En lo que va de 2023, las acciones de compañías relacionadas con inteligencia artificial (IA) han rentado cerca de un 40%, muy por sobre el mercado en general.
Uno de los motivos de esta alza fue la irrupción de aplicaciones como ChatGPT, la cual permitió socializar y demostrar de manera tangible el desarrollo que ha tenido la industria de la inteligencia artificial los últimos años.
La pregunta que sigue de esto, es si vale la pena invertir en inteligencia artificial sector luego esta fuerte subida, o si los precios se corregirán y la IA será sencillamente otra moda que pasará (como los NFT).
La industria de la inteligencia artificial
Si bien la inteligencia artificial es una rama de la computación bastante específica, en la práctica, la IA se desenvuelve en una cadena de producción más amplia y compleja.
Por un lado, están las empresas que ofrecen productos y soluciones aplicando inteligencia artificial. Estas compañías suelen ser pequeñas, ya que están en una etapa temprana de desarrollo y no suelen tener ventajas competitivas exclusivas.
Un ejemplo de estas compañías es C3.ai, que provee servicios de IA. Con C3.ai, las empresas pueden resolver problemas específicos, como detección de fraude. Estas compañías están al final de la cadena de producción, es decir, las que producen productos y servicios más específicos.
Por otro lado, están las empresas que proveen modelos y capacidad de cómputo como su principal producto. Acá tenemos las grandes tecnológicas: Microsoft, Google, Baidu, o en general cualquier compañía que posea gran capacidad de cómputo e infraestructura suficiente para procesar grandes volúmenes de datos con los cuales entrenar sus modelos (por ejemplo GPT), y además entregar data centers o infraestructura para que otros monten sus propias arquitecturas.
Finalmente, tenemos a los abastecedores de toda la cadena de producción: las compañías de chips y semiconductores. Estas empresas son conocidas como las que construyen las “palas y picas” para sacar el “oro” de la inteligencia artificial: producen todo el hardware necesario para los computadores y celulares que utilizamos día a día. Pero en particular, han ganado gran relevancia por su desarrollo de GPU, las cuales son una componente esencial para procesar los datos con que se entrenan los modelos de IA.
Nótese que dentro de este tipo de empresas tenemos varías sub-categorías. Estas compañías podríamos resumirlas en:
- Las que diseñan chips, por ejemplo Intel o Nvidia.
- Las que fabrican chips, por ejemplo TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company).
Dentro de este mapa, lo más probable es que las empresas mejor posicionadas en esta etapa del desarrollo de IA son las que están más lejos del producto final, es decir, las productoras (diseño y fabricación) de semiconductores y las grandes tecnológicas.
Por un lado, las empresas de la cadena de producción de chips son parte de un ecosistema bastante oligopólico, y la expectativa es que tienda a concentrarse aún más. Por ejemplo, en 2002 existían más de 100 compañías capaces de fabricar chips de alta gama. Hoy, este mercado se ha reducido a básicamente 2 empresas: Taiwan Semiconductor y Samsung.
Por otro lado, las grandes tecnológicas también cuentan con una posición privilegiada, ya que son las únicas que poseen los volúmenes de datos y capacidad de cómputo necesarios para entrenar modelos a gran escala. Además, estas compañías tienen la capacidad de invertir en extensos equipos de investigación, y a la vez sortear mejor los obstáculos financieros y regulatorios para competir a nivel mundial.
En conclusión, al menos en esta primera etapa, parece que una apuesta más segura es estar posicionado en compañías primarias dentro de la cadena de producción de la industria de inteligencia artificial. Sin embargo, son precisamente estas compañías las que han rentado más y por ende están más caras hoy en día. Por ejemplo, sólo en 2023, Nvidia ha rentado un 190%.
¿Entonces vale la pena invertir ahora en IA?
Tomemos como punto de partida el precio y las utilidades que están generando actualmente las compañías ligadas a la IA.
El índice de compañías de semiconductores pertenecientes al S&P 500 tiene un precio promedio por acción de 2754 dólares, y las utilidades que generaron estas compañías en los últimos 12 meses son sólo 72 dólares por cada acción. Esto nos deja una (escalofriante) relación precio-utilidad de 2754/72 ≈ 38x, muy por sobre el promedio de los últimos 20 años con que transan las compañías tecnológicas, que ha sido en torno a 25X.
En otras palabras, si mantenemos todo constante, con este nivel de precios y utilidades, tomaría 38 años recuperar la inversión para alguien que invierte hoy en un ETF que siga a estas compañías de semiconductores. Sin embargo, ese es un supuesto deficiente.
En primer lugar, las utilidades del último año han sido particularmente bajas producto de un aumento en los inventarios en conjunto con la disminución que tuvo el consumo global. Esta caída se ve más clara en el siguiente gráfico de las utilidades de Nvidia.
En segundo lugar, lo razonable es suponer que las utilidades crecen durante el tiempo, y en particular en esta industria, donde se espera que los ingresos crezcan de manera sustancial en los próximos años. El consenso de mercado espera que las utilidades del sector de semiconductores crezcan durante los próximos 5 años a una tasa de en torno a 25% anual, con lo que el tiempo requerido para recuperar la inversión baja de 38 a 16 años. Sin embargo, este es un número aún muy por sobre lo que en promedio ha tomado recuperar lo invertido en empresas tecnológicas (6 años, considerando la rentabilidad histórica del Nasdaq). De hecho, si despejamos a qué tasa tendrían que crecer las utilidades para recuperar la inversión en 6 años, este cálculo entrega la exorbitante cifra de 83% anual por los próximos 6 años !!
