Efecto Deepseek: ¿Cómo nos posicionamos?🤔

11.02.2025
  • La aparición de DeepSeek está democratizando el mercado de la Inteligencia Artificial, con modelos de lenguaje de gran escala a una fracción del costo de la competencia. 
  • Desde nuestro punto de vista, esto puede presentar una gran oportunidad para algunas empresas que podrán utilizar más esta tecnología innovadora que se volvió más accesible.

¿En qué invertimos?🤔

MercadoLibre (MELI)

  • Si bien es cierto que no se dedica principalmente a la venta de servicios de aplicación de IA, la compañía ya está explorando e integrando la IA en sus plataformas para diversos fines, incluyendo la optimización de su cadena de suministro.
Invertir

Globant (GLOB)

  • Una IA más económica es una oportunidad para Globant porque aumenta la demanda de sus servicios. Más empresas necesitarán ayuda para integrar y usar la IA, lo que se traduce en más proyectos para Globant.

Taiwan Semiconductors (TSM)

  • Ante una mayor adopción de la IA y el consecuente aumento en la demanda de chips para procesar grandes volúmenes de datos, vemos a TSMC como un actor clave en una posición privilegiada para beneficiarse de esta tendencia.
  • DeepSeek es una empresa china de inteligencia artificial que ha ganado relevancia global gracias a sus avances significativos en el desarrollo de modelos de lenguaje de gran escala.
  • A pesar de tener menos de 200 empleados, DeepSeek ha logrado competir directamente con gigantes del sector como OpenAI, Anthropic y Meta, destacándose por su eficiencia en el entrenamiento de modelos y sus costos operativos reducidos.

¿Qué anunció DeepSeek?🔍

  • DeepSeek logró entrenar sus modelos con una eficiencia 45 veces superior a la de otros modelos avanzados. Aunque la mayoría de sus métodos ya eran conocidos, su verdadero éxito radica en haber encontrado la forma de combinarlos de manera simultánea, incluso enfrentando restricciones en el acceso a chips, e incorporar su propio enfoque de aprendizaje por auto-refuerzo.
  • Para esto, DeepSeek pudo haber utilizado un proceso de "destilación", enviando consultas a modelos de referencia como GPT-4 o ChatGPT para luego entrenar su propio modelo basado en las respuestas obtenidas. Al responder preguntas sobre las ventas de autos en China, ChatGPT, Grok y Gemini dieron respuestas muy diferentes, mientras que la respuesta de DeepSeek tenía una redacción casi idéntica a la de ChatGPT. Al solicitar la programación de una función gráfica imposible, la respuesta de DeepSeek fue un 95% similar a la de ChatGPT, pero muy diferente del contenido deficiente que generaron Co-Pilot, Grok y Gemini.
  • Otro punto importante de DeepSeek es que es “Fuente Abierta”, esto quiere decir que cualquier desarrollador, empresa o investigador puede acceder al modelo, modificarlo y adaptarlo a sus necesidades sin incurrir en altos costos de licencias. Por lo que las empresas ya no necesitan invertir millones en entrenar sus propios modelos desde cero, pueden utilizar DeepSeek como base, y ahorrarse los costos de investigación y desarrollo. Básicamente, DeepSeek abre la puerta a una comoditización de la IA, lo que ocurre cuando un producto o servicio pierde su diferenciación en el mercado, convirtiéndose en un bien básico que compite principalmente por precio.

Reacción del Mercado 💥

  • DeepSeek causó furor en redes sociales a finales de enero, pero el mensaje que captó el mercado fue que no se necesita una infraestructura tan avanzada para lograr avances en IA. Esto provocó una fuerte ola de ventas en pánico de acciones relacionadas con la infraestructura de IA, incluyendo gigantes como TSM, Broadcom y Nvidia, que sufrieron caídas de doble dígito el lunes 27 de enero. Nvidia, por ejemplo, llegó a caer un 17%, registrando la mayor pérdida de capitalización bursátil en un solo día para una compañía (más de USD 590.000 millones).
  • Este evento marcó un cambio significativo en la percepción del mercado hacia las empresas que invierten en IA. Durante 2024, los inversores premiaban a las compañías que anunciaban fuertes inversiones en IA, considerando que un mayor gasto en infraestructura era una ventaja competitiva clave. Sin embargo, la irrupción de DeepSeek y la creciente idea de que la IA se está comoditizando, han revertido esta tendencia.
  • Las acciones de empresas con incrementos significativos en su gasto de capital en hardware para IA ahora se ven castigadas, bajo la premisa de que estos gastos son ahora innecesarios o ineficientes. Este cambio de sentimiento se evidenció en la caída de las acciones de Google y Microsoft, tras anunciar planes de inversión en infraestructura de IA para 2025 muy por encima de las expectativas del mercado.

