Acciones de Nvidia en rojo hoy: qué esperar en GTC

Las acciones de Nvidia se han enfriado en los últimos meses tras años de ganancias extraordinarias.

La acción cotizaba a la baja en el momento de redactar, después de haber abierto al alza al inicio de la sesión.

Los índices estadounidenses más amplios también cerraron en rojo el viernes, mientras los inversores seguían de cerca los acontecimientos relacionados con la guerra que involucra a Irán.

El S&P 500 subió alrededor de un 0,1%, mientras que el Nasdaq Composite se mantenía en terreno plano.

El Dow Jones Industrial Average subió 173 puntos, es decir, aproximadamente un 0,4%.

A pesar de las ganancias moderadas, el S&P 500 seguía encaminado a una caída semanal de alrededor del 0,9%, lo que supondría su primera racha de tres semanas en negativo en aproximadamente un año.

El Dow se encaminaba a una pérdida semanal de alrededor del 1,4%, mientras que el Nasdaq había caído aproximadamente un 0,4% en lo que va de semana.

La conferencia GTC, catalizador clave

La atención de los inversores se dirige ahora a Nvidia GTC, el evento anual para desarrolladores de la compañía, programado para celebrarse de lunes a jueves.

La conferencia se inaugurará con una presentación magistral de Jensen Huang, cofundador y CEO de Nvidia.

Los analistas esperan que el evento aporte actualizaciones sobre las condiciones de suministro de componentes clave, como obleas semiconductoras, memoria y tecnologías de redes ópticas.

Los inversores también estarán atentos a los comentarios sobre cómo las tensiones geopolíticas, incluido el conflicto que involucra a Irán, podrían afectar los costes energéticos y la demanda por parte de clientes soberanos.

Sin embargo, los anuncios más vigilados probablemente involucren futuras arquitecturas de chips y hojas de ruta de productos.

El gasto en IA se orienta hacia la inferencia

Un tema central para la industria de la IA es el cambio del entrenamiento de modelos hacia la inferencia.

Históricamente, el gasto en inteligencia artificial se ha centrado en gran medida en entrenar modelos de gran tamaño.

Las cargas de trabajo de entrenamiento se benefician de la computación masivamente paralela, una fortaleza de las unidades de procesamiento gráfico (GPUs), que ayudó a Nvidia a dominar el mercado de hardware para IA.

En 2019, las unidades centrales de procesamiento representaron aproximadamente el 87% del gasto en computación de centros de datos, mientras que las GPUs y otros aceleradores representaban solo el 13%, según BofA Securities.

Ese equilibrio se ha invertido drásticamente. El año pasado, los aceleradores de IA representaron aproximadamente el 88% del gasto.

Sin embargo, a medida que la industria transita hacia cargas de inferencia, los requisitos de computación se vuelven más variados.

Para abordar estos requisitos cambiantes, Nvidia ha ampliado su estrategia de hardware.

El año pasado la compañía licenció tecnología y contrató talento del desarrollador privado de chips Groq, que fabrica procesadores especializados conocidos como unidades de procesamiento de lenguaje, o LPUs.

Estos chips están diseñados para gestionar ciertas cargas de inferencia de manera más eficiente que las arquitecturas tradicionales de GPU.

Los analistas esperan que Nvidia aborde cómo las LPUs podrían complementar sus chips existentes y ampliar su cartera de productos para cubrir múltiples etapas del procesamiento de IA, incluyendo entrenamiento, prefill y decodificación.

Competencia y dudas sobre el suministro

Al mismo tiempo, la demanda global de los chips de Nvidia sigue siendo fuerte.

Según un informe de The Wall Street Journal, la empresa tecnológica china ByteDance está construyendo infraestructura de IA utilizando los chips Blackwell de gama alta de Nvidia fuera de China.

El proyecto supuestamente incluye al menos 500 servidores Blackwell ubicados en Malasia, con un total de aproximadamente 36.000 chips B200.

La infraestructura se está desarrollando con el proveedor de nube Aolani Cloud, y los servidores son ensamblados por Aivres.

Las restricciones de exportación de EE. UU. impiden que Nvidia venda sus chips de IA más avanzados directamente a clientes chinos.

Como resultado, algunas empresas chinas han buscado construir centros de datos fuera del país para acceder al hardware.

Informes a principios de este año indicaron que ByteDance también había desplegado chips de Nvidia en instalaciones ubicadas en Indonesia.