Un análisis de Quartz cuestiona si la valoración de Nvidia de $3.3 billones es sostenible, destacando que sus múltiplos de ganancias son menores hoy que antes de 2023 gracias a sus ingresos reales.
La astronómica valoración de mercado de Nvidia, la empresa más valiosa del mundo, no es tan ‘rica’ como parece a primera vista, según un análisis de Quartz. Aunque su capitalización de mercado ronda los $3.3 billones, sus múltiplos de ganancias actuales son inferiores a los niveles registrados antes de que comenzara el auge masivo de la IA en 2023.
El crecimiento de ganancias justifica el precio, de momento
A principios de 2023, antes del ‘boom’ de IA impulsado por la adopción masiva de modelos como ChatGPT, el ratio P/E (precio-ganancias) de NVIDIA era superior a 100. En comparación, aunque el precio de la acción ha aumentado drásticamente, su múltiplo P/E forward (basado en ganancias futuras estimadas) se sitúa hoy considerablemente más bajo. Este fenómeno se debe a que las ganancias reales de NVIDIA, impulsadas por la venta de sus chips avanzados para centros de datos, han crecido de forma exponencial, igualando o incluso superando la trayectoria de su precio de acción.
Defensores de NVIDIA señalan este flujo de ingresos tangible como evidencia de que la valoración actual no se basa únicamente en especulación, sino en una demanda real y masiva por parte de los ‘hiperscalers’ (grandes proveedores de nube) que continúan invirtiendo fuertemente en infraestructura de IA.
El argumento de la burbuja: El coste insostenible
No obstante, Quartz destaca la perspectiva contraria expuesta por Catalyst Funds, que describe la situación actual como un ‘hype cycle’, o ciclo de bombo, de IA y compara el gasto actual con la burbuja tecnológica del 2000. Los críticos argumentan que los ingresos extremos actuales de NVIDIA no son sostenibles a largo plazo.
La preocupación radica en que los gigantes tecnológicos no podrán mantener el nivel de gasto masivo en chips para centros de datos de forma indefinida, especialmente si no logran monetizar de manera efectiva las características de IA que están implementando, o si algunos de sus mayores clientes comienzan a desarrollar sus propios chips propietarios para reducir su dependencia.
Con información de Quartz.
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