La Paradoja de Jevons🔄

  • El economista británico William Stanley Jevons observó que, tras la invención de máquinas de vapor más eficientes en el uso del carbón, el consumo de este recurso aumentó en lugar de disminuir. La mayor eficiencia redujo los costos operativos, lo que llevó a un uso más extendido del carbón en diversas industrias.
  • En el contexto de hardware y chips, aunque las innovaciones como DeepSeek puedan reducir la necesidad de dispositivos extremadamente potentes, la mayor eficiencia puede hacer que estas tecnologías sean más asequibles o que abran nuevas aplicaciones, lo que aumentaría la demanda general de hardware en otros sectores, aumentando la adopción de la inteligencia artificial.
  • En línea con esta idea, el CEO de ASML expresó que este avance es una buena noticia para algunas compañías del sector: "Cualquier reducción de costos es, en realidad, una buena noticia para ASML, porque menores costos significan que la IA puede aplicarse en más casos de uso, más aplicaciones implican una mayor demanda de chips, y nuestro negocio consiste en proporcionar equipos a quienes los fabrican."

Conclusiones💡

  • Creemos que el castigo a las compañías de infraestructura de IA es excesivo dado que la demanda de estos productos sigue intacta.
  • De hecho, en las presentaciones de resultados de las “mega-cap” la sorpresa fue que, lejos de buscar reducir el gasto de capital, compañías como Microsoft, Meta y Google esperan incrementar aún más sus inversiones este año.

Gastos de capital por año calendario de las principales mega cap (en USD miles de millones)

  • A pesar del cambio de sentimiento previamente mencionado, los líderes de las grandes tecnológicas rechazaron la idea de que las grandes inversiones en IA se han vuelto innecesarias, señalando que una capacidad de procesamiento de datos a gran escala más robusta sigue generando una IA de mejor calidad.
  • El CEO de Meta, Mark Zuckerberg, afirmó en su presentación de resultados de la semana pasada que la capacidad de invertir "agresivamente" en infraestructura sería una ventaja estratégica para las compañías que tienen los recursos para hacerlo. A su vez, el CEO de Alphabet (Google) comentó que el enfoque de Google en el desarrollo de IA ya genera muchas eficiencias, dado el objetivo de la compañía de reducir el costo por consulta. “Es una oportunidad enorme, y por eso están viendo que invertimos para estar a la altura del momento”.
  • Creemos que la reacción del mercado hacia las compañías de infraestructura de IA fue exagerada y una prueba de esto es que los planes de inversión de las cuatro mega cap mencionadas permanecen sólidos a pesar de la irrupción de un modelo de bajo costo como DeepSeek.
  • Es por esto que mantenemos una postura positiva de largo plazo sobre los principales nombres del segmento de infraestructura de IA como Taiwan Semiconductors (TSM), Nvidia (NVDA) y Advanced Micro Devices (AMD). Dicho esto, entendemos que por lo menos en el corto plazo el mercado tiene sus dudas con respecto a estas compañías, a la vez que cuestiona las grandes inversiones de capital, por lo que el contexto actual no les favorece, y podrían seguir viendo pérdidas en el corto plazo.
  • Por otro lado, consideramos que este contexto beneficia a las compañías de aplicaciones de IA, ya que se ven favorecidas por la reducción en los costos de implementación. Además, la comoditización de los modelos y la reducción de los costos de inferencia probablemente sean beneficiosas para las grandes empresas tecnológicas y las compañías de consumo masivo a largo plazo.
  • Teniendo todo esto en cuenta, creemos que algunas compañías pueden verse beneficiadas de este contexto, aprovechando la mayor escala de la IA para sus propios fines:

