Apenas pasa un día sin que haya entusiasmo por el hecho de que la inteligencia artificial (IA) esté disparando el valor de mercado de otra empresa. A principios de este mes, el precio de las acciones de Dell, un fabricante de hardware, saltó más del 30% en un día debido a la esperanza de que la tecnología impulse las ventas. Días después, Together ai, una startup de computación en la nube, recaudó nuevos fondos por una valoración de 1.300 millones de dólares, frente a los 500 millones de dólares de noviembre. Uno de sus inversores es Nvidia, un fabricante de chips de inteligencia artificial que se encuentra en una racha alcista prolongada. Antes del lanzamiento de Chatgpt, una IA “generativa” que responde a consultas de maneras asombrosamente humanas, en noviembre de 2022 su capitalización de mercado era de unos 300.000 millones de dólares, similar a la de Home Depot, una cadena de mejoras para el hogar. Hoy asciende a 2,3 billones de dólares, unos 300.000 millones de dólares menos que los de Apple.
El incesante flujo de titulares sobre la IA hace que sea difícil tener una idea de qué empresas son las verdaderas ganadoras del auge de la IA y cuáles ganarán en el largo plazo. Para ayudar a responder esta pregunta, The Economist ha analizado dónde se ha acumulado valor hasta ahora y cómo esto concuerda con las ventas esperadas de productos y servicios en la “pila” de IA, como los tecnólogos llaman a las diversas capas de hardware y software en las que depende la IA para funcionar. Es magia. El 18 de marzo, muchas empresas de todos los niveles descenderán a San José para una reunión de cuatro días organizada por Nvidia. Con charlas sobre todo, desde robótica hasta descubrimiento de fármacos, la juerga mostrará las últimas innovaciones en inteligencia artificial. También pondrá de relieve una competencia furiosa entre empresas dentro de los niveles de la pila y, cada vez más, entre ellas.
Nuestro análisis examinó cuatro de estas capas y las empresas que las habitan: aplicaciones impulsadas por IA vendidas a empresas fuera de la pila; los propios modelos de IA, como gpt-4, el cerebro detrás de Chatgpt, y sus repositorios (por ejemplo, Hugging Face); las plataformas de computación en la nube que albergan muchos de estos modelos y algunas de las aplicaciones (Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure); y el hardware, como los semiconductores (fabricados por empresas como AMD, Intel y Nvidia), servidores (Dell) y equipos de red (Arista), responsables del impulso informático de las nubes.
Los avances tecnológicos tienden a elevar a nuevos gigantes tecnológicos. El auge de las computadoras en las décadas de 1980 y 1990 impulsó a Microsoft, que creó el sistema operativo Windows, y a Intel, que fabricó los chips necesarios para ejecutarlo, a la cima del orden jerárquico corporativo. En la década de 2000, ‘Wintel’ captaba cuatro quintas partes de las ganancias operativas de la industria de las computadoras, según Jefferies, un banco de inversión. La era de los teléfonos inteligentes le hizo lo mismo a Apple. Apenas unos años después de lanzar el iPhone en 2007, captaba más de la mitad de las ganancias operativas globales de los fabricantes de teléfonos.
El mundo aún se encuentra en los primeros días de la época de la IA generativa. Aun así, ya ha resultado inmensamente lucrativo. En total, las aproximadamente 100 empresas que examinamos han creado en conjunto 8 billones de dólares en valor para sus propietarios desde su inicio, lo que, para los fines de este artículo, definimos como octubre de 2022, justo antes del lanzamiento de Chatgpt. No todas estas ganancias son resultado del frenesí de la IA (los mercados bursátiles han experimentado un desplome más amplio últimamente), pero muchas sí lo son.
En cada nivel de la pila, el valor se está concentrando cada vez más en un puñado de empresas líderes. En hardware, fabricación de modelos y aplicaciones, las tres empresas más grandes han aumentado su participación en el valor total creado en una media de 14 puntos porcentuales en el último año y medio. En la capa de nube, Microsoft, que tiene una asociación con el fabricante de Chatgpt, Openai, ha adelantado a Amazon y Alphabet (la empresa matriz de Google). Su capitalización de mercado representa ahora el 46% del total del trío de nubes, frente al 41% antes del lanzamiento de Chatgpt.
