¿Existe una burbuja de IA y está a punto de estallar?

¿Cuánto vale el futuro?

 

Por lo general, para responder a esa pregunta, habría que preguntarle a filósofos o economistas, pero si eres el director ejecutivo de una empresa tecnológica, tienes una cifra concreta: alrededor de un billón de dólares.

Esa es la cantidad que la industria tecnológica en su conjunto está dispuesta a gastar en el desarrollo de la industria de la inteligencia artificial en los próximos años. E incluso en Silicon Valley, donde varias empresas tienen capitalizaciones de mercado que comienzan con "T", un billón de dólares es mucho dinero. Y aunque no encontrará fervientes defensores de la IA en ningún otro lugar que en los altos ejecutivos de empresas como Google y Microsoft, al final, todo ese dinero tendrá que ser recuperado. La alternativa sería una crisis económica como no hemos experimentado en años.

Lo cual bien podría estar en proceso de suceder.

El lunes, el mercado de valores continuó con fuertes pérdidas, y el S&P cerró con una caída del 3 por ciento. La sangría estuvo encabezada por muchas de las mismas empresas tecnológicas que habían impulsado el mercado a máximos históricos en los últimos meses, como el fabricante de chips de inteligencia artificial Nvidia, que cayó casi un 7 por ciento, y Amazon, un 4 por ciento.

Hay muchas razones por las que el mercado ha tocado fondo, al menos temporalmente, entre ellas la posibilidad de que la Reserva Federal haya tardado demasiado en recortar los tipos de interés ante el debilitamiento de la economía estadounidense. Los datos recientes sobre la contratación y la actividad manufacturera en Estados Unidos han sido más débiles de lo esperado, lo que ha contribuido a alimentar esta ola de ventas.

Pero existen preocupaciones reales de que, a pesar de los cientos de miles de millones que se han gastado hasta ahora para desarrollar la industria de la IA, y los cientos de miles de millones que se prevé que se gastarán en los próximos años, las propias empresas de IA aún no están produciendo mucho en términos de valor económico. Y es posible que no lo hagan en el futuro previsible.

Ese sonido que escuchas podría ser una burbuja de inversión en inteligencia artificial a punto de estallar.

Grandes sueños de IA
Nadie gasta un billón de dólares en algo a menos que crea realmente en ello, y Silicon Valley cree realmente en el potencial económico transformador de la IA. En 2018, cuando ChatGPT era apenas una chispa en el ojo de Sam Altman, de OpenAI, el director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, le dijo a Kara Swisher que "la IA es una de las cosas más importantes en las que está trabajando la humanidad. Es más profunda que, no sé, la electricidad o el fuego".

Creo que todos estaremos de acuerdo en que el fuego es muy importante. Incluso se podría pensar en él como el primer producto innovador de la humanidad. Pero para los líderes tecnológicos como Pichai, la posibilidad de una inteligencia artificial eficaz y general era tan revolucionaria como el día en que uno de nuestros antepasados ​​del Paleolítico frotó dos palos. Y una vez que OpenAI lanzó ChatGPT en noviembre de 2022, exponiendo al mundo la auténtica magia de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), comenzó la carrera para convertirse en la empresa que pudiera capturar ese fuego.

Por ello, los inversores se apresuraron a financiar prometedoras empresas emergentes de LLM como OpenAI (valorada actualmente en 80.000 millones de dólares o más) y Anthropic (valorada en 18.400 millones de dólares). Solo en Estados Unidos, las empresas emergentes de IA recaudaron 23.000 millones de dólares en capital en 2023, y más de 200 de esas empresas en todo el mundo son unicornios, lo que significa que están valoradas en 1.000 millones de dólares o más.

Todo ese dinero es en parte una medida de la confianza de las empresas tecnológicas en que el mercado de la IA acabará demostrando ser titánicamente enorme. Un pronóstico de la consultora PwC estimó que la IA podría añadir casi 16 billones de dólares (ahí está esa palabra otra vez) a la economía mundial para 2030, principalmente gracias a una productividad laboral enormemente mejorada.

Si a esto le sumamos el hecho de que los gigantes tecnológicos tienen mucho dinero disponible y compiten activamente entre sí para ser los primeros en llegar a la cima en materia de inteligencia artificial, si creemos que la industria de la inteligencia artificial valdrá billones de dólares (y que la mayor parte de ese valor corresponderá a los primeros líderes), entonces, como dijo Pichai en una reciente conferencia telefónica sobre resultados, "el riesgo de invertir de menos es mucho mayor que el riesgo de invertir de más".

Pero la factura está aumentando porque la IA generativa no es barata, tanto para construirla como para ejecutarla.

 

Cuando vence la factura

El propio Sam Altman ha dicho que OpenAI es "la startup con mayor inversión de capital de la historia". Esto se debe a que, a medida que los modelos se hacen cada vez más grandes, cuesta cada vez más entrenarlos. Y eso es solo el costo de crear los modelos: ejecutarlos también es muy caro. Un análisis del año pasado estimó que a OpenAI le costaba $700,000 al día ejecutar ChatGPT, principalmente en todo ese tiempo de servidor de alto consumo de recursos. Y cuanto más se utilizan ChatGPT y otros LLM, más aumentan esos costos.

Aunque Silicon Valley no haya inventado el dicho “hay que gastar dinero para ganar dinero”, sin duda lo aplica. Pero los ingresos que estas empresas generan, principalmente a través de suscripciones a sus modelos premium, son solo una fracción de sus costos. The Information informó recientemente que OpenAI podría perder hasta 5.000 millones de dólares este año, casi 10 veces más de lo que perdió en 2022.

Esa no es una buena trayectoria, y tampoco lo es la cantidad de usuarios de ChatGPT. El analista tecnológico Benedict Evans escribió recientemente que, si bien muchas personas y empresas prueban servicios de inteligencia artificial como ChatGPT, son mucho menos las que se quedan con ellos. (Cabe destacar que el uso de ChatGPT parece disminuir significativamente durante las vacaciones escolares, por si se preguntaba quiénes eran los usuarios más habituales).

Si bien lo que pueden hacer los LLM es impresionante, especialmente en comparación con lo que parecía posible hace una década, las promesas de una inteligencia artificial general que podría reemplazar a clases enteras de trabajadores aún no se han hecho realidad. Tal como están las cosas ahora, la industria en su conjunto parece sufrir un problema clásico de Silicon Valley: carece de adecuación entre producto y mercado. Los chatbots aún no son un producto verdadero y no está claro aún qué tan grande es el mercado para ellos. Es por eso que los expertos, que van desde bancos de Wall Street como Goldman Sachs hasta VC tecnológicos como Sequoia Capital, han estado lanzando banderas amarillas de precaución en torno a la industria de la IA, y por eso los inversores parecen haber comenzado a prestarles atención.

Nada de esto quiere decir que la IA en sí misma no tenga todavía potencial revolucionario, ni que la industria no vaya a cumplir esos sueños en algún momento. El desplome de las puntocom a principios de los años 2000 se debió en parte a la sobreinversión y la sobrevaloración de las empresas emergentes de la época, pero Evans señala que lo que quedó preparó el terreno para las megaempresas de hoy, como Google y Meta. Puede que algún día ocurra lo mismo con las empresas de IA, pero, a menos que mejoren sus finanzas, puede que no sean estas empresas las que se hagan cargo.