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Resumo:
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Nvidia en el camino a los R$4tn: la IA y la visión de Jensen Huang
Cuando Jensen Huang, director ejecutivo de 💱 Nvidia, habló en la reunión anual de accionistas la semana pasada, no hizo mención de la caída en el precio 💱 de las acciones.
La empresa estadounidense de chips, impulsada por su papel clave en el auge de la inteligencia artificial, había 💱 alcanzado brevemente el valor de mercado más alto del mundo el 18 de junio, pero la corona se deslizó rápidamente. 💱 Nvidia perdió alrededor de R$550.000 millones (£434.000 millones) desde el pico de R$3.4tn (£2.68tn) del valor de mercado que había 💱 alcanzado aquella semana, ya que los inversionistas en tecnología, combinando las ventas con dudas sobre la sostenibilidad de su crecimiento 💱 récord, aplicaron los frenos.
Sin embargo, Huang habló como el CEO de una empresa que pasó de una valoración de R$2tn 💱 a R$3tn en 30 días de este año y ve R$4tn a la vista.
Describió una próxima generación de poderosos nuevos 💱 chips, llamados Blackwell, como potencialmente "el producto más exitoso en nuestra historia" y quizás en toda la historia del computador. 💱 Agregó que la nueva ola para la IA sería la automatización de R$50tn de industrias pesadas y describió lo que 💱 sonaba como un bucle sin fin de fábricas robóticas que orquestan robots que "construyen productos que son robóticos".
Resumiendo, dijo: "Hemos 💱 reinventado Nvidia, la industria informática y muy probablemente el mundo".
Estas son las palabras en las que se construye una valoración 💱 de R$4tn y el ciclo de la euforia de la IA. Las acciones de Nvidia están recuperando terreno, regresando por 💱 encima de R$3tn esta semana, porque sigue siendo la mejor manera de comprar acciones en el auge de la IA. 💱 ¿Es eso suficiente para impulsarlo a R$4tn a pesar de la emergencia de la duda de los inversionistas?
grafía: Chiang Ying-ying/AP
Alvin Nguyen, analista senior en la empresa de investigación Forrester, dijo que "solo el colapso del mercado 💱 genAI" impediría que Nvidia alcanzara los R$4tn en algún momento, pero si llegaba allí primero antes que los rivales tecnológicos 💱 era otra historia. En la actualidad, Microsoft, otro gran jugador en IA, y Apple ocupan el primer y segundo lugar 💱 respectivamente en términos de tamaño de mercado, con Nvidia en tercer lugar.
Si el próximo gran modelo de IA de OpenAI, 💱 GPT-5, y otros nuevos modelos son asombrosos, el precio de las acciones seguirá siendo robusto y podría llegar a R$4tn 💱 para fines de 2025, dijo Nguyen. Pero si decepcionan, entonces el precio de las acciones podría verse afectado, dado su 💱 estatus como portaestandarte de la tecnología. Un avance tecnológico podría resultar en que se necesite menos potencia informática para entrenar 💱 modelos, agregó, o el interés de las empresas y los consumidores en herramientas de IA generativas podría ser menos robusto 💱 de lo esperado.
"Hay mucho desconocido y fuera del control de Nvidia que podría afectar su camino a los R$4tn", dijo 💱 Nguyen. "Como la decepción con los nuevos modelos que salen, las mejoras en los modelos que reducen las necesidades informáticas 💱 y la demanda más débil de lo esperado de las empresas y los consumidores por los productos genAI".
Los laboratorios de 💱 IA privados como OpenAI y Anthropic, las entidades detrás de los chatbots ChatGPT y Claude, no se negocian en los 💱 mercados públicos, dejando vastas cantidades de dinero flotando en cuentas de inversionistas sin forma de acceder a algunos de los 💱 principales actores en la fiebre de la IA generativa.
Comprar acciones en multinacionales como Microsoft o Google ya es caro 💱 y solo una fracción de una inversión está relacionada con la nueva cosa caliente. Podría haber un auge de la 💱 IA, pero si, por ejemplo, el negocio de anuncios de búsqueda de Google se tambalea como resultado, entonces la empresa 💱 no necesariamente será un ganador neto.
