Ejecutivos de chips de IA dicen que la demanda es "prácticamente ilimitada" aunque las empresas sean más selectivas con costos

Puntos clave

• Pat Gelsinger, exdirector ejecutivo de Intel, le dijo a CNBC esta semana que considera la demanda de IA "prácticamente ilimitada", limitada solo por la energía disponible.
• Nebius, una empresa que construye centros de datos impulsados por Nvidia, dice que no puede satisfacer la demanda actual de clientes y no ha podido hacerlo durante algún tiempo.
• El director ejecutivo de Cerebras Systems, Andrew Feldman, llamó a la venta de capacidad informática de repuesto de Meta y xAI un caso "único", no una señal de sobrecapacidad en toda la industria.
• Lumentum, que fabrica hardware de redes ópticas para centros de datos, dice que sus productos están agotados hasta 2030.
• Las empresas se están alejando de alentar el máximo uso de IA hacia preguntar qué obtienen realmente por el dinero gastado.

Las acciones de chips han fluctuado considerablemente en las últimas semanas. La pregunta directa del inversor subyacente: ¿el apetito por IA está realmente disminuyendo?

Varios líderes empresariales dicen que no. Hablando con CNBC esta semana, argumentaron que la demanda de capacidad informática sigue siendo muy superior a lo que la industria puede suministrar.

"Lo que estamos experimentando en términos de demanda es extraordinario. Hay mucha más demanda de la que podemos satisfacer", dijo Marc Boroditsky, director de ingresos de Nebius, una empresa que construye centros de datos llenos de GPU de Nvidia (los chips especializados que realizan el cálculo numérico pesado que requiere la IA). Informamos el 14 de julio sobre cómo Nebius aseguró un acuerdo de computación de mil millones de dólares con Reflection AI, una señal de la rapidez con que Nebius ha estado acumulando compromisos.

Pat Gelsinger, exdirector ejecutivo de Intel y ahora socio general de Playground Global, fue más directo: "De alguna manera considero que la demanda de IA es prácticamente ilimitada". Más inteligencia aplicada a cualquier problema empresarial tiende a producir más valor económico, dijo, lo que hace que el suministro de energía sea "el único limitador real".

¿Está la industria construyendo demasiado?

No, según la mayoría de ejecutivos que hablaron esta semana. La preocupación comenzó cuando Meta anunció que vendería la capacidad informática de IA de repuesto que no estaba utilizando, y xAI de Elon Musk hizo lo mismo. Para algunos inversores, eso parecía un exceso.

Andrew Feldman, director ejecutivo de Cerebras Systems, discrepó. Meta y xAI son casos inusuales. "Para la industria en general, la demanda de computación supera con creces la capacidad disponible", le dijo a CNBC.

Lumentum, cuyas acciones han subido aproximadamente un 600 por ciento en los últimos doce meses, ofrece la ilustración más clara. El director ejecutivo Michael Hurlston le dijo a CNBC que los productos de conectividad óptica de la empresa ya están comprometidos hasta 2030 y Lumentum está construyendo capacidad tan rápido como puede para mantenerse al ritmo.

¿Deberían las empresas seguir gastando?

Durante un período, muchas empresas les dijeron a los empleados que usaran herramientas de IA libremente, midiendo el éxito por volumen en lugar de resultados. Boroditsky de Nebius llamó a esto "tokenmaxxing", donde un token es la unidad básica de texto que procesa un modelo de lenguaje grande (la tecnología detrás de chatbots como ChatGPT).

Esta fase está terminando. Los directores financieros exigen pruebas de que el gasto en IA produce retornos reales, un cambio que los ejecutivos describen como un movimiento hacia "valuemaxxing". El 14 de julio cubrimos la predicción de Adam Mosseri de Meta de que los límites de gasto en IA por ingeniero pronto se convertirían en un elemento de línea corporativo estándar, que encaja exactamente con el patrón que ahora describe Boroditsky.

Feldman ofreció un marco práctico. No todas las tareas necesitan el modelo más potente disponible. "No necesitas un autobús gigante para ir al supermercado", le dijo a CNBC. Las tareas más simples se trasladarán a modelos más económicos; los problemas más difíciles se quedan con los sistemas de frontera más caros.

Para cualquiera que esté administrando presupuestos de IA ahora mismo, eso significa que la pregunta ha cambiado silenciosamente. Ya no es "¿estamos usando suficiente IA?" Es "¿esta herramienta particular está justificando su costo?" Este cambio, no las restricciones de oferta, es lo que realmente reformará el gasto en los próximos doce meses.