Localizar a quienes en el sector tecnológico son prudentes respecto a la IA es como buscar republicanos en la ciudad de San Francisco: hay muchos por ahí, si te interesa investigar. Y parece que cada vez son más.
Por una parte, es un momento muy prometedor.
Unas cifras esperanzadoras publicadas la semana pasada indicaban que el nivel de inversión en startups en el trimestre comprendido entre abril y junio se había incrementado un 57% con respecto al mismo periodo del año previo, y que más de la mitad se destinó a las empresas dedicadas a la inteligencia artificial.
Esta tendencia es lo bastante sólida como para hablar de un “gran renacimiento” de este sector, lo que constituye un cambio favorable en comparación con hace un año, cuando se decía a las empresas emergentes que se protegieran ante un " evento de extinción masiva”. (Al final resultó ser más bien una disminución de costes y mano de obra a la velocidad del Ozempic).
El auge de la inteligencia artificial ha provocado que ese periodo de moderación relativa haya durado poco.
Tal y como han manifestado casi todos los comentaristas tecnológicos, la IA es una revolución sin precedentes desde el surgimiento de internet.
Entre los primeros grandes ganadores se encuentran compañías como Nvidia Corp. (NVDA) (sus acciones han subido un 213% en los últimos 12 meses) y Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. que este lunes se sumó momentáneamente al club de las empresas valoradas en US$1 billón.
Aunque existe cierto nerviosismo sobre cuánto tiempo puede durar la creciente demanda, nadie duda de los modelos de negocio de quienes están en la base de la inteligencia artificial.
Las empresas necesitan los chips y la fabricación que ellas, y sólo ellas, ofrecen. Otros ganadores son las empresas de la nube que proporcionan centros de datos.
Pero más arriba en el ecosistema, las preguntas se vuelven más interesantes.
Ahí es donde empresas como OpenAI, Anthropic y muchas otras nuevas empresas emergentes de IA están comprometidas en la tarea mucho más difícil de encontrar usos comerciales o de consumo para esta nueva tecnología, que se ha ganado la reputación de ser poco confiable y errática.
Incluso si estos defectos se pueden solucionar (más sobre esto en un momento), existe una creciente preocupación por un desajuste perenne entre el costo de crear y ejecutar IA y lo que las personas están dispuestas a pagar por usarla. La promesa de que la IA podría revolucionar cada faceta de la vida y los negocios se ve contrarrestada por la posibilidad de que, bueno, no lo haga.
Aunque en los sitios web de los inversores de riesgo se habla mucho de invertir en “ideas disruptivas” y “cambiar el mundo”, es más preciso decir que estas fuentes de financiación existen ahora principalmente para pagar las astronómicas facturas de la computación en la nube y la energía.
Esto no es necesariamente malo; se podría argumentar que no es muy diferente de cubrir otros costes, como el marketing o los bienes inmuebles. Pero las cifras vertiginosas y la velocidad a la que hay que gastar ese dinero hacen que al menos algunos empiecen a preguntarse si este desembolso merecerá la pena.
David Cahn, de Sequoia Capital (SEQUX), es uno de los que al menos están dando la voz de alarma, si bien no llegan al extremo de darla (confía en que la IA estará a la altura de las expectativas, pero advierte que muchos perderán enormes cantidades de dinero en el proceso).
Sostiene que, si bien algunos han comparado a quienes construyen IA con los barones del ferrocarril, existen diferencias importantes.
Los “ferrocarriles” de la IA (los chips y los centros de datos) se depreciarán tan rápidamente como los teléfonos inteligentes a medida que se desarrollen nuevos chips y evolucionen las necesidades y expectativas informáticas. La GPU H100 de Nvidia que las empresas emergentes han pasado el último año luchando por obtener está a punto de ser reemplazada por la B100, más capaz.
Y si bien la primera empresa que colocó vías que conectan San Francisco con Los Ángeles se aseguró el monopolio de los viajes en tren a lo largo de la Costa Oeste, no existe tal restricción sobre cuántas empresas pueden ofrecer sistemas de IA competitivos que hagan prácticamente lo mismo, lo que reduce los precios.
Utilizando los ingresos de Nvidia como una indicación informal pero plausible del gasto en todo el sector, Cahn observa que los ingresos reales de las empresas de IA (las que venden IA a personas y empresas) actualmente están muy por debajo de los US$600.000 millones anuales aproximadamente necesarios para pagar el probable gasto continuo en infraestructura. ¿Cuán por debajo? Aproximadamente US$500.000 millones, estima.
Esto debería mejorar.
OpenAI ha logrado pasar de US$1.600 millones en ingresos anuales a finales del año pasado a US$3.400 millones en la actualidad, según el sitio de noticias tecnológicas The Information. Pero OpenAI es hasta ahora el éxito más destacado de las empresas de IA de primera línea.
Queda por ver si sus numerosos competidores pueden vender suficientes suscripciones o acceso a API para recuperar el dinero de los inversores: un notable rival de OpenAI, Anthropic, había pronosticado ingresos este año de menos de US$1.000 millones.
Una advertencia puede haber sido Inflection AI, que, al enfrentarse a unos costes crecientes, acabó siendo devorada por Microsoft Corp. (MSFT) en una curiosa compra no adquisitiva, dejando a los inversores con un retorno de la inversión “modesto”, según informó Bloomberg News.
Inflection estaba respaldada por unos US$1.300 millones en financiación: “modesto” no era exactamente lo que esos inversores tenían en mente cuando se engancharon a lo que pensaban que era un cohete de IA.
Otra gran señal de alarma, advierte el economista Daron Acemoglu, es la tesis compartida de que al procesar más datos y utilizar más potencia informática, las herramientas de IA generativa se volverán más inteligentes y precisas, y alcanzarán su potencial como se predijo. Sus comentarios se compartieron en un informe reciente de Goldman Sachs (GS) titulado “Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit?” (Generación IA: ¿Mucho gasto, pocos beneficios?)
“Los grandes modelos lingüísticos actuales han demostrado ser más impresionantes de lo que mucha gente hubiera previsto”, afirmó. “Pero todavía se requiere un gran acto de fe para creer que la arquitectura capaz de predecir la siguiente palabra de una frase alcanzará capacidades tan inteligentes como las de HAL 9000 en 2001: Odisea del espacio “.
Lo que los escépticos (o los realistas) están advirtiendo en última instancia es que el viaje de la IA desde “bastante buena” a “perfecta” podría ser tan largo, si no más, que el viaje de “nada” a “bastante buena”.
Incluso si la inteligencia artificial general alcanza la perfección, o algo aceptable y confiablemente cercano a ella, la carga energética puede derribar la red eléctrica estadounidense, que, como me recordó un mensaje de texto de Con Edison esta semana, actualmente tiene dificultades para soportar el verano.
Las voces más fuertes que sugieren que la IA general (AGI-HAL) está a la vuelta de la esquina son las de quienes más se beneficiarán de esta exageración. Billones de dólares en valor para los accionistas dependen de que se crea en ella.
Pensemos en una comparación atrevida que hizo el analista tecnológico Benedict Evans: con US$3.700 millones en ingresos anuales por su negocio de IA, Accenture está ganando más dinero con las empresas de consultoría sobre IA que OpenAI con su creación. Tal vez sea necesario un poco de moderación.
Esta nota no refleja necesariamente la opinión del consejo editorial o de Bloomberg LP y sus propietarios.
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