Inteligencia Artificial
Construir el futuro de la Inteligencia Artificial requiere de una inversión desorbitante
Para hacer una cantidad significativa de cosas de Inteligencia Artificial se necesitan enormes cantidades de potencia de procesamiento.
La explosión de la inteligencia artificial (IA) generativa ha tomado al mundo por asalto, pero hay una pregunta que rara vez se plantea: ¿Quién puede pagarla?
OpenAI gastó alrededor de 540 millones de dólares el año pasado mientras desarrollaba ChatGPT y afirma que necesita 100 mil millones de dólares para cumplir sus ambiciones, según el medio especializado The Information.
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“Vamos a ser la empresa emergente más intensiva en capital de la historia de Silicon Valley”, declaró recientemente Sam Altman, fundador de OpenAI, en una mesa redonda.
Y cuando se pregunta a Microsoft –que invirtió miles de millones de dólares en OpenAI– cuánto costará su aventura con la IA, la empresa responde asegurando que no pierde de vista su cuenta de resultados.
Construir algo siquiera parecido a lo que OpenAI, Microsoft o Google ofrecen requeriría una inversión desorbitante en chips de última generación y la contratación de investigadores galardonados.
“La gente no se da cuenta de que para hacer una cantidad significativa de cosas de IA, como ChatGPT, se necesitan enormes cantidades de potencia de procesamiento. Y entrenar esos modelos puede costar decenas de millones de dólares”, dijo Jack Gold, analista independiente.”
“¿Cuántas empresas pueden permitirse comprar 10 milsistemas Nvidia H100 que cuestan decenas de miles de dólares cada uno?”, se preguntó Gold.
La respuesta es que prácticamente nadie, y en tecnología, si no se puede construir la infraestructura, se alquila, y eso es lo que las empresas ya hacen de forma masiva subcontratando a Microsoft, Google y AWS de Amazon.
Y con la llegada de la IA generativa, este sector de la informática en la nube y de los gigantes tecnológicos crece, al tiempo que deja a los mismos actores en una posición dominante, advierten los expertos.
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“Subestimado”
Los costos impredecibles de la informática en la nube son “un problema muy subestimado para muchas empresas”, estimó Stefan Sigg, jefe de Producto en Software AG, que desarrolla programas para empresas.
Sigg compara los costos de la nube con las facturas de la electricidad y afirma que las empresas que no lo sepan se llevarán “una gran sorpresa” si dejan que sus ingenieros acumulen gastos en la acelerada carrera por crear tecnología, incluida la inteligencia artificial.
Azure es la principal oferta en la nube de Microsoft, y algunos observadores creen que la apuesta total del gigante por la IA consiste en realidad en proteger el éxito de Azure y garantizar el futuro de esta gallina de los huevos de oro.
Para Microsoft, “la gallina de los huevos de oro es monetizar la nube con Azure porque estamos hablando de lo que podría ser una oportunidad de 20 mil, 30 mil o 40 mil millones de dólares anuales en el futuro si la apuesta por la IA tiene éxito”, afirmó Dan Ives, de Wedbush Securities.
El director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, insiste en que la IA generativa avanza rápido en la dirección correcta. Profundamente respetado en Wall Street, Nadella tendrá un periodo de gracia de seis a nueve meses para demostrar que su apuesta es ganadora, predijo Ives.
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Desafío para reguladores
Acumular ganancias en la empresa fundada por Bill Gates sólo puede significar trasladar el costo de la IA a los clientes.
La dependencia de la IA será cara y las empresas y los inversores están barajando alternativas para, al menos, reducir la factura.
Los reguladores esperan poder seguir el ritmo y no dejar a los gigantes al mando y que impongan sus condiciones a las empresas más pequeñas.
“Los legisladores deben garantizar que (…) las oportunidades y aperturas para la competencia (…) no sean aplastadas por los operadores tradicionales”, explicó a CNBC la presidenta de la Comisión Federal de Comercio (FTC), Lina Khan.
Pero podría ser demasiado tarde, al menos en lo que se refiere a qué empresas disponen de los medios para sentar las bases de la IA generativa.
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