La carrera de la IA por transformar el mundo antes de que se acabe el dinero
Por Stephen Eisenhammer
LONDRES, 3 oct (Reuters) - Nunca antes había fluido tanto dinero hacia una nueva tecnología como el que está llegando a la IA, eclipsando las sumas invertidas en los ferrocarriles o en Internet cuando aquellas revoluciones tecnológicas absorbieron capital.
El gasto acumulado a nivel mundial solo en centros de datos podría superar los 30 billones de dólares para 2050, según una proyección de PwC, lo que casi iguala el valor de los bonos del Tesoro de EEUU en circulación (link). Esta cifra «eclipsa» lo que se gastó en los auges ferroviario o de las puntocom, incluso tras ajustar la inflación, señaló PwC.
Por su parte, Anthropic, una de las principales empresas en la carrera por la IA, tiene previsto invertir 518 000 millones de dólares en los próximos años, según el folleto de salida a bolsa al que ha tenido acceso Reuters (link), lo que supone más de 100 veces sus ingresos previstos para 2025. Sus inversionistas afirman que la tecnología de IA supondrá una transformación mayor que la llegada de las máquinas de vapor y la industrialización que estas impulsaron.
Sin embargo, detrás de las vertiginosas previsiones y los enormes desembolsos de las empresas de IA, junto con unas valoraciones altísimas, se esconden hipótesis sobre enormes ganancias de productividad generalizadas y beneficios futuros, sin que hasta ahora haya pruebas —ni precedentes históricos— que garanticen que se puedan materializar, según señalan los economistas.
LAS GANANCIAS DE PRODUCTIVIDAD «SIGUEN SIENDO DIFÍCILES DE ALCANZAR»
JP Morgan señaló en agosto que las ganancias de productividad generalizadas en EEUU, país que lidera la carrera de la IA, «siguen siendo difíciles de alcanzar», lo que plantea dudas sobre la sostenibilidad de las valoraciones de las empresas de IA.
Un estudio de Bain & Company señaló que las ganancias de productividad de los mercados existentes no serían suficientes para justificar los gastos actuales y que «deben surgir mercados completamente nuevos para cubrir el déficit de financiación», sugiriendo que estos podrían abarcar desde el uso de robots guiados por IA hasta el desarrollo de nuevos materiales para baterías y semiconductores.
Los «hiperescaladores» estadounidenses —las empresas que despliegan infraestructuras por todo el mundo, como Google, Amazon y Microsoft— y otras empresas que participan en la carrera de la IA necesitarían generar más de 4,2 billones de dólares en nuevos ingresos en los próximos cinco años para financiar la expansión, según Bain.
«La cuestión es si las aplicaciones llegarán a tiempo para sufragarlo», según el estudio, publicado el mes pasado.
Pocos dudan del potencial de la IA para transformarlo todo, desde el trabajo en una oficina hasta los laboratorios de investigación, al igual que las revoluciones del pasado redujeron la duración de los viajes de días a horas o conectaron el mundo con solo pulsar una tecla.
Lo que parece más inamovible son los cálculos matemáticos que garantizan la rentabilidad de la inversión o los plazos para la devolución de los préstamos, lo que lleva a los economistas a analizar las implicaciones para la economía mundial más allá de los altibajos de los ciclos de inversión.
«Los precedentes históricos sugieren que los auges impulsados por la tecnología suelen terminar cuando la expansión de las infraestructuras deja de generar una rentabilidad suficiente», escribió JP Morgan.
Tomando como ejemplo a Nvidia, la empresa estadounidense cuyos chips son la columna vertebral (link) de la revolución de la IA, JP Morgan estimó que las ganancias de productividad en EEUU tendrían que situarse entre el 3 % y el 5 % anual durante los próximos 10 años para justificar su valoración. Eso supondría un aumento sustancial con respecto a la previsión de referencia de la Oficina Presupuestaria del Congreso de EEUU, que apunta a un crecimiento anual de la productividad del 1,75 % para ese periodo.
