El frenesí del compra de inteligencia sintético ha catapultado el precio de las acciones de Nvidia y ha convertido a Nvidia en un nombre hogareño similar a Google y Apple.
Ha habido un tsunami de interés en la investigación y el explicación de la IA posteriormente del exitoso impulso del ChatGPT de OpenAI en 2022 y, como resultado, la demanda de semiconductores de entrada serie de NVIDIA, que se adaptan mejor a manejar las pesadas cargas de trabajo asociadas con la capacitación y los programas de IA operadores que las CPU tradicionalmente encontradas en las redes, ha baleado.
Los inversores se han presbítero ampliamente de los ingresos y el crecimiento de las ganancias. El precio de las acciones de Nvidia ha rebaño un importante 660%, incluido un rendimiento del 171% en 2024, desde 2022.
RELACIONADO: AI CEO emite una advertencia molesto sobre el futuro de Nvidia
Esos retornos han cambiado el esparcimiento para muchos, pero ha sido mucho más rocoso en 2025. Las acciones han bajado un 25% desde su pico el 6 de enero en la demanda de preocupaciones de sus chips gráficos de próxima engendramiento están alcanzando su punto mayor.
La caída de Nvidia ha sorprendido a muchos inversores, pero el administrador de fondos de cobertura de Wall Street desde hace mucho tiempo, Doug Kass, no está entre ellos.
En diciembre, Kass predijo que el rally de Nvidia “terminaría abruptamente” en 2025 a medida que “queda claro que el doble y triplicado ordenar el pasado de la compañía informó que se reportaron los resultados más altos”.
La predicción profética de Kass se debe a estudiar más que su parte de los mercados buenos y malos durante una carrera de 50 abriles, incluso como director de investigación de los asesores Omega de Leon Cooperman.
Parece que hay muchas acciones excelentes y vienen a lo abundante de los abriles, haciendo que valga la pena considerar sus últimas palabras sobre las acciones de Nvidia.
Testreet
La inteligencia sintético no es un concepto nuevo. La posibilidad de que las computadoras piensen por sí mismas han sido objeto de conversación desde que el matemático y el investigador informático Alan Turing investigó el diseño de computadoras de IA y la Corporación RAND creó el primer software de IA en la término de 1950.
RELACIONADO: Administrador de fondos que predijo correctamente el rally de existencias ofrece una aggiornamento sólido de 8 palabras
Muchos libros y películas de ciencia ficción, desde Irobot de Isaac Asimov hasta el Terminator y otros, han explorado los riesgos y beneficios de AIS en los últimos 70 abriles.
Sin confiscación, solo recientemente el impacto de la IA en las personas y los negocios se ha convertido en la corriente principal gracias a ChatGPT y al éxito de la competencia de modelos de idiomas grandes, incluido el Géminis de Alphabet.
Bancos como JP Morgan Chase están utilizando riesgos de IA para cobertura, los fabricantes de medicamentos están examinando su uso en el explicación de medicamentos, los minoristas están evaluando si puede frenar el robo y mejorar las cadenas de suministro, y los militares están explorando el uso de la IA en el campo de batalla.
Todos los días, millones de estadounidenses están recurriendo a los chatbots de IA para contestar preguntas y explicar sucintamente temas, y cada vez más, las empresas están implementando programas de IA de agentes para complementar o reemplazar a los trabajadores.
Para usar el uso cada vez decano, las grandes compañías de tecnología están arrebando sumas increíbles en los presupuestos de TI. Por ejemplo, los gastos de hacienda de Microsoft, Google y Amazon fueron de $ 192 millones el año pasado, frente a $ 117 mil millones en 2023.
Muchos de esos dólares adicionales fueron a NVIDIA para ceder a sus unidades de procesamiento de software y gráficos, o GPU. Las ventas de H100, H200 y los últimos chips de AI de Blackwell han catapultado los ingresos anuales a más de $ 130 mil millones (114% año tras año) de $ 27 mil millones en 2023.
Nvidia comercializa sus chips de IA a nivel mundial, pero un mercado esencia, China, se ha estrecho posteriormente de estrictas regulaciones de exportación diseñadas para prohibir la cesión de tecnología de próxima engendramiento de empresas estadounidenses a posibles rivales en el extranjero.
China representa aproximadamente el 10% de las ventas de centros de datos de NVIDIA, y según el CEO Jensen Huang, eso es “aproximadamente la porción de lo que era antaño del control de exportación”.
Nvidia igualmente enfrenta una competencia, incluso de dispositivos Micro Advanced y chips especialmente diseñados hechos por Broadcom y otros.
Más nvidia:
En 2024, las ventas del segmento de Centro de datos de AMD totalizaron un récord de $ 12.6 mil millones, lo que llevó a la CEO Mújol Su a asegurar: “Mirando 2025, vemos oportunidades claras para un crecimiento continuo basado en la fuerza de nuestra cartera de productos y una creciente demanda de parada rendimiento y computación adaptativa”.
SU ha predicho que el mercado de AI-GPU crecerá en un promedio de 73% anual a $ 400 mil millones hasta 2027.
Otra preocupación es que la demanda de Nvidia está inflada por las empresas que hacen un pedido excesivo con la esperanza de aceptar chips difíciles de obtener.
Y la preocupación es aumento de que la capacidad de construcción excesiva sea cada vez más evidente posteriormente del impulso el mes pasado de Deepseek, un rival chino de chatgpt que se desarrolló con chips más antiguos por solo $ 6 millones.
Si esas preocupaciones no fueron suficientes, el ganancia de ganancias de NVIDIA recientemente ha sido presionado por la capacidad de aumento de sus últimos chips Blackwell. En el cuarto trimestre, el ganancia bruto se redujo a 73% desde el 76% del año precursor.
Kass se considera un “contrario con una calculadora”. Se siente más cómodo comprando acciones cuando otros están vendiendo.
A pesar del mal desempeño de Nvidia este año, todavía piensa que puede ocurrir más dolor por venir.
“Las personas compran cuatro veces más infraestructura de la que necesitan. Cuanto mejor sea la GPU, mayores serán las tasas de equivocación y esta fragilidad causa un bajo rendimiento de clúster significativo con un parada costo”, escribió Kass en su diario Pro Diary.
La investigación de Kass sugiere que la decisión de Nvidia a las tasas de equivocación es comprar más para compensar, una logística que ciertamente no suena demasiado sólida.
“Esto es increíblemente costoso y no funciona perfectamente (obviamente) y NVDA solo está recurriendo a:” ¡Compre más de lo que no está funcionando! ” Hay un retorno cenizo masivo de la inversión a la cimentación coetáneo;
Si Kass tiene razón en que los hiperscalers como Amazon y Microsoft han estado invirtiendo demasiado con avidez en capacidad de IA, entonces no sería impactante si hay un reinicio importante en los presupuestos de TI, y eso no sería una buena nueva para Nvidia.
A esa preocupación se encuentran informes recientes de que Microsoft, uno de los mayores hiperscalers, está endureciendo en algunos de sus proyectos de centros de datos. Según TD Cowen, Microsoft ha cancelado o diferido los arrendamientos del centro de datos en problemas de capacidad.
RELACIONADO: El administrador de fondos veteranos presenta un pronóstico atractivo S&P 500
