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Se extiende el "pánico de la burbuja", ¿reaparecerá el boom de la IA en la burbuja de Internet?

2024-08-19

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El "pánico de la burbuja" se extiende: ¿reaparecerá el boom de la IA en la burbuja de Internet?

Responsable de columna: Li Haidan Hao Boyang

Planificación y entrevista: Li Haidan y Hao Boyang

Aparición en vídeo: Li Haidan

Autor del texto: Li Anqi Yang Zhe

Editor: Hao Boyang

El 5 de agosto de 2024, el mercado bursátil mundial vivió un "lunes negro".

El S&P 500 cayó un 3,1% y el Nasdaq cayó un 3,4%.

Entre ellos, las acciones de tecnología y de chips lideraron la caída. Nvidia cayó un 6%, Apple cayó un 4,6% y Tesla cayó un 4,2%.

El valor total de mercado de los "Siete Gigantes Tecnológicos" se evaporó en 1,3 billones de dólares en las primeras operaciones. Aunque el precio de las acciones se ha recuperado desde entonces, la pérdida total de valor de mercado a lo largo del día sigue siendo de poco más de 650 mil millones de dólares.

El "índice de miedo" VIX se disparó un 181%, hasta 65,73, el nivel más alto desde la epidemia de marzo de 2020.

En este sentido, Sun Lijian, director del Centro de Investigación Financiera del Instituto de Desarrollo Fudan, dijo que el mercado de valores estadounidense cayó porque estaba en un nivel alto de burbuja donde hacía demasiado frío para estar alto.

La más obvia en esta burbuja es la industria de la IA, porque lleva más de medio mes cayendo.

(Cambios en el índice NYSE AI)

El 18 de julio, el valor de mercado de los "Siete Grandes" en el mercado de valores estadounidense perdió un total de 1,1 billones de dólares en cinco días.

Una semana después, el 24 de julio, los "Siete Grandes" volvieron a caer colectivamente, lo que provocó que el mercado de valores estadounidense perdiera más de 750 mil millones de dólares en valor de mercado a lo largo del día. Esto también provocó que los índices S&P 500 y Nasdaq registraran sus mayores caídas en un solo día desde finales de 2022.

(El índice M7 cayó desde el 10 de julio hasta principios de agosto, fuente: CNBC)

El 31 de julio, el precio de las acciones de Nvidia, el mayor ganador de este auge de la IA, se desplomó un 7,2% en un día, y un total del 20% en un mes, sumando esta caída, Nvidia cayó casi un 30% en julio.

Después de que Intel, que promueve AIPC, anunciara su informe financiero el jueves pasado, se desplomó un 26% después del cierre del mercado y planeó despedir a 15.000 personas.

Fuera del mercado de valores, las advertencias sobre la burbuja de la IA también se suceden una tras otra.

En marzo de este año, el economista jefe de Apollo, Torsten Sløk, escribió que la burbuja de la IA no sólo era "peor" que la década de 1990, sino que también superó el pico de la burbuja de Internet.

Nota: Apollo Global Management: empresa estadounidense de gestión de inversiones.

El socio de Sequoia, David Chan, emitió advertencias el año pasado y este año, creyendo que los ingresos anuales totales de las empresas de IA deben alcanzar los 600 mil millones de dólares para pagar la construcción de infraestructura. Esto es imposible por el momento.

La mayor preocupación sobre la burbuja de la IA proviene del informe "IA generativa: mucho costo, poco beneficio" publicado por Goldman Sachs a finales de junio. Muchos expertos entrevistados en él dijeron que las expectativas de la gente sobre la IA son demasiado altas y la inversión es demasiado alta. demasiado alto, pero sus beneficios existentes y potenciales son demasiado pequeños. Actualmente, la IA se enfrenta a un enorme riesgo de burbuja.

(Las tres afirmaciones más famosas sobre la burbuja de la IA)

¿Es la IA una burbuja en construcción? Si es así, ¿ha estallado la burbuja ahora? ¿Qué impacto tendrá más adelante? Después de leer este artículo, tal vez puedas encontrar la respuesta.

01.¿Qué es una burbuja?

Para identificar una burbuja, primero debemos entender qué es una burbuja.

Las burbujas a menudo se originan por la aparición de nuevas tecnologías. El mercado es demasiado optimista sobre el desarrollo futuro de la tecnología, lo que lleva a una inversión excesiva y un seguimiento ciego, lo que hace que su valor esté más allá de lo que la economía real puede soportar. estalla como una pompa de jabón.

Combinando varios artículos clásicos sobre burbujas económicas, como "Financial Inestability Hypothesis" de Hyman Minsky y "Monetary Policy and Rational Asset Price Bubbles" de Jordi Galli, resumimos las condiciones centrales para la generación de burbujas.

