La semana pasada, las acciones de semiconductores como Nvidia (NASDAQ: NVDA), Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD) y Micron Technology (NASDAQ: MU) cayeron en picado tras conocerse que una start-up china llamada DeepSeek había descubierto cómo entrenar modelos de inteligencia artificial (IA) por una fracción del costo de sus pares estadounidenses.
Los inversores estaban preocupados de que el enfoque innovador de DeepSeek desencadenara una caída en la demanda de procesadores gráficos (GPUs) y otros componentes de centros de datos, que son clave para el desarrollo de la IA. Sin embargo, esas preocupaciones podrían estar exageradas.
Meta Platforms (NASDAQ: META) es un gran comprador de chips de IA de Nvidia y AMD. El 29 de enero, el CEO Mark Zuckerberg hizo una serie de comentarios que deberían ser música para los oídos de los inversores que poseen acciones de hardware de IA.
El exitoso fondo de cobertura chino High-Flyer ha estado utilizando IA para construir algoritmos de trading durante años. Estableció DeepSeek como una entidad separada en 2023 para capitalizar el éxito de otras empresas de investigación de IA, que estaban aumentando rápidamente de valor.
El pánico en el mercado de valores de la semana pasada fue desencadenado por el modelo de lenguaje grande (LLM) V3 de DeepSeek, que iguala el rendimiento de los últimos modelos GPT-4o de la principal start-up de IA de Estados Unidos, OpenAI, en varios benchmarks. Eso no sería preocupante a simple vista, excepto que DeepSeek afirma haber gastado solo $5.6 millones en entrenar V3, mientras que OpenAI ha gastado más de $20 mil millones desde 2015 para llegar a su etapa actual.
Para empeorar las cosas, DeepSeek no tiene acceso a las últimas GPUs de centro de datos de Nvidia, ya que el gobierno de EE. UU. las prohibió para ser vendidas a empresas chinas. Eso significa que la start-up tuvo que usar generaciones anteriores como la H100 y la subpotente H800, lo que indica que es posible entrenar modelos de IA líderes sin el mejor hardware.
Para compensar la falta de rendimiento computacional, DeepSeek innovó en el lado del software desarrollando algoritmos y métodos de entrada de datos más eficientes. Además, adoptó una técnica llamada destilación, que implica usar un modelo exitoso para entrenar sus propios modelos más pequeños. Esto acelera rápidamente el proceso de entrenamiento y requiere mucha menos capacidad de cálculo.
Los inversores están preocupados de que si otras empresas de IA adoptan el enfoque de DeepSeek, no necesitarán comprar tantas GPUs de Nvidia o AMD. Eso también aplastaría la demanda de las soluciones de memoria para centros de datos líderes en la industria de Micron.
Las GPUs de Nvidia son las más populares del mundo para desarrollar modelos de IA. El año fiscal 2025 de la compañía acaba de terminar el 31 de enero, y según la guía de la administración, es probable que sus ingresos se hayan más que duplicado a un récord de $128.6 mil millones (los resultados oficiales se publicarán el 26 de febrero). Si los últimos trimestres sirven de referencia, alrededor del 88% de esos ingresos habrán provenido de su segmento de centros de datos gracias a las ventas de GPUs.
Ese increíble crecimiento es la razón por la que Nvidia ha añadido $2.5 billones a su capitalización de mercado en los últimos dos años. Si la demanda de chips se ralentizara, gran parte de ese valor probablemente se evaporaría.
AMD se ha convertido en un competidor digno de Nvidia en el centro de datos. La compañía planea lanzar su nueva GPU MI350 más tarde este año, que se espera rivalice con las últimas chips Blackwell de Nvidia que se han convertido en el estándar de oro para el procesamiento de cargas de trabajo de IA.
Pero AMD también es un proveedor líder de chips de IA para computadoras personales, lo que podría convertirse en un segmento de crecimiento importante en el futuro. A medida que los LLM se vuelvan más baratos y eficientes, eventualmente será posible ejecutarlos en chips más pequeños dentro de computadoras y dispositivos, reduciendo la dependencia de los centros de datos externos.
Por último, Micron a menudo se pasa por alto como una empresa de chips de IA, pero desempeña un papel crítico en la industria. Su memoria de alto ancho de banda HBM3E para centros de datos es la mejor en su clase en cuanto a capacidad y eficiencia energética, por eso Nvidia la utiliza en sus últimas GPUs Blackwell. La memoria almacena la información en un estado listo, lo que permite a la GPU recibirla instantáneamente cuando sea necesario, y dado que las cargas de trabajo de IA son tan intensivas en datos, es una pieza importante del rompecabezas de hardware.
Meta Platforms gastó una increíble cantidad de $39.2 mil millones en chips e infraestructura de centros de datos durante 2024, y planea gastar hasta $65 mil millones este año. Esas inversiones están ayudando a la compañía a avanzar aún más en sus Llama LLMs, que son los modelos de código abierto más populares del mundo, con 600 millones de descargas. Se espera que Llama 4 se lance este año, y el CEO Mark Zuckerberg piensa que podría ser el más avanzado de la industria, superando incluso a los mejores modelos de código cerrado.
El 29 de enero, Meta celebró una conferencia telefónica con analistas sobre su cuarto trimestre de 2024. Cuando a Zuckerberg se le preguntó sobre el posible impacto de DeepSeek, dijo que probablemente sea demasiado pronto para determinar lo que significa para las inversiones de capital en chips y centros de datos. Sin embargo, dijo que incluso si resulta en menos requisitos de capacidad para cargas de trabajo de entrenamiento de IA, no significa que las empresas necesitarán menos chips.
En cambio, cree que la capacidad podría desplazarse lejos del entrenamiento y hacia la inferencia, que es el proceso por el cual los modelos de IA procesan las entradas de los usuarios y forman respuestas. Muchos desarrolladores están alejándose del entrenamiento de modelos utilizando cantidades interminables de datos y centrándose en capacidades de “razonamiento” en su lugar. Esto se conoce como escalado en tiempo de prueba, e implica que el modelo tome tiempo adicional para “pensar” antes de generar una salida, lo que resulta en respuestas de mayor calidad.
El razonamiento requiere más cómputo de inferencia, por lo que Zuckerberg piensa que las empresas seguirán necesitando la mejor infraestructura de centros de datos para mantener una ventaja sobre la competencia. Además, la mayoría de los productos de software de IA aún no han alcanzado una adopción generalizada, y Zuckerberg reconoce que servir a muchos usuarios también requerirá capacidad adicional de centros de datos con el tiempo.
Entonces, aunque es difícil establecer números exactos sobre cómo las innovaciones de DeepSeek remodelarán la demanda de chips, los comentarios de Zuckerberg sugieren que no hay razón para que los inversores en acciones de Nvidia, AMD y Micron entren en pánico. De hecho, incluso hay un caso alcista para esas acciones a largo plazo.
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Randi Zuckerberg, ex directora de desarrollo de mercado y portavoz de Facebook y hermana del CEO de Meta Platforms Mark Zuckerberg, es miembro de la junta directiva de The Motley Fool. Anthony Di Pizio no tiene posición en ninguna de las acciones mencionadas. The Motley Fool tiene posiciones en y recomienda Advanced Micro Devices, Meta Platforms y Nvidia. The Motley Fool tiene una política de divulgación.
Mark Zuckerberg acaba de ofrecer noticias increíbles para los inversores en acciones de Nvidia, AMD y Micron fue publicado originalmente por The Motley Fool