Desnatando la nata
La distribución del valor también es desigual entre capas. En términos absolutos, las mayores riquezas han ido a parar a los fabricantes de hardware. Este grupo incluye empresas de chips (como Nvidia), empresas que construyen servidores (Dell) y aquellas que fabrican equipos de red (Arista). En octubre de 2022, las 27 empresas públicas de hardware de nuestra muestra valían alrededor de 1,5 billones de dólares. Hoy esa cifra es de 5 billones de dólares. Esto es lo que se esperaría en un auge tecnológico: primero es necesario construir la infraestructura física subyacente para poder ofrecer el software. A finales de la década de 1990, mientras avanzaba el auge de Internet, los proveedores de cosas como módems y otros proveedores de telecomunicaciones, como Cisco y WorldCom, fueron los primeros ganadores.
Hasta ahora, el anfitrión del festival de charlas de San José es, con diferencia, el mayor vencedor. Nvidia representa alrededor del 57% del aumento de la capitalización de mercado de nuestras empresas de hardware. La empresa fabrica más del 80% de todos los chips de IA, según idc, una empresa de investigación. También disfruta de un casi monopolio en los equipos de red utilizados para unir los chips dentro de los servidores de inteligencia artificial en los centros de datos. Los ingresos del negocio de centros de datos de Nvidia se triplicaron con creces en los 12 meses hasta finales de enero, en comparación con el año anterior. Sus márgenes brutos crecieron del 59% al 74%.
Los rivales de Nivdia en la fabricación de chips quieren una parte de estas riquezas. Las empresas establecidas, como AMD e Intel, están lanzando productos rivales. También lo son startups como Groq, que fabrica chips de inteligencia artificial súper rápidos, y Cerebras, que fabrica chips de gran tamaño. Los clientes más importantes de Nvidia, los tres gigantes de la nube, también están diseñando sus propios chips, como una forma de reducir la dependencia de un solo proveedor y de robarse algunos de los jugosos márgenes de Nvidia. Lisa Su, directora ejecutiva de AMD, ha pronosticado que los ingresos por la venta de chips de IA podrían dispararse a 400.000 millones de dólares en 2027, desde 45.000 millones de dólares en 2023. Eso sería demasiado para que Nvidia pudiera digerirlo por sí solo.
A medida que las aplicaciones de IA se generalicen, una parte cada vez mayor de esa demanda también pasará de los chips necesarios para entrenar modelos, que consisten en analizar montañas de datos para enseñar algoritmos a predecir la siguiente palabra o píxel en una secuencia, a aquellos que realmente se necesitan. utilizarlos para responder a consultas (“inferencia”, en jerga tecnológica). El año pasado, alrededor de dos quintas partes de los ingresos por IA de Nvidia provinieron de clientes que utilizaron sus chips para realizar inferencias. Los expertos esperan que algunas inferencias comiencen a pasar de las unidades de procesamiento de gráficos (gpus) especializadas, que son el fuerte de Nvidia, a las unidades de procesamiento central (cpus) de propósito general como las que se utilizan en computadoras portátiles y teléfonos inteligentes, que están dominadas por AMD e Intel. En poco tiempo, es posible que incluso se realice algo de entrenamiento en CPU en lugar de GPU.
Aún así, el control de Nvidia en el mercado de hardware parece seguro para los próximos años. Las empresas emergentes sin experiencia tendrán dificultades para convencer a los grandes clientes de que reconfiguren los sistemas de hardware corporativos para su novedosa tecnología. El despliegue de sus propios chips por parte de los gigantes de la nube aún es limitado. Y Nvidia tiene cuda, una plataforma de software que permite a los clientes adaptar chips a sus necesidades. Es popular entre los programadores y dificulta que los clientes cambien a semiconductores rivales, que cuda no admite.