(Tesis y monografía sobre la investigación de burbujas)

Incluyen principalmente: los fundamentos económicos son favorables para la inversión, la aparición de lagunas de información y los efectos inflacionarios de factores psicológicos y de comportamiento. En pocas palabras: hay dinero en el mercado y los inversores invierten de forma irracional.

La primera es que el mercado debe tener dinero, lo que significa que debe tener amplia liquidez.Sólo el status quo económico básico de expansión del crédito y exceso de liquidez en un entorno de bajas tasas de interés puede desencadenar burbujas.

Por ejemplo, en 2022 vivimos un período llamado "Burbuja de todo". En respuesta al declive económico causado por la epidemia, la Reserva Federal implementó tasas de interés cercanas a cero y flexibilización cuantitativa (QE) de 2020 a 2021. Esta medida atrajo a los inversores a inversiones más riesgosas y permitió que se desarrollaran modelos de negocio insostenibles sobre la base de préstamos a bajo interés. Casi todos los activos del mercado de valores se están apreciando a un ritmo rápido, estableciendo nuevos récords en la historia de Estados Unidos. Hasta que la Reserva Federal volvió a subir los tipos de interés en 2022 para frenar la inflación, el mercado de valores cayó bruscamente. En un año, Google cayó un 40% y los precios de las acciones de Tesla y Meta cayeron un 60%.

El segundo es la inversión irracional de los inversores.Las nuevas tecnologías permiten a los inversores obtener rendimientos significativamente mayores mediante inversiones tempranas. Y la naturaleza monopólica de ciertas vías hace que sus posibles retornos futuros sean aún mayores. Un margen de beneficio suficientemente alto genera un optimismo ciego en el mercado, lo que hace que los inversores subestimen los riesgos y sobreestimen los rendimientos.

Por ejemplo, la burbuja de Internet estalló en el año 2000. En 1995, una gran cantidad de capital de riesgo se destinó a campos relacionados con Internet, como el comercio electrónico, las telecomunicaciones y los servicios de software, y el retorno de la inversión superó con creces a otras industrias como la química, la energía y las finanzas. Cuando los especuladores notan el rápido crecimiento de los precios de las acciones, compran anticipando que seguirán subiendo. En 1999, el monto de inversión en industrias relacionadas con Internet en los Estados Unidos alcanzó los 28.700 millones de dólares, casi diez veces más que en 1995.

Entonces, ¿se puede comparar esta burbuja con las burbujas anteriores?

Xiong Weiming, fundador de Huachuang Capital, juzgó esta burbuja de la siguiente manera:“El alcance de esta ola de burbujas es en realidad mucho menor que el de la burbuja de Internet de hace 20 años, ni siquiera tan bueno como la burbuja de las criptomonedas en 2017, ni tan bueno como la burbuja de NFT en 2021. Estas burbujas se caracterizan por valoraciones tan exceder los productos y servicios reales el período de retorno de la inversión que se puede obtener.Si se mide en proporción, creo que el alcance de esta ola de burbujas puede ser solo del 20% al 30% de la burbuja de las puntocom o NFT. La magnitud de esta ola de burbujas definitivamente no es comparable a las anteriores. "

La razón es que las dos condiciones para la formación de burbujas no son suficientes.

02. ¿Cuál es el límite superior de inversión en IA?

De los dos requisitos previos para las burbujas mencionados anteriormente, el primero es que debe haber dinero en el mercado.

Sin embargo, la liquidez actual en el mercado financiero estadounidense no es optimista, lo que significa que el límite superior de la burbuja de la IA no puede ser mayor.

El entorno financiero ha sido relativamente pobre en los últimos dos años. Para frenar la inflación más alta en 40 años causada por la flexibilización monetaria durante la epidemia, la Reserva Federal aumentó las tasas de interés 11 veces entre marzo de 2022 y julio de 2023.

Al mismo tiempo, la Reserva Federal también ha iniciado una reducción a gran escala de su balance. A partir de junio de 2022, la Reserva Federal reducirá sus tenencias de bonos del Tesoro en 60 mil millones de dólares y sus tenencias de valores respaldados por hipotecas (MBS, por sus siglas en inglés). 35 mil millones de dólares cada mes.

(La velocidad de las subidas de tipos de interés de EE. UU., la parte amarilla indica las subidas de tipos en 2022-23)

En una frase, durante el estallido de la IA, la Reserva Federal está llevando a cabo la política de ajuste monetario más agresiva desde la década de 1980.

Sin embargo, la flexibilización del período de burbuja de todo en 2021 ha traído una enorme cantidad de liquidez y las oleadas restantes aún no se han eliminado. Xiong Weiming dijo en comparación:"En los últimos dos años, la IA puede haber alcanzado su punto máximo desde una perspectiva de capitalización. En 2021, Estados Unidos emitió 6 billones de dólares en medio año, que es la única vez en la historia de la humanidad. Este efecto de maduración del capital no tiene precedentes. "

Pero el mercado todavía no está tan activo como se imaginaba.Aunque casi todos los capitalistas de riesgo están atrapados en FOMO, la tendencia general del capital de riesgo en el mercado de valores estadounidense sigue disminuyendo en lugar de aumentar. Según datos de la base Crunch, la financiación global total en el primer semestre de este año cayó un 5% interanual.

