Los máximos de la bolsa se justifican solo si se ignoran cuatro riesgos de la IA

¿Recuerdan a todos los alcistas que a principios de este año se entusiasmaron con la idea de que el repunte se estaba extendiendo más allá de los "Siete Magníficos", y de que las amplias ganancias eran una señal de que la subida del mercado era sostenible? No ha sido así.

Este mes, cuando los índices alcanzaron nuevos récords, cuatro de los gigantes tecnológicos sumaron más valor de mercado que el resto del S&P 500 en su conjunto. El breve repunte de los valores más pequeños parece haberse esfumado de nuevo.

Nvidia, Microsoft, Apple y Alphabet han sumado más de 1,4 billones de dólares este mes, más que los otros 296 valores que subieron de forma conjunta. La mitad de la subida corresponde a una sola empresa, el fabricante de chips Nvidia.

Detrás de las subidas de los grandes valores durante este mes y este año hay dos tendencias que ya han recorrido un largo camino: la inteligencia artificial y la subida de los tipos de interés. Cualquier tendencia siempre puede ir a más, pero ambas afrontan desafíos. Hoy me centraré en la inteligencia artificial, y en un futuro artículo abordaré el tema de los tipos de interés altos a largo plazo.

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Desde que OpenAI presentó al mundo ChatGPT a finales de 2022, la IA ha experimentado un auge asombroso, y Nvidia ha sido la mayor ganadora a medida que todo el mundo se apresura a comprar sus microchips.

Para ver qué podría salir mal, hay que tener en cuenta que no se trata de la manía especulativa habitual (si bien el año pasado se produjo una miniburbuja de la IA). Los beneficios de Nvidia aumentan casi tan rápido como el precio de sus acciones, así que si hay una burbuja, es una burbuja en la demanda de chips, no una burbuja bursátil en sí. En la medida en que hay una valoración errónea, se parece más a la de los bancos en 2007 —cuando los beneficios eran insosteniblemente altos— que a la de las puntocom carentes de beneficios de la burbuja de los 2000.

Nvidia ha sido la mayor ganadora a medida que todo el mundo se apresura a comprar sus microchips

La amenaza para el precio de las acciones de Nvidia tiene que ver, por tanto, con las amenazas para sus beneficios. Existen cuatro riesgos:

1) Caída de la demanda por la exagerada valoración de la IA. El Fondo Monetario Internacional afirma que la IA "transformará la economía". El presidente Biden sostiene que la IA es "la tecnología con más trascendencia de nuestro tiempo". Y los principales proveedores de IA —incluido el director ejecutivo de OpenAI— afirman en una carta conjunta que "mitigar el riesgo de extinción debido a la IA debería ser una prioridad global".

Sin embargo, los grandes modelos de lenguaje siguen siendo limitados. Todavía no he conocido a nadie que se alegre de encontrarse con un "chatbot" de atención al cliente, que parece estar ahí solo para que intentemos pasar por encima de él para así poder hablar con un humano real.

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Es una ayuda para los programadores, pero pocos fuera de esta comunidad se entusiasmaron cuando, por ejemplo, GitHub transformó el desarrollo de software, mucho antes de que apareciera ChatGPT. Copilot de Microsoft puede ayudar a los principiantes a mejorar las presentaciones de PowerPoint, lo que podría hacer la vida de oficina un poco menos aburrida. También es importante ayudar a los usuarios con Excel. Sin embargo, una función de "Ayuda" mejorada no suele despertar el interés de los inversores.

No me malinterpreten. Estoy profundamente impresionado por el progreso de los grandes modelos de lenguaje, la tecnología detrás de ChatGPT. Pero todos mis intentos de utilizarla para trabajar se han saldado con errores que me han llevado más tiempo arreglar que si simplemente lo hubiera hecho yo mismo. Es como tener a un niño de 12 años ayudando.

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Muchos grandes modelos de lenguaje o LLM, por sus siglas en inglés, fallan en lo más básico, a menudo de forma divertida —por ejemplo, Google aconseja añadir pegamento a la pizza. Copilot destaca el riesgo de ser devorado por un repollo cuando se le pregunta cómo cruzar un río con una cabra. ¿Están realmente preparados para la máxima competición? Perplexity es un gran motor de búsqueda asistido por IA, pero la promesa de la IA va mucho más allá de un Google mejorado. La tecnología aún tiene que estar a la altura de las expectativas, y el riesgo es que tarde mucho más de lo que creen los compradores de chips Nvidia.

2) La competencia reduce los precios. Nvidia reina en el sector de las unidades de procesamiento gráfico de alta gama utilizadas para la IA. No obstante, se enfrenta a la competencia de clientes bien financiados como Alphabet y Meta Platforms, un montón de nuevas empresas y rivales tradicionales como Intel que intentan ponerse a su altura. Aunque no sean tan buenos, deberían limitar la capacidad de Nvidia para cobrar casi lo que quiera.

Nvidia reina en el sector de las unidades de procesamiento gráfico de alta gama utilizadas para la IA

3) El mayor proveedor de Nvidia, Taiwan Semiconductor Manufacturing, podría querer un trozo más grande del pastel. TSMC es quien fabrica los chips. Si aumentara el precio que cobra a Nvidia, nadie más podría sustituirla en un plazo razonable. Es posible que no quiera comprometer su relación a largo plazo. Por otro lado, podría querer parte del efectivo que llega a Nvidia.

4) ¿Y si la magnitud no importa? Los diseñadores de modelos de IA creen que es una ventaja crecer con rapidez. A mayor uso, más datos, lo que mejora los modelos y atrae a más usuarios, en un círculo virtuoso. Lo grande debe hacerse más grande. Este frenesí es lo que alimenta la demanda de chips de IA. Si el razonamiento es correcto, muchos de los que invirtieron en los modelos que resultaron perdedores habrán malgastado su dinero. El auge actual de la demanda de chips también debería desaparecer cuando los perdedores se rindan. Aún queda mucho para eso, pero es una amenaza para las futuras ventas de Nvidia.

La comercialización ultrarrápida de los LLM se ha convertido en el punto de partida de los inversores

Si el discurso de que la magnitud importa es erróneo, y lo que las empresas quieren en realidad son modelos de IA más pequeños y dedicados, entrenados en gran parte con sus propios datos, o si se demuestra que las "startups" pueden hacer IA tan bien como los gigantes, se habrá malgastado mucho dinero.

La comercialización ultrarrápida de los LLM se ha convertido en el punto de partida de los inversores que han impulsado otras acciones que deberían beneficiarse, como las de los proveedores de electricidad, cables y centros de datos. Es otra señal de hasta qué punto se han creído el discurso como para apostar por beneficiarios potenciales tan distantes del "boom" de la IA.

Me temo que el mercado está prestando muy poca atención a los riesgos. La IA puede ser un gran negocio, pero es poco probable que dé los resultados que la gente espera.

*Contenido con licencia de The Wall Street Journal. Traducido por Federico Caraballo