Para decir que el rápido crecimiento del sector de este año, la IA debe ocupar el primer lugar.
Impulsado por la ola de inversión en tecnología de IA, el valor de mercado de los "Siete Gigantes" de Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Nvidia y Tesla se ha disparado un 60 % este año hasta la asombrosa cifra de 11 billones de dólares.
Y este salto "cohete" ha llevado al Nasdaq a subir un 34% este año, dominando la mayoría de las ganancias del S&P 500 este año. **
** **El concepto de IA se ha elevado a los cielos y las dudas han comenzado a aparecer con frecuencia. El más ruidoso de estos es, ¿la IA es demasiado exagerada? ¿La IA generativa realmente tiene un potencial disruptivo? ¿Vale la pena el enorme entusiasmo de los inversores en este momento?
En el informe "Top of Mind" publicado recientemente por Goldman Sachs, los estrategas de Goldman Sachs, Allison Nathan y Jenny Grimberg, mantuvieron diálogos profundos con varios profesionales de la industria de IA, incluida Sarah Guo, fundadora de la firma de capital de riesgo de IA Conviction, Universidad de Nueva York. Los profesores, el CEO y fundador de las empresas emergentes Robust.AI, Gary Marcus, los analistas de software e Internet de Goldman Sachs Kash Rangan y Eric Sheridan, intentaron responder las preguntas anteriores.
Además, también discutieron las oportunidades de inversión más atractivas en el campo de la IA y los riesgos a los que los inversores deberían prestar más atención.
Cambios revolucionarios en la IA
La diferencia fundamental entre la IA generativa y la tecnología de IA tradicional es que la primera crea contenido mediante la comprensión del lenguaje natural, mientras que la segunda se basa en lenguajes de programación. Según Kash Rangan, analista de software de Goldman Sachs,** esta es la característica transformadora clave de la tecnología de IA generativa. . **
En primer lugar, es capaz de generar contenido nuevo en forma de texto, imágenes, video, audio y código, mientras que los sistemas de IA tradicionales entrenan a las computadoras para hacer predicciones sobre el comportamiento humano, los resultados comerciales y más.
En segundo lugar, permite que los humanos se comuniquen con las computadoras en su propio lenguaje natural, algo que nunca antes se había hecho; tradicionalmente, las computadoras usan indicaciones del lenguaje de programación.
Guo explicó además que en la era del software 1.0, los humanos necesitaban escribir código para realizar tareas específicas, y en la era del software 2.0, entrenaron redes neuronales recolectando datos "apenas". ** Ahora los humanos marcaron el comienzo de la era del software. 3.0**:
El modelo subyacente está disponible a través de código abierto o API, con capacidades de lenguaje natural, capacidades de razonamiento y sentido común sobre el mundo.
En este modelo, las empresas no necesitan recopilar tantos datos de capacitación, lo que hace que la tecnología sea más útil, más accesible y menos costosa.
Desde que ChatGPT salió del círculo el año pasado, muchas personas han sentido el poder de la tecnología de IA generativa. Los analistas creen que la IA generativa puede remodelar la forma en que funciona la producción social y agregar un nuevo motor de crecimiento a la economía global.
Según Guo, el potencial transformador de la IA generativa ya ha comenzado a traducirse en realidad. Cualquier empresa inversora en IA ahora puede invertir en estos modelos, mejorando su negocio o transformándolo.
Rangan estima que, en algunos casos, los principales desarrolladores han visto ganancias de productividad del 15 al 20 % mediante el uso de herramientas de IA generativa. **
Con la popularización de la IA, Guo predice que, en el futuro, más campos, especialmente las industrias de servicios tradicionales como la ley, el análisis de datos, la generación de imágenes, voz y video, serán atendidas cada vez más por la IA.
El analista de la industria de Goldman Sachs TMT, Peter Callahan, señaló que los inversores minoristas creen que la tecnología de IA generativa tiene todos los elementos de la transformación de la plataforma y puede cambiar la experiencia de las empresas y los consumidores en todos los aspectos.
Por otra parte, Joseph Briggs, economista global sénior de Goldman Sachs, dijo que este potencial transformador podría tener profundas implicaciones macroeconómicas.