Por supuesto, las nuevas empresas de IA entre ellas están contra el viento, creciendo un 24% interanual e incluso recibieron la mayor inversión trimestral de 24 mil millones de dólares en el segundo trimestre de este año, pero el valor total es todavía sólo el 70% de 2021.

Pero el dinero en manos de los capitalistas de riesgo sigue siendo mucho más escaso que en 2021.

A juzgar por los datos proporcionados por COATUE, aunque esta ronda de inversión en IA está en auge, los capitalistas de riesgo no han hecho todo lo posible. Las empresas de capital privado tienen 1 billón de dólares en fondos no invertidos, un máximo histórico.

Hay dos razones principales para esto.

En primer lugar, el camino de salida no es fácil y la inversión de capital de riesgo es vacilante.Después de la última ronda de la “burbuja de todo”, el número de empresas unicornio se disparó, pasando de 67 en 2016 a 580 en 2021. Pero sus tasas de refinanciación están cayendo en picado. De 2016 a 2022, la proporción de unicornios que recibieron refinanciamiento cayó del 50% a menos del 20% durante el mismo período.

¿Qué pasa con las IPO? Es aún más desastroso: a partir de 2022, básicamente será de un solo dígito.

Xiong Weiming también mencionó: "De hecho, habrá 970 OPI en el mercado de valores de EE. UU. en 2021, mientras que el número se reducirá a 162 en 2022 y solo habrá alrededor de 44 en el primer semestre de este año. Esto muestra que La contracción del mercado mundial de capitales es una tendencia obvia."

En este caso, el único método de salida que queda son las fusiones y adquisiciones. Este camino es demasiado estrecho.

Otra razón es que la etapa actual de desarrollo de la IA tiene altos umbrales de inversión, lo que restringe la entrada de muchos capitalistas de riesgo.

"La primera industria de Internet necesitaba construir sus propios servidores e infraestructura, similar al campo de la inteligencia artificial actual", dijo Xiong Weiming: "El costo de ejecutar un modelo grande oscila entre decenas de miles y cientos de millones de dólares, lo que es aproximadamente 100 millones de dólares". el inicio de la construcción de nuevas infraestructuras”.

Según los datos de Coutue, la mayor parte del dinero que ingresa al campo de la inteligencia artificial fluye hacia empresas de capa fundamental, que también se conocen como grandes empresas modelo, como OpenAI, Anthropic, Gemini, etc.

Luego utilizan estos fondos para comprar chips de empresas de capa informática como Nvidia para entrenar sus modelos grandes.

Por lo tanto, la situación actual de la industria de la IA se parece más a la de un período de construcción de infraestructura. También son las características de esta etapa las que dificultan la entrada al mercado de pequeños capitalistas de riesgo con fondos insuficientes.

Por lo tanto, "el año pasado y el año pasado, un gran número de empresas de inteligencia artificial, especialmente aquellas en Silicon Valley, hicieron inversiones tempranas. Parecían activas, pero el 80% de las inversiones se concentraron en las primeras etapas y muchas empresas fueron eliminadas. en grandes actualizaciones de modelos Las ventajas de las grandes empresas en el campo de la PNL Obviamente, debido a que el costo de cada prueba es demasiado alto, esto es similar al desarrollo de Internet hace 20 años, el costo de Internet era alto. "Ahora, el costo de inversión de la IA también es alto, desde parámetros pequeños hasta parámetros grandes. Los cambios dan a las grandes empresas una ventaja natural", cree Xiong Weiming. hacen que esta ola de inversiones en IA sea única. "Esta ola de inversión, ya sea en China o en Estados Unidos, está liderada principalmente por grandes empresas. Estados Unidos también está liderada por varias empresas importantes. Las empresas de nueva creación no son la corriente principal en esta ola de innovación. La corriente principal sigue siendo grandes empresas."

Por lo tanto, ya sea por el desempeño general del mercado financiero o por el entusiasmo de los capitalistas de riesgo por participar, el dinero caliente actual colocado en el fondo de IA por la comunidad inversora no es tan bueno como el del período de burbuja anterior.

03. ¿Quién invierte en IA?

Hay poco dinero en el mercado y el umbral de inversión es alto. Entonces, ¿quién participa en este juego de inversión?

De hecho, los actores principales de esta ronda de inversión en IA son principalmente líderes en la era de Internet, con sus propios físicos de kriptonita. Los más típicos son los "Siete Gigantes del Mercado de Valores de EE. UU.".

