🌎 NVIDIA: ¿En la cima o al borde del abismo?
Los máximos históricos de Nvidia vienen acompañados de señales de alerta. Una capitalización bursátil de 4,37 billones de dólares y una relación precio-beneficio de 51 indican expectativas infladas.
Riesgos:
Demanda especulativa: La inversión de 23.700 millones de dólares parece un aumento artificial del mercado.
Amenazas macroeconómicas: El auge de la IA se enfrentará a la escasez de energía.
Paralelo histórico: El escenario refleja la burbuja de Cisco anterior a la burbuja puntocom.
Competencia feroz: AMD, Intel y los gigantes de la nube están creando sus propios chips.
Motores de crecimiento:
Liderazgo en IA, un ecosistema CUDA cerrado y un crecimiento del 66 % en los ingresos de los centros de datos.
Nvidia es líder, pero sus acciones se han convertido en un activo de alto riesgo. Cualquier desaceleración en el rendimiento empresarial provocará un desplome del precio de las acciones.
El escenario base es una tendencia lateral generalizada.
Los máximos históricos de Nvidia vienen acompañados de señales de alerta. Una capitalización bursátil de 4,37 billones de dólares y una relación precio-beneficio de 51 indican expectativas infladas.
Riesgos:
Demanda especulativa: La inversión de 23.700 millones de dólares parece un aumento artificial del mercado.
Amenazas macroeconómicas: El auge de la IA se enfrentará a la escasez de energía.
Paralelo histórico: El escenario refleja la burbuja de Cisco anterior a la burbuja puntocom.
Competencia feroz: AMD, Intel y los gigantes de la nube están creando sus propios chips.
Motores de crecimiento:
Liderazgo en IA, un ecosistema CUDA cerrado y un crecimiento del 66 % en los ingresos de los centros de datos.
Nvidia es líder, pero sus acciones se han convertido en un activo de alto riesgo. Cualquier desaceleración en el rendimiento empresarial provocará un desplome del precio de las acciones.
El escenario base es una tendencia lateral generalizada.
Trade attivo
Nos gustaría añadir algo de información para publicar.Todo el mundo habla de los costosos chips de Nvidia para entrenar IA. Pero la verdadera batalla por el dinero y la influencia ya se ha trasladado a otra área: la inferencia, o el uso de modelos predefinidos.
Google y Amazon no buscan chips más potentes que Nvidia. Su objetivo es crear chips especializados (TPU, Inferencia) más económicos y eficientes específicamente para ejecutar modelos preentrenados.
¿Por qué es esto importante?
Escalabilidad: El número de solicitudes de IA (inferencia) superará con creces el volumen de entrenamiento de IA.
Economía: ¿Por qué pagar por un Ferrari (chip de Nvidia) cuando un Toyota (chip optimizado para una tarea específica) bastará para el viaje diario?
El punto débil de Nvidia es el precio.
Los hiperescaladores se ven obligados a comprar GPU de Nvidia para el entrenamiento, pero están haciendo todo lo posible para reducir su dependencia de ellas para la inferencia masiva. La razón son los márgenes y el control.
Contar con su propio stack vertical (desde su hardware hasta su nube) permite a Amazon y Google ofrecer inferencia a un menor coste. A largo plazo, la inversión en sus chips se amortiza.
Es probable que Nvidia siga siendo líder en el entrenamiento de los modelos más complejos. Sin embargo, el gigantesco y creciente mercado de inferencia estará fragmentado entre quienes controlan la infraestructura: las plataformas en la nube con sus chips especializados.
Esto amenaza a Nvidia con la pérdida de la parte más valiosa del mercado y hace que sus ingresos futuros sean menos predecibles.
🔎 Full Research :
🌐 t.me/A3MInvestments
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Declinazione di responsabilità
Le informazioni e le pubblicazioni non sono intese come, e non costituiscono, consulenza o raccomandazioni finanziarie, di investimento, di trading o di altro tipo fornite o approvate da TradingView. Per ulteriori informazioni, consultare i Termini di utilizzo.
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