Mientras que el hardware gana la carrera por la acumulación de valor en términos absolutos, son los fabricantes de modelos independientes los que han disfrutado de las mayores ganancias proporcionales. El valor colectivo de 11 de estas empresas que hemos analizado ha saltado de 29.000 millones de dólares a unos 138.000 millones de dólares en los últimos 16 meses. Se cree que Openai vale unos 100.000 millones de dólares, frente a los 20.000 millones de dólares de octubre de 2022. La valoración de Anthropic aumentó de 3.400 millones de dólares en abril de 2022 a 18.000 millones de dólares. Mistral, una startup francesa fundada hace menos de un año, vale ahora alrededor de 2.000 millones de dólares.
Parte de ese valor está ligado al hardware. Las startups compran montones de chips, en su mayoría de Nvidia, para entrenar sus modelos. Imbue, que al igual que Openai y Anthropic tiene su sede en San Francisco, tiene 10.000 chips de este tipo. Cohere, un rival canadiense, tiene 16.000. Estos semiconductores pueden venderse por decenas de miles de dólares cada uno. A medida que los modelos se vuelven cada vez más sofisticados, necesitan cada vez más. Según se informa, entrenar al gpt-4 costó alrededor de 100 millones de dólares. Algunos sospechan que entrenar a su sucesor podría costarle a Openai diez veces más.
Sin embargo, el verdadero valor de los fabricantes de modelos reside en su propiedad intelectual y en los beneficios que ésta puede generar. El verdadero alcance de esas ganancias dependerá de cuán feroz será la competencia entre los proveedores de modelos y de cuánto durará. Ahora mismo la rivalidad está candente, lo que puede explicar por qué la capa no ha ganado tanto valor en términos absolutos.
Aunque Openai tomó una ventaja temprana, los rivales se han puesto al día rápidamente.
Han podido acceder a los mismos datos que el creador de Chatgpt (es decir, texto e imágenes en Internet) y, además, de forma gratuita. Claude 3 de Anthropic le está pisando los talones a gpt-4. Cuatro meses después del lanzamiento de gpt-4, Meta, la empresa matriz de Facebook, lanzó Llama 2, un poderoso rival que, a diferencia de los modelos propietarios de Openai y Anthropic, es abierto y otros pueden modificarlo a voluntad. En febrero, Mistral, que tiene menos de 40 empleados, cautivó a la industria al lanzar un modelo abierto cuyo rendimiento casi rivaliza con el del gpt-4, a pesar de requerir mucha menos potencia computacional para entrenarlo y ejecutarlo.
Incluso los modelos más pequeños ofrecen cada vez más un buen rendimiento a un precio bajo, señala Stephanie Zhan de Sequoia, una firma de capital de riesgo. Algunos están diseñados para tareas específicas. Una startup llamada Nixtla desarrolló Timegpt, un modelo de previsión financiera. Otro, la IA hipocrática, ha entrenado su modelo con datos de exámenes para ingresar a la escuela de medicina, para brindar consejos médicos precisos.
La abundancia de modelos también ha permitido el crecimiento de la capa de aplicación. El valor de las 19 empresas de software que cotizan en bolsa en nuestro grupo de aplicaciones ha aumentado 1,1 billones de dólares, o un 35%, desde octubre de 2022. Esto incluye a los grandes proveedores de software que están añadiendo IA generativa a sus servicios. Zoom utiliza la tecnología para permitir a los usuarios resumir las videollamadas.
ServiceNow, que brinda tecnología, recursos humanos y otro tipo de soporte a las empresas, ha introducido chatbots para ayudar a resolver las consultas de los clientes. Adobe, creador de Photoshop, tiene una aplicación llamada Firefly, que utiliza inteligencia artificial para editar imágenes.