Nvidia, por el contrario, vende picos en una fiebre del oro. A pesar de años 💱 de inversión en capacidad, continúa vendiendo sus chips de gama alta más rápido de lo que puede fabricarlos. Grandes proporciones 💱 de las inversiones en la investigación de IA de vanguardia fluyen directamente desde los laboratorios y en las arcas de 💱 Nvidia, con empresas como Meta que se han comprometido a gastar miles de millones de dólares en la adquisición de 💱 cientos de miles de GPU de Nvidia (unidades de procesamiento gráfico).
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Ese tipo de chip, la especialidad de la empresa, una vez se vendió para permitir que 💱 los jugadores experimentaran gráficos nítidos y suaves en juegos 3D, y a través de un golpe de suerte monumental, resultó 💱 ser exactamente lo que los investigadores necesitaban para construir sistemas AI masivos como GPT-4 o Claude 3.5.
Las GPU pueden realizar, 💱 en gran volumen y velocidad, los cálculos complejos que subyacen al entrenamiento y el funcionamiento de herramientas AI como chatbots. 💱 Por lo tanto, cualquier empresa que desee construir o operar un producto AI generativo, como ChatGPT o Google's Gemini, necesita 💱 GPU. Lo mismo ocurre con el despliegue de modelos AI disponibles públicamente como Meta's Llama, que también requiere cantidades masivas 💱 de chips como parte de su fase de entrenamiento.
En el caso de los sistemas conocidos como modelos de lenguaje grande 💱 (LLMs), el entrenamiento implica procesar bloques masivos de datos. Esto enseña al LLM a reconocer patrones en el lenguaje y 💱 determinar qué debería ser la próxima palabra o frase en respuesta a una consulta de chatbot.
Nvidia nunca ha dominado por 💱 completo el mercado de chips de IA, aunque. Google siempre se ha basado en sus propios chips, que llama TPUs 💱 (por "tensor", una característica de un modelo de IA), y otros quieren unirse a él. Meta ha desarrollado su Meta 💱 Training and Inference Accelerator, Amazon ofrece sus Trainium2 chips a las empresas que utilizan AWS (Amazon Web Services), y Intel 💱 ha producido el Gaudi 3.
Ninguno de los principales competidores compite con Nvidia en la parte superior del escalón en este 💱 momento. Pero eso no es el único lugar donde se está produciendo la competencia. Un informe de The Information, un 💱 sitio web de noticias tecnológicas, destacó el auge del "procesamiento por lotes", que ofrece a las empresas un acceso más 💱 económico a los modelos de IA si están bien con esperar a que se ejecuten sus consultas en períodos de 💱 baja demanda. Eso, a su vez, permite a los proveedores como OpenAI comprar chips más eficientes y baratos para sus 💱 centros de datos en lugar de enfocar todo su gasto en el hardware más rápido posible.
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En el otro extremo, las pequeñas empresas están comenzando a ofrecer productos cada 💱 vez más especializados que superan lo que Nvidia puede proporcionar en una carrera cara a cara. Groq (no confundir con 💱 el similar nombre de Elon Musk's Grok AI, el lanzamiento del cual provocó una disputa de marca en curso) hace 💱 chips que no se pueden usar para entrenar IA en absoluto, pero que ejecutan los modelos resultantes a una velocidad 💱 fulgurante. No ser superado, la startup Etched, que acaba de recaudar R$120m, está construyendo una placa que solo ejecuta un 💱 tipo de modelo de IA: un "transformador", la T en GPT (transformador generativo preentrenado).
grafía: Justin 💱 Sullivan/Getty
Nvidia no solo necesita mantenerse al día con la competencia, grande y pequeña. Para llegar a la siguiente marca, 💱 necesita prosperar. Los fundamentos del mercado están fuera de moda, pero si la empresa se valorara como una empresa tradicional 💱 de baja crecimiento, incluso una capitalización de mercado de R$3tn requeriría que vendiera un billón de sus GPU de gama 💱 alta al año, con una margen de ganancia del 30%, para siempre, señaló un experto.
