Las acciones de chips vuelven a caer bruscamente, las "historias de terror" de la IA no cesan, ¿el mercado comienza a reevaluar?

Autores: Li Dan, Ye Zhen, Wall Street Insight

El sector de hardware de IA ha estado ajustándose durante dos días consecutivos, pero lo que realmente ha llamado la atención del mercado no son las propias empresas de chips, sino las últimas acciones de dos grandes empresas de modelos de IA.

El miércoles, se informó que Meta está explorando la comercialización externa de su excedente de capacidad de cómputo de IA. Un día después, medios reportaron que Anthropic está discutiendo con Samsung Electronics una posible colaboración para desarrollar chips de IA propios, considerando la fabricación con el proceso de 2 nanómetros de Samsung.

Las dos noticias parecen no estar relacionadas, pero juntas tocan el tema más sensible de la cadena industrial de IA en la actualidad: ¿está entrando en una nueva fase el gasto de capital en IA, que ha estado expandiéndose rápidamente durante dos años?

El mercado fue el primero en revalorizar. Las acciones de chips estadounidenses han caído significativamente en los últimos dos días. El índice de semiconductores de Filadelfia (SOX) acumuló una caída del 11% entre miércoles y jueves, la mayor caída en dos días en casi un mes.

El sector de equipos semiconductores, más sensible al ciclo de gasto de capital, lideró las caídas. Teradyne (TER), Entegris (ENTG), KLA Corporation (KLAC), Applied Materials (AMAT) y Lam Research (LRCX) llegaron a caer más del 10% durante la sesión del jueves. El líder europeo de chips, ASML, en su acción estadounidense (ASML) cayó más del 5% el jueves.

Marvell cerró con una caída del 9.84%, Arm bajó un 6.58%, Micron un 5.49%, AMD un 4.26%, Broadcom un 2.41%. Nvidia fue relativamente resistente pero aún cayó un 1.39%, y los ADR de TSMC bajaron un 2.27%.

La cesta de acciones de semiconductores de IA de Goldman Sachs sufrió un duro golpe, registrando el peor rendimiento en dos días desde el "día del arancel".

Las acciones de memoria sufrieron un duro golpe. La cesta de acciones de memoria de Goldman Sachs cayó más del 18% en los últimos dos días, la caída más pronunciada en dos días en 12 años.

El fabricante de almacenamiento SanDisk se desplomó más del 14%, cayendo aproximadamente un 27% desde su punto máximo reciente, entrando en territorio bajista.

En comparación con el desempeño miserable de los receptores de fondos como los chips, las acciones de los hiperescaladores de servicios en la nube, como emisores de gastos, se estabilizaron un poco.

Sin embargo, muchas instituciones creen que las dos noticias son más como catalizadores para que el mercado reexamine la lógica de inversión en IA, y no una reversión fundamental en el auge de la industria de IA. Lo que realmente se está negociando en el mercado no es "si la demanda de IA ha llegado a su techo", sino que la industria de IA está pasando de "competir en gasto de capital" a "competir en eficiencia de capital".

Lo que realmente preocupa al mercado no es que Anthropic fabrique chips, sino que la lógica del gasto de capital en IA comienza a cambiar

En los últimos dos años, el sector de hardware de IA ha estado en una tendencia alcista, respaldado por una lógica central casi inmutable: la iteración rápida de modelos de IA ha llevado a una continua explosión en la demanda de potencia de cómputo, las GPU han estado en oferta insuficiente durante mucho tiempo, y los gigantes tecnológicos han aumentado constantemente el gasto de capital, impulsando la demanda de GPU, memoria de alto ancho de banda (HBM), redes de alta velocidad, empaquetado avanzado y equipos semiconductores, formando un "súper ciclo de gasto de capital en IA" sin precedentes.

Esta lógica no solo convirtió a Nvidia en la empresa más valiosa del mundo, sino que también hizo de fabricantes de equipos como Applied Materials, Lam Research, ASML de Países Bajos y KLA, así como empresas de almacenamiento como Micron Technology y SanDisk, los mayores ganadores del mercado de capitales.

Sin embargo, las dos noticias de esta semana han llevado al mercado a discutir seriamente: si la industria de IA comienza a prestar más atención a la eficiencia del capital, en lugar de simplemente expandir la inversión, ¿entrará este súper ciclo de gasto de capital en una nueva fase?

El miércoles, se informó que Meta está planeando construir un negocio de computación en la nube de IA, que podría abrir a clientes externos en el futuro para acceder a modelos de IA implementados en la infraestructura de Meta, o alquilar directamente el excedente de capacidad de cómputo de IA, logrando un retorno comercial de la inversión en infraestructura de IA de decenas de miles de millones de dólares.

Inmediatamente después, el jueves, se supo que Anthropic está discutiendo el desarrollo de chips de IA propios.

Por separado, las dos empresas siguen caminos diferentes, pero juntas apuntan a un cambio: las empresas de IA están empezando a pensar en cómo mejorar el retorno de la inversión de su infraestructura existente, en lugar de simplemente continuar expandiendo el gasto de capital.

Es este cambio de expectativas lo que ha provocado la reevaluación de la lógica comercial de la IA por parte del mercado.

¿Los chips propios de Anthropic significan que las empresas de IA entran en la "era de optimización de costos"?

En comparación con la preocupación inicial del mercado de que "los chips propios reducirían las compras de GPU", lo que merece más atención es la lógica comercial detrás de la acción de Anthropic.

