El 17 de marzo, hora de EE. UU., el fundador y CEO de Nvidia, Jen-Hsun Huang, se enfrentará a una importante oportunidad para revitalizar el precio de las acciones de la compañía. Ese día, la cumbre tecnológica anual de Nvidia, GTC, se llevará a cabo en San José, California. En la conferencia principal, se espera que Jen-Hsun Huang explique cómo liderará a Nvidia en la exploración de la próxima frontera de la IA. Durante los seis días de la conferencia, también habrá 900 socios comerciales y empresas emergentes que presentarán cómo utilizan la tecnología de Nvidia y mostrarán productos relacionados.
Un repentino "cisne negro", el precio de las acciones aún no se ha recuperado
El auténtico y seguro Jen-Hsun Huang también siente ansiedad: necesita liderar a NVIDIA para crear una demanda inagotable de chips de IA y mantener una posición dominante. Ha sido testigo de los drásticos cambios en el destino de las empresas en la industria de semiconductores y es muy consciente de que en la historia de las empresas de infraestructura tecnológica ha habido altibajos, siendo Intel un ejemplo reciente.
En la conferencia CES celebrada a principios de este año, Jen-Hsun Huang hizo una aparición destacada. Vestía una brillante chaqueta de piel con estampado de cocodrilo y habló extensamente sobre la inteligencia artificial física, afirmando que "el momento del ChatGPT de los robots generales está a punto de llegar".
En la semana siguiente, Jen-Hsun Huang visitó China y reafirmó el compromiso de NVIDIA con el mercado chino ante desarrolladores y socios chinos. También mencionó que la tasa de rotación de empleados de NVIDIA es la más baja entre las empresas del sector tecnológico a nivel mundial.
Hasta que Jen-Hsun Huang dejó China, el rendimiento de las acciones de Nvidia era suficiente para que su patrimonio personal neto superara fácilmente los cien mil millones de dólares. Pero a finales de enero, la tendencia de las acciones de Nvidia dio un giro: la empresa china de IA DeepSeek se convirtió en un "cisne negro" que atacó el precio de las acciones de Nvidia, ya que el modelo de IA de bajo costo que lanzó hizo que la capitalización de mercado de Nvidia se evaporara casi 600 mil millones de dólares en un solo día, estableciendo el mayor descenso diario en la historia de cualquier empresa.
A pesar de que los ingresos y beneficios trimestrales de Nvidia superaron las expectativas, y la compañía hizo una previsión optimista sobre las ventas del nuevo trimestre, el precio de las acciones aún cayó. El mercado comenzó a dudar por primera vez de la demanda de los chips de Nvidia. En medio de estas dudas, el precio de las acciones de Nvidia aún no ha recuperado completamente su terreno perdido. Hasta el 17 de marzo, antes de la apertura de la bolsa estadounidense, la capitalización de mercado de Nvidia era de menos de 3 billones de dólares.
El 17 de marzo, cuando Jen-Hsun Huang vuelva a subir al escenario de GTC, se espera que anuncie la próxima generación de la plataforma de chips de IA de Nvidia, que llevará el nombre de Rubin, en honor a la astrónoma estadounidense Vera Rubin, quien se centró en el estudio de la "materia oscura" y es conocida por haber observado la velocidad de rotación de las galaxias.
El martes, Huang hablará sobre la velocidad de los chips Rubin, qué configuraciones estarán disponibles y cuándo comenzarán los envíos. En el GTC del año pasado, Huang anunció el lanzamiento del chip Blackwell, que lleva el nombre del primer científico negro estadounidense en ser elegido miembro de la Academia Nacional de Ciencias. A partir del cuarto trimestre del año fiscal 2025, el chip ha contribuido con $ 11 mil millones en ingresos a Nvidia.
El cliente exige más autonomía en las elecciones.
A medida que la capacidad de los chips de IA de Nvidia supera a la de la generación anterior, los precios también se vuelven cada vez más altos, lo que no solo desalienta a algunas empresas pequeñas y medianas, sino que incluso los grandes proveedores de servicios en la nube están tratando de liberarse de la dependencia de los chips de Nvidia. En este contexto, Nvidia está buscando nuevas estrategias de venta, y los productos tecnológicos relacionados se espera que se anuncien en la cumbre GTC de este año.