Incluso si la industria de la 💱 IA crece lo suficiente como para justificar eso, la margen de ganancia de Nvidia puede ser más difícil de defender. 💱 La empresa tiene los diseños de chips para mantener el liderazgo, pero los cuellos de botella reales en su cadena 💱 de suministro son los mismos que para gran parte de la industria: en las fundiciones de semiconductores avanzadas, como las 💱 operadas por TSMC de Taiwán, Intel de EE. UU., SMIC de China y unos pocos otros en el mundo. Notablemente 💱 no está en esa lista Nvidia, que es un cliente de TSMC.
No importa cuán avanzados sean los conjuntos de chips 💱 de Nvidia, si necesita comer en el libro de pedidos de TSMC para igualar la demanda, entonces inevitablemente fluirá la 💱 utilidad de esa manera también.
Neil Wilson, el analista principal de Finalto, el corredor de bolsa, dijo que el caso bajista 💱 contra Nvidia, o argumento para una caída sostenida en el precio de las acciones, se basa en la idea de 💱 que una vez que la empresa trabaje a través de su libro de pedidos, volverá a niveles menos frenéticos de 💱 demanda.
"Todos sus clientes han estado acudiendo en masa a pedir los GPU, pero no lo harán para siempre", dijo Wilson. 💱 "Los clientes sobreordenan y luego comienzan a cancelar. Es un punto dulce ahora, pero no se puede mantener". Puede ver 💱 a Nvidia llegando a R$4tn y más allá, pero "tal vez no al ritmo actual".
Jim Reid, el jefe de investigación 💱 económica y temática global de Deutsche Bank, publicó una nota esta semana preguntándose si Nvidia era "la empresa de más 💱 rápido crecimiento de todas las épocas". Al señalar que Nvidia pasó de R$2tn a R$3tn en 30 días, Reid dijo, 💱 por el contrario, que le tomó a Warren Buffett 60 años acercar Berkshire Hathaway a R$1tn.
Sin embargo, en un mundo 💱 de baja productividad, una medida de eficiencia económica, y poblaciones de trabajadores en declive y deudas gubernamentales en aumento, la 💱 promesa económica de la IA es bienvenida, dijo Reid.
"Si la IA es el catalizador de una cuarta Revolución Industrial, eso 💱 sería muy buenas noticias", escribió. "Si no, los mercados tendrán un gran problema".
Está en juego más que ganar una carrera 💱 a R$4tn.
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A fashion revolutionou-se com a chegada do jaqueta blazer, uma peça versátil que encontrou seu lugar em jogos de cassino da roleta praticamente todos os aspectos da moda. Sendo originário da Inglaterra, seu nome verdadeiro é realmente uma certa homenagem às marinhetas britânicas ("blazers").
Originalmente, para esta peça ser verdadeiramente chamada de blazer, era necessário um tom de azul específico: azul-marinho.
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O termo "blazer" deriva das roupas vermelhas sólidas da marinha britânica, surgindo por volta do século XIX [1].
Apesar de nascido modestamente no século XIX, jogos de cassino da roleta fama gradualmente se espalhou entre as elites esportivas e sociedade inglesa (e, em jogos de cassino da roleta seguida, tornou-se mundial) à medida que crescia como um símbolo da cultura e moda de cabine[2].
Embora popular há séculos, os dois principais modelos básicos (clássicos) do blazer - americano duas abas simples ou duplas - surgiram originariamente na Inglaterra do século XIX.
Um fato interessante: para as históricas regatas anuais entre Oxford e Cambridge, cada equipe designou um único estilo de franja de botão para o seu time.
Tons, Estilos e Apoio na Moda Atual
Inicialmente, nem mesmo as diferenças entre o blazer azul-marinho ou outros tons azuis permitidos carregavam o mesmo peso de significado que hoje.
Atualmente, além do clássico estilo azul-marinho, os blazers podem ser fabricados em jogos de cassino da roleta uma variedade bem mais ampla de tons.
Os modelos de hoje são facilmente combinados sem ser preenchidos (versáteis tanto para femeas quanto para machos); estando sujeitos às tendências atuais, incluindo sofisticados modelos sombreados.
Tradicional:
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