La burbuja de la Inteligencia Artificial

 Inteligencia Artificial

 Por Luis Domenech

En un interesante artículo, Servaas Storm señala que no existe ningún mundo en el que el enorme gasto en infraestructura de centros de datos (más de 5 billones de dólares en los próximos cinco años) vaya a dar frutos; las proyecciones de ingresos provenientes de la IA son una quimera por los siguientes motivos: 

1. Los costos de entrenamiento de modelos de IA y de inferencia están aumentando. Resulta especialmente preocupante que la demanda de cómputo crezca más rápido que la eficiencia de las herramientas que la generan. Como resultado, los costos (operativos) de inferencia siguen aumentando más rápido que los ingresos de las empresas de IA. 

2. Al ritmo actual de expansión, los tokens por consulta podrían aumentar entre 150 000 y 1 500 000 para 2030, dependiendo de la complejidad de la tarea. En otras palabras, escalar es muy costoso. 

3. Es poco probable que los clientes paguen lo suficiente por los servicios, bastante modestos, que ofrecen los LLM, dada la posible sobreoferta de estos servicios. Solo el 5% de los usuarios de OpenAI (unos 4 millones) son suscriptores de pago, pagando un mínimo de 20 dólares al mes. 

4. La satisfacción de los usuarios con el rendimiento de las herramientas de IA está estancada o incluso está disminuyendo. 

Por lo tanto, la mayoría de las empresas de IA no obtendrán ganancias, ya que los precios caerán (debido a la competencia china), mientras que los costos (de entrenamiento e inferencia) aumentarán debido a la estrategia de escalamiento. 

La industria de la IA no puede financiar sus gastos de capital con los ingresos de los suscriptores de pago ni con fondos soberanos. Por lo tanto, las empresas de IA tendrán que recurrir a préstamos a gran escala de bancos y mercados de bonos con grado de inversión para financiar sus inversiones, sentando las bases para la próxima crisis de deuda. Este endeudamiento a gran escala creará una bomba de relojería en los balances de las empresas de IA, ya que el principal gasto de capital se destina a GPU y servidores especializados, que, debido al incesante progreso tecnológico, corren el riesgo de quedar económicamente obsoletos en dos o tres años.

Concluye que la estrategia de "escalamiento" de la IA fracasará y la burbuja de inversión en centros de datos de IA estallará. El inevitable colapso de los centros de datos de IA en EE. UU. será perjudicial para la economía, incluso si alguna tecnología e infraestructura útiles sobreviven y son productivas a largo plazo, y lo peor de todo es que todas las grandes promesas de la industria de la IA se desvanecerán, pero muchos usos perjudiciales de la tecnología persistirán, y es que cuando algo estala, lo que deja en el lugar es solo basura. 

Por otro lado, que el daño económico inmediato, será insignificante si lo comparamos con el daño a largo plazo que nos dejará la IA bajo la bandera del progreso y del capitalismo, consumiendo grandes cantidades de energía y generando toneladas de emisiones de carbono envenenando aún mas el medio ambiente y socavando la confianza en el orden económico y social.

El aviso es nítido y rotundo, y mas nos vale que lo asumamos e intentemos controlar el daño que el estallido de esta burbuja nos puede causar.

Servaas Storm es Profesor titular de Economía, Universidad Tecnológica de Delft y un economista y autor holandés que trabaja en macroeconomía, progreso tecnológico, distribución del ingreso y crecimiento económico, finanzas, desarrollo y cambio estructural, y cambio climático. 

El artículo completo de Servaas Storm se puede leer en INET