Los recién llegados están agregando más variedad. El sitio web “There’s An ai For That” cuenta con más de 12.000 solicitudes, frente a menos de 1.000 en 2022. DeepScribe ayuda a transcribir las notas de los médicos. Harvey ai ayuda a los abogados. De manera más idiosincrásica, 32 chatbots prometen “conversaciones sarcásticas” y 20 generan diseños de tatuajes. La competencia feroz y las bajas barreras de entrada significan que algunas aplicaciones, si no muchas, podrían tener dificultades para capturar valor.
Luego está la capa de nubes. La capitalización de mercado combinada de Alphabet, Amazon y Microsoft ha aumentado 2,5 billones de dólares desde el inicio del boom de la IA.
Contado en dólares, eso representa menos de las tres cuartas partes del crecimiento de la capa de hardware, y apenas una cuarta parte en términos porcentuales. Sin embargo, en comparación con los ingresos reales que se espera que la IA genere para el trío de las grandes tecnologías en el corto plazo, esta creación de valor supera con creces la de todas las demás capas. Son 120 veces los 20.000 millones de dólares en ingresos que se prevé que la IA generativa añadirá a las ventas de los gigantes de la nube en 2024. La proporción comparable es de aproximadamente 40 para las empresas de hardware y alrededor de 30 para los fabricantes de modelos.
Esto implica que los inversores creen que los gigantes de la nube serán los mayores ganadores a largo plazo. La relación entre el precio de las acciones y las ganancias de las empresas, otro indicador de las ganancias futuras esperadas, cuenta una historia similar.
Las tres grandes empresas de la nube promedian 29. Esto es más de un 50% más que el de la típica empresa no tecnológica del índice s&p 500 de grandes empresas estadounidenses, y frente a 21 a principios de 2023.
El optimismo de los inversores sobre la nube puede explicarse por tres factores. En primer lugar, los titanes de la tecnología poseen todos los ingredientes para desarrollar sistemas de inteligencia artificial líderes en el mundo: grandes cantidades de datos, ejércitos de investigadores, enormes centros de datos y mucho dinero extra. En segundo lugar, los compradores de servicios de IA, como las grandes corporaciones, prefieren hacer negocios con socios comerciales establecidos que con empresas emergentes no probadas (ver gráfico 4). En tercer lugar, y lo más importante, las grandes tecnologías tienen el mayor potencial para controlar cada capa de la pila, desde los chips hasta las aplicaciones.
Además de diseñar algunos de sus propios chips, Amazon, Google y Microsoft están invirtiendo tanto en modelos como en aplicaciones. De los 11 modelistas de nuestra muestra, nueve cuentan con el apoyo de al menos uno de los tres gigantes. Eso incluye Openai, Anthropic (Google y Amazon) y Mistral (nuevamente Microsoft), respaldados por Microsoft.
Toma el pastel de capas y cómelo.
Los beneficios potenciales que se obtienen al controlar un mayor número de estratos también están llevando a que empresas que hasta ahora eran específicas de cada estrato se diversifiquen. La división interna de capital de riesgo de Openai ha invertido en 14 empresas desde su lanzamiento en enero de 2021, incluidas Harvey ai y Ambience Healthcare, otra nueva empresa médica. Sam Altman, jefe de Openai, supuestamente está buscando inversores para financiar una faraónica empresa de fabricación de chips de 7 billones de dólares.
Nvidia también se está volviendo más ambiciosa. Ha adquirido participaciones en siete de los fabricantes de modelos y ahora ofrece sus propios modelos de IA. También ha invertido en nuevas empresas como Together ai y CoreWeave, que compiten con sus grandes clientes de la nube. En su evento de San José se espera que presente una nueva y elegante GPU y, tal vez, herramientas de inteligencia artificial de otras capas de la pila. El mayor creador de valor del auge de la IA no está de humor para ceder su corona.
Fuente: https://www.economist.com/business/2024/03/17/just-how-rich-are-businesses-getting-in-the-ai-gold-rush?utm_content=article-link-5&etear=nl_sunday_today_5&utm_campaign=r.the-economist-sunday-today&utm_medium=email.internal-newsletter.np&utm_source=salesforce-marketing-cloud&utm_term=3/17/2024&utm_id=1861102