Una de las tecnologías de conexión, conocida como Socket, ha llamado la atención de la industria. Con esta tecnología, en el futuro será posible desmontar directamente los chips de GPU independientes, mientras que los GPU actuales deben ser encapsulados en tarjetas de circuito impreso y luego conectados a la placa base, y los chips de GPU en las tarjetas no son desmontables.
El analista Sheng Linghai de la firma de investigación Gartner dijo a los reporteros de Yicai: "Si esta tecnología realmente se lanza en GTC, podría abrir un nuevo mercado, y las tarjetas GPU podrían convertirse en productos con libertad de ensamblaje y desensamblaje."
En opinión de Shenglinghai, las placas desmontables ofrecerán a los clientes más opciones, sin necesidad de comprar servidores completos. "Desde DGX hasta el clúster NVL72, NVIDIA ha pasado de vender placas a vender servidores, y los precios de los productos han ido en aumento; este modelo de ventas puede aumentar significativamente los ingresos," explicó. "Pero ahora muchos clientes consideran que sus productos son demasiado caros, lo que ha disminuido su disposición a comprar. En este contexto, NVIDIA podría necesitar considerar volver a un modelo de venta de placas desmontables para diversificar más su estrategia de productos."
Debido a que los grandes proveedores de servicios en la nube pueden querer solo un componente de hardware en la parte inferior de la pila de servidores de Nvidia, no están satisfechos con el modelo de venta de Nvidia que empaqueta GPUs con otros productos, sino que necesitan un mayor grado de autonomía en sus elecciones. "Si los productos de Nvidia carecen de flexibilidad, entonces la entrega también se verá retrasada debido a los retrasos de los fabricantes de sistemas integrados", dijo Sheng Linghai.
A pesar de que cuatro grandes empresas, incluidas Meta, Microsoft, Amazon y Google, se espera que inviertan miles de millones de dólares en la construcción de infraestructura de IA para 2025, estas grandes empresas representan aproximadamente la mitad de los ingresos del negocio de centros de datos de NVIDIA. Sin embargo, ahora también están desarrollando sus propios chips de IA para reducir la dependencia de los costosos chips de NVIDIA, lo que en cierta medida ha llevado a NVIDIA a competir con sus principales clientes.
Además de que el modelo de venta de productos necesita diversificarse aún más, Nvidia también enfrenta un cuestionamiento: la IA todavía tiene grandes desafíos en la implementación en escenarios de aplicación real. Aunque se considera ampliamente que la inteligencia artificial ha revolucionado todo, hasta ahora la mayor parte del impacto económico de la inteligencia artificial generativa proviene de la construcción de infraestructura, y la mayoría de los usos realmente transformadores aún no se han materializado.
No estar dispuesto a ser "la persona que vende palas"
Actualmente, las aplicaciones de la plataforma de metaverso industrial Omniverse de Nvidia y del modelo de IA física Cosmos aún se encuentran en una etapa temprana. La predicción de Jen-Hsun Huang hace diez años sobre la inminente llegada de los automóviles autónomos tampoco se ha hecho realidad.
El economista del MIT, Daron Acemoglu, ganador del Premio Nobel de Economía 2024, predijo en un artículo publicado el año pasado que la inteligencia artificial solo podrá aumentar la productividad total de los factores (un indicador clave de la eficiencia económica) en aproximadamente un 0.5% en los próximos 10 años. "No tengo dudas sobre la capacidad de la inteligencia artificial generativa, pero cómo utilizarla en el ámbito comercial sigue siendo un problema sin resolver", afirmó. "Actualmente, las empresas enfrentan la presión de utilizar la inteligencia artificial, porque hay demasiada exageración al respecto."
La firma de capital de riesgo New Enterprise Associates ha invertido junto con Nvidia en algunas startups de inteligencia artificial. Aaron Jacobson, socio de la compañía, dijo: "Necesitamos proporcionar aplicaciones reales para la inteligencia artificial. Nvidia no se conforma solo con ser el que vende palas, necesita llevar a los mineros a la mina a buscar oro y señalar a la gente desde la primera pala de tierra, '¡Mira! ¡Ahí está el oro!'"
