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Opinión del editor: Los inversores suelen odiar a las aerolíneas: requieren mucho capital, tienen altos gastos operativos, proveedores limitados y no tienen forma de diferenciarse de los clientes. ¿En qué se diferencian las fábricas de IA?
Gurú de las inversiones Warren Buffett Una vez bromeó diciendo que lo mejor para el capitalismo hubiera sido que alguien retrocediera en el tiempo e impidiera que los hermanos Wright inventaran los aviones.
Wall Street considera que las aerolíneas son una de las inversiones más problemáticas. Requieren mucho capital, tienen altos costos operativos, requieren mano de obra altamente calificada, tienen opciones muy limitadas de proveedores y se diferencian principalmente por el precio. Hace poco alguien nos preguntó en broma: «¿Son diferentes las fábricas de inteligencia artificial?»
¿Qué es una fábrica de IA?
Nvidia no es muy específica sobre qué es exactamente una fábrica de IA, aunque fue una de las primeras en utilizar el término. Básicamente, se trata de centros de datos independientes, independientes de los gigantes de Internet, los hiperescaladores. Operan grandes centros de datos centrados en la IA y con una gran cantidad de GPU, y se dirigen a clientes interesados en pasarse a la IA. Si soñamos en grande sobre cómo la IA transforma el centro de datos, es posible imaginar que se conviertan en actores viables y poderosos.
Las fábricas de IA son una categoría emergente de centros de datos, independientemente del Hiperescaladores. Estos requieren una inversión de capital increíblemente alta y su apertura cuesta cientos de millones de dólares. También tienen altos costos operativos porque todos esos servidores GPU requieren mucha electricidad. Hacer que todos esos servidores funcionen y mantener el sistema en funcionamiento con poco tiempo de inactividad requiere mano de obra calificada, que, si bien no está sindicalizada, requiere cierta experiencia bastante avanzada.
Como casi todos Las fábricas de IA se centran en GPUEn realidad, solo tienen un proveedor, Nvidia. Y, en definitiva, solo se diferencian en el acceso a las GPU, el acceso a la electricidad y el precio.
Hemos visto muchas estimaciones sobre la rentabilidad de estos centros de datos, con tiempos de recuperación de la inversión que van desde los nueve meses hasta los dos años. Nuestra sensación es que muchos de estos cálculos subestiman los costos operativos involucrados, la electricidad no es barata y las grandes empresas de servicios públicos reconocen una oportunidad para aumentar los precios cuando la ven.
Dicho esto, hay una gran diferencia entre las aerolíneas y las fábricas de IA: la vida útil de un avión es de alrededor de 12 años, mientras que las GPU se vuelven obsoletas mucho más rápido. Si el período de recuperación de la inversión para una fábrica de IA es de 18 meses, entonces, cuando el equipo alcanza la rentabilidad, también se está acercando al final de su vida útil.
Y, por supuesto, nadie sabe cómo modelar la demanda de GPU para IA dentro de dos años. Existe un riesgo real de que las fábricas de IA se conviertan en una espiral de inversión, teniendo que recaudar constantemente más dinero para comprar la próxima generación de GPU. Y ese es el escenario optimista, ya que supone que la demanda de modelos de IA basados en GPU sigue creciendo.
Otra preocupación importante es hasta qué punto muchas de las mayores fábricas de IA del mercado actual son en realidad meros proveedores de hiperescaladores. Tienen GPU cuando Microsoft o AWS no pueden obtener suficiente. Tienen instalaciones construidas con electricidad viva en mercados donde escasea.
Con el tiempo, los hiperescaladores pasarán a construir sus propias instalaciones o reducirán los márgenes de las fábricas de IA hasta el punto de que se parezcan más a empresas inmobiliarias que a empresas tecnológicas de alto crecimiento.
Para ser justos, muchas de estas instalaciones podrían terminar siendo muy rentables, pero los inversores tendrán que elegir con cuidado dónde invertir en el sector.
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