“La prosperidad de los chips de memoria AI está sembrando las semillas de un colapso” ¡Esta vez, el peligro está en la demanda!

¿La prosperidad de los chips de memoria AI puede durar mucho tiempo?

El columnista de The Wall Street Journal James Mackintosh escribió el 16 de mayo que la actual prosperidad de los chips de almacenamiento AI está sembrando las semillas de su autodestrucción. El artículo, centrado en Micron Technology, analiza sistemáticamente los riesgos detrás de esta ola de entusiasmo por los chips AI.

Hace tres años, Micron Technology registró su mayor pérdida histórica, y ahora se predice que será la sexta compañía más rentable de Estados Unidos, con un beneficio neto cercano a 100 mil millones de dólares en los próximos 12 meses, superando a Meta y Berkshire Hathaway. Al mismo tiempo, Samsung Electronics y SK Hynix en Corea también se benefician del auge en la demanda de memoria de alto ancho de banda (HBM), y el mercado bursátil coreano se ha convertido en uno de los mejores rendimientos del mundo este año.

Pero cuanto más próspero, más peligroso.

Una baja valoración no significa barato, la historia lo ha demostrado una y otra vez

El ratio precio-beneficio de Micron actualmente es inferior a 10 veces, siendo una de las acciones más baratas en el S&P 500. Muchos inversores, al ver esa cifra, piensan: “Tan barato, vale la pena comprar”.

A esto, el análisis de James Mackintosh responde con un balde de agua fría: “Eso no significa que sea barato, solo indica que los inversores saben que los buenos días de los chips de memoria no durarán para siempre.”

Los datos históricos lo corroboran. A principios de 2022, cuando las acciones de Micron alcanzaron su pico, el ratio P/E también era de solo 9 veces — y luego el precio se desplomó a la mitad ese mismo año. En el pico del ciclo de 1984, el ratio P/E era de 15 veces, y tomó exactamente 9 años para volver a ese nivel. En el pico del ciclo de 2018, el ratio P/E fue aún más bajo, 5.5 veces.

La regla es clara: un bajo ratio P/E aparece en los picos del ciclo, no como señal de compra, sino como advertencia. Los inversores engañados por la “baratura” suelen sufrir pérdidas severas cada vez.

El mayor riesgo: que la IA se vuelva más “ahorradora de memoria”

Mackintosh opina que el peligro actual proviene principalmente de la demanda, no de la oferta. La capacidad adicional que se agregue en los próximos dos años, siempre que la demanda no colapse, no será suficiente para aplastar los beneficios.

¿Entonces, la demanda colapsará? Él enumera varios riesgos. El más difícil de cuantificar y también el más mortal es: que la tecnología AI en sí misma se vuelva más eficiente en el uso de memoria.

En marzo de este año, investigadores de Alphabet, la empresa matriz de Google, publicaron un artículo que muestra una gran mejora en la eficiencia del uso de memoria. Tras la noticia, las acciones de chips de memoria cayeron en respuesta, aunque luego se recuperaron.

James Mackintosh escribió en el artículo: “Los modelos de lenguaje grande son una tecnología inmadura, y se pueden esperar mejoras en la ingeniería para centros de datos especializados — pero la magnitud de esas mejoras y cuándo llegarán, no se puede predecir de antemano.”

La lógica es simple: si los modelos de IA funcionan más rápido y usan menos memoria, los centros de datos no necesitarán comprar tantos chips HBM, y la demanda se reducirá.

Riesgo dos: expansión de centros de datos por debajo de las expectativas

Además del riesgo técnico de eficiencia, Mackintosh también menciona los riesgos comunes en toda la cadena de suministro de IA: posibles recortes en los planes de construcción de centros de datos, una velocidad de adopción de IA menor a la esperada, y obstáculos políticos que podrían retrasar la expansión.

Su conclusión es: “Estos riesgos pueden ocurrir, pero los optimistas en el mercado que impulsan las acciones de IA no los consideran.”

Esta frase en sí misma debería alertar a los inversores — el consenso del mercado suele ser más vulnerable en los momentos de mayor optimismo.

Riesgo tres: altos beneficios atraen a nuevos competidores que aceleran su entrada

El tercer riesgo es un cambio en el panorama competitivo.

Mackintosh señala que en el campo de la memoria de alta velocidad donde opera Micron, actualmente no hay nuevos entrantes evidentes, pero en otros sectores de chips AI de alto beneficio, la competencia ya ha comenzado.

Alphabet ha desarrollado procesadores tensor (TPU) específicos para entrenamiento de IA, que sustituyen directamente a las costosas GPU de Nvidia; los chips Graviton de Amazon satisfacen la demanda de CPU para inferencia de IA, desplazando al mercado a Intel.

Aún más interesante es Cerebras. Esta compañía lanzó en 2019 su primer chip grande para entrenamiento y inferencia de IA, y en su IPO recaudó 5.55 mil millones de dólares, con el precio de sus acciones duplicándose en su primer día de cotización.

Este es un ejemplo clásico de la “maldición del ganador”: cuanto más rentable, más competidores quieren entrar, y al final se diluyen las ganancias.

Los chips de memoria son un sector típico de ciclo fuerte. Construir una fábrica de obleas requiere una inversión enorme, y cuando la demanda aumenta, la oferta tarda años en ponerse al día, provocando un auge en precios y beneficios. Los altos beneficios incentivan a los CEO a expandir la capacidad, y los altos costos fijos obligan a las fábricas a operar a plena capacidad — incluso cuando la oferta ya es excesiva. La caída de 2022 a 2023 fue precisamente por eso.

Mackintosh señala que los inversores no desconocen esta regla. Pero su juicio es: mientras la demanda de IA siga creciendo, estas nuevas capacidades podrán ser absorbidas por el mercado por ahora, y el impacto en los márgenes será limitado. “Pero cuanto más tiempo pase, más competidores entrarán y más capacidad se construirá.”

Concluye con una frase: “Como en todas las materias primas, el éxito en sí mismo siembra las semillas de su autodestrucción — incluso si la visión prometedora de la IA finalmente se realiza.”

Aviso de riesgo y exención de responsabilidad

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