En septiembre del año pasado, David Cahn, analista de Sequoia Capital, señaló una significativa discrepancia entre las expectativas de ingresos derivadas de la infraestructura de IA y el crecimiento real de ingresos en este sector. Cahn estimó que los ingresos anuales necesarios para compensar las inversiones en IA eran de 200 mil millones de dólares.
Un año después, Nvidia se ha convertido en la empresa más valiosa del mundo, y esa cifra ha aumentado a 600 mil millones de dólares anuales.
Cahn llegó a esta conclusión partiendo de la premisa de que por cada dólar gastado en una GPU, aproximadamente otro dólar se necesita para cubrir los costos energéticos de operar dicha GPU en un centro de datos. En el cuarto trimestre de 2023, Nvidia preveía ingresos anuales de 50 mil millones de dólares en su división de centros de datos. Cahn multiplicó esta cifra por 2 para reflejar el coste total de los centros de datos de IA, obteniendo un gasto implícito de 100 mil millones de dólares. Luego, duplicó esa cifra para considerar un margen bruto del 50% para el usuario final de la GPU, resultando en 200 mil millones de dólares en ingresos necesarios para recuperar la inversión inicial.
Esta cifra excluye cualquier margen para los proveedores de la nube, lo que implica que los ingresos totales necesarios serían aún mayores para obtener un retorno positivo.
Para el cuarto trimestre de 2024, se espera que los ingresos anuales de Nvidia en centros de datos alcancen los 150 mil millones de dólares, lo que implicaría un gasto en centros de datos de 300 mil millones de dólares y unos ingresos de IA necesarios para el retorno de la inversión de 600 mil millones de dólares.
Esta es una brecha considerable, especialmente cuando no está claro si el gasto de capital está vinculado a una demanda real de los clientes finales o se está realizando en anticipación de una demanda futura.
Además, Cahn proyecta que los ingresos necesarios para el retorno de la inversión en IA eventualmente alcanzarán los 100 mil millones de dólares, destacando el recientemente anunciado chip B100 de Nvidia, que ofrecerá un rendimiento 2,5 veces mejor por solo un 25% más de coste. «Espero que esto genere un aumento final en la demanda de chips Nvidia,» comenta Cahn. «El B100 representa una mejora dramática en coste frente a rendimiento respecto al H100, y probablemente habrá otra escasez de suministros mientras todos intentan adquirir B100s a finales de este año.»
Finalmente, Cahn cree que estos gastos valdrán la pena a largo plazo. Compara el gasto en GPUs con la construcción de ferrocarriles, señalando que eventualmente los trenes llegarán, junto con los destinos.
Los ejecutivos de las principales empresas tecnológicas han expresado confianza en el potencial de la IA para impulsar el crecimiento de los ingresos, con tasas de crecimiento reportadas por las grandes tecnológicas en el primer trimestre mucho más altas de lo anticipado hace dos trimestres. Por ejemplo, Microsoft informó de un incremento de 7 puntos en las contribuciones de la IA al crecimiento del 31% de Azure. A pesar de esto, Cahn insta a la industria a considerar quiénes serán los ganadores y perdedores a medida que continúan estas inversiones.
«Siempre hay ganadores durante periodos de exceso en la construcción de infraestructuras,» dice. «Los fundadores y constructores de empresas continuarán desarrollando en IA, y tendrán más probabilidades de éxito, ya que se beneficiarán tanto de costos más bajos como de los aprendizajes acumulados durante este periodo de experimentación.»
