Esto no constituye un consejo de inversión. El autor no posee ninguna posición en ninguna de las acciones mencionadas.
Reacción del mercado de NVIDIA: un cambio en la dinámica de la demanda
NVIDIA experimentó una asombrosa caída de casi 500 mil millones de dólares en capitalización de mercado a medida que aumentan las preocupaciones sobre el cambiante panorama de la demanda de computación a gran escala. El aumento de la eficiencia atribuido al innovador modelo de inteligencia artificial R1 de DeepSeek ha tenido repercusiones en la comunidad tecnológica, lo que ha llevado a los analistas de Wall Street a reevaluar sus perspectivas sobre el futuro del líder de GPU.
El revolucionario modelo de inteligencia artificial de DeepSeek
Recientemente, DeepSeek, un innovador tecnológico de China, fue noticia al entrenar su modelo R1 por un costo sorprendentemente bajo de aproximadamente 6 millones de dólares. Esta cifra es aproximadamente 1/50 del gasto típico en el que incurren los modelos de lenguaje grandes (LLM) comparables desarrollados en los EE. UU.y Europa. Además, las métricas de rendimiento del modelo R1 supuestamente superan las del modelo o1 de OpenAI. Sus costos operativos se sitúan en un mero 3% de lo que OpenAI generalmente cobra por ejecutar tareas intensivas.
BIEN, AQUÍ ESTÁ MI RESUMEN RÁPIDO Y CON SABOR TECNOLÓGICO DE DEEPSEEK, POR QUÉ ES TAN RENTABLE:
1) Panorama general de los costos: los laboratorios de IA tradicionales (OpenAI, Anthropic) gastan más de 100 millones de dólares en computación para entrenar algo como GPT-4. Según se informa, DeepSeek fabricó un modelo con capacidades similares por solo 6 dólares…https://t.co/etCMxlWJdH
— Wall St Engine (@wallstengine) 27 de enero de 2025
Cómo DeepSeek logró tal eficiencia
La notable rentabilidad del modelo R1 de DeepSeek surge de varias técnicas innovadoras:
- Utilización de números de punto flotante de 8 bits, reduciendo los requisitos de memoria en aproximadamente un 75%.
- Capaz de procesar múltiples tokens a la vez, mejorando la velocidad computacional.
- Sólo un pequeño subconjunto de sus parámetros totales está activo durante las operaciones, lo que conserva recursos.
- Incorporación de aprendizaje por refuerzo, permitiendo al modelo abordar sistemáticamente la resolución de problemas.
Implicaciones para NVIDIA y el mercado de GPU
A primera vista, el modelo R1 de DeepSeek podría representar un desafío importante para NVIDIA, lo que plantea dudas sobre la necesidad de la gran cantidad de GPU de alto rendimiento que se utilizan actualmente. El R1 se entrenó de manera efectiva con solo 2000 GPU H800, lo que pone en duda la viabilidad de los clústeres de GPU de gran tamaño. Sin embargo, no todos los analistas comparten esta visión pesimista.
Cantor Fitzgerald: DeepSeek V3 es realmente muy positivo para Compute y NVDA :
“Tras el lanzamiento de la versión 3 de LLM de DeepSeek, ha habido una gran preocupación por el impacto en la demanda de computación y, por lo tanto, temores de un aumento del gasto en GPU. Creemos que esta visión es la más alejada de la verdad…”
— Wall St Engine (@wallstengine) 27 de enero de 2025
Opiniones contrapuestas sobre la demanda de GPU
Cantor Fitzgerald reconoce las preocupaciones que rodean al modelo de DeepSeek, pero sostiene que estos temores son erróneos. Afirma que los avances en IA, incluido el camino hacia la Inteligencia Artificial General (AGI), en realidad impulsarán una mayor demanda de recursos computacionales, no la disminuirán.
Creemos que esta visión está lejos de ser precisa y que el anuncio es fundamentalmente optimista, ya que el sector de la IA sigue teniendo sed de más potencia informática, en lugar de menos.
Por ello, Cantor Fitzgerald recomienda comprar acciones de NVIDIA en caso de que se produzca cualquier debilidad del mercado.
Entendiendo la paradoja de Jevon
Para quienes no estén familiarizados con la paradoja de Jevons, esta sugiere que una mayor eficiencia en el uso de un recurso natural puede conducir a un mayor consumo general de ese recurso. Cantor Fitzgerald aplicó este principio a la evolución de los avances de DeepSeek y a la democratización más amplia de las tecnologías de inteligencia artificial.
Perspectivas de los analistas de la industria
La venta masiva de DeepSeek:
Reacciones de los analistas: 🔸 JPMorgan (Sandeep Deshpande): sugiere que el ciclo de inversión en IA podría estar sobrevalorado; la eficiencia de DeepSeek podría conducir a un futuro más optimizado.
🔸 Jefferies (Edison Lee): Propone dos estrategias post-DeepSeek: continuar…
— *Walter Bloomberg (@DeItaone) 27 de enero de 2025
Cabe destacar que Citi y Bernstein han adoptado una postura igualmente optimista sobre los anuncios de NVIDIA posteriores a DeepSeek, mientras que los analistas de Raymond James expresan su preocupación por las implicaciones para los «grandes clústeres de GPU».
Para un análisis más detallado, considere consultar esta reveladora [fuente e imágenes](https://wccftech.com/cantor-fitzgerald-on-nvidia-the-deepseek-announcement-is-actually-very-bullish-with-agi-seemingly-closer-to-reality-and-jevons-paradox-almost-certainly-leading-to-the-ai-industry-wanting-more-compu/).
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