Semiconductores: impulsos de los movimientos tectónicos en las arenas informáticas de la IA
El creciente uso de la IA tiene efectos positivos para el sector de los semiconductores, al aumentar la necesidad de potencia de cálculo y gasto en activo fijo, explica el gestor de carteras Richard Clode.
5 minutos de lectura
Aspectos destacados:
- La migración a la nube pública está agregando informática para hiperescaladores a un nivel nunca visto, y está resultando más rentable y centrada en la IA.
- Los requisitos de rendimiento de la IA están impulsando una innovación cada vez mayor en semiconductores, para satisfacer las necesidades de rendimiento y potencia de los clientes.
- El equipo de Global Technology Leaders cree que la inflexión en la IA generativa y las tendencias tectónicas crearán enormes oportunidades de inversión más amplias con el tiempo.
La industria informática está viviendo dos transiciones simultáneas: la informática acelerada y la IA generativa. Infraestructura instalada en centros de datos mundiales por valor de un billón de dólares pasará de la informática de propósito general a la informática acelerada, en la carrera de las empresas por aplicar la IA generativa a cada producto, servicio y proceso empresarial. Jensen Huang, consejero delegado (CEO) de NVIDIA
Los recientes resultados del primer trimestre de NVIDIA y su positiva previsión de ingresos para el segundo trimestre1, así como la posterior reacción de la acción y noticias positivas, han situado la valoración del diseñador de chips líder del mercado en la exclusiva cifra de 1 billón de dólares de capitalización bursátil. Creemos que es buen momento para reflexionar sobre el estado de la inteligencia artificial (IA), su desarrollo y progreso, así como sobre la forma de invertir en empresas que se están beneficiando de esta coyuntura crítica para la tecnología. NVIDIA destacó varios temas importantes para los inversores activos a largo plazo en tecnología como nosotros.
La migración a la nube pública está agregando informática para hiperescaladores a un nivel nunca visto
Durante décadas, los centros de datos fueron el coto privado de los procesadores diseñados sobre la arquitectura x86, dominada por Intel y, últimamente, AMD. Sin embargo, estamos asistiendo a dos importantes puntos de inflexión. En primer lugar, la migración a la nube pública agrega informática (cálculo y procesamiento) en los hiperescaladores a un nivel nunca visto. Ese nivel, junto con los recursos y la perspicacia tecnológica de esas empresas, las está llevando a moverse en dos direcciones complementarias, ya que se centran en procesar esas cargas de trabajo en la nube de forma más eficiente, sobre todo reduciendo el consumo de energía, al ser uno de los principales costes de los centros de datos.
Fuente: Janus Henderson Investors, a 31 de marzo de 2021. NVIDIA, a 31 de mayo de 2022. Nota: con fines ilustrativos y no indicativos de ninguna inversión real.
La aceleración en la nube aprovecha la capacidad de procesamiento paralelo de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) o las matrices de puertas programables en campo (FPGA) para descargar el cálculo de la unidad central de procesamiento (CPU) a procesadores más eficientes desde el punto de vista energético para la carga de trabajo en cuestión. A la vez, los hiperescaladores están adoptando los procesadores Arm para trasladar su procesamiento de bajo consumo, demostrado durante años en los smartphones, al centro de datos a través de semiconductores personalizados de diseño interno, por ejemplo en Amazon, start-ups como Ampere o la nueva CPU Grace de NVIDIA, que se lanzará a finales de este año.
