Bases Portuarias

La carrera para rentabilizar las inversiones en inteligencia artificial

Buenos días a todos,

La semana hablaba de los planes de Microsoft sobre inteligencia artificial para sus herramientas, que engloban también las de productividad empresarial, como lo son las que tenemos en nuestras oficinas -MS Office-. Hoy, salto a una dimensión diferente para hablaros de un problema que está sobre la mesa de los hiperescaladores para el que deben encontrar una solución en no menos de cinco años -aunque a ese plazo le concedo dos años de margen que probablemente no tengan antes del drama-.

Un hiperescalador es el que diseña, implementa y opera infraestructuras de centros de datos a gran escala, que son los que emplea la inteligencia artificial para:

1. Entrenar sus modelos.
2. Realizar la inferencia.

Y son muy, muy costosos. Tanto que la inversión comprometida por parte de las empresas del ecosistema IA se encuentra bajo la lupa de los inversores. Principalmente, porque el hardware utilizado, sobre todo para el entrenamiento, será obsoleto en no más de cinco años. Y cuando alcance el final de su vida útil, el valor residual será cero y tendrá que ser sustituido.

Eso sitúa a las empresas que están realizando las inversiones en una carrera para rentabilizar el esfuerzo en un plazo de cinco años cuando no de tres.

Una carrera en la que todos saben que habrá un ganador y muchas posibilidades de perder lo invertido para todos los demás.

Y no está claro cómo conseguirán retornos positivos bajo el actual modelo de negocio. Para muestra, un botón: la versión de acceso a ChatGPT es gratuita y la más cara de 200 $ mensuales. Sin embargo, empezar con un saludo o terminar dando las gracias al agente le supone millones de dólares anuales en inferencia a OpenAI.

Evidentemente aquí la apuesta se centra en incrementar la base de usuarios y encontrar después la manera de rentabilizar la inversión, pero el tiempo corre y si no lo consiguen pronto no podrán hacer frente a la renovación del hardware, sin ir más lejos.

Eso ya dejando a un lado otros costes, que también son millonarios, como el de energía, agua o personal especializado.

Puedo entender que, desde Europa, esta urgencia se vea de forma diferente, pero esto no es investigación básica ni recibe inversión a fondo perdido. La regla es diferente fuera de nuestras fronteras.

Espero que os haya resultado útil esta perspectiva sobre los retos, ya no de nosotros, como usuarios de la inteligencia artificial, sino de las empresas que la desarrollan.

¡Hasta la semana que viene!