Las estimaciones de ingresos han seguido subiendo para los trimestres siguientes desde que Nvidia anunciara sus previsiones en mayo, con una desviación estándar esperada del 3,4%, muy inferior al 14,5% entre 2013 y el boom de los criptoactivos. Si los pronósticos de los analistas se mantienen para el año fiscal 2025 (que finaliza el 31 de enero de 2025), Nvidia se valora a un rendimiento del flujo de caja libre del 2,5%, mucho menos que el nivel histórico del 3%-6% anterior a los años del auge de las criptomonedas durante la pandemia.
Según un reciente artículo del FT, las mayores empresas tecnológicas de China como Baidu, TikTok, Tencent y Alibaba fueron grandes compradores de GPUs de Nvidia. Por lo tanto, cabría esperar un aumento masivo de los gastos de capital de estas compañías en los resultados del último trimestre debido a que la investigación y el desarrollo de IA requieren muchas GPU caras y normalmente se amortizarían y no se contabilizarían como gastos (causaría un golpe demasiado grande a los beneficios contables). Ha sido así en el caso de Baidu, que elevó sus gastos de capital a 371 millones de dólares en el segundo trimestre, frente a los 189 millones del primer trimestre, los 279 millones del cuarto trimestre de 2022 y unos 300 millones de dólares trimestrales en el periodo 2020-2021. Pero Tencent informó de un menor gasto de capital en el segundo trimestre en comparación con el primero y está invirtiendo la mitad de lo que invertía hace tan solo dos años. Alibaba, al ser la clásica empresa poco transparente, no muestra sus gastos de capital, por lo que esta cifra queda oculta para los inversores.
Los mayores clientes estadounidenses de Nvidia son Amazon, Microsoft, Google, Meta y Dell. Estas empresas, excluida Dell, también capitalizan y amortizan las inversiones en GPU. En el caso de Dell, las GPU se cargan en el coste de los bienes vendidos, y se calcula que las GPU representan aproximadamente el 20% de las ventas de PC y portátiles. Los ingresos de Dell en el segundo trimestre sumaron 20.800 millones de dólares, menos que en el primero y muy inferiores a los 26.400 millones del segundo trimestre de 2022. Por tanto, no es Dell quien está impulsando las ventas de Nvidia. De hecho, solo los gastos de capital de Microsoft se dispararon en el segundo trimestre. Fueron inferiores tanto para Meta como para Amazon, mientras que el crecimiento de Google fue tibio.
Si se asume que las estimaciones de demanda de Nvidia son correctas, la única explicación de que las cifras de gastos de capital no se alineen bien con los ingresos estimados de Nvidia es que la combinación de gastos de capital ha cambiado drásticamente a favor de los chips de IA bajo la restricción general del gasto en tecnología. Otra observación curiosa es que se espera que los ingresos de Nvidia alcancen los 74.000 millones de dólares en el año fiscal 2026 (que finaliza el 31 de enero de 2026), lo que supondría una parte significativa de los gastos de capital de las mayores empresas tecnológicas del mundo, algo que parece demasiado optimista dadas las perspectivas más moderadas de Microsoft sobre la IA en su reciente comunicado de resultados. Para las empresas chinas no tiene sentido, así que aquí la única explicación plausible debe ser que estos chips de IA los traen otras compañías del país asiático por encargo de las mayores tecnológicas chinas. Dado que EEUU está aplicando controles más estrictos a la exportación de chips semiconductores a China, existe un incentivo para eludir estas restricciones de forma inteligente.
Un factor a favor de las ventas de GPU de Nvidia son las ganancias de Bitcoin este año, que han hecho que la minería de este criptoactivo sea más rentable, aumentando de nuevo la demanda de GPU.
Principales riesgos para Nvidia
Las perspectivas a largo plazo de Nvidia son indudablemente positivas, ya que varios sistemas de IA seguirán creciendo en el futuro y aumentará la demanda de chips de IA. Pero existen riesgos a corto plazo:
1. Diseño propio de las principales empresas tecnológicas. Al igual que Apple eliminó a Intel de sus smartphones con su propio chip M1 diseñado específicamente para las necesidades del iPhone, otras empresas tecnológicas podrían hacer lo mismo con los chips de IA. Google ya está lejos en esos esfuerzos y Tesla ha dicho que también está trabajando en su propio chip de IA para coches autónomos.
2. El entusiasmo por los grandes modelos lingüísticos (LLM) pronto desaparecerá. Los indicadores ya apuntan a que el número de usuarios de ChatGPT está disminuyendo y a OpenAI le resulta muy costoso gestionar ChatGPT. Como ya ha dicho Sam Altman, cofundador de OpenAI, los grandes modelos lingüísticos (LLM) que están detrás de ChatGPT no son el camino hacia la Inteligencia Artificial General (AGI, por sus siglas en inglés) y los modelos más grandes tampoco son el futuro. Esto podría significar que, en cuanto las cinco mayores empresas tecnológicas hayan entrenado sus modelos fundacionales, la necesidad de más chips de IA será más tibia.
3. Problemas en la cadena de suministro. Según la industria de semiconductores, podría resultar difícil satisfacer la demanda prevista de chips de IA, ya que los cuellos de botella no se resolverán por completo antes de finales de 2024. Esto podría convertirse en un obstáculo clave para que Nvidia cumpla las expectativas actuales valoradas por los inversores.
4. El último riesgo es la competencia, con AMD cada vez más cerca de Nvidia en términos de oferta de productos.