Estoy siguiendo de cerca $NBIS porque creo que la infraestructura de IA podría convertirse en una de las mayores oportunidades a medida que los agentes de IA impulsen la demanda de inferencia. Con aproximadamente 3.5 GW de potencia contratada y solo una fracción actualmente activa, Nebius tiene un amplio margen para crecer. Su negocio de inferencia sin servidor en crecimiento también podría mejorar el potencial de ingresos por MW. Tras la reciente corrección, la valoración me parece interesante, pero será clave vigilar la ejecución y la implementación de capacidad.

Nvidia, $NVDA, está utilizando IA para transformar la forma en que se fabrican los chips. La empresa presentó nuevas herramientas CUDA-X AI para acelerar el diseño, la fabricación y la automatización de fábricas de semiconductores. Synopsys, Cadence, Applied Materials, Lam Research y KLA son algunas de las empresas que las están adoptando. Nvidia dice que estas herramientas pueden acelerar algunos flujos de trabajo hasta 50 veces.

En esta etapa, está claro que la mayoría de los modelos de IA buscan volverse más baratos, no mejores. Empresas que queman miles de millones al subestimar a sus competidoras en precios y vender tokens mucho por debajo de su valor. Han entendido que deben elegir entre seguir quemando dinero de los inversores para operar y mantenerse por delante de los demás, o centrarse en llevar el precio/valor a un nivel rentable. Como siempre, @grok fue agresivo con los modelos de bajo presupuesto con la versión 4.7, extremadamente económicos, pero recibió mucha crítica por no superar a los modelos líderes. Espero una ligera desaceleración en las capacidades de los modelos y mucho más progreso en sostenibilidad.

Esto en IA, presentado por Holoworld @OpenAI lanzó 722 manuscritos matemáticos de un modelo interno de vanguardia, mientras que @Microsoft presentó Maia 300 mientras avanza más profundamente en silicio AI personalizado. @AnthropicAI, @GoogleCloud y @Meta lanzaron nuevos modelos o agentes esta semana, y TypeSafe recaudó $870M solo semanas después de lanzar su modelo de decisión no textual Jev. La IA se está extendiendo más allá del chat hacia la investigación, infraestructura, agentes y toma de decisiones.

GRANDE: El CEO de @nvidia, @JensenHuang, dice que la IA se ha vuelto esencial para diseñar los chips y el software de la empresa. “No podemos diseñar un chip ya sin IA.” Huang reveló que NVIDIA utiliza IA para explorar nuevos diseños de chips, mejorar el rendimiento, reducir el consumo de energía, escribir software y detectar errores. “Nuestros chips son mucho mejores gracias a la IA.”

Nvidia acordó el 3 de septiembre adquirir Hugging Face, uno de los centros más utilizados para modelos abiertos. Nvidia afirma que el objetivo es proteger a los desarrolladores de IA de código abierto. El proveedor dominante de GPU ahora también será propietario de uno de los principales lugares donde se publican los modelos abiertos. Para el usuario de esos modelos, poco cambia. Con cada proveedor de inferencia-como-servicio hoy en día, aún no puedes verificar la prueba de: → ¿Qué modelo respondió a una solicitud → ¿Quién pudo leer tu indicación → ¿Qué sucede con tus datos Confías en quienquiera que esté en el medio. Los modelos abiertos solo permanecen abiertos si cualquiera puede verificar cómo se ejecutan, independientemente de quién posea el hub. Esto requiere una capa de ejecución sin propietario, donde la red verifica qué modelo se ejecutó y mantiene los datos privados.

La IA necesita más que chips. Necesita ENERGÍA. ⚡ McKinsey proyecta que la demanda global de centros de datos podría alcanzar 219 GW para 2030, frente a los 82 GW en 2025. Gran oportunidad. Pero la capacidad anunciada no es flujo de efectivo. Observa la deuda, la ejecución y las ganancias, no solo los titulares de IA. #AI #DataCenters #AIInfrastructure #StockMarket #GrowthStocks #LongTermInvesting #TradingSyndicates $ETN $VRT $GEV $NVDA $AVGO $ANET

EL AUGE DE LA IA IMPULSA EL AUMENTO DE LOS PRECIOS DE LAS COMPUTADORAS: LA INFLACIÓN TECNOLÓGICA EN EE.UU. LLEGA A SU MÁXIMO EN 20 AÑOS Las inversiones masivas en infraestructura de IA han coincidido con un aumento notable en los precios de la tecnología de consumo en Estados Unidos. Los datos de inflación de septiembre revelaron uno de los incrementos anuales más pronunciados en los precios de computadoras y hardware en las últimas dos décadas, llevando el impacto de la demanda de IA sobre los precios al centro de la atención económica. Aumento anual en los precios de las computadoras alcanza el 9,7% En septiembre, los precios de las computadoras, periféricos y asistentes de hogar inteligente aumentaron un 9,7% respecto al mismo mes del año anterior. Esto marcó el mayor aumento anual registrado desde al menos 2006. Los aumentos anuales en los precios del software y accesorios para computadoras alcanzaron el 28,4%. Los datos muestran que las presiones de costos en los productos tecnológicos no se limitan al hardware, sino que también se extienden a otras categorías de productos. Las inversiones en IA están impulsando los costos Las empresas tecnológicas están aumentando el gasto en centros de datos, procesadores avanzados y servidores de alto rendimiento, fortaleciendo la demanda en toda la cadena de suministro de hardware. La intensa demanda de procesadores avanzados de fabricantes como Nvidia está haciendo que las limitaciones de capacidad y los costos de suministro sean cada vez más importantes. La expansión de la inversión en infraestructura de IA puede generar presiones alcistas en los precios en áreas donde la capacidad productiva y el suministro de componentes no pueden seguir el ritmo de la demanda. El grado en que estos efectos se trasladan a los productos tecnológicos de consumo será monitoreado de cerca en los próximos meses. Un nuevo riesgo inflacionario para la Fed El aumento de los precios tecnológicos es uno de los factores que podrían complicar los esfuerzos de la Reserva Federal por volver a llevar la inflación a su objetivo del 2%. En particular, si las inversiones en IA continúan empujando los costos hacia arriba en sectores más allá de la energía y la vivienda, el riesgo de que las presiones inflacionarias se extiendan más ampliamente podría aumentar. El aumento de la inflación consumidora en EE.UU. hasta el 3,7% anual en septiembre también indica que las presiones de precios persisten. Si los aumentos en los precios tecnológicos se consolidan junto con los costos energéticos, la Fed podría necesitar adoptar un enfoque más cauteloso en su política monetaria. El crecimiento de la IA podría alimentar la inflación Se espera que la IA mejore la productividad y reduzca los costos de producción a largo plazo. Sin embargo, antes de que estos beneficios se materialicen completamente, el gasto en infraestructura, la demanda de chips y los requerimientos energéticos pueden generar efectos inflacionarios a corto plazo. La pregunta clave para los mercados es si estos aumentos de costos resultarán ser una consecuencia temporal de un ciclo de inversión o si se extenderán a los precios al consumidor y se convertirán en presiones inflacionarias más persistentes. Si la inversión en IA continúa apoyando el crecimiento económico mientras empuja los precios hacia arriba, la Fed podría enfrentar un equilibrio cada vez más difícil entre sostener la expansión económica y mantener bajo control la inflación.