En septiembre de 2023, publiqué "La pregunta de 200 mil millones de dólares de la IA". El objetivo del artículo era cuestionar: "¿Dónde están todos los ingresos?"
En ese momento, noté una gran brecha entre las expectativas de ingresos que sugería la expansión de la infraestructura de IA y el crecimiento real de ingresos en el ecosistema de IA, que también es un indicador del valor para el usuario final. Lo describí como "un hueco de 125 mil millones de dólares que necesita llenarse por cada año de gastos de capital a los niveles actuales".
Esta semana, Nvidia completó su ascenso para convertirse en la empresa más valiosa del mundo. En las semanas previas a esto, recibí numerosas peticiones para actualizar los cálculos de mi análisis. ¿Se ha resuelto o empeorado la pregunta de los 200 mil millones de dólares de la IA?
Si haces este análisis hoy, estos son los resultados que obtienes: La pregunta de 200 mil millones de dólares de la IA ahora es la pregunta de 600 mil millones de dólares.
Nota: Es fácil calcular esta cifra directamente. Solo tienes que tomar la proyección de ingresos anuales de Nvidia y multiplicarla por 2 para reflejar el costo total de los centros de datos de IA (las GPUs son la mitad del costo total de propiedad; la otra mitad incluye energía, edificios, generadores de respaldo, etc.). Luego multiplicas por 2 otra vez, para reflejar un margen bruto del 50% para el usuario final de la GPU (por ejemplo, la startup o empresa que compra capacidad de cómputo de IA de Azure, AWS o GCP, que también necesita ganar dinero).
¿Qué ha cambiado desde septiembre de 2023?
- La escasez de suministro ha disminuido: A finales de 2023 fue el pico de la escasez de GPUs. Las startups llamaban a inversores y a cualquiera que pudiera ayudarles a conseguir GPUs. Hoy, esa preocupación casi ha desaparecido. Para la mayoría de las personas con las que hablo, es relativamente fácil conseguir GPUs ahora con plazos de entrega razonables.
- Las reservas de GPUs están creciendo: Nvidia informó en el cuarto trimestre que cerca de la mitad de sus ingresos de centros de datos provenían de los grandes proveedores de nube. Solo Microsoft probablemente representó aproximadamente el 22% de los ingresos de Nvidia en el cuarto trimestre. Los gastos de capital de las grandes empresas tecnológicas están alcanzando niveles históricos. Estas inversiones fueron un tema importante en los informes de ganancias del primer trimestre de 2024, con los CEOs diciendo efectivamente al mercado: "Vamos a invertir en GPUs les guste o no". Acumular hardware no es un fenómeno nuevo, y el catalizador para un reajuste será cuando las reservas sean lo suficientemente grandes como para que la demanda disminuya.
- OpenAI sigue teniendo la mayor parte de los ingresos de IA: The Information informó recientemente que los ingresos de OpenAI ahora son de 3.4 mil millones de dólares, frente a los 1.6 mil millones a finales de 2023. Aunque hemos visto algunas startups aumentar sus ingresos hasta menos de 100 millones de dólares, la brecha entre OpenAI y todos los demás sigue siendo enorme. Fuera de ChatGPT, ¿cuántos productos de IA están realmente usando los consumidores hoy? Considera cuánto valor obtienes de Netflix por 15.49 dólares al mes o de Spotify por 11.99. A largo plazo, las empresas de IA tendrán que ofrecer un valor significativo para que los consumidores sigan abriendo sus billeteras.
- El hueco de 125 mil millones ahora es de 500 mil millones: En el análisis anterior, supuse generosamente que cada una de Google, Microsoft, Apple y Meta podrá generar 10 mil millones de dólares anuales en nuevos ingresos relacionados con la IA. También supuse 5 mil millones en nuevos ingresos de IA para cada una de Oracle, ByteDance, Alibaba, Tencent, X y Tesla. Incluso si esto sigue siendo cierto y añadimos algunas empresas más a la lista, el hueco de 125 mil millones se convertirá ahora en uno de 500 mil millones.
- No ha terminado: viene el B100: A principios de este año, Nvidia anunció su chip B100, que tendrá un rendimiento 2.5 veces mejor por solo un 25% más de costo. Espero que esto lleve a un último aumento en la demanda de chips de NVDA. El B100 representa una mejora dramática en costo vs rendimiento sobre el H100, y probablemente habrá otra escasez de suministro cuando todos intenten conseguir B100 más adelante este año.