Él estima que la popularización de la tecnología de IA generativa en los Estados Unidos y otras economías avanzadas del mundo puede aumentar la tasa de crecimiento de la productividad laboral anual en alrededor de 1,5 puntos porcentuales en los próximos 10 años, y el PIB global eventualmente aumentará en un 7%. **
Los estrategas de acciones estadounidenses de Goldman Sachs, Ryan Hammond y David Kostin, creen que las acciones de EE. UU. también se beneficiarán de esto, y se espera un repunte más amplio a mediano y largo plazo.** El valor razonable del índice S & P 500 será de alrededor del 9%. más alto de lo que es ahora. **
** **
La inteligencia artificial está lejos de ser lo suficientemente inteligente, tenga cuidado con la publicidad excesiva
A la larga, la naturaleza transformadora de la tecnología de IA está fuera de toda duda, pero dado el progreso de desarrollo actual de esta tecnología, ¿el mercado está demasiado entusiasmado con ella?
La respuesta de Marcus es "sí" porque **"La inteligencia artificial actual está lejos de ser lo suficientemente inteligente". **
Señaló que las llamadas redes neuronales de la IA actual funcionan de manera completamente diferente a las redes neuronales del cerebro humano.
Aunque la IA puede realizar análisis estadísticos "reflexivos", casi no tiene capacidad de razonamiento maduro. Estas máquinas pueden aprender, pero gran parte gira en torno a las estadísticas de las palabras y las respuestas correctas a las señales, en lugar de conceptos abstractos. Y, **no tienen un "modelo interno" que les permita entender el mundo que los rodea como lo hacen los humanos. **
Marcus emitió una advertencia a los inversores:
Tenga cuidado porque el rendimiento de la IA no es tan sorprendente como mucha gente piensa.
No diría que es demasiado pronto para invertir en IA; algunas inversiones en empresas con equipos fundadores inteligentes y una buena comprensión de la adecuación del producto al mercado pueden tener éxito, pero también habrá muchos perdedores.
La inteligencia artificial general (AGI) eventualmente puede ser posible,** pero los humanos no están ni cerca de ese objetivo, y es probable que ninguna cantidad de inversión cambie eso, dijo Marcus. **
Además, los inversores también pueden aprender algunas lecciones de la historia.
Los estrategas de mercado de Goldman Sachs, Dominic Wilson y Vickie Chang, han mencionado que durante los últimos auges de productividad impulsados por la innovación, por ejemplo, después de la expansión de la electricidad (1919-1929), las computadoras personales e Internet (1996-2005), los precios de las acciones y las valoraciones se dispararon. para formar burbujas, y finalmente se descompone.
Guo argumenta que, incluso hoy, algunas áreas del mercado de capital privado todavía tienen un precio incorrecto. Si bien los inversores tienen una mayor comprensión de estas áreas, generalmente se sigue empleando el mismo enfoque para invertir.
Juzgar mal el momento del cambio es un escollo común en la inversión, advierte. **Como inversionista en etapa inicial, está menos preocupada por las valoraciones y, en cambio, elige mercados, productos y negocios que cree que tienen sentido.
El analista de Internet de Goldman Sachs, Eric Sherida, tiene una opinión ligeramente diferente.
Él cree que la gran mayoría de las acciones de AI en circulación todavía se cotizan a múltiplos razonables de GAAP EPS.
Rangan también cree que la IA puede no estar en el ciclo de exageración, porque esta ola está dominada por gigantes tecnológicos, no por empresas emergentes:
Este ciclo tecnológico no está dominado por advenedizos (IA) y es poco probable que termine de manera anticlimática o tarde mucho tiempo en comenzar.
La transición de los mainframes a los sistemas distribuidos (computadoras) a principios de la década de 1990, y de la computación distribuida a la nube a principios de la década de 2000, tomó más tiempo de lo que muchos esperaban, debido a que las grandes empresas establecidas fueron voces clave de la oposición.
Como dijo Rangan, OpenAI, la compañía detrás de ChatGPT en el extranjero, cuenta con el respaldo de Microsoft, Google lanzó Bard, invirtió en nuevas empresas de inteligencia artificial como Anthropic, Meta lanzó LLaMA, gigantes nacionales como Baidu y Ali también lanzaron sus propios modelos, y la competencia global de IA está en pleno apogeo.
"Pico y pala"
Hay un sinfín de voces que cuestionan la exageración ¿Cuáles son las oportunidades de inversión más llamativas en IA en la actualidad?