Según un informe publicado conjuntamente por Flow Partners y Dealroom a finales de mayo de este año, el valor de mercado combinado de las siete mayores acciones estadounidenses representa el 32% del índice S&P 500, y sus beneficios económicos representan casi la mitad (45% ) del índice S&P 500.

Tanto es así que en el último año, los Siete Grandes se han convertido en los mayores inversores en IA, participando en 208 inversiones en proyectos de riesgo solo en 2023.

En el primer semestre de 2024, los siete gigantes invirtieron en total casi 25 mil millones de dólares, superando la suma de todas las inversiones de capital riesgo en el Reino Unido. Este dinero se destinó principalmente al campo de la inteligencia artificial.

Ya sea un modelo grande o una compañía de chips, hay muchas figuras de los Siete Grandes detrás. Incluso antes de que X.ai de Musk recaudara 6 mil millones de dólares de inversionistas que no pertenecen a los Siete Grandes, los Siete Grandes representaban casi el 70% de todas las inversiones en modelos básicos. Monto de la inversión.

Los gigantes con "posiciones tan importantes" en IA invierten con una mano y realizan autoinvestigaciones con la otra. Personalmente cuentan historias al mercado de capitales y los precios de las acciones tecnológicas siguen aumentando debido a los mitos tecnológicos prometidos.

Hoy en día, la relación precio-beneficio promedio de los siete gigantes con una capitalización de mercado combinada de 16 billones es tan alta como 45 veces (el promedio del S&P 500 es 28 veces los valores de mercado correspondientes de los favoritos de la inversión). Como OpenAI, Anthropic y otras empresas de nueva creación también están aumentando.

¿Son racionales esos mercados? Esto depende de los motivos por los que apuestan los gigantes.

04. La racionalidad de los gigantes

La actitud de los gigantes hacia la IA es casi de todo o nada. Jen-Hsun Huang dijo durante la última conferencia telefónica de Nvidia:

"Permítanme darles un ejemplo de por qué el tiempo es realmente valioso, por qué la idea de poder configurar un centro de datos de inmediato es tan valiosa y obtener tiempo de capacitación es tan valioso. La razón es:La próxima empresa que alcance un hito importante anunciará una innovadora inteligencia artificial.Y luego, la segunda empresa anunciará algo que es sólo un 0,3% mejor.Entonces, la pregunta que debe hacerse es: ¿quiere ser una empresa que ofrezca repetidamente una IA innovadora o quiere ser una empresa que solo mejore el rendimiento en un 0,3%?… Por eso estamos construyendo el sistema de superchip Hopper como locos ahora mismo, porque el próximo gran hito está a la vuelta de la esquina. "

La IA es una tecnología que define una era y que puede verse ante los ojos de cualquiera. Quien tenga la ventaja significa quién controlará las reglas del próximo juego. Para los Siete Grandes, las decisiones son las mismas, estén o no en una burbuja. Porque no depende de si estás dispuesto a identificar una burbuja o una oportunidad, sino de si podrás sobrevivir a esta carrera.

La inversión de los gigantes no es muy radical en comparación con el flujo de caja que crean.

A juzgar por los informes financieros, estas empresas obtuvieron básicamente más de 10 mil millones de dólares en ingresos el último trimestre.

Microsoft logró una ganancia de 22,04 mil millones de dólares en el segundo trimestre del año fiscal 2024. Con una inversión tan grande en IA, su margen de beneficio neto solo cayó del 39,44% en el tercer trimestre del año fiscal 2023 al 34,04% en el segundo trimestre del año fiscal 2024. Las ganancias del segundo trimestre de Alphabet alcanzaron los 23.600 millones de dólares y las de Amazon, 13.400 millones de dólares.

Los beneficios generales de los Siete Grandes son muy saludables. Y también tienen mucho dinero en efectivo en sus bolsillos que no pueden gastar.

El flujo de caja libre de Apple supera ahora los 100.000 millones de dólares. Se espera que Microsoft, Alphabet y Amazon se unan al "club de flujo de caja libre de 100 mil millones de dólares" en los últimos años en función de sus tasas de crecimiento de ingresos. El flujo de caja libre de Meta podría superar los 30.000 millones de dólares este año.

El flujo de caja libre de Nvidia y Tesla es ligeramente menor, pero antes del estallido de la IA, Nvidia ya podía generar miles de millones de dólares en flujo de caja libre cada año. Después de ganar mucho dinero en los últimos dos años, debería alcanzarlo. el nivel de decenas de miles de millones.

Los siete gigantes ahora esperan colectivamente no invertir más de 50 mil millones de dólares en IA en 2024, lo que está completamente dentro del rango de ganancias y efectivo.

Si esta es una batalla de vida o muerte en la próxima era, ¿se están preparando para retirarse con estas ganancias y dinero en efectivo?

Precisamente porque los gigantes pueden permitirse el lujo de apostar, no son irracionales.

