Santander Credit Research | Aunque existen muchos escépticos sobre las cifras aportadas por DeepSeek, los resultados son claramente sorprendentes. Sobre todo, que esta compañía pueda ofrecer resultados similares en IA con sólo una plantilla de c200 personas y una fracción de los costes (c1/20 de las inversiones en computación) y con un hardware mucho más simple comparado con los peers y sin el uso de tecnología punta y enormes data centers – como explica nuestro colega Carlos Treviño, head de Tecnológicas en Equity Research. Y abre numerosos interrogantes. Pero también oportunidades si esta “comoditización” de IA se traduce en mayores volúmenes por reducción del coste de adopción. Pero también en claras ganancias de productividad (y por tanto, desinflación). Algo que podría explicar un nuevo periodo de crecimiento sin inflación como el vivido durante los 90s gracias a la revolución de internet. Compañías de hardware como Nvidia, ASML o TSMC tendrán que explicar cómo pretenden mantener unos márgenes brutos inéditos del 73%, 51%, 56%, como explica C. Treviño. O incluso Google, cómo seguirá liderando su negocio core (search engine) con la aparición / masificación de la IA de código abierto. O el futuro de las inversiones en data centers, o incluso de compañías energéticas que se han especializado en estos data centers.

Redistribución de beneficios en el sector, rotación. El potencial desplome de barreras de entrada, si finalmente se confirman las cifras de DeepSeek que apuntan a un desplome del coste de entrenar modelos un 95% más bajo (cerca de 6 M €), terminaría democratizando el uso de la tecnología IA. Después de todo, costes marginales de nuevas tecnologías tendiendo a cero con el tiempo no serían algo totalmente novedoso. También su código abierto podría facilitar un uso más eficiente / enfocado de la tecnología. Y si todo esto implica ganancias de productividad y de volumen, no estaríamos necesariamente ante malas noticias a nivel agregado / macro / mercados a pesar de los vaivenes que pueda vivir el Nasdaq este año. Y un menor coste / poder computacional necesario también podría abaratar los terminales móviles (smartphones) o los PCs a la hora de adoptar IA, como nos explica C. Treviño. Esta semana tuvimos una conversación interesante con los analistas de Nvidia de S&P en San Francisco y tampoco parecen estar excesivamente preocupados con la irrupción de DeepSeek, aunque la trayectoria en márgenes pueda ser clara. O con los data centers, dado que un 85% de los mismos se dedican a “cloud” y sólo el 15% a IA. Con todo, las llamadas de Meta a mantener sus programas de capex durante la presentación de resultados trimestrales esta semana, son un buen botón de muestra de que, puede haber redimensionamiento, pero el siguiente paso no será retroceder sino seguir innovado. Y que habrá perdedores, pero también ganadores en la redistribución.