Una de las principales críticas a mi artículo anterior fue que "los gastos de capital en GPUs son como construir ferrocarriles" y que eventualmente llegarán los trenes, así como los destinos: las nuevas exportaciones agrícolas, parques de diversiones, centros comerciales, etc. En realidad estoy de acuerdo con esto, pero creo que pasa por alto algunos puntos:
- Falta de poder de fijación de precios: En el caso de la construcción de infraestructura física, hay algún valor intrínseco asociado con la infraestructura que estás construyendo. Si eres dueño de las vías entre San Francisco y Los Ángeles, probablemente tienes algún tipo de poder de fijación de precios monopolístico, porque solo puede haber tantas vías tendidas entre el punto A y el punto B. En el caso de los centros de datos de GPUs, hay mucho menos poder de fijación de precios. La computación con GPUs se está convirtiendo cada vez más en un producto básico, medido por hora. A diferencia de la nube de CPUs, que se convirtió en un oligopolio, nuevos participantes que construyen nubes de IA dedicadas siguen inundando el mercado. Sin un monopolio u oligopolio, los negocios con altos costos fijos y bajos costos marginales casi siempre ven sus precios competidos hasta el costo marginal (por ejemplo, las aerolíneas).
- Incineración de inversiones: Incluso en el caso de los ferrocarriles, y en el caso de muchas nuevas tecnologías, los frenesíes de inversión especulativa a menudo llevan a altas tasas de incineración de capital. "The Engines that Moves Markets" es uno de los mejores libros de texto sobre inversión en tecnología, y la principal conclusión, centrada en los ferrocarriles, es que mucha gente pierde mucho dinero durante las olas de especulación tecnológica. Es difícil elegir ganadores, pero mucho más fácil elegir perdedores (canales, en el caso de los ferrocarriles).
- Depreciación: Sabemos por la historia de la tecnología que los semiconductores tienden a mejorar cada vez más. Nvidia seguirá produciendo mejores chips de próxima generación como el B100. Esto llevará a una depreciación más rápida de los chips de la generación anterior. Debido a que el mercado subestima el B100 y la velocidad a la que mejorarán los chips de próxima generación, sobreestima el grado en que los H100 comprados hoy mantendrán su valor en 3-4 años. De nuevo, este paralelo no existe para la infraestructura física, que no sigue ninguna curva tipo "Ley de Moore", de manera que el costo vs rendimiento mejora continuamente.
- Ganadores vs perdedores: Creo que necesitamos mirar cuidadosamente a los ganadores y perdedores; siempre hay ganadores durante los períodos de construcción excesiva de infraestructura. Es probable que la IA sea la próxima ola tecnológica transformadora y, como mencioné en el artículo anterior, la disminución de los precios de la computación con GPUs es en realidad buena para la innovación a largo plazo y buena para las startups. Si mi pronóstico se cumple, causará daño principalmente a los inversores. Los fundadores y constructores de empresas seguirán construyendo en IA, y tendrán más probabilidades de tener éxito, porque se beneficiarán tanto de costos más bajos como de los aprendizajes acumulados durante este período de experimentación.
La IA va a crear una enorme cantidad de valor económico. Los constructores de empresas enfocados en ofrecer valor a los usuarios finales serán recompensados generosamente. Estamos viviendo lo que podría ser una ola tecnológica que defina una generación. Empresas como Nvidia merecen un enorme crédito por el papel que han desempeñado en permitir esta transición, y es probable que jueguen un papel crítico en el ecosistema durante mucho tiempo.
Los frenesíes especulativos son parte de la tecnología, por lo que no son algo a lo que temer. Aquellos que mantengan la cabeza fría durante este momento tienen la oportunidad de construir empresas extremadamente importantes. Pero debemos asegurarnos de no creer en la ilusión que ahora se ha extendido de Silicon Valley al resto del país, e incluso al mundo. Esa ilusión dice que todos nos vamos a hacer ricos rápidamente, porque la AGI (Inteligencia Artificial General) llegará mañana, y todos necesitamos acumular el único recurso valioso, que son las GPUs.
En realidad, el camino por delante será largo. Tendrá altibajos. Pero casi seguramente valdrá la pena.
Vía | AI’s $600B Question | Sequoia Capital
https://bit.ly/3Lg51BN
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