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El sector de chips colapsa y pierde 100.000 millones en Wall Street por este avance de la IA
PUNTOS IMPORTANTES:
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- Tribunal desestima acusaciones de valores no registrados contra Coinbase.
- Coinbase enfrenta desafíos bajo Ley Estatal, pese a victoria en apelaciones.
Una nueva investigación sugiere que los centros de datos de IA necesitarán mucha menos memoria de lo que los inversores habían previsto. Las acciones de chips de memoria de EE. UU. han perdido casi 100.000 millones de dólares en valor de mercado esta semana, golpeadas por una nueva investigación de Google (GOOGL) que apuntaba a una relajación de la escasez de hardware impulsada por la IA que había llevado las acciones de los fabricantes de chips a máximos históricos.
Las acciones del fabricante de memoria estadounidense Micron (MU) han perdido más de 70.000 millones de dólares en capitalización de mercado desde el cierre del viernes pasado, una caída del 15%, en medio de una venta masiva generalizada en Wall Street.
El impacto de Google en el mercado de chips
Sandisk (SDNK), el fabricante de dispositivos de memoria flash que fue la acción con mejor desempeño en el S&P 500 el año pasado, perdió alrededor de 15.000 millones de dólares en valor durante la semana, mientras que las empresas de almacenamiento Western Digital (WDC) y Seagate (STX) perdieron miles de millones cada una.
«Estas acciones han tenido recorridos tremendos, por lo que es racional que cualquier noticia marginal afecte sus títulos. El repunte de las acciones de memoria «no parece haber terminado todavía, pero las expectativas son altas, por lo que tiene sentido tomar algunas ganancias, especialmente en un entorno de mercado problemático»
Dijo Travis Prentice, director de inversiones de Informed Momentum Company, una gestora de activos con sede en California.
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¿Por qué caen las acciones de chips de memoria?
Los inversores habían estado apostando a que la escasez de chips de memoria, que son componentes vitales en los centros de datos que ejecutan modelos avanzados de IA, continuaría hasta bien entrado el próximo año.
Esto había convertido a los proveedores de chips de memoria y almacenamiento en los mayores beneficiarios de la IA en Wall Street este año, mientras que las grandes empresas tecnológicas, incluidas Nvidia (NVDA), Microsoft (MSFT) y Alphabet (GOOGL), perdían terreno debido a las preocupaciones sobre los excesivos gastos de capital.
Y hablando de grandes tecnológicas y su relación con la IA, Microsoft está pasando por un momento complicado, con su apuesta por la inteligencia artificial y OpenAI generando dudas entre los inversores.
Sin embargo, el documento de Google Research publicado esta semana ha sacudido la confianza de los inversores en que la IA continuará exigiendo tanta capacidad de almacenamiento.
El algoritmo TurboQuant y la eficiencia de la IA
El algoritmo TurboQuant del grupo de búsqueda promete comprimir radicalmente los modelos de IA sin comprometer la precisión de sus resultados, lo que significa que pueden ejecutarse en computadoras con mucha menos memoria.
Analistas de Morgan Stanley (MS) dijeron el jueves que las mejoras de eficiencia como TurboQuant podrían reducir la infraestructura necesaria para ejecutar modelos de IA.
«Si los modelos pueden funcionar con requisitos de memoria materialmente más bajos sin perder rendimiento, el costo de servir cada consulta cae significativamente, lo que resulta en un despliegue de IA más rentable. Por lo tanto, los modelos que necesitan clústeres en la nube pueden caber en hardware local, bajando efectivamente la barrera para desplegar la IA a escala»
Escribieron los analistas de Morgan Stanley.
¿Están justificadas las ventas en Wall Street?
Sin embargo, los analistas no estaban convencidos de que la liquidación de esta semana estuviera justificada. Las implicaciones para la memoria y la computación fueron «neutrales a corto plazo«, añadió Morgan Stanley, ya que los menores costos de la IA probablemente aumentarían la demanda general.
Después de caer durante toda la semana, Micron y otros proveedores de memoria de EE. UU. vieron cómo sus acciones repuntaban ligeramente el viernes por la mañana.
Hasta esta semana, Micron había visto su valor multiplicarse por más de cuatro durante el último año, gracias a su posición como el principal proveedor estadounidense de memoria de alto ancho de banda, un componente clave junto a los chips de Nvidia (NVDA) en los vastos centros de datos de IA necesarios para impulsar servicios como Gemini de Google y ChatGPT de OpenAI.
Escasez en la cadena de suministro y ciberseguridad
La creciente demanda de potencia informática para la IA y la creciente complejidad de los sistemas de IA como Claude Code de Anthropic han absorbido gran parte de la oferta disponible de memoria, causando escasez en otras partes de la cadena de suministro electrónica. El viernes, Sony (SONY) dijo que subiría los precios de la PlayStation 5 hasta un 20%, en parte debido a los mayores costos de los componentes de memoria.
Los desarrollos en IA han sacudido Wall Street este año, ya que los inversores temen que la tecnología interrumpa grandes partes de la economía. Las nuevas herramientas y los lanzamientos de modelos han golpeado a las acciones en sectores que van desde gestores de patrimonio hasta corredores de seguros y servicios inmobiliarios.
El viernes, las acciones de ciberseguridad cayeron bruscamente tras los informes de que el próximo modelo de Anthropic tiene capacidades mucho mayores y podría hacer obsoletas las defensas cibernéticas existentes. CrowdStrike (CRWD) y Palo Alto Networks (PANW) cayeron más del 6%, mientras que Cloudflare (NET) bajó más del 4%.
FAQs
¿Qué provocó la pérdida de 100.000 millones de dólares en las acciones de chips de memoria?
Una investigación de Google sobre el algoritmo TurboQuant sugirió que los modelos de IA podrán ejecutarse con mucha menos memoria sin perder precisión. Esto sacudió la confianza de los inversores en la continuidad de la escasez de hardware que impulsaba los precios a máximos históricos.
¿Cómo altera el algoritmo TurboQuant los requisitos de infraestructura de IA?
Permite comprimir radicalmente los modelos para que funcionen en hardware local o clústeres más pequeños, reduciendo el costo por consulta. Esta eficiencia técnica baja las barreras para desplegar inteligencia artificial a escala de forma más rentable.
¿Qué efectos secundarios genera la volatilidad de los costes de memoria en otros sectores?
Sony aumentó el precio de la PlayStation 5 hasta un 20% debido al encarecimiento previo de los componentes de almacenamiento. Simultáneamente, el sector de ciberseguridad enfrenta presión ante el temor de que nuevos modelos de IA vuelvan obsoletas las defensas actuales.
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