Cuando se pisa el freno: Cómo la teoría del desacelero del AI perturba los billones de dólares de los gigantes del sector de chips
Buenos días, soy vuestro observador financiero. Hoy no vamos a hablar de un artículo académico complicado, sino de un “terremoto” que está ocurriendo en los mercados financieros globales.
En pocas palabras, algunos en la industria del AI están pidiendo que se reduzca la velocidad, y como resultado, las acciones de las compañías de chips han caído drásticamente.
El 14 de septiembre, los sectores de semiconductores de las bolsas de Nueva York y Europa sufrieron una gran caída. El valor de mercado de NVIDIA se redujo en 176.600 millones de dólares en una sola noche, y compañías como Broadcom, AMD y ASML también cayeron significativamente, especialmente las acciones europeas de chips.
¿Por qué? Porque varios líderes del sector del AI (incluido el CEO de Anthropic, el CEO de OpenAI e incluso Elon Musk) de repente llegaron a un consenso: el desarrollo del AI está yendo demasiado rápido y necesitamos frenar, realizar evaluaciones de seguridad y establecer reglas globales.
Para las compañías de chips que venden “pala” (chips) a las compañías que buscan innovar en AI, si estas deciden “primero estudiar cómo hacerlo de manera segura”, ¿podrán seguir vendiendo sus productos a los mismos ritmos de antes? Esa es la lógica detrás de la caída de los precios de las acciones.
A continuación, explicaré este fenómeno en cinco dimensiones para que lo entiendan mejor.
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1. **El detonante: Los líderes del sector de repente se unen para pedir un freno, y el mercado entra en pánico**
La causa directa de la caída de los precios no fue un error técnico ni informes financieros negativos, sino un cambio en la opinión pública.
Antes, la corriente dominante en el sector del AI era “¡Más rápido! ¡Más rápido aún!”. Quien primero desarrollara una inteligencia artificial superpotente ganaría. Pero esta vez, la tendencia ha cambiado.
1. El líder del movimiento: Amodei, CEO de Anthropic (la compañía que desarrolló el modelo Claude), pidió abiertamente que se controlara el ritmo del desarrollo del AI de vanguardia. Su propuesta fue muy concreta: realizar evaluaciones externas, colaborar en la creación de estándares de seguridad y coordinar reglas globales.
2. La alianza inesperada: Lo más sorprendente fue que el CEO de OpenAI, Sam Altman, y Elon Musk, que suelen ser competidores, se unieron en este llamado. Altman dijo: “Todavía no hemos llegado al punto de poder avanzar ciegamente sin considerar la seguridad”.
3. **El efecto de los “alertas internas”: Antes de que los líderes hablaran, Jacob Coxon, un investigador de Anthropic, renunció y advirtió que el AI podría “matarnos a todos a finales de siglo”. Aunque suena como algo de ciencia ficción, posteriormente varios científicos destacados de OpenAI y Google DeepMind también emitieron advertencias de seguridad.
Interpretación sencilla: Es como si un grupo de corredores estuviera compitiendo en una pista y de repente el líder dijera: “Esperad, parece que hay un problema con los frenos; mejor nos detenemos para revisarlos y hablar sobre las reglas de tráfico”. En ese momento, las compañías que venden neumáticos, aceite y coches (compañías de chips) se preocupan: “¿Si los corredores deciden conducir más despacio o incluso detenerse para una revisión, venderán menos productos?”.
Lo que más teme el mercado no es la lentitud en sí, sino la incertidumbre. Cuando incluso los más entusiastas del AI comienzan a hablar de seguridad y desaceleración, los inversores se preguntan: ¿Ha llegado el fin de la era de la construcción de infraestructura de AI a gran velocidad?
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2. **La cadena de transmisión: De la “seguridad del AI” a los pedidos de chips**
Muchas personas se preguntarán: ¿Qué relación tiene la seguridad del AI con los chips? ¿Si el AI se ralentiza, ¿dejarán de necesitar chips?
La relación es importante. La cadena de pensamiento es la siguiente:
1. La fuerza impulsora del desarrollo del AI es la potencia de cálculo: Entrenar modelos grandes requiere una gran cantidad de GPU (procesadores gráficos), que son la clave para las compañías de chips como NVIDIA.
2. Un desacelero significa menos demanda: Si las compañías de AI tienen que reducir la velocidad de desarrollo de sus modelos para realizar evaluaciones de seguridad y establecer reglas globales, su demanda de nuevos chips disminuirá.
3. El gasto en capital (Capex) podría disminuir: El banco Barclays señaló que el mercado teme que el gasto en capital disminuya. Antes, las compañías de AI gastaban mucho dinero en chips para mantenerse a la vanguardia. Ahora, si los problemas de seguridad o la regulación aumentan los costos de cumplimiento, es posible que retrasen o reduzcan sus compras de chips.
