Se espera que el gasto en infraestructura relacionado con la inteligencia artificial disminuya en favor de las inversiones en chips, particularmente en las GPU, que tienen una vida útil más corta y una mayor rotación en comparación con los componentes de los centros de datos.
El analista de JPMorgan, Tarek Hamid, pronostica que el gasto en chips específicos de IA podría aumentar al 60% del total de los gastos de capital anuales para 2030, frente al 50%. Esta tendencia es favorable para Nvidia, que reportó $81.6 mil millones en ingresos para su primer trimestre fiscal, un aumento del 85% interanual.
El CEO Jensen Huang enfatizó el papel central de Nvidia en la transición hacia la IA, mientras que la CFO Colette Kress proyectó que el gasto en IA podría alcanzar entre $3 billones y $4 billones anuales para finales de la década. A pesar del sólido desempeño de Nvidia, su acción no ha mantenido el ritmo con competidores como AMD, que ha visto su precio de acción más que duplicarse este año.
La longevidad del equipo de los centros de datos en comparación con las GPU es un factor clave en este cambio, ya que los componentes de los centros de datos pueden durar hasta 30 años, mientras que las GPU pueden necesitar ser reemplazadas cada pocos años.
JPMorgan anticipa más de $3 billones en financiamiento para chips y hardware de IA durante los próximos cinco años, con el gasto en silicio que se espera que aumente a $800 mil millones para 2030. Sin embargo, persisten preocupaciones sobre las ganancias de productividad generales de las inversiones en IA, con economistas proyectando aumentos modestos en la productividad.
Esta incertidumbre podría afectar la justificación para un aumento en el gasto en infraestructura de IA. A corto plazo, se espera que Nvidia envíe 8.9 millones de GPU este año, superando significativamente a competidores como Google y Amazon en el mercado de chips de IA.