Casi 18 meses después del frenesí de la Inteligencia Artificial generativa, algunas de las mayores empresas están demostrando que la IA puede ser una verdadera generadora de ingresos, pero también representa un enorme gasto de dinero.
Para respaldar su construcción, los costos para las empresas de tecnología están aumentando significativamente.
Para los primeros avances en IA, Microsoft, Alphabet (Google) y Meta Platforms han invertido miles de millones de dólares y planean aumentar aún más estas inversiones.
El 25 de abril, Microsoft anunció que había destinado 14,000 millones de dólares en gastos de capital en el trimestre más reciente y espera que estos costos aumenten, impulsados en parte por las inversiones en infraestructura de IA. Esto representa un aumento del 79% con respecto al mismo trimestre del año anterior.
Alphabet informó que gastó 12,000 millones de dólares durante el trimestre, un incremento del 91% respecto al año anterior, y espera que el gasto del resto del año se mantenga ‘en o por encima’ de ese nivel, centrándose en las oportunidades de IA.
Mientras tanto, Meta elevó sus estimaciones de inversión para el año, calculando que los gastos de capital serán entre 35,000 y 40,000 millones de dólares, lo que supone un aumento del 42% en el extremo superior del rango. La empresa citó una inversión agresiva en investigación y desarrollo de productos de IA.
El trabajo más costoso es sentar las bases de los sistemas de inteligencia artificial. Los productos de IA más conocidos en la actualidad, incluido ChatGPT de OpenAI, funcionan con grandes modelos de lenguaje: sistemas que reciben cantidades masivas de datos, incluidos libros, artículos y comentarios en línea, para generar las mejores respuestas posibles a las consultas de los usuarios.
Muchas de las principales empresas de IA apuestan a que el camino hacia una inteligencia artificial más sofisticada (tal vez incluso sistemas de IA que puedan superar a los humanos en muchas tareas) es hacer que estos grandes modelos de lenguaje sean aún más grandes.
Para ello, es necesario adquirir más datos, más potencia informática y entrenar a los sistemas de IA durante más tiempo.
Gran parte del costo está asociado a los chips. Estos no son las unidades centrales de procesamiento (CPU) que hicieron famosa a Intel, ni sus primos móviles, más delgados, que alimentan miles de millones de teléfonos inteligentes.
Las empresas que compran chips necesitan un lugar donde colocarlos. Meta, junto con las mayores empresas de computación en la nube (Microsoft, Amazon y Google) y otros proveedores de potencia informática en alquiler, están compitiendo por construir nuevas granjas de servidores.
Las empresas tecnológicas también están enfrascadas en una febril guerra por talento en IA. En un momento del año pasado, Netflix anunció un puesto de gerente de producto de IA que ofrecía hasta 900,000 dólares en salario.
Por ahora, la sabiduría convencional en el mundo de la IA es que cuanto más grande, mejor. Eso será más costoso.