En este contexto, Jen-Hsun Huang y los ejecutivos de NVIDIA están tratando de encontrar la próxima industria de aplicaciones de IA con potencial disruptivo, y están ansiosos por descubrir dónde está el oro. Entre las áreas en las que NVIDIA está apostando se encuentran la salud y la robótica.
Este enero, Jen-Hsun Huang celebró una fiesta con un grupo de ejecutivos de la industria de la tecnología médica en la conferencia de salud de JPMorgan en San Francisco. Según los asistentes, alrededor de 400 invitados llenaron el lujoso salón dorado del Hotel Fairmont en San Francisco. Cuando cayó la noche, Jen-Hsun Huang, después de haber bebido al menos dos copas de vino tinto, estaba un poco ebrio y no paraba de hacer bromas: "Si un robot es mejor que tú para encontrar moléculas de medicamentos, ¿cómo lo nombrarías?" También le dijo al CEO de la proveedora de software de atención médica Iqvia, Ali Bousbib, que el nombre de su empresa parecía "que te quedaste dormido frente al teclado y luego enviaste esas letras que tocaste accidentalmente".
La vicepresidenta de NVIDIA Health, Kimberly Powell, enfatizó en la conferencia de salud de JPMorgan que los modelos de inteligencia artificial acelerarán el desarrollo de nuevos medicamentos. Describió a los asistentes un escenario de un hospital virtual: los robots "observarán" las cirugías y etiquetarán los videos de las operaciones.
“El sistema de salud se enfrentará a una serie de desafíos como el envejecimiento de la población, el aumento de los costos de suministro y la escasez de mano de obra, y NVIDIA puede ayudar directamente a los hospitales a operar de manera más eficiente utilizando inteligencia artificial.” Ella señaló, “NVIDIA ya ha colaborado con hospitales para desarrollar un agente de IA que puede responder preguntas de los pacientes antes de la cirugía; el chatbot puede garantizar que se respondan todas las preguntas importantes antes de la operación, lo que reduce los costos para los proveedores de servicios de salud, esta es una forma completamente nueva de pensar.”
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¿Podrá Jen-Hsun Huang salvar el precio de las acciones de Nvidia al subir nuevamente al escenario en la cumbre GTC?
El 17 de marzo, hora de EE. UU., el fundador y CEO de Nvidia, Jen-Hsun Huang, se enfrentará a una importante oportunidad para revitalizar el precio de las acciones de la compañía. Ese día, la cumbre tecnológica anual de Nvidia, GTC, se llevará a cabo en San José, California. En la conferencia principal, se espera que Jen-Hsun Huang explique cómo liderará a Nvidia en la exploración de la próxima frontera de la IA. Durante los seis días de la conferencia, también habrá 900 socios comerciales y empresas emergentes que presentarán cómo utilizan la tecnología de Nvidia y mostrarán productos relacionados.
Un repentino "cisne negro", el precio de las acciones aún no se ha recuperado
El auténtico y seguro Jen-Hsun Huang también siente ansiedad: necesita liderar a NVIDIA para crear una demanda inagotable de chips de IA y mantener una posición dominante. Ha sido testigo de los drásticos cambios en el destino de las empresas en la industria de semiconductores y es muy consciente de que en la historia de las empresas de infraestructura tecnológica ha habido altibajos, siendo Intel un ejemplo reciente.
En la conferencia CES celebrada a principios de este año, Jen-Hsun Huang hizo una aparición destacada. Vestía una brillante chaqueta de piel con estampado de cocodrilo y habló extensamente sobre la inteligencia artificial física, afirmando que "el momento del ChatGPT de los robots generales está a punto de llegar".
En la semana siguiente, Jen-Hsun Huang visitó China y reafirmó el compromiso de NVIDIA con el mercado chino ante desarrolladores y socios chinos. También mencionó que la tasa de rotación de empleados de NVIDIA es la más baja entre las empresas del sector tecnológico a nivel mundial.
Hasta que Jen-Hsun Huang dejó China, el rendimiento de las acciones de Nvidia era suficiente para que su patrimonio personal neto superara fácilmente los cien mil millones de dólares. Pero a finales de enero, la tendencia de las acciones de Nvidia dio un giro: la empresa china de IA DeepSeek se convirtió en un "cisne negro" que atacó el precio de las acciones de Nvidia, ya que el modelo de IA de bajo costo que lanzó hizo que la capitalización de mercado de Nvidia se evaporara casi 600 mil millones de dólares en un solo día, estableciendo el mayor descenso diario en la historia de cualquier empresa.
