Las competencias de la inteligencia artificial (IA) avanzan y el universo de oportunidades de inversión evoluciona en paralelo expandiéndose desde un enfoque centrado únicamente en la capacidad de procesamiento, a la incorporación de capas adicionales empleadas para construir aplicaciones para páginas web o smartphones. Esto da lugar a nuevas oportunidades entre empresas líderes en esta tecnología o que se benefician de su aplicación.
En el informe, La omnipresencia de la inteligencia artificial, ofrecemos una visión general de la temática de la IA y explicamos cómo la computación en la nube y otras tecnologías básicas o fundacionales como los semiconductores1, la ciberseguridad y la energía renovable la hacen posible. Analizamos algunos de los avances más recientes, así como los riesgos y desafíos relacionados con su desarrollo y uso.
La IA está respaldada por tecnologías fundacionales como:
- La computación en la nube: esencial para entrenar y alojar modelos de IA
- El Internet de las cosas: recopila los datos necesarios para las aplicaciones de IA
- Los semiconductores: proporcionan la potencia informática para la IA
- La ciberseguridad: Protege los sistemas y datos de IA
- La energía renovable: ayuda a garantizar una energía sostenible para las operaciones de IA que consumen mucha energía.
Los usos prácticos de la IA se están expandiendo rápidamente e incluyen la generación y documentación de código para los desarrolladores, la automatización de las solicitudes de los clientes o la redacción de resúmenes y simplificación de los flujos de en los ámbitos de marketing y ventas. Todos ellos mejoran la productividad y la eficiencia.
Entre los desarrollos más recientes en la tecnología de IA se incluyen la creación de nuevos modelos de lenguaje de gran tamaño capaces de razonar y resolver problemas complejos. También que las interacciones de los usuarios con los modelos de IA sean más intuitivas y la aparición de semiconductores de próxima generación para respaldar el entrenamiento y la inferencia de la IA2.
El poder de la nube
La computación en la nube, trae consigo ventajas que incluyen costes más bajos, escalabilidad, mejoras en la seguridad y acceso a tecnologías avanzadas. Proporciona también la infraestructura y los recursos necesarios para el desarrollo y la implementación de IA. Esto implica que la inversión en infraestructura digital es crucial para apoyar cualquier iniciativa de IA. Esto incluye centros de datos, equipos de red y sistemas de almacenamiento. También se está dando una creciente demanda de sistemas de refrigeración, eficiencia energética y fuentes de energía renovables para alimentar los centros de datos de IA.
Los ingresos de los tres principales proveedores estadounidenses de servicios en la nube han registrado una tasa anual de crecimiento compuesto superior al 30% en los últimos cuatro años, llegando a superar entre los tres los 180.000 millones de dólares en 20233. Creemos que aún hay un gran margen de crecimiento, ya que solo el 20% de la capacidad total de computación ha migrado a la nube
En la actualidad, la mayoría de las inversiones de capital se centran en la capacidad de procesamiento, que está impulsando la demanda de semiconductores como las unidades de procesamiento gráfico y los chips de memoria de gran ancho de banda. Los proveedores de ordenadores para servidores y de otros equipos destinados a los centros de datos también están registrando un sólido crecimiento. De cara al futuro, es probable que la tendencia de inversión se dirija hacia los equipos de redes y almacenamiento que se utilizan en el entrenamiento e inferencia de los grandes modelos lingüísticos entre otros modelos de IA.
Creemos que la rentabilidad a largo plazo del desarrollo y la implementación de la tecnología de IA generativa serán atractivos, pero hay matices. Las empresas mejor posicionadas serán aquellas que vayan más allá de la infraestructura y creen nuevas aplicaciones o servicios que puedan monetizarse de manera independiente. Sin embargo, el elevado coste de los componentes es una variable clave.
Oportunidades de inversión
Áreas clave en distintos sectores de actividad:
- Desarrolladores: empresas que generan la innovación en IA, proveedores de servicios en la nube que entrenan y alojan modelos de IA, empresas de semiconductores.
- Proveedores de tecnología básica o fundacional: empresas que hacen posible la IA. Entre ellas se incluyen empresas de semiconductores que proporcionan chips de red y memoria de gran ancho de banda. En esta categoría se incluyen los proveedores de bienes de equipo y materiales para semiconductores, las fundiciones y los proveedores de equipos de redes y sistemas de almacenamiento de datos, así como las soluciones de energías alternativas y eficiencia energética, desde la refrigeración líquida de los centros de datos a los paneles solares.
- Proveedores de datos: empresas con datos propios que pueden utilizarse para entrenar los modelos de IA y ofrecer ventajas competitivas.
- Beneficiarios de la IA: empresas que se benefician de la IA y la utilizan para mejorar sus productos y servicios. Muchas compañías de los sectores del software y la biotecnología, entre otros, están aprovechándola
Riesgos y desafíos
El endurecimiento de la normativa podría frenar el ritmo de innovación, ralentizar la demanda de infraestructuras de IA y afectar a los inversores en tecnología
Además, los desarrolladores de IA deben tratar de mitigar los sesgos con unos datos de entrenamiento diversos y representativos, para que los resultados sean justos e imparciales.
Por último, Ha de prestarse especial atención a la ciberseguridad y la privacidad de los datos. La IA generativa constituye un nuevo vector de amenaza que debe protegerse frente a los posibles ataques La IA generativa constituye un nuevo vector de amenaza que debe protegerse frente a los posibles ataques cibernéticos.
Conclusión
Podría decirse que la inteligencia artificial es el tema tecnológico más importante desde el nacimiento de Internet hace treinta años. A medida que la tecnología avanza y su uso se generaliza, las oportunidades de inversión en el ámbito de la renta variable se extienden, desde un número reducido de compañías líderes en el sector a un universo más amplio de empresas que facilitan la tecnología y se benefician de ella. Capitalizar las tendencias positivas y evitar al mismo tiempo posibles riesgos requerirá un enfoque activo.
[1] Autores: Pamela Hegarty and Derek Glynn
[2] Un modelo de aprendizaje automático entrenado puede sacar conclusiones (‘inferir’) a partir de datos completamente nuevos sin ejemplos del resultado deseado. En otras palabras, la inferencia es un modelo de IA en acción.
[3] Tasa de crecimiento anual compuesta. Análisis basado en los servidores instalados. Fuente: BofA Global Research, «2023 Year Ahead: A Tale of Two Halves», 4 de enero de 2023