Según Rangan y Sheridan, la oportunidad radica no solo en las grandes empresas tecnológicas que desarrollan los modelos de IA subyacentes,** sino también en las empresas de "picos y palas". **
"El pico y la pala" es una de las estrategias de inversión preferidas de la leyenda de las inversiones Peter Lynch, que invierte en empresas que indirectamente se benefician de un auge.
Rangan y Sheridan argumentan que las empresas que prestan servicios en el campo, como las empresas de semiconductores, los hiperescaladores de computación en la nube y las empresas de infraestructura, pueden estar bien posicionadas en la fase actual de "construcción" del auge actual de la IA.
Guo siente lo mismo, pero también ve oportunidades en toda la pila** y está más entusiasmado con la capa de aplicación. **
Muchos inversionistas no están seguros acerca de esta capa, pensando que todo el valor está en el entrenamiento del modelo en sí mismo, pero se necesitará mucha creatividad y trabajo para lograr que los modelos no deterministas funcionen en casos de uso de producción. Hay muchas áreas en las que tanto las nuevas empresas como las empresas de aplicaciones existentes aprovecharán estas capacidades... estamos entusiasmados.
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Informe detallado de Goldman Sachs: ¿Es la exageración de la IA generativa o un cambio real?
Autor: Bu Shuqing
Para decir que el rápido crecimiento del sector de este año, la IA debe ocupar el primer lugar.
Impulsado por la ola de inversión en tecnología de IA, el valor de mercado de los "Siete Gigantes" de Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Nvidia y Tesla se ha disparado un 60 % este año hasta la asombrosa cifra de 11 billones de dólares.
Y este salto "cohete" ha llevado al Nasdaq a subir un 34% este año, dominando la mayoría de las ganancias del S&P 500 este año. **
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**El concepto de IA se ha elevado a los cielos y las dudas han comenzado a aparecer con frecuencia. El más ruidoso de estos es, ¿la IA es demasiado exagerada? ¿La IA generativa realmente tiene un potencial disruptivo? ¿Vale la pena el enorme entusiasmo de los inversores en este momento?
En el informe "Top of Mind" publicado recientemente por Goldman Sachs, los estrategas de Goldman Sachs, Allison Nathan y Jenny Grimberg, mantuvieron diálogos profundos con varios profesionales de la industria de IA, incluida Sarah Guo, fundadora de la firma de capital de riesgo de IA Conviction, Universidad de Nueva York. Los profesores, el CEO y fundador de las empresas emergentes Robust.AI, Gary Marcus, los analistas de software e Internet de Goldman Sachs Kash Rangan y Eric Sheridan, intentaron responder las preguntas anteriores.
Además, también discutieron las oportunidades de inversión más atractivas en el campo de la IA y los riesgos a los que los inversores deberían prestar más atención.
Cambios revolucionarios en la IA
La diferencia fundamental entre la IA generativa y la tecnología de IA tradicional es que la primera crea contenido mediante la comprensión del lenguaje natural, mientras que la segunda se basa en lenguajes de programación. Según Kash Rangan, analista de software de Goldman Sachs,** esta es la característica transformadora clave de la tecnología de IA generativa. . **
Guo explicó además que en la era del software 1.0, los humanos necesitaban escribir código para realizar tareas específicas, y en la era del software 2.0, entrenaron redes neuronales recolectando datos "apenas". ** Ahora los humanos marcaron el comienzo de la era del software. 3.0**:
Según Guo, el potencial transformador de la IA generativa ya ha comenzado a traducirse en realidad. Cualquier empresa inversora en IA ahora puede invertir en estos modelos, mejorando su negocio o transformándolo.
Rangan estima que, en algunos casos, los principales desarrolladores han visto ganancias de productividad del 15 al 20 % mediante el uso de herramientas de IA generativa. **
Con la popularización de la IA, Guo predice que, en el futuro, más campos, especialmente las industrias de servicios tradicionales como la ley, el análisis de datos, la generación de imágenes, voz y video, serán atendidas cada vez más por la IA.
El analista de la industria de Goldman Sachs TMT, Peter Callahan, señaló que los inversores minoristas creen que la tecnología de IA generativa tiene todos los elementos de la transformación de la plataforma y puede cambiar la experiencia de las empresas y los consumidores en todos los aspectos.
Por otra parte, Joseph Briggs, economista global sénior de Goldman Sachs, dijo que este potencial transformador podría tener profundas implicaciones macroeconómicas.