A pesar de que los ingresos y beneficios trimestrales de Nvidia superaron las expectativas, y la compañía hizo una previsión optimista sobre las ventas del nuevo trimestre, el precio de las acciones aún cayó. El mercado comenzó a dudar por primera vez de la demanda de los chips de Nvidia. En medio de estas dudas, el precio de las acciones de Nvidia aún no ha recuperado completamente su terreno perdido. Hasta el 17 de marzo, antes de la apertura de la bolsa estadounidense, la capitalización de mercado de Nvidia era de menos de 3 billones de dólares.
El 17 de marzo, cuando Jen-Hsun Huang vuelva a subir al escenario de GTC, se espera que anuncie la próxima generación de la plataforma de chips de IA de Nvidia, que llevará el nombre de Rubin, en honor a la astrónoma estadounidense Vera Rubin, quien se centró en el estudio de la "materia oscura" y es conocida por haber observado la velocidad de rotación de las galaxias.
El martes, Huang hablará sobre la velocidad de los chips Rubin, qué configuraciones estarán disponibles y cuándo comenzarán los envíos. En el GTC del año pasado, Huang anunció el lanzamiento del chip Blackwell, que lleva el nombre del primer científico negro estadounidense en ser elegido miembro de la Academia Nacional de Ciencias. A partir del cuarto trimestre del año fiscal 2025, el chip ha contribuido con $ 11 mil millones en ingresos a Nvidia.
El cliente exige más autonomía en las elecciones.
A medida que la capacidad de los chips de IA de Nvidia supera a la de la generación anterior, los precios también se vuelven cada vez más altos, lo que no solo desalienta a algunas empresas pequeñas y medianas, sino que incluso los grandes proveedores de servicios en la nube están tratando de liberarse de la dependencia de los chips de Nvidia. En este contexto, Nvidia está buscando nuevas estrategias de venta, y los productos tecnológicos relacionados se espera que se anuncien en la cumbre GTC de este año.
Una de las tecnologías de conexión, conocida como Socket, ha llamado la atención de la industria. Con esta tecnología, en el futuro será posible desmontar directamente los chips de GPU independientes, mientras que los GPU actuales deben ser encapsulados en tarjetas de circuito impreso y luego conectados a la placa base, y los chips de GPU en las tarjetas no son desmontables.
El analista Sheng Linghai de la firma de investigación Gartner dijo a los reporteros de Yicai: "Si esta tecnología realmente se lanza en GTC, podría abrir un nuevo mercado, y las tarjetas GPU podrían convertirse en productos con libertad de ensamblaje y desensamblaje."
En opinión de Shenglinghai, las placas desmontables ofrecerán a los clientes más opciones, sin necesidad de comprar servidores completos. "Desde DGX hasta el clúster NVL72, NVIDIA ha pasado de vender placas a vender servidores, y los precios de los productos han ido en aumento; este modelo de ventas puede aumentar significativamente los ingresos," explicó. "Pero ahora muchos clientes consideran que sus productos son demasiado caros, lo que ha disminuido su disposición a comprar. En este contexto, NVIDIA podría necesitar considerar volver a un modelo de venta de placas desmontables para diversificar más su estrategia de productos."
Debido a que los grandes proveedores de servicios en la nube pueden querer solo un componente de hardware en la parte inferior de la pila de servidores de Nvidia, no están satisfechos con el modelo de venta de Nvidia que empaqueta GPUs con otros productos, sino que necesitan un mayor grado de autonomía en sus elecciones. "Si los productos de Nvidia carecen de flexibilidad, entonces la entrega también se verá retrasada debido a los retrasos de los fabricantes de sistemas integrados", dijo Sheng Linghai.
A pesar de que cuatro grandes empresas, incluidas Meta, Microsoft, Amazon y Google, se espera que inviertan miles de millones de dólares en la construcción de infraestructura de IA para 2025, estas grandes empresas representan aproximadamente la mitad de los ingresos del negocio de centros de datos de NVIDIA. Sin embargo, ahora también están desarrollando sus propios chips de IA para reducir la dependencia de los costosos chips de NVIDIA, lo que en cierta medida ha llevado a NVIDIA a competir con sus principales clientes.
