El software de IA está comenzando a superar a todos los productos similares listados y está ganando más tracción que otros temas de IA:
- Resultados mejores de lo esperado para empresas como SNOW, TWLO, BILL, TEAM, NOW y CFLT, con algunas razones para ser más optimistas desde un punto de vista cíclico para el próximo año.
- Alivio en las tasas de interés.
- Escasos vientos en contra percibidos en políticas, especialmente para pequeñas empresas (por ejemplo: sin aranceles/incertidumbre con China).
- Optimismo respecto a que la IA “suba en la pila” hacia 2025+ (piensa en Agentes y Asistentes).
- Puntos de entrada atractivos impulsados por baja exposición y un desempeño relativamente plano/negativo en lo que va del año (SNOW, MDB, ZS y DT aún están planos o negativos en términos interanuales).
- Factores técnicos que favorecen a los rezagados en el comercio al inicio de un nuevo año.
El software de IA ha superado a otros temas de IA desde el primer recorte de tipos en septiembre.
El software frente a los semiconductores acaba de registrar el mayor rendimiento superior en 15 años, y el software de IA también ha comenzado a superar a los semiconductores de IA tras un enfoque intensivo durante las primeras etapas del ciclo de la IA.
Expectativas de resultados
El software en la nube representa una oportunidad de mercado total direccionable (TAM) de $2 billones para 2030, impulsada por la Gen-AI, con las plataformas como servicio (PaaS) mostrando el mayor potencial para liderar este crecimiento.
El gasto real en cada capa de la pila tecnológica supera las previsiones de 2019 en al menos un 34%.
Tres puntos clave:
- Solo el 30% de las cargas de trabajo se han trasladado a la nube, por lo que la transformación digital y la modernización en la nube siguen siendo vientos de cola seculares sólidos.
- La construcción continua de infraestructura y el aumento de la velocidad de desarrollo en las capas de plataformas y aplicaciones respaldarán una expansión del gasto y la adopción de Gen-AI, lo que complementa nuestra visión de un crecimiento adicional.
- El crecimiento histórico del mercado de la nube podría servir como un indicador del crecimiento de la Gen-AI (2,5 veces desde 2019 ($192 mil millones) hasta 2023 ($496 mil millones), representando una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 26%).
El software de IA está en camino de cerrar el año con un crecimiento de ventas del 13% en comparación con 2023, y se espera que continúe este crecimiento durante los próximos 2 años.
Valoraciones
Las valoraciones del software de IA siguen siendo más bajas que las de los semiconductores de IA. Históricamente, el software se ha beneficiado de márgenes bajos para justificar valoraciones más altas. La IA impulsó los semiconductores desde el lanzamiento de ChatGPT, mientras que las tasas de interés más altas afectaron al sector del software.
Las empresas de software están comenzando a mostrar señales de los beneficios de la IA durante la última temporada de resultados. Si esto continúa, es posible que vuelvan los grandes aumentos de ingresos del pasado, lo que podría ayudar a mejorar las valoraciones, manteniendo todo lo demás constante.
Categorías de Software en Foco:
- Infraestructura (NET, ORCL, etc.):
Proporcionan la infraestructura que permite a otras empresas aprovechar la IA. Los hyperscalers, ORCL y NET han invertido en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje (LLMs) y en la creación de bloques fundamentales para usos comerciales de la IA. - Plataformas de IA y Gestión de Datos (SNOW, DDOG, etc.):
El éxito de los modelos de Generative AI (Gen-AI) depende de los datos en los que se entrenan, lo que aumenta la importancia de una estrategia de datos tanto para datos estructurados como no estructurados. Las bases de datos y plataformas serán críticas para organizar datos propietarios y entrenar LLMs. - Aplicaciones de IA (PLTR, NOW, etc.):
Estas aplicaciones pueden construirse en la parte superior de la pila, permitiendo a las empresas cumplir objetivos de manera eficiente y sistemática. Algunas aplicaciones se centran en tareas específicas, mientras que otras perfeccionan los modelos. - Ciberseguridad (PANW, CRWD, etc.):
La IA generativa depende en gran medida de los datos, y a medida que las empresas buscan entrenar LLMs con datos diferenciados, aumenta el riesgo de amenazas internas o ataques externos. A medida que más empresas utilizan herramientas de Gen-AI, debería crecer la demanda en este segmento, especialmente con la introducción de nuevas herramientas de IA que optimizan estos procesos, considerando que la mayor parte del gasto en TI aún se centra en sistemas locales donde los datos están aislados en múltiples sistemas dentro de las organizaciones.
En comparación con las acciones en riesgo por la IA, el software de IA ha mostrado un rendimiento superior desde el inicio de 2023, lo que implica que las empresas que están incorporando la IA en sus estrategias están siendo recompensadas por los inversores, especialmente en relación con las acciones en riesgo de disrupción.
Por último, pero no menos importante, para acabar este apartado de renta variable… El optimismo irracional está en todas partes… Ya sabe que las coberturas deben hacerse cuando son baratas, no cuando son obligatorias… El costo de tener protección “por si acaso” está en mínimos generacionales.
GS tiene datos de precios de opciones del S&P 500 (SPX) desde 1996… en el mundo del trading de opciones, estamos alcanzando niveles sin precedentes.
