Inteligencia artificial

Cuando la gente dice "IA", suele referirse a software entrenado con una enorme pila de texto, imágenes u otros datos — y que después puede responder preguntas, escribir cosas, reconocer imágenes o recomendarte qué te podría gustar.

Se siente nuevo, pero la receta tiene décadas. Lo que cambió en los últimos años es que los ordenadores se volvieron lo bastante rápidos y los datos de entrenamiento lo bastante grandes para que las respuestas se sintieran útiles de pronto. ChatGPT a finales de 2022 fue el momento en que todo el mundo lo notó.

La IA no viene de una sola empresa. Viene de una cadena de ellas, cada una haciendo un paso. Casi toda empresa que toca la IA se ubica en algún punto de esta cadena.

Si quieres invertir en "IA", la primera pregunta es en qué paso estás apostando — los fabricantes de chips, la nube, los constructores de modelos o las aplicaciones que la gente realmente usa.

Hoy hay aproximadamente tres formas en que las empresas de IA ganan dinero. Vender chips (NVIDIA, AMD). Alquilar ordenadores en la nube que ejecutan cargas de IA (Microsoft Azure, Google Cloud, Amazon AWS). Y cobrar suscripciones o tarifas de API por los propios modelos (OpenAI, Anthropic y muchos jugadores más pequeños).

Por ahora, las mayores ganancias se las llevan los fabricantes de chips y los proveedores de nube. Los constructores de modelos reciben ingresos enormes pero también gastan cantidades enormes en entrenamiento y cómputo — así que sus beneficios siguen siendo pequeños o negativos.

Entrenar un modelo de IA de primer nivel puede costar más de 100 millones de dólares solo en cómputo. Ejecutarlo después del entrenamiento — cada vez que alguien hace una pregunta — también cuesta dinero real, porque cada respuesta necesita chips potentes durante unos segundos.

Esto significa que la economía se parece más a una empresa de servicios públicos eléctricos que a una empresa de software típica. Mucho capital inicial, facturas de energía pesadas en marcha, y necesitas millones de usuarios de pago para que funcione.

Las empresas de software tradicionales fabrican un producto una vez y lo venden muchas veces — los costes apenas crecen cuando crecen los usuarios. Por eso los márgenes del software son famosamente jugosos.

La IA es diferente. Cada respuesta le cuesta dinero a la empresa en tiempo real. Cuando crecen los usuarios, crecen los costes. Los márgenes existen pero son más delgados, y dependen mucho de lo baratos que se pongan los chips y la nube subyacentes.

Las inversiones en IA comparten algunos riesgos específicos. La demanda podría enfriarse si la expectativa inicial supera lo que los modelos pueden hacer de forma fiable. La regulación podría limitar para qué se puede usar la IA (derechos de autor, deepfakes, decisiones de contratación). Y la cadena de suministro de chips está concentrada — la mayoría de los chips líderes de IA los diseña NVIDIA y los fabrica físicamente una sola empresa en Taiwán, TSMC.

En el lado positivo, casi todas las industrias están encontrando formas de usar la IA, así que la demanda a largo plazo de cómputo para IA parece duradera incluso si empresas individuales tropiezan.