Solo en EEUU —que, según algunas estimaciones, representa alrededor de tres cuartas partes del total de la inversión mundial en IA—, la inversión alcanzará unos 9 billones de dólares entre 2025 y 2032, lo que equivale a gastar el 3,2 % del PIB estadounidense cada año, según el economista de la Columbia Business School Stijn Van Nieuwerburgh.
Calcula que el sector estadounidense de la IA tendría que generar unos 3,55 billones de dólares en ingresos anuales para 2032 a fin de obtener una rentabilidad del 10 % sobre la inversión. En la actualidad, genera solo una fracción de esa cifra.
La estructura apalancada de gran parte de la financiación mediante deuda de la infraestructura de IA también significa que «un deterioro relativamente modesto de la demanda, los retrasos o el valor de los activos puede, por lo tanto, generar pérdidas mucho mayores», escribió en un documento de conferencia, revisado en octubre.
LA IA Y «EL RITMO DE LAS NUEVAS MARAVILLAS»
Las cifras vertiginosas no han impedido que los responsables del sector de la IA en EEUU hablen con un entusiasmo casi sobrenatural sobre los cambios que se avecinan.
Dario Amodei, de Anthropic, ha afirmado que un futuro con IA podría ser «algo de una belleza trascendente», mientras que Sam Altman, de OpenAI, ha declarado que «el ritmo al que se lograrán nuevas maravillas será inmenso», a medida que los modelos aprendan a mejorarse a sí mismos y aceleren los avances.
Jasjeet Sekhon, director de estrategia de Google DeepMind, declaró en una cumbre celebrada en la Universidad de California en Berkeley en agosto que este autoaprendizaje, conocido como «auto-mejora recursiva», era una «parte clave de la tesis de inversión» y que, de lograrse, podría generar aumentos de productividad sin precedentes.
La superación recursiva, aunque podría aportar avances exponenciales en IA, también ha suscitado preocupaciones sobre los riesgos existenciales (link) para la humanidad.
Sin embargo, es posible que el ritmo de cambio en la productividad acabe quedando por detrás de los plazos que necesitan los departamentos de contabilidad de las empresas.
Diane Coyle, economista de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), señaló que el impacto en la productividad de las tecnologías revolucionarias del pasado solía tardar entre 10 y 50 años en hacerse notar.
El equipo de economía de Anthropic elaboró una serie de escenarios sobre el crecimiento adicional que aportaría la IA a una tasa anual en 2030. Partiendo de una base de referencia del 2 % en un entorno sin IA, sugirió un crecimiento del 2,4 % en un escenario con un impacto moderado de la IA, del 5,4 % en un escenario con un impacto sustancial y del 15,4 % en un escenario extremo.
Un mayor crecimiento significaría más pérdidas de empleo, según la empresa, sin asignar probabilidades a ninguno de los resultados.
Amodei pronosticó el año pasado que la IA podría acabar con la mitad de todos los puestos de trabajo de oficina de nivel inicial en un plazo de cinco años. Por ahora, sin embargo, algunos investigadores afirman que parece haberse limitado a dificultar la búsqueda de empleo a quienes buscan trabajo de oficina.
Estudios realizados en Estados Unidos y el Reino Unido han señalado una ralentización en la contratación de profesionales en los inicios de su carrera para puestos de oficina en los que se realizan tareas en las que la IA destaca, aunque el empleo en general se mantenga sólido.
Investigadores de la Universidad de Stanford afirmaron en agosto que el empleo de trabajadores de entre 22 y 25 años en sectores expuestos a la IA, como contables y asistentes jurídicos, era un 19 % inferior al de puestos que la IA tiene dificultades para replicar, como conserjes y obreros de la construcción.
Sin embargo, aunque la transformación prometida tarde más de lo que sugieren las cifras de las empresas de IA, los beneficios económicos reales deberían mantenerse —al igual que los trenes siguieron circulando tras la crisis de 1873 que llevó a la quiebra a los magnates ferroviarios, o que Internet no dejó de funcionar tras el estallido de la burbuja puntocom de la década de 1990—.
«La historia nos ayuda a comprender esto», afirmó Coyle. «Siempre que se mantenga la infraestructura necesaria para respaldar todos los efectos sobre la productividad a largo plazo, no hay problema».
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