Dos años después de que ChatGPT conquistase el mundo, la inteligencia artificial creativa parece haberse encontrado con un muro. Los gastos energéticos de crear y emplear modelos más grandes están disparándose, y los progresos cada vez son más laboriosos. Sin embargo, emprendedores y científicos se esfuerzan en hallar maneras de sortear estos límites.
Esta creatividad no solo transformará a la inteligencia artificial. También determinará qué compañías acabarán predominando, si los inversionistas resultan vencedores o no, y qué país será dueño de la tecnología.
Los extensos modelos de lenguaje tienen un apetito eléctrico voraz.
La energía necesaria para entrenar el modelo GPT-4 de OpenAI podría abastecer 50 viviendas estadounidenses durante cien años. Además, los gastos crecen aceleradamente a medida que los modelos se tornan aún más grandes. Según un cálculo, entrenar los modelos más amplios actuales tiene un costo de 100 millones de dólares; la próxima generación podría tener un costo de 1.000 millones de dólares, y la siguiente, 10.000 millones. De igual manera, solicitar a un modelo que responda a una pregunta también tiene un costo computacional: va desde los 2.400 hasta los 223.000 dólares para resumir los reportes financieros de 58.000 empresas alrededor del mundo. A largo plazo, existe la posibilidad de que la acumulación de esos costos de “inferencia” supere el costo de la formación. Si esto sucede, será complicado que la inteligencia artificial creativa se convierta en una opción económicamente viable.
La posibilidad de que la IA alcance su límite ha suscitado temor entre los inversores, muchos de ellos han invertido considerablemente en este sector. Nvidia, un reconocido diseñador de los chips más populares para modelos de IA, ha experimentado un incremento dramático en su capitalización de mercado, alcanzando 2.5 billones de dólares en los últimos dos años. Desde 2023, los capitalistas de riesgo y otros inversores han inyectado casi 95.000 millones de dólares en empresas emergentes de IA. OpenAI, creador del ChatGPT, espera alcanzar una valoración de 150.000 millones de dólares, lo que lo posicionaría como una de las compañías tecnológicas privadas más grandes a nivel global.
Aunque la posibilidad de un límite en la IA puede generar preocupación, se debe recordar que a lo largo de la historia, muchos obstáculos tecnológicos han sido superados gracias a la astucia y creatividad humana. Las restricciones espaciales resultaron en avances que ahora se aplican en la Tierra, la crisis del petróleo en la década de 1970 propició la eficiencia energética e incluso la exploración de alternativas energéticas como la nuclear. Años después, tecnologías como el fracking abrieron el acceso a reservas de petróleo y gas antes inexploradas, convirtiendo a los Estados Unidos en el mayor productor de petróleo mundial.
Las limitaciones en IA no son diferentes y ya han propiciado la innovación. Las empresas están diseñando microprocesadores especializados para las tareas requeridas en la ejecución de grandes modelos de lenguaje, lo que podría ser más eficiente que los procesadores de uso general tipo Nvidia. Gigantes tecnológicos como Alphabet, Amazon, Apple, Meta y Microsoft ya están desarrollando sus propios chips de IA. Este año, la inversión en empresas emergentes de chips de IA ya ha superado la suma de los tres años anteriores.
La industria de la inteligencia artificial (IA) está experimentando cambios significativos, con las actualizaciones de los desarrolladores de software que están dando lugar a sistemas más compactos y adaptados a necesidades específicas, en lugar de los modelos de fuerza bruta tradicionales más grandes y costosos. OpenAI, por ejemplo, ha producido recientemente un modelo llamado o1 que está optimizado para el razonamiento pero no para la generación de texto. Esto representa un cambio radical en la forma en que se desarrollan y aplican los sistemas de IA.
Las tácticas innovadoras, como la implementación de una gama de modelos adaptados a diferentes tipos de problemas, han permitido a los investigadores disminuir drásticamente el tiempo de procesamiento. Este fenómeno es probable que genere un impacto significativo en el sector.
El paradigma de los gigantes tecnológicos disfrutando de una ventaja inherente está empezando a ser cuestionado en la industria de la IA. Actualmente, Nvidia domina el mercado de chips de IA con cuatro quintos de las ventas globales. Sin embargo, podrían perder terreno frente a competidores más especializados. Los procesadores de IA de Google ya ocupan el tercer lugar en términos de uso global en los centros de datos.
Aunque OpenAI obtuvo reconocimiento con el lanzamiento de un innovador modelo de lenguaje, otros gigantes de la creación de modelos, como Anthropic, Google y Meta, están acercándose. Aunque existe una diferencia notable entre ellos y los modelos de segundo nivel, como el francés Mistral, esto podría cambiar. Si la tendencia hacia modelos más especializados continúa, es probable que veamos una constelación de distintos modelos de IA en lugar de solo unas pocas superestrellas.
Esto indica que los inversores pueden esperar un tránsito turbulento. Las inversiones en las empresas más destacadas actualmente parecen cada vez menos sólidas. Nvidia puede ceder su posición a otros productores de chips; OpenAI puede ser superada. Las grandes compañías tecnológicas siguen acumulando talento y muchas de estas construyen los aparatos a través de los cuales, esperan, los consumidores utilizarán sus asistentes de inteligencia artificial. No obstante, la rivalidad entre ellas es intensa. Solo una pequeña cantidad de empresas tienen actualmente una estrategia para aprovechar la IA generativa y obtener ganancias. Aun si un solo jugador logra controlar el sector, no es obvio quién será ese vencedor.
Los gobiernos también tendrán que reevaluar sus tácticas. La tendencia en las políticas industriales ha estado enfocada en la ayuda financiera. Sin embargo, la evolución de la IA exige tanto la presencia de talentos y un ecosistema próspero como la acumulación de capital y recursos computacionales. Las naciones de Europa y Oriente Medio deben entender que dedicarse a impulsar la creatividad y la innovación es tan importante como adquirir chips de ordenadores. Estados Unidos, por otro lado, tiene la ventaja de contar con chips, talento y capacidad empresarial. Alberga a algunas de las mejores universidades del mundo y tiene un enfocado y sólido centro de talento en San Francisco y Silicon Valley.
Estados Unidos ha intentado impedir que China se haga con procesadores de última generación, pero a la vez ha ayudado a impulsar la propia investigación del país asiático.
En efecto, los esfuerzos de Estados Unidos por frenar a China parecen estar dando un efecto adverso. En vez de prevenir que un competidor estratégico tome la delantera en una tecnología esencial, Estados Unidos ha intentado limitar el acceso de China a los procesadores de última generación. Como resultado, ha promovido sin querer en China el desarrollo de un sistema de investigación que se distingue por superar restricciones.
Para garantizar la supremacía de Estados Unidos en una era donde la inteligencia es más valiosa que la potencia física, es crucial atraer y mantener a las mentes más brillantes del mundo a través de un sistema de inmigración más amigable. La inteligencia artificial aún está en sus etapas iniciales y hay muchas variables desconocidas. Sin embargo, los progresos necesarios en este campo se lograrán incentivando a las ideas y al talento para prosperar en suelo norteamericano, en lugar de obstaculizar el crecimiento de los competidores foráneos.