La creciente adopción de la IA, en el punto de mira de los inversores

El mercado de la IA se encuentra en un punto de inflexión

En el sector de las TI, algunos mercados se están expandiendo con celeridad y buscan introducir nuevas perspectivas. Por ejemplo, en lo referente a la forma en que la innovación digital puede impulsar la productividad, el tema candente es la creciente adopción de aplicaciones de inteligencia artificial. El bot ChatGPT basado en IA (una herramienta de procesamiento del lenguaje natural de la empresa privada OpenAI, que utiliza tecnología de IA que permite mantener conversaciones similares a las mantenidas entre humanos y mucho más) conquistó el mundo a finales de 2022 y ganó más de 100 millones de usuarios en tan solo dos meses, mucho más rápidamente que otras aplicaciones ya consolidadas como Instagram o TikTok, que necesitaron 8 meses y 1,5 años, respectivamente, para alcanzar esa base de usuarios. Altera potencialmente el mercado de creación de contenidos y programación de software y podría ser capaz de revolucionar nuestro planteamiento acerca del aumento de la eficiencia en el trabajo intelectual. Microsoft anunció recientemente que invertirá 10.000 millones de dólares en OpenAI, lo que le ayudará a seguir desarrollando esta herramienta, y en breve ofrecerá la aplicación a sus clientes de servicios en la nube. En su teleconferencia con analistas sobre los resultados del cuarto trimestre, el CEO de Google mencionó que «la IA está alcanzando un punto de inflexión» y que la empresa también pondrá a disposición de sus clientes nuevos modelos lingüísticos como ChatGPT en las próximas semanas.

Aunque es demasiado pronto para cuantificar el tamaño de un nuevo mercado potencial para este tipo de aplicaciones de IA (hay muchas aplicaciones de IA capaces de crear música o imágenes, por ejemplo), en nuestra opinión, cabe imaginar que el mercado no hará más que crecer y es un buen ejemplo de cómo la actividad de innovación digital sigue ganando cuota. Según los análisis del sector (Precedence Research), se espera que el mercado de software de IA crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 23 % entre 2021 y 2030, partiendo de un tamaño previsto de 170.000 millones de dólares en 2023 hasta alcanzar los 1,09 billones de dólares en 2030. Estas cifras incluyen las múltiples formas en que diversos sectores emplean ya la IA en su software.

¿Cómo podemos conseguir exposición a este subtema?

La amplia naturaleza de la IA brinda muchas oportunidades para que los inversores se expongan a este subtema. Sin embargo, creemos que son tres los segmentos que resultarán más beneficiados: los hiperescaladores, los habilitadores y los desarrolladores de aplicaciones.

La IA/el aprendizaje automático (AA) se produce en centros de datos, ya que en teoría pueden escalar infinitamente los datos y las capacidades de computación para cualquier proyecto específico y, por consiguiente, proporcionan el entorno ideal para entrenar modelos de IA a gran escala. Si aplicamos la analogía de la fiebre del oro, invertir en hiperescaladores es algo similar a invertir en propietarios de minas de oro en las que la explotación minera corre a cargo de terceros. Debemos tener en cuenta que los centros de datos no se limitan a la IA; de hecho, la IA es tan solo una aplicación entre otras que ofrecen capacidades de escala elástica y computación para datos. En este segmento, destacamos Amazon, Microsoft, Google y Baidu como claros líderes. En Norteamérica y Europa, diríamos que la ventaja que han ganado los hiperescaladores en términos de capacidades de almacenamiento y computación, así como de distribución de software, es cada vez mayor y, en gran medida, insuperable. Para poner un ejemplo, los ingresos totales del negocio en la nube de Microsoft en el segundo trimestre del ejercicio económico 2023 ascendieron a 108.000 millones de dólares, habiendo quintuplicado los resultados de los últimos cinco años y siendo ahora mayores que la base total de ingresos de Microsoft en cualquier año anterior al ejercicio económico 2018. Una vez que un cliente «crea su plataforma» en AWS o Azure y adopta módulos de software, rápidamente se vuelve antieconómico desvincularse. Dicho esto, la relación suele ser mutuamente beneficiosa para los clientes y los hiperescaladores. Mediante la integración vertical y el alquiler de capacidades de computación y almacenamiento a terceros, los hiperescaladores pueden reducir simultáneamente los gastos de explotación y de capital de sus clientes sin dejar de generar márgenes de explotación muy saneados.