En palabras simples, para que la inversión sea rentable, el crecimiento de las utilidades debe ser muy alto. Este tipo de crecimientos es algo pocas veces visto en una industria, y que probablemente sólo ocurra en caso de que la IA (y más generalmente todo lo que use chips) sea efectivamente una tecnología revolucionaria que cambie totalmente la forma en cómo hacemos las cosas hoy en día, como lo fue el internet o la máquina a vapor.
Otro punto importante es que la geopolítica juega un papel fundamental en el desarrollo de esta industria.
Como dijimos anteriormente, las empresas hasta ahora protagonistas de este boom son de dos tipos: las proveedoras de modelos e infraestructura (e.g Google, Microsoft, Amazon) y las que generan Hardware (e.g. Nvidia, TSMC). Varias de estas compañías ya han enfrentado desafíos en el contexto de las tensiones entre Estados Unidos y China.
Por un lado, aunque China cuenta con mayor control de datos, el bloqueo que Estados Unidos en conjunto con países de Europa y Asia están realizando para limitar acceso a semiconductores y componentes para la construcción de chips por parte de empresas chinas, está ralentizando el desarrollo de industrias de este sector. Ante esto, China respondió imponiendo restricciones a las exportaciones de Galio y Germanio hacia Europa, materiales esenciales para la producción de semiconductores.
Por otro lado, recordemos que la compañía con la mayor participación en el mercado de producción de chips es TSMC (Taiwan Semiconductors), en un contexto donde las tensiones entre Taiwán y China se han venido acrecentando en los últimos años, siendo hoy un conflicto geopolítico latente y potencialmente relevante.
Como sea, dentro de todo este tira y afloja, parece que aún Estados Unidos y Europa corren con ventaja, y el reflejo de esto se ha visto en el rendimiento dispar que han tenido las empresas tecnológicas de la bolsa estadounidense y la bolsa china.
¿Invertir o no?
Como dijimos antes, al menos desde una perspectiva netamente financiera, por los niveles de precio, utilidades y crecimiento esperado, es difícil mantener retornos elevados de manera sostenida en el tiempo. Sin embargo, eso no implica que la demanda por acciones de compañías relacionadas a la inteligencia artificial no continúe en el mediano plazo.
El profesor del MIT y autor del libro Manias, Panics And Crashes, Charles Kindleberger, realizó un estudio histórico respecto de las manías financieras y burbujas especulativas entre el siglo XIX y el siglo XX. En su libro, explica que se tienen que dar 3 condiciones para que se genere una manía financiera:
- Imaginación: Que la tecnología o tendencia en cuestión gatille en la imaginación de las personas escenarios futuros en que los precios suban de manera indeterminada.
- Vehículos especulativos: Debe existir al menos 1 vehículo que permita especular sobre el valor de esta tendencia de manera fácil. Es decir, que exista un instrumento permita comprar y vender de manera fácil y rápida.
- Acceso al crédito fácil: Deben haber condiciones financieras favorables y en particular un fácil acceso al crédito. Si las tasas de interés son bajas y las condiciones para pedir prestado son favorables, las personas pueden pedir prestado e invertir en los instrumentos que apuestan a favor de la tendencia, lo que apalanca más el sistema.
Respecto de la IA, sabemos que la primera condición sí cumple: herramientas como Chat GPT o Dall-E han abierto la imaginación de las personas y han permitido que exploten las potenciales aplicaciones que pueda tener la IA en el futuro.
En cuanto a la segunda condición, también sabemos que lo cumple. Tal como mencionamos anteriormente, hoy existen diversidad de vehículos para invertir en empresas de la cadena de producción de IA, desde hardware hasta compañías de servicios especializados de IA.
Sin embargo, la tercera condición podría ser la pieza faltante, ya que hoy no tenemos dinero tan fácil. El ciclo de alzas de tasa por parte de los bancos centrales ha sido más largo de lo esperado, las condiciones de financiamiento han empeorado, y la inflación subyacente continúa resiliente.
A modo de conclusión, y después de toda esta discusión, parece que la apuesta de si invertir o no en IA la podemos resumir en las siguientes ideas:
- Invertir en empresas relacionadas a la IA es una apuesta de largo plazo, las valorizaciones están altas, y por ende el éxito de una apuesta en este sector dependerá fuertemente de lo transformadora que sea esta tecnología.
- El éxito de invertir en IA estará sujeto a que la macroeconomía mejore, tanto a nivel de consumo (la demanda viene de un año malo) como a nivel de tasas de interés que permitan que el alto rendimiento que han tenido las acciones de este sector continúe.
- Por ahora, las empresas que están mejor posicionadas son las empresas de hardware (chips) y las tecnológicas grandes (modelos).
¿Cómo invertir en Inteligencia Artificial?
En particular, el fondo Risky Hayek invierte una porción de su portafolio en ETFs de semiconductores, lo que les brinda una exposición diversificada a la demanda por productos de inteligencia artificial. El beneficio de invertir en este tipo de instrumentos es que se trata de una industria más general, oligopólica y que tendrá una demanda constante, independiente del éxito de la inteligencia artificial. Recordemos que los semiconductores se utilizan tanto para la fabricación de GPUs como para producir celulares y computadores en general. Durante los últimos años, todas las tendencias tecnológicas (exitosas o no) han generado demanda por estos productos, por ejemplo, en el caso de las criptomonedas, se necesita un gran volumen de servidores para minar.