Según informes, Anthropic está discutiendo con Samsung Electronics el desarrollo de chips personalizados para entrenamiento e inferencia de IA, que aún se encuentra en una etapa temprana.

Si finalmente se lleva a cabo, Anthropic se convertirá en otra empresa de modelos base, después de Google, Amazon, Microsoft y Meta, en incursionar en chips de IA propios.

Esto no significa abandonar las GPU de Nvidia, sino una evolución natural del desarrollo de la industria de IA.

En los últimos dos años, el enfoque de la competencia entre las empresas de grandes modelos era quién podía obtener más GPU y construir más centros de datos; pero a medida que la escala de los modelos continúa expandiéndose, los costos de entrenamiento e inferencia aumentan rápidamente. Cómo reducir el costo por token, mejorar la utilización de la potencia de cómputo y reducir la dependencia de un solo proveedor se ha convertido en una nueva prioridad competitiva.

Los ASIC diseñados para modelos específicos pueden lograr un mejor equilibrio entre rendimiento, consumo de energía y costo. Esta es también una razón importante por la que los TPU de Google, los Trainium de Amazon y los MTIA de Meta han estado avanzando en los últimos años.

En este sentido, la exploración de chips propios por parte de Anthropic es más una señal importante de que la industria de IA pasa de "competir en inversión" a "competir en eficiencia", y no un recorte en la inversión en IA.

Meta y Anthropic: dos caminos diferentes hacia el mismo objetivo

Meta y Anthropic han adoptado estrategias diferentes, pero sus objetivos son altamente consistentes.

Meta espera generar ingresos a partir de su capacidad de cómputo de IA temporalmente inactiva, mejorando la tasa de retorno de su gasto de capital de decenas de miles de millones de dólares; Anthropic, por su parte, busca reducir los costos de cómputo a largo plazo mediante chips personalizados, fortaleciendo su autonomía en infraestructura.

Ya sea vendiendo capacidad de cómputo excedente o invirtiendo en ASIC, en esencia no se trata de reducir la inversión en IA, sino de buscar modelos de negocio de IA más sostenibles.

Sin embargo, para el mercado de capitales, estas dos noticias pueden generar otra asociación: si las empresas de IA comienzan a prestar más atención a la eficiencia del capital, ¿mantendrán las compras de GPU, el arrendamiento de computación en la nube y la inversión en nuevos centros de datos el rápido crecimiento de los últimos dos años?

Por lo tanto, el mercado ha comenzado a reexaminar si el gasto de capital en IA puede continuar manteniendo la expectativa de casi "solo aumento, nunca disminución" de antes.

Esta es también la razón por la cual, en el ajuste de los últimos dos días, las mayores caídas no fueron las empresas de modelos, sino las empresas de equipos semiconductores más estrechamente vinculadas al nuevo gasto de capital. En comparación con los fabricantes de GPU y almacenamiento, los pedidos de los fabricantes de equipos a menudo reflejan más directamente los planes de inversión futuros de las fábricas de obleas y empresas de chips, por lo que son más sensibles a los cambios en las expectativas de gasto de capital.

Instituciones: El mercado parece estar revalorizando el comercio de IA, no negando el súper ciclo de IA

Aunque las acciones del sector de semiconductores han estado ajustándose durante días, la mayoría de las instituciones no interpretan las dos noticias como una señal de que la demanda de IA se está enfriando.

Para Meta, muchos análisis creen que vender la capacidad de cómputo excedente es más como buscar una salida comercial para el enorme gasto de capital en IA, mejorando así la sostenibilidad de futuras inversiones en GPU, equipos de red, centros de datos e infraestructura energética, en lugar de reducir el gasto de capital.

Para Anthropic, las instituciones generalmente creen que los chips propios están en línea con la tendencia de desarrollo a largo plazo de las grandes empresas de modelos de IA. Incluso si más empresas comienzan a adoptar ASIC, aún necesitarán depender de procesos de fabricación avanzados, HBM, interconexiones de alta velocidad, empaquetado avanzado y construcción de centros de datos; la demanda de infraestructura de IA no desaparecerá, sino que puede redistribuirse entre diferentes eslabones.

Más importante aún, la penetración de las aplicaciones de IA sigue siendo baja actualmente. Los expertos de la industria señalan que, a medida que la demanda de inferencia continúa creciendo, el consumo de tokens y la demanda de potencia de cómputo de los grandes modelos siguen siendo mucho más altos de lo esperado anteriormente, y la infraestructura de IA aún tiene un ciclo considerable para alcanzar la madurez real.

Por lo tanto, el mercado de esta semana parece estar experimentando una revalorización temporal del comercio de IA después de un aumento histórico.

Si la competencia de IA en los últimos dos años se centró en "quién invierte más", entonces las señales de Meta y Anthropic indican que la industria de IA está entrando en una nueva fase: la competencia comienza a girar en torno a quién puede lograr un mayor retorno por cada dólar de gasto de capital.

Para el mercado, este cambio de expectativas es suficiente para convertirse en un catalizador para el ajuste del sector de hardware de IA; pero para la industria misma, no necesariamente significa el fin del súper ciclo, sino que puede indicar que la inversión en infraestructura de IA está comenzando a avanzar hacia una etapa más madura, con un mayor énfasis en el cierre del ciclo comercial.