Interpretación sencilla: Es como si quisieras remodelar tu casa: antes, cuanto más rápido, mejor, así que comprabas ladrillos y cemento (chips) en grandes cantidades. Ahora, la autoridad (los estándares de seguridad) dice: “Espera, primero necesitas una evaluación de seguridad y esperar a que se establezcan normas globales”. Aunque al final seguirás remodelando, la velocidad de tus compras se reducirá.
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3. **La posición ambigua de NVIDIA**: El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, no negó ni apoyó completamente la idea de desacelerar. En lugar de eso, presentó un enfoque más complejo:
1. Reconoció la complejidad: Huang expresó su apoyo a las preocupaciones de los investigadores y reconoció que hay razones complejas detrás de la idea de desacelerar el desarrollo del AI. No se opuso directamente, sino que señaló que el pánico actual crea una “elección falsa” entre la innovación rápida y la seguridad.
2. Un nuevo enfoque comercial: La semana pasada, Huang presentó la idea de que la seguridad cibernética se convertirá en la próxima gran aplicación del AI. Dado que el AI puede hacer que los códigos sean más vulnerables a ataques, las empresas necesitarán más herramientas de seguridad. Interpretación sencilla: Es como si dijera: “Sé que todos están preocupados por la seguridad, pero también necesitamos más chips para resolver esos problemas”. Intenta tranquilizar al mercado, pero los inversores temen que la reducción en la demanda general afecte sus ventas.
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4. **El cambio en la actitud del mercado**: De la euforia a la preocupación (FOMO a FUD)
Para entender la caída de los precios, también es importante considerar el contexto anterior:
1. La euforia anterior: El 27 de agosto, NVIDIA anunció un aumento del 70% en sus ingresos para el año fiscal 2028, lo que provocó un aumento del 8.74% en sus acciones y un valor de mercado de 5.55 billones de dólares.
2. El pánico actual: En los cinco días siguientes, las acciones de NVIDIA cayeron un 8.32%. El 14 de septiembre, la preocupación por el desacelero del AI alcanzó su punto más alto.
Interpretación sencilla: Es como un montaña rusa en el mercado: antes, todos pensaban que el AI era un negocio seguro y lucrativo. De repente, alguien dijo que podría tener riesgos de seguridad, y la reacción general fue vender sus acciones rápidamente.
Este tipo de venta emocional a menudo lleva a caídas excesivas en los precios. Es decir, la caída actual puede ser mayor de lo que la teoría del desacelero justificaría en términos fundamentales. Pero así es el mercado: las emociones superan a la lógica.
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5. **Perspectivas futuras**: ¿Es un “negativo a largo plazo” o solo un “ruido temporal”?
Ahora, veamos qué significa todo esto para las personas comunes, los inversores y la industria del AI:
1. Para las compañías de chips: Será un dolor a corto plazo, pero a largo plazo, la seguridad podría convertirse en una nueva oportunidad de crecimiento. Si el desarrollo del AI realmente se ralentiza debido a problemas de seguridad, las compañías de chips enfrentarán desafíos. Sin embargo, si la seguridad se convierte en un mercado importante, podrían encontrar nuevas oportunidades. Pero esto llevará tiempo y no compensará inmediatamente la disminución en la demanda de chips para computación general.
2. Para la industria del AI: La normalización es inevitable, pero el desacelero no significa el fin del desarrollo. Establecer estándares de seguridad es positivo, ya que hará que el AI sea más confiable y aceptado. Sin embargo, coordinar reglas globales es un proceso largo y difícil, y el desarrollo del AI podría experimentar un período de ajuste, pero no se detendrá por completo.
3. Para los inversores: Este evento nos recuerda que la lógica de inversión en tecnología está cambiando, pasando de un enfoque centrado en el crecimiento a uno que incluye seguridad y cumplimiento. No solo debemos prestar atención a las fluctuaciones de los precios, sino también al gasto real en capital (Capex) de las compañías de AI. Si los grandes actores del sector (como Microsoft, Google y Meta) continúan comprando chips en grandes cantidades, la caída de los precios podría ser solo una corrección emocional y no un cambio de tendencia.
En resumen:
El AI no ha muerto; simplemente ha pasado de una carrera de 100 metros a una maratón. Para las compañías de chips, puede que no necesiten tantos productos de alta velocidad, pero sí necesitarán productos más resistentes y fiables. El mercado está reevaluando esta situación, y el proceso será incierto.
Consejo para las personas comunes: Si tienes acciones relacionadas con el sector de chips, no te preocupes demasiado, pero ten en cuenta que el mito del alto crecimiento del AI podría estar siendo moderado por factores como la seguridad y la regulación. En el futuro, la seguridad será un factor clave para el éxito del AI. Aquellas compañías que puedan resolver estos problemas serán las que lideren el mercado.