La nube como facilitadora de la IA
El segundo gran punto de inflexión es el cambio en las cargas de trabajo informáticas dentro de la nube para centrarse en la IA. Se trata de una carga de trabajo muy diferente a la del proceso de trabajo tradicional de Internet de consumo y, en consecuencia, requiere un diseño de informática y centro de datos diferente. Así, estamos observando cómo los hiperescaladores reorientan rápidamente su gasto en activo fijo (capex) hacia la nueva era de la IA. La formación de la IA siempre ha utilizado GPU, pero la IA generativa (creación de nuevos contenidos) también consume muchos más recursos informáticos en la inferencia (introducción de datos en un algoritmo para calcular el resultado). Una respuesta ChatGPT a una consulta es mucho más intensiva desde el punto de vista informático que una búsqueda de palabras clave en Google. Aunque Google ha diseñado chips internos de inferencia de IA, hasta ahora gran parte de la inferencia de IA se había realizado en CPU x86, pero eso ya no es posible por razones de rendimiento y coste. Esto también está impulsando un giro hacia las GPU y el silicio personalizado más adaptado a esta carga de trabajo radicalmente distinta.
Consecuencias para el gasto en activo fijo
La combinación de todo lo anterior está cambiando drásticamente el destino de los presupuestos de gasto en activo fijo de los hiperescaladores. Así lo reflejan las previsiones de ventas de NVIDIA en el segundo trimestre, que superaron en casi 4.000 millones de dólares las expectativas del mercado. Para ponerlo en contexto, Intel obtuvo unos ingresos por centros de datos de casi 4.000 millones de dólares en el primer trimestre y registró las primeras pérdidas de su historia, al perder cuota de mercado y márgenes frente a AMD. Acertar en estos movimientos tectónicos puede definir la rentabilidad de las inversiones.
La innovación en chips se acelera para mejorar el rendimiento y la potencia
Mirando hacia delante, creemos que nos encontramos en las primeras fases de algunos puntos de inflexión significativos en el sector de los semiconductores. Durante años, el aumento exponencial de los costes para mantener la ley de Moore provocó una rápida disminución del número de clientes dispuestos a pagar por semiconductores de vanguardia (nuevos y no totalmente probados). Esa tendencia se está revirtiendo ahora que los requisitos de rendimiento de la IA llevan a más clientes a buscar el mejor rendimiento y potencia. Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) ha declarado que tiene el doble de tape outs (diseños de chips listos para la fabricación) en su actual proceso de fabricación de 3 nm en comparación con el nodo anterior. Muchos de esos tape outs serán diseños de silicio personalizados de los hiperescaladores. La complejidad de crear chips tan grandes y potentes está llevando al límite la ley de Moore, creando la tendencia «Más que Moore», y estamos asistiendo a una innovación increíble. El nuevo MI300 de AMD, que se lanzará a finales de este año, integra múltiples chiplets de CPU y GPU, así como memoria de gran ancho de banda a través de una nueva tecnología denominada hybrid bonding, de la que Besi es pionera.
A la larga, a medida que se amplía la IA generativa, no todo el cálculo puede hacerse en centros de datos centralizados, por lo que cada vez más la inferencia debe realizarse a nivel local en dispositivos periféricos, tiene menor latencia (retrasos) y es más capaz de proteger los datos personales. Qualcomm está demostrando actualmente la capacidad de inferir el gran modelo de lenguaje LLaMA de Meta en un smartphone. NVIDIA también ha demostrado que la complejidad de la IA requiere una solución integral, por lo que la innovación no solo se producirá en el hardware, sino también en el software. Por ejemplo, sus nuevos chips Hopper incorporan un motor de software transformador que equilibra de forma inteligente la relación entre precisión y exactitud informática para maximizar la velocidad a la que se pueden formar a los modelos de IA.
En resumen, creemos que la próxima gran ola informática se cierne sobre nosotros con el punto de inflexión en la IA generativa y las tendencias tectónicas antes descritas crearán enormes oportunidades de inversión más amplias con el tiempo, a través de una serie de empresas que están bien posicionadas para beneficiarse.
