Las acciones de Nvidia están cayendo más del 2% hoy: ¿qué está perjudicando al favorito de la IA hoy?

Las acciones de Nvidia fueron volátiles el jueves después de que el presidente ejecutivo, Jensen Huang, advirtiera que los fabricantes de chips chinos están alcanzando rápidamente a las empresas estadounidenses en capacidades de inteligencia artificial, una advertencia que sacudió la confianza de los inversores en el comercio de IA.

La acción abrió ligeramente al alza, con un alza del 0,5% en las primeras operaciones, antes de perder terreno tras una caída del 2% el miércoles.

Las acciones vinculadas a la IA en general fueron mixtas, ya que los inversores reevaluaron cuánto tiempo pueden mantenerse las valoraciones actuales dada la creciente competencia y la desaceleración de la demanda de hardware.

Nvidia sigue siendo el principal beneficiario del gasto en infraestructura de IA, pero la volatilidad del sector ha comenzado a pesar en el sentimiento de los inversores.

La compañía continúa cotizando cerca de máximos históricos a pesar del mayor escrutinio sobre sus perspectivas de crecimiento y las restricciones a las exportaciones mundiales de chips.

Huang: "China está nanosegundos por detrás de Estados Unidos en IA"

Los comentarios de Huang, publicados el miércoles por la noche, adoptaron un tono nacionalista, instando a un mayor apoyo interno para la industria de IA de Estados Unidos.

"Como he dicho durante mucho tiempo, China está nanosegundos por detrás de Estados Unidos en IA", escribió Huang en X (anteriormente Twitter).

"Es vital que Estados Unidos gane corriendo hacia adelante y ganando desarrolladores en todo el mundo".

La declaración fue ampliamente interpretada como un llamado velado a menos restricciones a la exportación de los chips de IA avanzados de Nvidia.

La compañía sigue teniendo prohibido vender sus procesadores de gama alta a China bajo las reglas comerciales de Estados Unidos, lo que limita una fuente clave de crecimiento de ingresos.

El problema se extiende más allá de China. Si bien Microsoft obtuvo recientemente la aprobación para exportar los chips GB300 de Nvidia a los Emiratos Árabes Unidos, Washington continúa limitando la potencia informática total permitida en los envíos a ciertas regiones, incluidas partes del Medio Oriente.

En medio de esos límites, los comentarios de Huang fueron vistos como un grito de guerra para mantener el liderazgo tecnológico de Estados Unidos, y una advertencia de que el endurecimiento de las restricciones podría ser contraproducente al permitir a los competidores en el extranjero.

Google sube la apuesta con un nuevo chip de IA

Además de la presión competitiva, Google anunció el jueves que pondrá a disposición del público su chip de IA más avanzado, ampliando su desafío al dominio de Nvidia en la computación de alto rendimiento.

La Unidad de Procesamiento de Tensor (TPU) de séptima generación, conocida como Ironwood, se lanzará para uso público en las próximas semanas, dijo la compañía.

Presentado inicialmente en abril para pruebas internas, Ironwood está diseñado para manejar cargas de trabajo de IA exigentes que van desde el entrenamiento de modelos hasta las operaciones de chatbot en tiempo real.

Google dijo que el nuevo chip puede conectar hasta 9.216 TPU en un solo pod, eliminando "cuellos de botella de datos para los modelos más exigentes" y permitiendo a los clientes "ejecutar y escalar los modelos más grandes y con mayor uso intensivo de datos que existen".

La compañía afirma que Ironwood es más de cuatro veces más rápido que su predecesor y ya ha asegurado clientes importantes, incluida la startup de inteligencia artificial Anthropic, que planea usar hasta 1 millón de TPU de Ironwood para entrenar su modelo Claude.

La medida de Google subraya la carrera cada vez más intensa entre los gigantes tecnológicos estadounidenses para dominar la infraestructura de IA.

La compañía está compitiendo directamente con Microsoft, Amazon y Meta Platforms para suministrar la columna vertebral informática para la próxima generación de grandes modelos de lenguaje y sistemas autónomos.

Si bien la mayoría de las cargas de trabajo de IA hoy en día dependen de las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) de Nvidia, los chips personalizados como los TPU de Google ofrecen ventajas potenciales en costo, eficiencia y escalabilidad.

Junto con Ironwood, Google anunció un conjunto de actualizaciones a su plataforma en la nube, prometiendo opciones de implementación de IA más rápidas, baratas y flexibles, una apuesta directa para ganar clientes de Amazon Web Services y Microsoft Azure.