IA generativa: ¿demasiado gasto, pocos beneficios?
IA generativa: ¿demasiado gasto, pocos beneficios?

IA generativa: ¿demasiado gasto, pocos beneficios?

«IA generativa: ¿demasiado gasto, pocos beneficios?» es el título de un informe elaborado por Goldman Sachs y Pgm Global. Los redactores del documento calculan que los gigantes tecnológicos, empresas y servicios públicos gastarán $1 billón en capex (gastos de capital) en los próximos años. En esta cantidad se incluyen inversiones en centros de datos, chips, otra infraestructura de IA y la red eléctrica.

IA generativa: gasto y beneficios

Para algunos autores del documento, más allá de informes de ganancias en eficiencia entre los desarrolladores, dicho gasto ha mostrado poco hasta ahora. Incluso el precio de la acción de Nvidia, la empresa que ha cosechado más beneficios hasta la fecha, ha corregido drásticamente.

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La duda más grande surge respecto a si el suministro actual de energía podrá seguir alimentando la IA. Los analistas de servicios públicos de Goldman Sachs (GS) en EEUU y Europa, Carly Davenport y Alberto Gandolfi, respectivamente, afirma que la proliferación de la tecnología de IA y los centros de datos necesarios para alimentarla, impulsarán un aumento en la demanda de energía como no se ha visto en una generación. Una visión compartida por el estratega de commodities de Goldman Sacks, Hongcen Wei, quien señala que esto ya puede verse en el Estado de Virginia, uno de los puntos calientes para el crecimiento de centros de datos en EEUU.

Por su parte, Brian Janous, cofundador de Cloverleaf Infrastructure y ex vicepresidente de energía en Microsoft, afirma que Estados Unidos tiene una red eléctrica envejecida y que no está preparada para un aumento de la demanda. Janous advierte que probablemente se avecine una dolorosa escasez de energía que podría restringir el crecimiento de la IA. Jim Covello, de Goldman Sachs Research, cree que aunque el desarrollo de la IA es poco probable que se sostenga, la burbuja de la IA podría tardar mucho en estallar.

La IA no está diseñada para resolver problemas complejos

Daron Acemoglu, profesor del Instituto en MIT, estima que solo una cuarta parte de las tareas expuestas a la IA serán rentables para automatizar en la próxima década, lo que implica que la IA impactará en menos del 5% de todas las tareas. Acemoglu no se siente muy reconfortado por la historia que muestra que las tecnologías mejoran y se vuelven menos costosas con el tiempo. Su argumento es que los avances en modelos de IA probablemente no ocurrirán tan rápido, ni serán tan impresionante como muchos creen. En este sentido, pronostica que la IA aumentará la productividad de EEUU solo un 0.5% y el crecimiento del PIB en solo un 0.9% acumulativamente en la próxima década.

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Covello considera que para obtener un retorno adecuado sobre el coste estimado de $1 billón, la IA debe ser capaz de resolver problemas complejos, lo cual, dice, no está diseñada para hacer. Señala que inventos realmente revolucionarios como internet, permitieron soluciones de bajo coste para disrumpir soluciones de alto coste. Incluso en su infancia, a diferencia de la costosa tecnología de IA de hoy.

Replicar capacidades humanas

Covello también se muestra escéptico respecto a que los costes de la IA disminuyan alguna vez lo suficiente como para hacer asequible la automatización de una gran parte de las tareas. Su opinión se fundamenta en el alto punto de partida y la complejidad de construir insumos críticos—como los chips GPU—lo que puede evitar la competencia. También duda que la IA aumente la valoración de las empresas que usan la tecnología, ya que cualquier ganancia en eficiencia probablemente se vería competida, y el camino para realmente aumentar los ingresos no está claro, en su opinión. Asimismo, cuestiona si los modelos entrenados con datos históricos alguna vez podrán replicar las capacidades humanas más valiosas.

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Más optimista se muestra Joseph Briggs, economista global senior de GS. Él estima que la IA generativa finalmente automatizará el 25% de todas las tareas laborales y aumentará la productividad de EEUU en un 9% y el crecimiento del PIB en un 6.1% acumulativamente en la próxima década. Aunque Briggs reconoce que automatizar muchas tareas expuestas a la IA no es rentable hoy, argumenta que el gran potencial de ahorro de costes y la probabilidad de que dichos costes disminuyan a largo plazo, eventualmente debería llevar a más automatización de IA.

Aplicación asesina de la IA

Los analistas de software y de internet de GS, Kash Rangan y Eric Sheridan, respectivamente, siguen siendo entusiastas sobre el potencial transformador y de retornos a largo plazo de la IA generativa. Incluso, cuando aún no ha surgido la «aplicación asesina» de la IA. A pesar del gran gasto de las grandes tecnológicas en infraestructura de IA, no ven señales de exuberancia irracional.

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Sheridan señala que el gasto actual de capex como parte de los ingresos no parece marcadamente diferente de ciclos de inversión tecnológica anteriores. Por su parte, Rangan argumenta que el potencial de retornos de este ciclo de capex parece más prometedor que incluso ciclos anteriores.

Respecto a si la IA generativa pudiera generar beneficios significativos para las economías y retornos para las empresas, teniendo en cuenta la escasez de insumos claves, como chips y energía, los analistas de semiconductores de EEUU de GS, Toshiya Hari, Anmol Makkar y David Balaban, creen que los chips restringirán el crecimiento de la IA en los próximos años.

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