05. ¿Están sobrevalorados los gigantes?

Cuando los gigantes con abundante flujo de caja invierten en IA, ellos mismos también son inversores. En este momento, la salud de la valoración del propio gigante se ha convertido en un indicador importante para juzgar la burbuja de la IA. Después de todo, sólo estabilizándose podrá tener un flujo constante de efectivo para respaldar un círculo virtuoso.

Aquí hay un gráfico que utiliza la "Regla de X" para evaluar la capitalización de mercado de los Siete Grandes en relación con el crecimiento de sus ingresos y sus márgenes de beneficio.

En pocas palabras, la línea diagonal del gráfico representa el valor razonable teórico. Si el punto de una empresa está por encima de la línea diagonal, significa que su capitalización de mercado está sobrevaluada en relación con los ingresos, y si está por debajo de la línea, está infravalorada.

a nosotrosSe puede observar que el valor de mercado de Amazon, Tesla, Alphabet (la empresa matriz de Google) y Meta (antiguo Facebook), que se encuentran por debajo de la línea diagonal, está infravalorado en relación con los ingresos esperados. En otras palabras, es menos probable que estas empresas se muestren espumosas porque sus capitalizaciones de mercado no muestran signos de sobreinflación.

Microsoft y Apple, que cuelgan de la línea diagonal, tienen una ligera prima, pero ocupan el primer y segundo lugar en valor de mercado respectivamente. Como el mayor inversor detrás de OpenAI y una empresa que puede establecer fácilmente una relación de cooperación profunda con OpenAI. Tiene fuerza natural.

Incluso NVIDIA, que se considera la más sospechosa de ser una burbuja, a partir del primer trimestre de 2024,En los últimos seis trimestres, el precio de las acciones aumentó un 744% y las ganancias también aumentaron un 330%. Se puede decir que es la burbuja con el apoyo más fundamental.

El fondo de cobertura COATUE también hizo un cálculo.comoTomemos como ejemplo a Cisco, que tuvo el crecimiento más obvio durante la burbuja de Internet. Su relación precio-beneficio promedio en cinco años fue de 37 veces, pero durante el período de la burbuja llegó a 132 veces.

El mismo método de cálculo corresponde a Nvidia. Su relación precio-beneficio promedio en los últimos cinco años es de 40 veces, pero hoy es de 68 veces, lo que está lejos del nivel del período de la burbuja de Cisco.

(Fuente de la imagen COATUE, esta versión son los datos revisados ​​​​de la relación precio-beneficio de NVIDIA)

Como potencia hegemónica emergente, la relación precio-beneficio de Nvidia se encuentra sólo en un nivel medio-alto, incluso dentro de la industria de los semiconductores.

(Posición del ratio P/E de NVIDIA entre los ratios P/E de todas las empresas de semiconductores: rojo)

Por lo tanto, los gigantes tienen ganancias saludables, efectivo suficiente y valoraciones que no son escandalosas. Ellos y la capacidad del mercado de valores para resistir los riesgos detrás de ellos son completamente diferentes a los de la burbuja de Internet.

"Recientemente, el valor de mercado de siete grandes empresas se ha evaporado en 1 billón de dólares en un día. Aunque esta escala es enorme, su impacto es mucho menor que las fluctuaciones en el mismo valor de mercado hace 20 años", Xiong Weiming analizó las acciones recientes". fluctuaciones del mercado, "Hace veinte años, durante la burbuja de Internet, la caída del valor de mercado se distribuyó entre muchas empresas pequeñas, y cada empresa cayó de 100 dólares a 2 dólares estadounidenses. Esta caída tuvo un gran impacto en el mercado. Ahora, la El ajuste del valor de mercado se concentra principalmente en unas pocas empresas grandes. Por lo tanto, incluso si el valor de mercado de estas empresas fluctúa significativamente, el impacto en el mercado de capitales en general será relativamente pequeño. Por eso creo que la corrección en la IA. ​El mercado no causará grandes shocks en el mercado de capitales como la burbuja de Internet en 2000".

De modo que el mercado está lejos de ser peligrosamente irracional.

06 ¿Cuánto tiempo se tarda en recuperar el dinero invertido en IA?

Pero otra premisa racional es que la inversión debe tener un rendimiento correspondiente.

Los gigantes están dispuestos a participar en la carrera armamentista. Cuando el dinero no es un problema, lo que necesita mayor respuesta es la cuestión del retorno de la inversión. Este es también el núcleo del informe publicado por Goldman Sachs y la cuestión de los 600 mil millones planteada por Sequoia Capital.

La etapa actual de la IA se parece más a la infraestructura. El ciclo de retorno de la infraestructura es diferente al de la inversión a corto plazo y básicamente comienza a los cinco años. Incluso el período de recuperación de la inversión de los centros de datos suele ser de unos 4,5 años.