Además de que el modelo de venta de productos necesita diversificarse aún más, Nvidia también enfrenta un cuestionamiento: la IA todavía tiene grandes desafíos en la implementación en escenarios de aplicación real. Aunque se considera ampliamente que la inteligencia artificial ha revolucionado todo, hasta ahora la mayor parte del impacto económico de la inteligencia artificial generativa proviene de la construcción de infraestructura, y la mayoría de los usos realmente transformadores aún no se han materializado.
No estar dispuesto a ser "la persona que vende palas"
Actualmente, las aplicaciones de la plataforma de metaverso industrial Omniverse de Nvidia y del modelo de IA física Cosmos aún se encuentran en una etapa temprana. La predicción de Jen-Hsun Huang hace diez años sobre la inminente llegada de los automóviles autónomos tampoco se ha hecho realidad.
El economista del MIT, Daron Acemoglu, ganador del Premio Nobel de Economía 2024, predijo en un artículo publicado el año pasado que la inteligencia artificial solo podrá aumentar la productividad total de los factores (un indicador clave de la eficiencia económica) en aproximadamente un 0.5% en los próximos 10 años. "No tengo dudas sobre la capacidad de la inteligencia artificial generativa, pero cómo utilizarla en el ámbito comercial sigue siendo un problema sin resolver", afirmó. "Actualmente, las empresas enfrentan la presión de utilizar la inteligencia artificial, porque hay demasiada exageración al respecto."
La firma de capital de riesgo New Enterprise Associates ha invertido junto con Nvidia en algunas startups de inteligencia artificial. Aaron Jacobson, socio de la compañía, dijo: "Necesitamos proporcionar aplicaciones reales para la inteligencia artificial. Nvidia no se conforma solo con ser el que vende palas, necesita llevar a los mineros a la mina a buscar oro y señalar a la gente desde la primera pala de tierra, '¡Mira! ¡Ahí está el oro!'"
En este contexto, Jen-Hsun Huang y los ejecutivos de NVIDIA están tratando de encontrar la próxima industria de aplicaciones de IA con potencial disruptivo, y están ansiosos por descubrir dónde está el oro. Entre las áreas en las que NVIDIA está apostando se encuentran la salud y la robótica.
Este enero, Jen-Hsun Huang celebró una fiesta con un grupo de ejecutivos de la industria de la tecnología médica en la conferencia de salud de JPMorgan en San Francisco. Según los asistentes, alrededor de 400 invitados llenaron el lujoso salón dorado del Hotel Fairmont en San Francisco. Cuando cayó la noche, Jen-Hsun Huang, después de haber bebido al menos dos copas de vino tinto, estaba un poco ebrio y no paraba de hacer bromas: "Si un robot es mejor que tú para encontrar moléculas de medicamentos, ¿cómo lo nombrarías?" También le dijo al CEO de la proveedora de software de atención médica Iqvia, Ali Bousbib, que el nombre de su empresa parecía "que te quedaste dormido frente al teclado y luego enviaste esas letras que tocaste accidentalmente".
La vicepresidenta de NVIDIA Health, Kimberly Powell, enfatizó en la conferencia de salud de JPMorgan que los modelos de inteligencia artificial acelerarán el desarrollo de nuevos medicamentos. Describió a los asistentes un escenario de un hospital virtual: los robots "observarán" las cirugías y etiquetarán los videos de las operaciones.
“El sistema de salud se enfrentará a una serie de desafíos como el envejecimiento de la población, el aumento de los costos de suministro y la escasez de mano de obra, y NVIDIA puede ayudar directamente a los hospitales a operar de manera más eficiente utilizando inteligencia artificial.” Ella señaló, “NVIDIA ya ha colaborado con hospitales para desarrollar un agente de IA que puede responder preguntas de los pacientes antes de la cirugía; el chatbot puede garantizar que se respondan todas las preguntas importantes antes de la operación, lo que reduce los costos para los proveedores de servicios de salud, esta es una forma completamente nueva de pensar.”
(Fuente: Yicai)
Fuente: Dongfang Caifuwang
Autor: Primera Finanzas