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El estilo de las acciones estadounidenses cambió esta semana: el Nasdaq tuvo un desempeño inferior al S&P 500 y al Dow, y los pesos pesados ​​de la tecnología como Nvidia y Meta cayeron uno tras otro.
Los vendedores en corto, representados por Goldman Sachs, están preocupados por el alto costo de los modelos grandes y porque hasta el momento no existe una “aplicación asesina” para la IA, lo que afecta la comercialización de la tecnología de IA;
Aunque existen diferencias en la realización de la IA, existe cierto consenso en que Nvidia es relativamente invencible como "vendedor de palas". Además de Nvidia, a juzgar por las recientes tendencias de los precios de las acciones, Apple puede convertirse en otro ganador dependiendo del hardware.

Nasdaq tiene un rendimiento inferior

El estilo de las acciones estadounidenses cambió esta semana. A partir del 19 de julio, el Dow Jones Industrial Average subió un 1,7%, el índice S&P 500 cayó un 1,3% y el índice compuesto Nasdaq cayó un 2,9%. Entre las acciones de peso pesado, Nvidia cayó un 6,3%, Amazon cayó un 5,5% y Meta cayó un 4,6%.

Recientemente, el jefe global de acciones de Goldman Sachs echó un jarro de agua fría sobre las acciones conceptuales de IA, el principal impulsor del aumento de las acciones estadounidenses este año. El informe indicó lo doloroso que sería revertir las ventas en corto ante la expansión de las acciones tecnológicas. burbuja. Los mercados tienen una manera de ganar dinero mes tras mes, incluso cuando queda claro que los últimos avances tecnológicos no están funcionando tan bien como se esperaba.

En su opinión, las empresas que gastan cientos de miles de millones de dólares en el campo de la IA no desencadenarán la próxima revolución económica y ni siquiera serán tan efectivas como los teléfonos inteligentes e Internet.

Impulsado por la IA, el Nasdaq lideró el camino. Si analizamos el primer semestre de este año, el S&P 500 cerró con un alza del 14,5%, el Nasdaq subió un 18% y el Dow Jones tuvo un desempeño ligeramente peor, cerrando con solo un alza del 3,8%.Las "Siete Hermanas" contribuyeron con más del 60% del rendimiento del S&P 500, mientras que el S&P 500 con igual ponderación obtuvo menos del 5%.

Sin embargo, la situación cambió repentinamente en la segunda mitad del año y el debate sobre si la IA es una burbuja ha vuelto a llamar la atención.

Divergencia entre largo y corto

El lado corto, representado por Goldman Sachs, está preocupado por el alto costo de los modelos grandes y porque hasta el momento no existe una “aplicación asesina” para la IA, lo que afecta la comercialización de la tecnología de IA.

En esta gran carrera armamentista mundial de modelos de IA, los gigantes tecnológicos, incluidos Meta y Microsoft, han aumentado sus apuestas. Según las estadísticas de FactSet, en el primer trimestre de este año, los gastos de capital totales de Amazon, Google, Microsoft y Meta alcanzaron un récord de EE. UU. 44 mil millones de dólares nuevos máximos.

Los gastos de capital de Microsoft aumentaron un 80% interanual hasta alcanzar los 14.000 millones de dólares en el primer trimestre.El gasto de capital para todo el año fiscal aumentará aproximadamente un 50% a más de 50 mil millones de dólares.Microsoft busca triplicar su suministro de GPU a 1,8 millones de unidades este año.

Los gastos de capital de Google aumentaron un 91% interanual a 12 mil millones de dólares en el primer trimestre, y se espera que sean aproximadamente 50 mil millones de dólares para todo el año.Un aumento interanual de aproximadamente el 55%.

Meta aumenta los gastos de capital para todo el año a entre 35.000 y 40.000 millones de dólaresUn aumento interanual del 33%。

Amazon espera que los gastos de capital para todo el año superen los 60 mil millones de dólaresUn incremento interanual de al menos el 24%.

A juzgar por las ganancias del primer trimestre, el crecimiento de los ingresos de los grandes gigantes tecnológicos superó las expectativas del mercado con la ayuda de la IA.Los ingresos de Meta, que recurre más activamente a la IA, aumentaron un 27%, y el crecimiento de los ingresos de Microsoft y Google en el primer trimestre también superó el 15%. Sin embargo, este crecimiento aún está lejos de la tasa de expansión de los costos relacionados con la IA.

La revolución tecnológica provocada por la IA aún se encuentra en la etapa inicial de construcción de infraestructura, y los gigantes tecnológicos están buscando modelos de monetización con enormes cargas de inversión inicial.

Los métodos actuales para lograr rendimiento incluyen que Meta dependa de la IA para mejorar la eficiencia de la publicidad, que los proveedores de la nube aumenten la demanda de servicios en la nube basados ​​en el uso de la tecnología de IA por parte de los usuarios y que la suscripción de Microsoft se base en la versión de Windows de Copilot.

Los gastos de capital a gran escala en esta etapa pueden tardar mucho en monetizarse, lo que tiene que hacer que el mercado comience a preocuparse por las perspectivas de desempeño de la empresa.

De hecho, puede ser que los propios gigantes tecnológicos hayan comenzado a calmarse y prestar atención a los costos después de experimentar una inversión entusiasta en la etapa inicial.

Recientemente, OpenAI lanzó oficialmente una nueva generación de modelos pequeños de inteligencia artificial de nivel básico con precios significativamente reducidos:GPT-4o mini, este modelo es más de un 60% más barato que el GPT-3.5 Turbo. Amplía la competencia en el mercado de precios bajos al combinar "potencia y rendimiento de costos".

Figura: En una comparación horizontal, el rendimiento del GPT-4o mini en indicadores clave como la capacidad de razonamiento y la velocidad es comparable al de muchos modelos grandes, pero el precio es mucho más bajo que el de Llama3 y Gemini.

Si un modelo pequeño es suficiente para satisfacer las necesidades del usuario en cuanto a razonamiento de texto, codificación digital y otras funciones, ¿cómo deberían reflejarse las ventajas de un modelo grande? ¿Y cuántos chips de alto rendimiento se compran para soportar modelos grandes?

Figura: Entre los gigantes tecnológicos, Meta está muy por delante en la cantidad de chips NVIDIA utilizados.