Xiong Weiming cree que "la comercialización de la IA puede tardar entre 5 y 10 años. Mirando hacia atrás en el desarrollo de Internet, los modelos comerciales iniciales, como la publicidad y los motores de búsqueda, también han pasado por un largo período de cultivo. Por lo tanto, necesitamos comercializar la IA. Manténgase paciente y distraído”.

Dado que se trata de una inversión con un ciclo de retorno largo, ¿cuándo se podrá recuperar el dinero invertido en IA?

Couteue hizo los cálculos por nosotros. Durante el período de construcción de infraestructura de IA, es decir, para 2030, se espera que cueste 1,2 billones de dólares, lo que equivale aproximadamente a 25 millones de unidades de GPU más los gastos relacionados. Esto puede parecer enorme, pero en realidad sólo representa el 18% del gasto mundial en TI.

Sobre la base de un retorno de la inversión del 25%, es decir, unos ingresos previstos de 600.000 millones de dólares, más 1,2 billones de dólares, la inversión en IA debe convertirse en 1,8 billones de dólares en ingresos para 2030 para alcanzar el punto de equilibrio.

Esto se puede lograr de dos maneras,Una es reducir costos.Mientras la IA pueda reducir el salario total de los técnicos globales en un 5% o el salario de todos los trabajadores en un 3%, se pueden lograr beneficios de 1,8 billones.La otra es aumentar los ingresos.Si la IA puede generar un crecimiento del PIB global del 2% y aumentar los ingresos de todas las empresas que cotizan en bolsa en un 3%, entonces las empresas de IA pueden alcanzar los 1,8 billones siempre que obtengan la mitad de los ingresos.

Entonces la pregunta es: ¿puede la IA reducir los costos y mejorar la eficiencia?

El profesor del MIT Daron Acemoglu señaló en un informe de Goldman Sachs que los beneficios económicos que la inteligencia artificial generativa puede producir en un corto período de tiempo son muy limitados. Aunque no niega el potencial de la tecnología de inteligencia artificial, afirma que la inteligencia artificial sólo afectará al 4,6% de todas las tareas laborales en 10 años y traerá poco crecimiento del PIB, sólo el 0,9%.

Estas dudas no son descabelladas. Si echamos una mirada retrospectiva a la historia de la tecnología, descubriremos que una nueva tecnología tarda mucho tiempo en entrar en el mercado y penetrar en la vida de la gente corriente.

Da un ejemplo. El equipaje que utilizamos a menudo tomó forma ya en 1887, pero no fue hasta 1972 que apareció el diseño patentado de montaje de ruedas en el equipaje, y no fue hasta 1991 que estuvo disponible el equipaje con ruedas más común.

Incluso para un invento tan simple como una maleta, se necesitaron 100 años desde su diseño hasta su uso generalizado para encontrar la "forma correcta de abrirla", por no hablar de la tecnología de inteligencia artificial que tiene principios complejos y sigue siendo una caja negra.

¿Pero es realmente la IA tan ineficaz como dice Acemoglu? Para aclarar esta cuestión, revisamos específicamente el artículo del propio Acemoglu y los dos estudios que citó.

Resulta que el argumento de Acemoglu es difícil de sostener.

Su argumento cita datos de dos estudios, utilizando datos futuros.La proporción de tareas que pueden verse afectadas por la IA (20%) × la proporción de tareas que realmente utilizarán IA (23%) = la proporción de tareas laborales que se verán afectadas por la IA en el futuro (4,6%), y concluyó que la IA tiene pocos beneficios. Y utilícelo para calcular el impacto final de la IA en el PIB.

Pero lo que Acemoglu utilizó en su artículo fueron las predicciones más pesimistas para el desarrollo de la IA en la investigación que citó. Al principio pensó que en los próximos diez años no aparecería en el mercado ningún software que integrara eficazmente grandes modelos lingüísticos. En segundo lugar, se cree que el coste del uso de la IA no disminuirá en el corto plazo.

Para el primer punto,existirEn artículos citados por Acemoglu, los autores señalan claramente que si se pueden explotar las GPT, alrededor del 15% de todas las tareas de los trabajadores en los Estados Unidos se pueden completar significativamente más rápido manteniendo la misma calidad. Pero cuando se integra software y herramientas basadas en LLM, esta proporción aumenta del 47% al 56% de todas las tareas.

Pero Acemoglu sólo utiliza el valor del 15% para el cálculo.

Sin embargo, casi todos los gigantes de la tecnología están intentando integrar la IA en su propio software. Copilit de Microsoft y Firefly de Adobe se actualizan constantemente. No es raro que el software integre LLM.

Ya con el lanzamiento de GPT-4o, OpenAI reveló la idea de desarrollar una aplicación a nivel de sistema dominada por un modelo de lenguaje grande. Esto ha sido confirmado nuevamente por las dos adquisiciones de OpenAI este año. Combinado con el desarrollo actual de Agent, tenemos motivos para esperar ver el debut de LLMOS en un futuro cercano.

