La fiebre por desarrollar inteligencia artificial ha desencadenado una avalancha de proyectos para crear megacentros de datos impulsados por GPUs y chips especializados. Sin embargo, Arvind Krishna, CEO de IBM, advierte que las cifras no cuadran. En una entrevista en el pódcast «Decoder» de The Verge, Krishna subraya que el despliegue actual de infraestructura para modelos avanzados de IA podría tornar insostenible desde una perspectiva económica.
Krishna destaca que si la industria invierte 8 billones de dólares en estos centros, se necesitarían aproximadamente 800.000 millones de dólares en beneficios anuales solo para cubrir los costos de capital. «No hay manera de que eso tenga retorno», sentencia Krishna. El cálculo se basa en el coste de equipar centros de datos de nueva generación, pensados para grandes cargas de IA, que alcanza los 80.000 millones de dólares por centro de 1 gigavatio de potencia. Grandes tecnológicas ya consideran planes de 20 a 30 gigavatios, lo que podría elevar las inversiones a 1,5 billones de dólares por empresa.
Krishna también advierte sobre la depreciación acelerada de los chips de IA, que se amortizan en cinco años debido a rápidos avances tecnológicos. La constante renovación del hardware, en un escenario de inversión de billones, requeriría beneficios extraordinarios durante años, algo incierto en un mercado aún inmaduro. Este ciclo de «tirar y volver a llenar» supone un desafío financiero significativo.
La carrera por alcanzar la inteligencia artificial general (AGI) sitúa a las compañías en una intensa competencia por desarrollar los modelos más poderosos. Mientras tanto, gobiernos y fondos de inversión respaldan proyectos de «fábricas de IA» con la expectativa de un aumento sin precedentes en la productividad. Sin embargo, la mayoría de esos ingresos futuros siguen siendo prometedores teóricos más que realidades tangibles.
Krishna apunta que muchos de estos planes son demasiado optimistas, basados en precios por token, demanda sostenida y costos energéticos controlados. Cualquier desviación puede hacer colapsar el retorno de inversión. Su mensaje se dirige particularmente a los grandes actores de la nube, advirtiendo que crecer por tamaño sin un modelo de negocio sólido podría resultar contraproducente.
El CEO de IBM no rechaza la IA, sino que cuestiona el modelo actual de crecimiento centrado únicamente en aumentar la infraestructura física. Aboga por buscar la eficiencia en el uso de la infraestructura existente, a través de optimizaciones de software, arquitecturas más eficientes y estrategias colaborativas entre empresas.
Además, surge la preocupación sobre la huella energética y de agua de estos centros, junto con la capacidad de la red eléctrica para manejar la creciente carga. En resumen, las palabras de Krishna no solo son una advertencia, sino una invitación al debate sobre la sostenibilidad económica y energética de la IA masiva. Con un mercado que constantemente anuncia nuevos proyectos multimillonarios, las palabras cautelosas de un líder de la talla de IBM sugieren un replanteamiento necesario para garantizar que los números respalden el entusiasmo por esta tecnología transformadora.
