Wall Street a Big Tech: ¿La IA alguna vez hará dinero?
En los 18 meses desde que ChatGPT desató una carrera armamentística de IA, los gigantes tecnológicos han prometido que la tecnología está a punto de revolucionar todas las industrias y la han utilizado como justificación para gastar decenas de miles de millones de dólares en centros de datos y semiconductores necesarios para ejecutar grandes modelos de IA. En comparación con esa visión, los productos que han lanzado hasta ahora parecen algo triviales — chatbots sin un camino claro para la monetización, medidas de ahorro de costos como el código y el servicio al cliente de IA y la búsqueda mejorada con IA que a veces inventa cosas.
Pero la gran tecnología aún tiene relativamente poco que mostrar en términos de importantes ganancias de ingresos o productos nuevos rentables, y los inversores están starting a ponerse nerviosos.
Las malas ganancias y perspectivas de Amazon (AMZN) el jueves podrían atribuirse en gran medida a las preocupaciones de que está gastando mucho en IA sin mucho que mostrar. Eso arrastró la acción un 9% en la negociación premercado el viernes. La acción de Intel (INTC) cayó un 21% en la negociación premercado después de que la empresa dijera que su gran empresa para adaptarse a la oleada de IA le costará $10 mil millones y decenas de miles de despidos.
En resumen, las preocupaciones de los inversores pueden resumirse en: ¿todo esto realmente vale algo? ¿O es solo otro objeto brillante que la industria persigue para revivir sus sueños de crecimiento infinito, antes de abandonarlo y pasar al siguiente gran cosa?
Como el analista de Morgan Stanley Keith Weiss lo expresó en la llamada de resultados de Microsoft: “Ahora hay una discusión en la industria sobre los requisitos de capital para la IA generativa y si la monetización realmente coincide con eso”.
El analista de UBS Steven Ju le preguntó al CEO de Google, Sundar Pichai, cuánto tiempo tardaría la IA en “ayudar a la generación de ingresos ... (y) crear mayor valor a largo plazo, en lugar de simplemente reducir costos”.
Y un informe de Goldman Sachs de la semana pasada preguntó si había “demasiado gasto, poco beneficio” en la IA generativa.
Las acciones de Google y Microsoft cayeron después de sus informes de ganancias, una señal del descontento de los inversores de que sus grandes inversiones en IA no habían llevado a resultados significativamente mejores de lo esperado. Meta — que experimentó una frustración similar de los accionistas el trimestre pasado — evitó el mismo destino esta vez al mostrar cómo sus inversiones en IA estaban contribuyendo al menos a su negocio principal, incluidas las herramientas de IA que permiten a las empresas crear anuncios atractivos fácilmente.
Algunos inversores incluso esperaban que este trimestre fuera el momento en que los gigantes tecnológicos comenzaran a señalar que estaban reduciendo sus inversiones en infraestructura de IA porque “la IA no está entregando los resultados que esperaban”, dijo el analista de D.A. Davidson Gil Luria a CNN.
Lo contrario sucedió — Google, Microsoft y Meta todos señalaron que planean gastar aún más mientras allanan el camino para lo que esperan que sea un futuro de IA. Meta dijo que ahora espera que los gastos de capital anuales estén entre $37 y $40 mil millones, aumentando el límite inferior de la guía en $2 mil millones. Microsoft dijo que espera gastar más en el ejercicio fiscal 2025 que los $56 mil millones en gastos de capital de 2024. Google proyectó gastos de capital “en o por encima” de $12 mil millones para cada trimestre de este año. (Incluso para las empresas extremadamente ricas, esos son grandes números — para Google, sus gastos de capital del segundo trimestre representaron aproximadamente el 17% de sus ventas totales).
Y los líderes tecnológicos dijeron que lo que necesitan es más tiempo —mucho más tiempo.
La CFO de Microsoft, Amy Hood, dijo en la llamada de resultados de la empresa que sus inversiones en centros de datos se espera que apoyen la monetización de su tecnología de IA “en los próximos 15 años y más allá”.
