COLABORADORES

Jonathan Curtis
Chief Investment Officer,
Portfolio Manager
Franklin Equity Group
United States
Puntos clave:
- Nos encontramos en las fases iniciales de la inteligencia artificial generativa (GenAI): En los próximos años, la aplicación de modelos de GenAI en constante evolución traerá consigo un cambio revolucionario que permitirá la innovación, acelerará el crecimiento e impulsará la eficiencia de la economía mundial.
- Los inversores subestiman la naturaleza transformadora de esta tecnología y la oportunidad que representa: La mayoría de los inversores aún no comprenden plenamente la GenAI y están subestimando significativamente el valor que creemos que aportará durante la próxima década.
- El crecimiento de GenAI impulsará la demanda de insumos a escala: Los grandes modelos lingüísticos (LLM) impulsarán la demanda de potencia para computar -potencia bruta de procesamiento-, potencia eléctrica, datos y mejoras de algoritmos.
Introducción
A pesar de cierta volatilidad en las últimas semanas, los valores tecnológicos han registrado rendimientos sólidos en lo que va de año hasta el 31 de julio de 2024, superando a todos los demás sectores, a menudo por un amplio margen.1 En nuestra opinión, este rendimiento superior representa una continuación de la tendencia que siguió al lanzamiento de ChatGPT 3.5,2 el primer modelo de inteligencia artificial (IA) basado en transformadores adoptado ampliamente, en noviembre de 2022. A pesar de haber sido testigos del fenomenal crecimiento de los negocios de infraestructuras de IA durante este periodo, estamos convencidos de que muchos inversores no comprenden del todo las mejoras en los modelos de IA que aún están por llegar. Tampoco prevén cómo estas mejoras, una vez empleadas, permitirán la innovación, acelerarán el crecimiento e impulsarán la eficiencia de la economía mundial en los próximos años.
Como explicamos en este informe, creemos que nos encontramos al principio de un cambio profundo y revolucionario. Las recientes mejoras en las capacidades de los modelos basados en transformadores son impresionantes;3 los modelos de IA más avanzados del mundo ya son capaces de completar complejas tareas de codificación, aprobar un examen de abogacía, superar a la mayoría de los humanos en pruebas estandarizadas, crear vídeos y desarrollar complejos flujos de razonamiento. Y a medida que en los próximos años se apliquen más mejoras informáticas (potencia bruta de procesamiento), de datos y de algoritmos a los modelos de transformadores previstos, sin duda seguirán mejorando.
Notas al final
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Fuente: MSCI All Country World Index (in US$ terms). El índice es un índice ponderado por capitalización bursátil ajustado al free float diseñado para medir el rendimiento del mercado de renta variable de los mercados mundiales desarrollados y emergentes. Los índices no están gestionados y no se puede invertir directamente en ellos. No incluyen comisiones, costes ni gastos de suscripción. Los resultados previos no son un indicador ni una garantía de resultados futuros
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Todas las empresas y/o estudios de casos a los que se hace referencia en este documento se utilizan únicamente con fines ilustrativos; cualquier inversión puede o no estar actualmente en manos de cualquier cartera asesorada por Franklin Templeton. La información proporcionada no constituye una recomendación ni un asesoramiento de inversión individual para ningún valor, estrategia o producto de inversión en particular y no es una indicación de la intención de negociación de ninguna cartera gestionada por Franklin Templeton. Los resultados previos no garantizan resultados futuros.
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Existen diferentes tipos de redes neuronales, entre ellas las recurrentes y las convolucionales. Los modelos GPT son redes neuronales de transformadores. Un gran modelo de lenguaje (LLM) basado en transformadores es un tipo de modelo de IA diseñado para comprender y generar lenguaje humano.
¿CUÁLES SON LOS RIESGOS?
Todas las inversiones conllevan riesgos, incluida la posible pérdida de capital.
Los valores de renta variable están sujetos a la fluctuación de precios y a la posible pérdida del capital.
Las estrategias de inversión que incorporan la identificación de oportunidades de inversión temáticas y su rendimiento, pueden verse afectadas negativamente si el gestor de inversiones no identifica correctamente dichas oportunidades o si el tema se desarrolla de forma inesperada. Centrar las inversiones en tecnología de la información (IT) e industrias relacionadas con la tecnología conlleva riesgos mucho mayores de evolución adversa y movimientos de precios en dichas industrias que una estrategia que invierta en una variedad más amplia de industrias.
Todas las empresas o estudios de casos a los que se hace referencia en este documento se utilizan únicamente con fines ilustrativos; cualquier inversión puede estar o no actualmente en manos de cualquier cartera asesorada por Franklin Templeton. La información facilitada en este artículo no constituye una recomendación ni un asesoramiento individual de inversión para un valor, estrategia o producto de inversión determinado, ni una evidencia de intención de negociación de ninguna cartera gestionada por Franklin Templeton.