Él estima que la popularización de la tecnología de IA generativa en los Estados Unidos y otras economías avanzadas del mundo puede aumentar la tasa de crecimiento de la productividad laboral anual en alrededor de 1,5 puntos porcentuales en los próximos 10 años, y el PIB global eventualmente aumentará en un 7%. **
Los estrategas de acciones estadounidenses de Goldman Sachs, Ryan Hammond y David Kostin, creen que las acciones de EE. UU. también se beneficiarán de esto, y se espera un repunte más amplio a mediano y largo plazo.** El valor razonable del índice S & P 500 será de alrededor del 9%. más alto de lo que es ahora. **
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La inteligencia artificial está lejos de ser lo suficientemente inteligente, tenga cuidado con la publicidad excesiva
A la larga, la naturaleza transformadora de la tecnología de IA está fuera de toda duda, pero dado el progreso de desarrollo actual de esta tecnología, ¿el mercado está demasiado entusiasmado con ella?
La respuesta de Marcus es "sí" porque **"La inteligencia artificial actual está lejos de ser lo suficientemente inteligente". **
Señaló que las llamadas redes neuronales de la IA actual funcionan de manera completamente diferente a las redes neuronales del cerebro humano.
Aunque la IA puede realizar análisis estadísticos "reflexivos", casi no tiene capacidad de razonamiento maduro. Estas máquinas pueden aprender, pero gran parte gira en torno a las estadísticas de las palabras y las respuestas correctas a las señales, en lugar de conceptos abstractos. Y, **no tienen un "modelo interno" que les permita entender el mundo que los rodea como lo hacen los humanos. **
Marcus emitió una advertencia a los inversores:
La inteligencia artificial general (AGI) eventualmente puede ser posible,** pero los humanos no están ni cerca de ese objetivo, y es probable que ninguna cantidad de inversión cambie eso, dijo Marcus. **
Además, los inversores también pueden aprender algunas lecciones de la historia.
Los estrategas de mercado de Goldman Sachs, Dominic Wilson y Vickie Chang, han mencionado que durante los últimos auges de productividad impulsados por la innovación, por ejemplo, después de la expansión de la electricidad (1919-1929), las computadoras personales e Internet (1996-2005), los precios de las acciones y las valoraciones se dispararon. para formar burbujas, y finalmente se descompone.
Guo argumenta que, incluso hoy, algunas áreas del mercado de capital privado todavía tienen un precio incorrecto. Si bien los inversores tienen una mayor comprensión de estas áreas, generalmente se sigue empleando el mismo enfoque para invertir.
Juzgar mal el momento del cambio es un escollo común en la inversión, advierte. **Como inversionista en etapa inicial, está menos preocupada por las valoraciones y, en cambio, elige mercados, productos y negocios que cree que tienen sentido.
El analista de Internet de Goldman Sachs, Eric Sherida, tiene una opinión ligeramente diferente.
Él cree que la gran mayoría de las acciones de AI en circulación todavía se cotizan a múltiplos razonables de GAAP EPS.
Rangan también cree que la IA puede no estar en el ciclo de exageración, porque esta ola está dominada por gigantes tecnológicos, no por empresas emergentes:
Como dijo Rangan, OpenAI, la compañía detrás de ChatGPT en el extranjero, cuenta con el respaldo de Microsoft, Google lanzó Bard, invirtió en nuevas empresas de inteligencia artificial como Anthropic, Meta lanzó LLaMA, gigantes nacionales como Baidu y Ali también lanzaron sus propios modelos, y la competencia global de IA está en pleno apogeo.
"Pico y pala"
Hay un sinfín de voces que cuestionan la exageración ¿Cuáles son las oportunidades de inversión más llamativas en IA en la actualidad?
Según Rangan y Sheridan, la oportunidad radica no solo en las grandes empresas tecnológicas que desarrollan los modelos de IA subyacentes,** sino también en las empresas de "picos y palas". **
"El pico y la pala" es una de las estrategias de inversión preferidas de la leyenda de las inversiones Peter Lynch, que invierte en empresas que indirectamente se benefician de un auge.
Rangan y Sheridan argumentan que las empresas que prestan servicios en el campo, como las empresas de semiconductores, los hiperescaladores de computación en la nube y las empresas de infraestructura, pueden estar bien posicionadas en la fase actual de "construcción" del auge actual de la IA.
Guo siente lo mismo, pero también ve oportunidades en toda la pila** y está más entusiasmado con la capa de aplicación. **