Usar un chatbot de inteligencia artificial como ChatGPT o Gemini puede sentirse algo intangible, pues la interacción se limita a escribir una pregunta y segundos después aparece una respuesta casi que "por arte de magia". Sin embargo, detrás de esa interacción se requieren chips, servidores, enormes centros de datos, sistemas de refrigeración y cantidades de energía equivalentes al consumo de países enteros.
La carrera por desarrollar modelos de inteligencia artificial cada vez más capaces ha llevado a las grandes compañías tecnológicas a acelerar inversiones en infraestructura a una escala que comienza a compararse con algunas de las grandes transformaciones económicas de la historia.
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Una investigación de Reuters reunió diferentes proyecciones sobre ese gasto y puso en duda si la inteligencia artificial es capaz de generar suficiente dinero antes de que llegue la factura de toda esa infraestructura.
¿Cuánto dinero se está invirtiendo en inteligencia artificial?
La firma de consultoría PwC calcula que la inversión acumulada mundial en centros de datos podría alcanzar US$31,6 billones hacia 2050. En cambio, si la adopción de inteligencia artificial se acelera aún más, la cifra podría acercarse a los US$50 billones.
Servidores, procesadores gráficos y otros equipos necesitan renovarse aproximadamente cada cuatro a seis años para mantenerse a la vanguardia. Por eso la firma estima que el gasto anual en centros de datos podría pasar de unos US$800.000 millones en 2026 a US$1,8 billones en 2050.
Un ejemplo que permite entender hasta dónde está llegando la carrera por las inteligencias artificiales es Anthropic, compañía detrás de Claude, planea gastar por lo menos US$518.000 millones durante la próxima década para asegurar infraestructura y capacidad de cómputo con varios socios. Según Reuters, buena parte de esas obligaciones serían difíciles o imposibles de cancelar aunque la compañía termine utilizando menos capacidad de la prevista.
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¿Por qué las empresas de IA necesitan gastar tanto?
Los modelos más avanzados requieren enormes cantidades de capacidad informática tanto para ser entrenados como para responder posteriormente a millones de usuarios.
Eso ha convertido a los centros de datos en una de las piezas más importantes de todo el negocio. Empresas como Google, Amazon y Microsoft construyen o financian instalaciones, compran chips y amplían sus redes eléctricas y de refrigeración para satisfacer una demanda que continúa creciendo.
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Sin embargo, la infraestructura es, apenas, la primera parte del problema, ya que después hay que lograr que esta produzca suficientes ingresos para ser rentable.
¿Cuánto dinero tendría que generar la IA para ser rentable?
Según Reuters, un estudio de la consultora Bain & Company calcula que las compañías que están desplegando esta infraestructura necesitarían encontrar más de US$4,2 billones en nuevos ingresos durante los próximos cinco años para financiar el crecimiento previsto.
Pero estos números no van a llegar con las suscripciones tradicionales a chatbots, sino que tendrían que surgir mercados mucho mayores alrededor de la tecnología, desde robots guiados por IA y automatización hasta el descubrimiento de medicamentos, nuevos materiales y otras aplicaciones que todavía están comenzando a desarrollarse.
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Precisamente ahí es donde nace la incertidumbre, pues la inversión está ocurriendo ahora mismo, pero buena parte de esos posibles negocios todavía deben demostrar cuánto dinero son capaces de producir.
¿La inteligencia artificial está aumentando la productividad?
Por su parte, el banco JPMorgan señaló en agosto que las mejoras generalizadas de productividad asociadas con la IA en Estados Unidos seguían siendo difíciles de identificar, mientras Reuters recordó que tecnologías transformadoras anteriores tardaron años o incluso décadas en reflejar plenamente sus beneficios económicos.
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No obstante, para la agencia esto no es necesariamente negativo. Solo basta con recordar que los ferrocarriles y posteriormente internet atravesaron periodos de enorme gasto, especulación y empresas que desaparecieron, pero la infraestructura construida produjo beneficios económicos durante décadas.
La diferencia, en este caso, se encuentra en el calendario. Las empresas que están gastando cientos de miles de millones hoy no pueden esperar indefinidamente para recuperar ese dinero.
Por eso, los próximos años supondrán la prueba más importante para el 'boom' de la inteligencia artificial. Las empresas deben demostrar que la IA no solo es útil para escribir mejor, crear imágenes o resolver problemas complejos, sino que existen suficientes personas y empresas dispuestas a pagar por los servicios y aplicaciones que se construyan con esta tecnología.
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