Steve Eisman: AI de hyperscalers, apuesta por OpenAI y…
Advirtió que los modelos de peso abierto más baratos de China podrían desencadenar una guerra de precios que comprima los márgenes en la nube.
Steve Eisman dijo que la historia de monetización de la IA en Microsoft, Amazon, Google y Oracle está más concentrada de lo que implica la narrativa del mercado, con OpenAI y Anthropic impulsando la mayor parte de los ingresos vinculados a la IA.
Enmarcó la principal desventaja no como una evaporación de la demanda, sino como una guerra de precios liderada por China que obliga a los proveedores de la nube a reducir precios y absorber la presión sobre los márgenes.
El 'talón de Aquiles' de Eisman: Los ingresos por IA de los hyperscalers vinculados a OpenAI y Anthropic
Steve Eisman puso un número a un riesgo que generalmente se minimiza como “opcionalidad de plataforma.” El martes por la noche en “Fast Money” de CNBC, argumentó que los conceptos de ingresos por IA que los inversores están pagando en los hyperscalers están efectivamente concentrados en dos contrapartes: OpenAI y Anthropic.
La estimación de Eisman es contundente. Dijo que OpenAI y Anthropic representan aproximadamente el 70% de los ingresos relacionados con la IA en Microsoft, Amazon, Google de Alphabet yOráculoTambién dijo que las dos startups representan entre el 25% y el 35% de los ingresos en la nube de esas empresas.
Mecánicamente, ese es un problema de dependencia, no una historia de producto. Los hyperscalers son las plataformas de nube muy grandes que operan centros de datos masivos y venden capacidad de cómputo a gran escala.
Si una parte significativa del crecimiento "relacionado con la IA" se canaliza a través de dos proveedores de modelos, entonces el potencial es menos diversificado de lo que parece en un gráfico de segmentos, y el riesgo no está distribuido de manera uniforme a lo largo de la pila.
Eisman lo enmarcó como una apuesta concentrada en la ejecución y durabilidad en la capa del modelo. “Elfuturosde estas enormes empresas, en cierto sentido, son una apuesta a que OpenAI y Anthropic van a tener éxito,” dijo.
El problema es que el segmento no expuso la metodología para las cifras de “aproximadamente 70%” y “25% a 35%”. Los traders pueden tratar los números como direccionales en lugar de auditados, pero la estructura de la afirmación sigue siendo importante: la monetización de IA de los hyperscalers se está valorando como generalizada, mientras que Eisman la describe como una exposición de dos nombres incrustada dentro de la nube.
Modelos de peso abierto más baratos de China como el catalizador de la guerra de precios
El camino a la baja de Eisman no es “el colapso de la demanda de IA”. Es “la IA se vuelve más barata más rápido de lo que la economía de la nube puede absorber.” Identificó a China como la principal amenaza, argumentando que los modelos de código abierto y de peso abierto chinos son significativamente más baratos y parecen estar ganando cuota de mercado.
Los modelos de peso abierto son modelos cuyos parámetros, los pesos, están disponibles públicamente, lo que permite a terceros ejecutarlos y ajustarlos sin pagar un peaje por modelos cerrados. Eso puede aumentar la presión sobre los precios en la cadena.
Si las empresas pueden obtener un rendimiento de modelo “suficientemente bueno” de opciones de peso abierto más baratas, los hyperscalers y los proveedores de modelos terminan compitiendo en precio por token, rendimiento de inferencia y créditos agrupados.
Eisman describió el modo de falla como una guerra de precios, lo que significa que los proveedores reducen precios para ganar cuota y los márgenes se comprimen como resultado. “El talón de Aquiles de toda esta historia ... es si algo malo le sucede a Anthropic y OpenAI ... los modelos de peso abierto de finales abiertos chinos son mucho más baratos.
Y si realmente comienzan a tomar mucha cuota de mercado y parece que, por lo que estoy escuchando, están comenzando a hacerlo, podrías tener una gran guerra de precios. Y entonces tenemos un problema”, dijo.
Ese marco se sitúa dentro de un debate ya activo sobre “capex de IA versus retornos”. Los comentarios de Eisman se posicionaron junto a la visión más bajista de Michael Burry sobre si la demanda de IA es realmente impulsada por el cliente final, y referencias a Burry haciendo apuestas bajistas contra Nvidia y otras exposiciones vinculadas al comercio más amplio de semiconductores.
Las próximas confirmaciones están todas en divulgaciones y comportamiento de precios, no en sensaciones. El mercado obtendrá lecturas más claras si los hyperscalers comienzan a corroborar o contradecir la mezcla de ingresos implícita de Eisman en los comentarios, si los proveedores de nube se vuelven más agresivos con créditos y descuentos, o si los equipos de gestión comienzan a hablar explícitamente sobre la presión de precios de IA/nube y los compromisos de márgenes. En el ángulo de China, la pieza que falta es evidencia sólida: modelos nombrados, métricas de uso medidas, anuncios de adopción empresarial, o pruebas basadas en benchmarks de ganancias de cuota frente a la anécdota de Eisman de “lo que estoy escuchando”.
Cómo comerciaría la narrativa
El umbral que importa aquí es si los “ingresos de IA” en los hyperscalers están realmente diversificados en muchas cargas de trabajo, o si, en la práctica, es un canal de dos contrapartes metido dentro de la nube.
Si la exposición de ingresos en la nube de Eisman del 25% al 35% es incluso direccionalmente correcta, el mercado no solo está apostando por la demanda de IA, está apostando a que OpenAI y Anthropic se mantengan saludables y se mantengan valorados por encima de las alternativas de peso abierto.
Lo que probaría que esto es incorrecto es sencillo: divulgaciones que muestren una mezcla más amplia de ingresos vinculados a IA de lo que sugiere Eisman, y un entorno de precios donde la competencia mejore la economía unitaria en lugar de comprimirla.
Si los precios de la nube se mantienen y la amenaza de peso abierto se mantiene contenida a casos extremos, esto parece más un catalizador de sentimiento en el debate de capex que una ruptura estructural en la monetización de IA de los hyperscalers.
