O las acciones de chips son absurdamente baratas o alguien está mintiendo: estudio de caso de inversión en inteligencia artificial de más de 100 millones de dólares de Amazon

El 6 de febrero, el gigante del comercio electrónico Amazon anunció que aumentará su gasto en 2025, destinando una estimación de 100 000 millones de dólares a gastos de capital (CapEx). El anuncio se produce tras el informe de resultados del cuarto trimestre, que arrojó resultados dispares para la compañía. 

Si bien Amazon superó las expectativas tanto en ingresos como en beneficios, las ventas inferiores a las previstas en el trimestre actual eclipsaron las cifras positivas. Como resultado, las acciones de Amazon cayeron más de un 2,6 % en las operaciones previas a la apertura del mercado, según los gráficos. 

El ambicioso plan de gasto sitúa a Amazon junto a otros gigantes tecnológicos como Meta, Alphabet y Microsoft, que recientemente han propuesto inversiones superiores a los 65 000 millones de dólares en centros de datos e infraestructura de inteligencia artificial. Sin embargo, los analistas cuestionan la justificación de estas inversiones, sobre todo a la luz de las recientes caídas de los precios de las acciones de chips.

Los gastos de capital destinados a la IA aumentan

Ayer, el CEO de Amazon, Andy Jassy, ​​intentó tranquilizar a los inversores diciendo que el aumento del gasto valdría la pena a largo plazo. 

Durante una teleconferencia posterior a la publicación, Jassy explicó que la mayor parte de los 26.300 millones de dólares invertidos en gastos de capital (CapEx) durante el cuarto trimestre se destinaron a la inteligencia artificial (IA) para Amazon Web Services (AWS). Jassy proyectó que esta cifra sería un buen indicador de la tasa anualizada de CapEx de Amazon para 2025.

“Nos centramos en la IA como una oportunidad de negocio única en la vida”, declaró Jassy a los periodistas. “Esta oportunidad de inversión beneficiará tanto a nuestra empresa como a nuestros accionistas a medio y largo plazo” 

Amazon, al igual que sus competidores, está invirtiendo fuertemente para mantenerse al día con la demanda exponencial de IA generativa, que ha aumentado desde el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI a fines de 2022. La compañía ha presentado una gama de productos de IA, incluidos sus propios modelos Nova, chips Trainium y un mercado para modelos de terceros llamado Bedrock.

¿Realmente vale la pena el gasto?

Sin embargo, persisten las dudas sobre si un gasto de capital tan masivo, especialmente en empresas de inteligencia artificial y fabricación de chips, está justificado. En una publicación contundente en X, los analistas de mercados de capital de The Kobeissi Letter se mostraron perplejos ante los 320 000 millones de dólares en inversiones de capital comprometidas por las cuatro startups tecnológicas.  

“O las acciones de las empresas de chips están ridículamente baratas o alguien está mintiendo”, indagaron.

La startup china de inteligencia artificial DeepSeek, por ejemplo, ha afirmado que sólo tomó dos meses y un presupuesto de menos de 6 millones de dólares desarrollar su modelo R1, que, según afirma, rivaliza con el popular modelo GPT-3 de OpenAI. 

El “éxito” a corto plazo de DeepSeek provocó que el valor de los fabricantes de chips Nvidia y Broadcom se desplomara en un total combinado de 800 mil millones de dólares, y si las afirmaciones de la startup sobre entrenar sus modelos con mucho menos financiamiento son ciertas, entonces las compañías estadounidenses podrían estar en problemas.

Además, la infraestructura que podría fabricar los chips en los que invierten estas empresas es un poco descabellada. Los centros de datos en EE. UU. apenas pueden satisfacer la creciente demanda de servicios de IA debido a las limitaciones de energía.

Según un estudio de RAND, la demanda mundial de energía para centros de datos podría aumentar en 68 gigavatios (GW) para 2027. Esto prácticamente duplicaría los requisitos energéticos mundiales para centros de datos con respecto a los niveles de 2022 y se acercaría a la capacidad energética total de California, que asciende a 86 GW.

La situación es especialmente grave para los centros de datos que gestionan grandes operaciones de entrenamiento de IA. Según el estudio, estos centros podrían requerir hasta 1 GW de energía para 2028 y hasta 8 GW para 2030. 

Estados Unidos actualmente lidera el mundo tanto en centros de datos como en computación de IA, pero dado que la demanda supera la oferta, existe la preocupación de que las empresas de la jurisdicción se vean obligadas a reubicar parte de su infraestructura en el extranjero. Esto podría tener graves consecuencias para la competitividad de la industria tecnológica estadounidense, por no mencionar la seguridad de la propiedad intelectual.