos siguen buscando formas de incorporar la tecnología de manera efectiva, un proceso que podría llevar tiempo.

La tecnología aún no está madura

Otro desafío importante para la adopción de la IA es la fiabilidad de las soluciones y las estrictas regulaciones en ciertos sectores. “La tecnología de IA aún no está madura y sus resultados son incoherentes. Y, si bien eso no supone un problema para los sectores de creatividad, sí lo es sin duda para otros sectores en los que es crucial la precisión como los de salud, financiero, algunas compañías industriales y áreas de Gobiernos”, subraya Sohn.

Los pequeños errores en los resultados de la IA pueden tener consecuencias graves, desde responsabilidades legales hasta riesgos reputacionales, lo que explica la cautela de muchas empresas.

Más allá de los ganadores a corto plazo de la IA

En términos de inversión, Sohn sugiere que los mercados están actualmente enfocados en los beneficiarios inmediatos de la IA, principalmente las empresas de hardware y semiconductores. Estas empresas han visto aumentos significativos en sus valoraciones bursátiles, pero mantener ese crecimiento requerirá que sus clientes puedan monetizar la IA de manera efectiva, algo que podría no ser tan obvio a corto o mediano plazo.

Sohn propone que los inversores busquen empresas cuyos ingresos relacionados con la IA aún no se reflejen en sus resultados financieros, pero que tengan potencial para hacerlo a largo plazo. “Las compañías de infraestructura de datos y consultoría de TI se sitúan en un punto importante, aunque subestimado, de la cadena de suministro de IA”, afirma. Estas empresas son cruciales para ayudar a otras a superar las limitaciones de los datos y a navegar por el entorno normativo y legal de la IA.

En el ámbito del hardware, algunos fabricantes que proporcionan componentes universales en sistemas de IA podrían tener una ventaja, ya que son menos dependientes de tecnologías o proveedores específicos.

“Por ejemplo, el negocio de fabricación de semiconductores de TSMC probablemente siga yendo bien con independencia de qué elemento de la tecnología (GPU, CPU u otros) predomine o qué clientes vayan perfilándose como los ganadores (Nvidia, AMD o compañías de nube a hiperescala)”, explica Sohn.

Los proveedores de servicios en la nube, como Amazon, también se beneficiarán de la adopción de la IA, aunque su crecimiento no dependa exclusivamente de esta tecnología. “El negocio de computación en la nube de Amazon saldrá ganando cuando las empresas adopten la IA y sus necesidades de computación en la nube se incrementen”, dice Sohn.

Sohn concluye que la historia de la IA es larga y avanza a varias velocidades. Los ganadores en este campo irán apareciendo gradualmente en distintas partes de la economía, y las empresas están compitiendo para establecer el mejor modo de aprovechar la IA. Sin embargo, por ahora, no ha habido demasiados beneficios tangibles, y la adopción de la IA y el éxito asociado a ella cambiarán con el tiempo.

“La carrera hacia la monetización de la IA ha llevado a la asignación de presupuestos corporativos a la innovación en detrimento del gasto general en TI. Este es probablemente otro aspecto que cambiará y la inversión en TI se hará más equilibrada”, prevé Sohn.

Este contenido se ha elaborado parcialmente con inteligencia artificial, bajo un criterio editorial y no constituye una recomendación ni propuesta de inversión. La inversión contiene riesgos. Las rentabilidades pasadas no son garantía de rentabilidades futuras.