Nvidia cae más de 6% desde su máximo histórico en Wall Street: la IA, origen del descenso
El desempeño de Nvidia en el mercado accionario se ha visto estrechamente relacionado con los movimientos de la IA.
Nvidia, liderada por Jensen Huang, ha visto un descenso de más de 6% en el valor de sus acciones luego de haber alcanzado su máximo histórico en el mercado accionario de Wall Street.
El desempeño de la compañía tecnológica estadounidense se ha visto correlacionado con los movimientos que se han generado en los últimos meses alrededor de la inteligencia artificial (IA), una de las tecnologías que ha logrado atraer grandes sumas de capital.
La caída del precio de las acciones de Nvidia
El pasado 14 de mayo de este año, la creadora de chips para IA alcanzó su máximo histórico en la Bolsa de Nueva York, al cerrar la jornada bursátil con un precio de 235.74 dólares por acción, de acuerdo con datos de Investing.
El desempeño de la emisora también representó un hito en términos de capitalización, ya que en ese momento logró superar los 5.5 billones de dólares en valor de mercado, impulsada principalmente por la IA.
Sin embargo, la acción ha ido perdiendo valor con el paso del tiempo. Entre el 14 de mayo y el cierre del 15 de septiembre, el precio de la acción registró una pérdida de 6.13%.
Por el contrario, en el acumulado anual, la emisora registra un desempeño positivo, ya que entre el 2 de enero y el cierre del 15 de septiembre, las acciones acumularon un avance de 13.76%.
El CEO de Nvidia, Jensen Huang / Fotoarte: Diego GómezLa burbuja de IA vuelve a preocupar a los mercados
Uno de los principales factores detrás de la volatilidad es el debate sobre una posible burbuja de inteligencia artificial.
Desde la llegada de ChatGPT en 2022, las grandes compañías tecnológicas han destinado millones de dólares al desarrollo de modelos, centros de datos, chips y sistemas de infraestructura para IA.
Esta carrera ha impulsado a empresas como Nvidia a inyectar mayor capital en sus procesos, cuyos procesadores se encuentran entre los principales componentes utilizados para entrenar y operar modelos avanzados.
Para algunos analistas de Silicon Valley, estas inversiones millonarias solo reafirman la teoría de una burbuja, ya que inflan el precio de las acciones de las tecnológicas. El desafío para los mercados es determinar cuánto tiempo puede mantenerse este ritmo de inversión y cuándo comenzarán las compañías a obtener retornos suficientes sobre el capital destinado a IA.
El encarecimiento de los chips también entra en escena
El crecimiento de la infraestructura para inteligencia artificial también ha provocado presiones en el mercado de semiconductores, especialmente para los fabricantes de GPU y aceleradores de IA, como Nvidia.
La demanda de centros de datos y aceleradores de IA requiere grandes cantidades de HBM (High Bandwidth Memory), un tipo de memoria de alto rendimiento utilizada junto con los procesadores destinados a inteligencia artificial.
El aumento de la demanda de HBM puede reducir la capacidad disponible para otros segmentos de memoria, como DRAM y NAND, lo que ha generado presión sobre los precios y los costos de producción.
Para la industria tecnológica, esto representa un nuevo desafío, ya que mientras las compañías buscan ampliar su infraestructura de IA, también enfrentan un entorno en el que algunos de los componentes necesarios para construir estos sistemas se han encarecido.
Nvidia y la desaceleración de la IA
Recientemente, el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, pidió reducir el ritmo al que aumentan las capacidades de los modelos de IA y advirtió sobre el riesgo de que estos sistemas alcancen niveles de autonomía que dificulten su comprensión y control por parte de los seres humanos.
El directivo señaló como una de las principales preocupaciones la llamada “automejora recursiva”, proceso mediante el cual los sistemas de IA podrían contribuir al desarrollo de nuevas generaciones de inteligencia artificial.
El CEO de Anthropic también alertó sobre el posible uso indebido de la IA en actividades como ciberataques y bioterrorismo, además de los efectos que una aceleración descontrolada podría generar sobre la economía.
Otro hecho preocupante, de acuerdo con Amodei, fue un ataque realizado por un enjambre de agentes de un sistema de IA que llevó a cabo ciberataques contra objetivos que no se les había pedido atacar. Ante este comportamiento, los agentes fueron “sacrificados”.
Debemos ralentizar el ritmo al que mejoramos las capacidades de los modelos de IA. El progreso seguirá pareciendo rápido, y debemos aprovechar sabiamente el tiempo que ganamos”, subrayó.
En suma, la compañía liderada por Jensen Huang enfrenta un nuevo escenario de presión: por un lado, debe demostrar que el crecimiento de la inteligencia artificial tiene suficiente fuerza para justificar las elevadas expectativas de Wall Street y, por otro, enfrenta llamados a ralentizar el desarrollo de la IA.
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