Si es cierto, como dijo Acemoglu, que en los próximos diez años no aparecerá en el mercado ningún software que integre eficazmente grandes modelos lingüísticos y se aplique a gran escala, entonces no es injusto decir que la IA es una burbuja, pero obviamente no es cierto en la actualidad.

Respecto al segundo punto,AcemogluEl juicio sobre el coste y la tasa de penetración de la IA tampoco es lo suficientemente preciso. élEl documento citado afirma que las empresas estadounidenses optarán por no automatizar la mayoría de las tareas que pueden ser habilitadas por la IA, y sólo el 23% de los trabajadores empleados en tareas visuales tienen salarios atractivos para la automatización. Pero el artículo citado deja claro que si los costos caen rápidamente o se implementan a través de plataformas de IA como servicio que son más grandes que una sola empresa, la lenta implementación de la IA se acelerará.

Es más, el coste decreciente de la IA ya es una tendencia evidente.

El director ejecutivo fundador del Instituto Allen de Inteligencia Artificial de Estados Unidos dijo en una entrevista exclusiva con "Daily Economic News" que la Ley de Moore en la era de los chips todavía se aplica en la era de la IA, y que el costo del entrenamiento y la inferencia de la IA puede disminuir a la mitad cada 18 meses.

(Fuente de la imagen: sitio web oficial de Madrona Venture Group)

Tomando ChatGPT como ejemplo, Ultraman dijo en una entrevista exclusiva a principios de año:

“GPT-3 es el modelo que llevamos más tiempo lanzando y optimizado durante más de tres años desde su lanzamiento.Hemos reducido su coste 40 veces…En cuanto a GPT-3.5,Creemos que hemos reducido su coste casi 10 veces...Tenemos la curva de reducción de costos más pronunciada de todas las tecnologías que conozco. "

Si observamos el precio real de mercado, hace dos años, GPT 3.5 costaba 0,06 dólares estadounidenses por cada mil tokens. Ahora, Gemini Flash sólo cuesta 0,05 dólares estadounidenses por millón de tokens. En solo dos años, el coste de la IA se ha reducido 100 veces y sus capacidades se han mejorado 10 veces.

Además, un informe de investigación publicado por McKinsey en mayo mostró que la tasa de adopción global de IA aumentará significativamente en 2024, y la tasa de uso de IA generativa se ha duplicado en comparación con el año pasado. Esto muestra que cada vez más organizaciones e individuos están comenzando a hacerlo. úsalo.

En una encuesta de JPMorgan Chase, más del 55% de las empresas esperan acceder a la IA para la producción para 2025. La proporción de penetración de la IA en las empresas es muy superior al 23%.

entonces,La opinión de Acemoglu sólo puede calificarse de irrealmente pesimista.

07 Todavía estamos en 1995

Por supuesto, además de refutar el punto de vista de Acemoglu, también tenemos más pruebas para demostrar el valor a largo plazo e incluso a corto plazo de la IA.

El economista de Goldman Sachs, Joseph Briggs, cree:"Si bien existe una considerable incertidumbre sobre el potencial de la IA generativa, su capacidad para generar resultados que son indistinguibles de los creados por humanos y para romper las barreras de comunicación entre humanos y máquinas refleja un avance significativo con un impacto macroeconómico potencialmente enorme".

Este impacto proviene en primer lugar de la mejora sustancial en la eficiencia de la producción.

Según estimaciones de McKinsey, GenAI puede automatizar el 70% de las tareas repetitivas, generando beneficios anuales de entre 2,6 y 4,4 billones de dólares, al tiempo que aumenta el impacto de toda la inteligencia artificial entre un 15% y un 40%.

Desde este punto de vista, en comparación con la estimación optimista de que puede aportar entre 2,6 y 4,4 billones de dólares estadounidenses a la economía cada año, ¿se sigue considerando una burbuja la inversión anual de 600 mil millones de dólares estadounidenses en infraestructura de IA de Sequoia?

En segundo lugar, los efectos de escala causados ​​por la tecnología pueden ser efectos disruptivos más allá de la productividad.

No hay duda de que Internet es la industria que más riqueza ha creado en los últimos 20 años. La última ola de tecnología de Internet trajo el comercio electrónico, la economía de plataformas, las redes sociales móviles... Es un vehículo tecnológico que conecta el mundo en su conjunto. Pero se inventó originalmente para las comunicaciones de defensa nacional. En ese momento, pocas personas habrían pensado que Internet podría influir tan profundamente en nuestro comportamiento económico y estilo de vida actuales.

Aunque actualmente es difícil definir el impacto de gran alcance que traerá la IA, los humanos siempre estamos acostumbrados a sobreestimar su propio juicio y subestimar la influencia de la tecnología.