1 Resultados financieros de NVIDIA del primer trimestre del ejercicio fiscal 2024, anunciados el 24 de mayo de 2023.
Inferencia de IA: la primera fase del aprendizaje automático es la fase de formación, en la que se desarrolla la inteligencia registrando, almacenando y etiquetando la información. En la segunda fase, el motor de inferencia aplica reglas lógicas a la base de conocimientos para evaluar y analizar la nueva información, que puede utilizarse para aumentar la toma de decisiones humana. Computación: se refiere a la potencia de procesamiento, memoria, redes, almacenamiento y otros recursos necesarios para el éxito informático de cualquier programa. CPU: la unidad central de procesamiento es el centro de control que ejecuta el sistema operativo y las aplicaciones de la máquina interpretando, procesando y ejecutando las instrucciones de los programas de hardware y software. Dispositivo de borde: componente de red encargado de conectar la red de área local a una red externa y de área amplia. FGPA: siglas de Field Programmable Gate Arrays, las matrices de puertas programables en campo son circuitos integrados que suelen venderse listos para su uso y que ofrecen a los clientes la posibilidad de reconfigurar el hardware para satisfacer requisitos de uso específicos después del proceso de fabricación, incluidas actualizaciones y correcciones de errores. GPU: una unidad de procesamiento gráfico realiza complejos cálculos matemáticos y geométricos necesarios para el renderizado de gráficos. Hiperescaladores: empresas que proporcionan infraestructura para servicios de nube, conexión a redes e Internet a escala. Algunos ejemplos de hiperescaladores son Google Cloud, Microsoft Azure, Meta Platforms, Alibaba Cloud y Amazon Web Services (AWS). Ley de Moore: acuñada en 1965 por el cofundador de Intel, Gordon E. Moore, se refiere a la capacidad de duplicar aproximadamente el número de transistores que pueden caber en un chip (también denominado circuito integrado), lo que permite que la tecnología sea más pequeña, más rápida y más barata con el tiempo. Más que Moore: en lugar de «más Moore» (mayor miniaturización), «más que Moore» aborda las limitaciones físicas de la ley de Moore combinando funciones digitales y no digitales en el mismo chip. Carga de trabajo: cantidad de procesamiento que se proporciona a un ordenador para realizar en un momento determinado.
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Estas son las opiniones del autor en el momento de la publicación y pueden diferir de las opiniones de otras personas/equipos de Janus Henderson Investors. Las referencias realizadas a valores concretos no constituyen una recomendación para comprar, vender o mantener ningún valor, estrategia de inversión o sector del mercado, y no deben considerarse rentables. Janus Henderson Investors, su asesor afiliado o sus empleados pueden tener una posición en los valores mencionados.
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- Cuando el Fondo, o una clase de acciones/participaciones con cobertura, trata de mitigar los movimientos del tipo de cambio de una divisa en relación con la divisa base, la propia estrategia de cobertura puede tener un impacto positivo o negativo en el valor del Fondo debido a las diferencias en los tipos de interés a corto plazo entre las divisas.
- Los valores del Fondo podrían resultar difíciles de valorar o de vender en el momento y al precio deseados, especialmente en condiciones de mercado extremas, cuando los precios de los activos pueden estar bajando, lo que aumenta el riesgo de pérdidas en las inversiones.
- El Fondo podría perder dinero si una contraparte con la que negocia el Fondo no está dispuesto o no es capaz de cumplir sus obligaciones, o como resultado de un fallo o retraso en los procesos operativos o del fallo de un proveedor externo.
Specific risks
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- Si el Fondo mantiene activos en divisas distintas de la divisa base del Fondo o si usted invierte en una clase de acciones/ participaciones de una divisa diferente a la del Fondo (a menos que esté "cubierto"), el valor de su inversión puede verse afectado por las variaciones de los tipos de cambio.
- Cuando el Fondo, o una clase de acciones/participaciones con cobertura, trata de mitigar los movimientos del tipo de cambio de una divisa en relación con la divisa base, la propia estrategia de cobertura puede tener un impacto positivo o negativo en el valor del Fondo debido a las diferencias en los tipos de interés a corto plazo entre las divisas.
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