De manera similar, Meta espera “retornos de la IA generativa a lo largo de un período de tiempo más largo”, dijo la CFO Susan Li a los analistas. Agregó: “La IA gen es donde estamos mucho más temprano... No esperamos que nuestros productos de IA gen sean un conductor significativo de ingresos en el '24. Pero sí esperamos que abran nuevas oportunidades de ingresos con el tiempo que nos permitirán generar un sólido retorno de nuestra inversión”.
Ese plazo es incómodo para muchos inversores, que se han acostumbrado a un crecimiento de ventas y ganancias trimestralmente confiable de Silicon Valley.
“Si vas a invertir ahora y obtener retornos en 10 a 15 años, eso es una inversión deventure, no una inversión de una empresa pública”, dijo Luria. “Para las empresas públicas, esperamos obtener un retorno de la inversión en plazos más cortos. Entonces, eso está causando incomodidad, porque no estamos viendo los tipos de aplicaciones y los ingresos de las aplicaciones que necesitaríamos para justificar ni siquiera cerca de estas inversiones en este momento”.
Y algunos inversores cuestionan si las inversiones en IA alguna vez darán resultados. El analista de Goldman Sachs Jim Covello argumentó en el informe de la semana pasada que “la tecnología no está diseñada para resolver los problemas complejos que justificarían los costos”.
Un ejemplo de cuánto tiempo puede tardar en materializarse los productos de IA es la tecnología de “conducción autónoma completa” de Tesla. Tesla ha vendido la tecnología de asistencia al conductor como clave para el plan de negocios de la empresa desde 2015 y ha prometido consistentemente que estaría completamente capacitado en un plazo corto. Pero la FSD aún requiere un conductor humano atento capaz de tomar el volante en caso de que algo salga mal y está plagada de preocupaciones de seguridad, casi cuatro años después de que se lanzó por primera vez a los clientes de Tesla.
Hasta ahora, los directores ejecutivos de la tecnología parecen estar de acuerdo en que "el riesgo de subinvertir es dramáticamente mayor que el riesgo de sobreinvertir", como dijo Pichai de Google en la llamada de resultados de la semana pasada (una línea similar fue repetida por el CEO de Meta, Mark Zuckerberg, durante la llamada de su empresa). Los centros de datos tardan en construirse y, si alguien va a salir ganador en la carrera de IA, ninguna empresa quiere perder su oportunidad de estar en la cima simplemente porque no tuvo suficiente capacidad de computación. Y están ganando lo suficiente con sus negocios principales para que los inversores acepten el gasto por ahora.
Pero en algún momento pronto - Luria predice que será ya sea más tarde este año o principios del próximo - la presión de los inversores para reducir la inversión en infraestructura y dejar que el crecimiento de los ingresos los alcance será lo suficientemente fuerte como para que los líderes de la tecnología reduzcan su gasto.
"En este momento, el juego es 'tenemos que señalar que estamos dispuestos a invertir tanto como sea necesario porque queremos mantener esta posición de liderazgo', pero en algún momento la inversión será tan onerosa que uno de ellos... dirá 'tal vez el próximo trimestre no invertiremos tanto', y luego verás que eso ocurre en el resto de ellos", dijo Luria. "A gran escala, este nivel de inversión no es sostenible".
A pesar de las importantes inversiones de las grandes tecnológicas en infraestructura relacionada con IA, como centros de datos y semiconductores, no ha habido un aumento significativo en los ingresos ni la creación de nuevos productos rentables. Esto ha llevado a algunos inversores a cuestionar si estas inversiones son realmente valiosas o simplemente una nueva búsqueda para revivir las aspiraciones de crecimiento de la industria.
Enfrentados a la presión de los inversores, las empresas tecnológicas destacan la necesidad de un compromiso a largo plazo en las inversiones de IA, con rendimientos esperados a lo largo de una década o más. Sin embargo, este plazo se alinea más con las inversiones de capital de riesgo que con las expectativas de las empresas públicas, lo que causa malestar entre los inversores que esperan un retorno de la inversión más rápido.