Microsoft y Google se mantienen en cabeza, pero no debemos olvidarnos de Amazon

Creemos que las grandes empresas de plataformas de servicios en la nube serán las beneficiarias a largo plazo de la IA. La empresa más analizada entre los inversores es Microsoft, ya que fue la primera en anunciar que pronto ofrecería ChatGPT a sus clientes de servicios en la nube. Además, los inversores quieren saber si puede ganar cuota de mercado en las búsquedas mejorando su plataforma de búsqueda Bing con la incorporación de capacidades de ChatGPT. Los expertos en IA generativa recomiendan analizar tres métricas importantes para averiguar cuál es la tecnología óptima.

• La primera métrica es el número de parámetros que utiliza un Large Language Model (LLM) o gran modelo lingüístico. Cuanto mayor sea el número de parámetros, más precisos serán los resultados. ChatGPT-3 cuenta con 175.000 millones de parámetros, frente a los 1.500 millones de parámetros utilizados en la versión ChatGPT-2 en 2020. El Bard de Google se basa en su modelo Language Model for Dialogue Applications (LaMDA) y utiliza 137.000 millones de parámetros. Microsoft parece tener ventaja en la actualidad; no obstante, el desarrollo de la incorporación de parámetros al LLM avanza con rapidez y creemos que Alphabet puede ponerse a su nivel a corto plazo. La presentación en directo de Google sobre Bard el 8 de febrero no convenció a los inversores acerca de su precisión y resultó en una reacción negativa de la cotización que, sin embargo, consideramos exagerada y creemos que presenta margen de mejora.
• La segunda métrica que debe tenerse en cuenta es el tamaño de la base de datos con la que se puede entrenar el LLM. Alphabet cuenta con la mayor base de datos disponible gracias a sus diversas plataformas como Google Search, Google Maps, YouTube, etc.
• La tercera métrica es la capacidad de procesamiento, ya que actualmente es el factor que presenta limitaciones a la mejora del tamaño de los parámetros y el entrenamiento de los LLM. Ambas empresas gozan de recursos suficientes para poder invertir en capacidad de procesamiento en centros de datos. De todos modos, los inversores no deben olvidarse de Amazon, que también ha destinado grandes inversiones a la IA y cuenta con una infraestructura de red mucho mayor para servicios en la nube que la de Microsoft y Alphabet. Esperamos que Amazon también ofrezca tarde o temprano aplicaciones en la nube basadas en IA generativa para sus clientes empresariales.