¿En qué invertimos?🔍

Globant (GLOB)

  • Globant es una compañía de servicios de consultoría en tecnología, desarrollo de software y transformación digital para empresas a nivel global. La compañía se especializa en crear soluciones innovadoras que combinan inteligencia artificial, ingeniería de software y diseño de experiencias digitales. 
  • Globant, al ser una empresa de servicios que ayuda a otras empresas a implementar y aprovechar tecnologías como la IA, se beneficia de una IA más económica porque aumenta la demanda de sus servicios. La mayor accesibilidad de la IA implica que más empresas necesitarán ayuda para integrar y usarla, lo que se traduce en más proyectos para Globant.

Mercado Libre (MELI)

  • Mercado Libre es una empresa líder en comercio electrónico y tecnología financiera en América Latina. Sus principales actividades incluyen operar una plataforma de mercado en línea donde individuos y empresas pueden comprar y vender bienes, ofrecer servicios financieros a través de Mercado Pago, proporcionar soluciones de logística y envío a través de Mercado Envíos, y brindar soluciones de publicidad para que las empresas lleguen a los clientes en su plataforma. 
  • Si bien es cierto que Mercado Libre no se dedica principalmente a la venta de servicios de aplicación de IA, la compañía ya está explorando e integrando la IA en sus plataformas para diversos fines, incluyendo la optimización de su cadena de suministro. Un ejemplo similar es el gigante asiático del comercio electrónico, Alibaba, que utiliza la IA en múltiples áreas, como recomendaciones de productos, logística y optimización de la cadena de suministro.

Taiwan Semiconductors (TSM)

  • Es el mayor fabricante de chips por contrato del mundo, produciendo chips para empresas como Apple, Qualcomm y Nvidia. La empresa fabrica chips para una amplia gama de aplicaciones, incluyendo teléfonos inteligentes, computadoras, servidores y automóviles. Esto incluye chips de alto rendimiento para centros de datos y aplicaciones de inteligencia artificial.
  • La reducción de costos en el desarrollo de la IA, impulsada por la capacidad de utilizar chips menos avanzados, permite que más empresas inviertan en esta tecnología. Esta mayor accesibilidad a la IA fomenta el desarrollo de nuevas aplicaciones en diversos sectores. Cada nueva aplicación, a su vez, requiere chips para procesar la información, lo que impulsa la demanda general de chips.
  • Si bien la reacción inicial del mercado ante la irrupción de DeepSeek fue negativa para TSMC, consideramos que se trató de una respuesta generalizada de "disparar primero y preguntar después" que afectó a todas las compañías de infraestructura, sin un análisis profundo del impacto real en cada empresa. Ante una mayor adopción de la IA y el consecuente aumento en la demanda de chips para procesar grandes volúmenes de datos, vemos a TSMC como un actor clave en una posición privilegiada para beneficiarse de esta tendencia.

Alternativa para invertir desde Estados Unidos🗽

El ETF AIQ (Global X Artificial Intelligence & Technology ETF)

  • Este ETF busca invertir en empresas que se espera se beneficien del crecimiento de la inteligencia artificial (IA). Para ello, invierte en compañías que desarrollan software, hardware y aplicaciones de IA, lo que proporciona al inversor una exposición diversificada a todo el ecosistema de la IA, desde la infraestructura hasta las aplicaciones. Una característica importante de este ETF es que limita la ponderación de cada empresa, evitando que las grandes tecnológicas dominen el fondo y permitiendo que empresas más pequeñas e innovadoras también tengan un peso significativo.
  • Para quienes posean una cartera en Estados Unidos y deseen ganar exposición al crecimiento de la IA, un ETF como AIQ permite hacerlo limitando los riesgos específicos de cada compañía, a la vez que permite tener una exposición más variada en diferentes segmentos, como infraestructura y aplicación.

Maximiliano A. Donzelli

Mánager de Estrategias de Inversión

Ezequiel Riva Roure

Estratega de Inversión

Santiago Peña Göttl

Estratega de Inversión

Martín Marando

Estratega de Inversión

Thiago Marino

Estratega de Inversión

Potenciá tus ahorros con la mejor información

De la mano de nuestros expertos

Conocé más