Evernorth, respaldada por Ripple, ampliará la adopción de XRPL

Los datos del IPC de octubre en Estados Unidos publicados el martes, que superaron las expectativas, llevaron a Goldman Sachs a ajustar su pronóstico previo de que el ciclo actual de aumento de tasas de la Reserva Federal terminaría en diciembre. Ahora, este gigante financiero de Wall Street prevé que la Reserva Federal incrementará las tasas en 25 puntos básicos más en marzo del próximo año.

Morgan Stanley considera que la reciente venta masiva en el sector de semiconductores ha sido excesiva, y que el mayor riesgo proviene del pánico del mercado y no de los fundamentos. Impulsados por la demanda de infraestructura de IA, los pedidos aguas abajo continúan acelerándose, mientras que la oferta de semiconductores sigue siendo el principal cuello de botella. Las restricciones de LPS, en cambio, hacen que el crecimiento sea más estable. A corto plazo, el sector podría moverse en un rango, pero actualmente está cerca de su piso, y hay una perspectiva positiva para los sectores de cómputo y almacenamiento.

El equipo de investigación económica global de JPMorgan, liderado por Joseph Lupton, señaló en un estudio del 10 de noviembre que la reciente mejora en la productividad laboral proviene principalmente de una mayor profundización del capital y del incremento en la intensidad del uso de factores productivos. Los amplios beneficios de eficiencia generados por la IA a través de la reestructuración de procesos, la integración de datos y la reorganización empresarial aún necesitan tiempo para materializarse. Esto implica que los pedidos de chips, servidores y equipos eléctricos pueden crecer anticipadamente, mientras que la rentabilidad sostenida de la inversión por parte de operadores de capacidad computacional y usuarios finales podría no llegar al mismo tiempo.

Goldman Sachs cree que el ciclo de inversión en IA está en el "valle de la desilusión", aunque no es la primera vez que ocurre. El problema central es que el modelo de negocio de los nuevos proveedores de computación en la nube depende en gran medida de los retornos de gasto en IA por parte de los clientes finales, y actualmente "prácticamente ninguna empresa puede atribuir sus ganancias a la IA". El fundador de Social Capital, Palihapitiya, definió claramente una ventana clave de 18 meses, durante la cual el mercado determinará cuáles modelos de negocio de IA son sostenibles y cuáles no.