Las empresas de semiconductores deberían ser las más beneficiadas

Otro beneficiario es el sector de los semiconductores, que proporciona insumos clave para procesar cálculos complejos; en esencia, estas empresas venden picos para nuestras minas de oro. Ninguna empresa está más asociada a la informática avanzada que Nvidia, cuyas unidades de procesamiento gráfico (GPU) están presentes en aproximadamente el 85 % de los superordenadores del mundo. Las GPU resultan muy adecuadas para el desarrollo de entrenamiento de IA a gran escala en comparación con las unidades centrales de procesamiento (CPU), porque realizan muchos más cálculos de forma simultánea. Para contextualizar, en su última presentación de la Jornada del Inversor, Nvidia estimó que las plataformas completas de sus clientes representan una oportunidad de 100 billones de dólares, mientras que el mercado total objetivo (TAM) de la empresa se cifra en 1 billón de dólares. AMD es un diseñador de chips sin planta de fabricación propia similar que produce GPU, pero su especialidad principal son los chips x86 de CPU para servidores informáticos. En consecuencia, mientras que AMD es un beneficiario clave que capta la tendencia de la IA, sigue mostrando menor orientación a la IA que Nvidia y conserva un importante segmento de negocio de ordenadores personales. Las CPU, debido a su naturaleza más masificada y a su impacto de menor valor, carecen de un poder de fijación de precios tan fuerte como las GPU. Sin embargo, en los últimos años AMD ha demostrado ser un operador formidable y ha ganado cuota de mercado tanto en ordenadores personales como en los mercados finales de IA, si bien partiendo de una base de tamaño más reducido. Esto se debe en gran medida a sus eficaces diseños de chiplets, que presentan ciertas ventajas en el procesamiento de entrenamiento de IA. En última instancia, esperamos que tanto Nvidia como AMD se consoliden. TSMC, como destacada fundición puntera, está asociada desde hace tiempo tanto a Nvidia como a AMD y, por lo tanto, está bien posicionada para subirse a la ola secular de la digitalización. Dada la creciente intensidad de capital para cada nodo de chip sucesivo, las empresas de fundición como TSMC están atrincheradas y gozan de un poder de fijación de precios casi monopolístico. Por ejemplo, TSMC gastó 36.000 millones de dólares en inversiones en el ejercicio económico 2022 y prevé gastar una cantidad similar el año que viene, lo que supone un importante coste de exclusión para las fundiciones que van a la zaga. La memoria DRAM es otra área especialmente orientada a la IA y la digitalización. De hecho, las GPU carecen de memoria interna, por lo que se precisa un chip DRAM para almacenar y «alimentar» constantemente los datos que las GPU deben procesar. Además, la intensidad de capital necesaria para construir nuevas fábricas de memoria también ha aumentado drásticamente, lo que ha llevado a una importante consolidación de la oferta. En la actualidad, solo quedan tres grandes proveedores de memorias (Samsung, Micron y SK Hynix) en el sector de la DRAM, junto con varias nuevas fuentes de demanda lideradas por la IA. Por consiguiente, esperamos que la mejora de la economía unitaria y una tendencia al alza beneficien a todas las partes.

Nuevas oportunidades para las empresas de software como servicio

En nuestra opinión, la tercera categoría de empresas que podrían beneficiarse de la creciente adopción de aplicaciones de IA son los proveedores de software como servicio (SaaS) en la nube. Algunas empresas ya ofrecen aplicaciones de IA; por ejemplo, la aplicación de Salesforce.com (llamada «Einstein») dentro de su plataforma Lighting se ha desarrollado para su plataforma de éxito del cliente y se implementó en 2016. Creemos que las empresas de SaaS consolidadas podrían hallar formas de aumentar las ventas y monetizar nuevas aplicaciones adicionales de IA de nueva generación que ofrecen en el marco de su propia interfaz de usuario a sus clientes. La empresa de redes como servicio de nueva generación Cloudflare también empezó a utilizar hace siete años el aprendizaje automático para la detección de bots, la identificación de anomalías, la atención al cliente y la inteligencia empresarial. En colaboración con Nvidia, amplió su «Workers platform» (una plataforma en la que los usuarios pueden escribir códigos en cualquier lenguaje) e incluyó GPU de Nvidia y TensorFlow, lo que permitió a los clientes crear aplicaciones basadas en IA que se ejecutan en la red de Cloudflare. Según IDC, el mercado de aplicaciones basadas en IA en todos los subsegmentos de la industria del software SaaS debería registrar un crecimiento de dos dígitos en los próximos cinco años. Tras la brusca corrección de los múltiplos de valoración de los valores de software SaaS el año pasado, creemos que las valoraciones se han vuelto atractivas, lo que no refleja esos motores estructurales de crecimiento a largo plazo.

Si bien pensamos que todavía es demasiado pronto para esperar una monetización importante del uso de la IA generativa a corto plazo, creemos que se convertirá en un nuevo motor de crecimiento para el sector de las TI.