"Internet resuelve el problema de la interconexión. Mueve los datos originales fuera de línea a Internet y crea gemelos digitales. Por ejemplo, platos que no se podían encontrar en Internet hace más de diez años, como el cerdo desmenuzado con salsa Beijing, ahora todos los artículos A todos se les asigna una "dirección IP", al igual que la transición de IPv4 a IPv6. Cada persona y cada artículo tiene una identidad única. La IA no resuelve el problema de la conexión, pero reorganiza los materiales de producción y mejora la productividad", dijo Xiong Weiming. "La IA puede desempeñar un papel más importante en el mundo de los gemelos digitales, reemplazando las capacidades de procesamiento humano. No es solo a través de conexiones, sino a través de juicios inteligentes y operaciones automatizadas. Por ejemplo, después de que los aires acondicionados y refrigeradores estén conectados a Internet, todavía es necesario establecer parámetros manualmente, pero con la IA, estos dispositivos pueden juzgar y realizar operaciones de forma independiente, como encender automáticamente el aire acondicionado cuando la temperatura supera los 28 grados. Este es el papel de la IA en la ecología económica, que es diferente del papel. de Internet. De hecho, muchas industrias necesitan la IA más que Internet”.

Por tanto, nuestra conclusión es: la IA tiene una burbuja, pero esta burbuja es limitada y no se desvía de su verdadero valor. El actual discurso sobre burbujas es demasiado pesimista.

Además, incluso según el pensamiento pesimista, tras la explosión de las aplicaciones de IA, puede desencadenarse una enorme burbuja como la del año 2000. Si los fundamentos cambian, las pequeñas empresas emergentes que no son rentables pero que tienen ideas de negocios relacionadas con la IA recibirán grandes inyecciones de capital de riesgo y OPI a gran escala. Quizás la historia se repita.

“Si en el futuro aparece una aplicación similar a Hotmail en 1999, que desencadene la próxima ola de crecimiento de la valoración, esto es ciertamente posible. Sin embargo, creo que la IA se parece más a un reflejo de las capacidades del hardware, una aplicación de software de la potencia informática, que a una aplicación similar a Hotmail en 1999. Por lo tanto, es posible que las valoraciones de la IA no crezcan tan rápida y dramáticamente como Internet”.

Entonces todavía estamos en 1995.

“En 1995, apenas comenzaba a surgir la primera ola de aplicaciones como Yahoo, similar a la tecnología que vemos hoy para generar imágenes y videos. En ese momento, la gente era reveladora y sentía curiosidad por la forma en que se organizaba el contenido en Internet. "Los módems son productos de alta tecnología y productos como Cisco sólo están disponibles para las grandes empresas".

Desde una perspectiva de infraestructura, la historia es similar. En ese momento, las empresas necesitaban acudir a una oficina comercial de telecomunicaciones para solicitar servicios de correo electrónico, lo cual era costoso y requería uso compartido. La tecnología de inteligencia artificial actual solo está al alcance de las grandes empresas. "

Conclusión

Finalmente, todavía debemos preguntarnos: ¿es razonable utilizar el ROI actual para medir el progreso tecnológico de carácter infraestructural? En otras palabras, ¿las consecuencias del estallido de la burbuja son necesariamente malas?

La IA actual se enfrenta al problema de la alta inversión y la dificultad de aplicación, pero si miramos más allá y recurrimos al período de construcción de infraestructura conocido como burbuja en la historia, encontraremos algo diferente.

Antes de que estallara la burbuja de las puntocom, las empresas de telecomunicaciones recaudaron 1,6 billones de dólares en Wall Street, emitieron 600.000 millones de dólares en bonos y construyeron 80,2 millones de kilómetros de cables de fibra óptica, lo que representa el 76% del cableado digital básico total en la historia de Estados Unidos, sentando las bases La madurez sienta las bases.

Si miramos más atrás, la burbuja ferroviaria británica de la década de 1840 y los ferrocarriles resultantes sentaron las bases para la revolución industrial de alto nivel de Gran Bretaña. El kilometraje de los planes ferroviarios aprobados durante el período de la burbuja económica representó el 90% del kilometraje total de los británicos. sistema ferroviario %.

Cuando hablamos de la burbuja de las puntocom, no nos referimos a la tecnología de Internet como una burbuja, sino específicamente a un modelo de negocio que fue promocionado por una inversión especulativa sobreexcitada, principalmente en forma de comercio electrónico. Asimismo, la burbuja de los mares del Sur no fue el estallido de una burbuja comercial marítima, sino simplemente un monopolio específico.

Y la inteligencia artificial significa más, y la rueda de la historia no se detendrá porque la burbuja explote. Los defensores de la inteligencia artificial siempre se apresuran a señalar que la IA es la nueva Internet (una arquitectura tecnológica fundamentalmente nueva) y, si eso fuera cierto, no sería una burbuja.