Los principales ejecutivos de IA están en una carrera frenética para superar antiguas limitaciones en electricidad, potencia informática, chips, datos y talento de ingeniería. Esta lucha no solo es crucial para mejorar y expandir la tecnología de IA, sino también para que Estados Unidos mantenga su ventaja sobre China en el desarrollo de modelos de lenguaje avanzados.
¿Por Qué Es Importante?
La crisis de escasez se erige como una de las mayores amenazas para el desarrollo de la IA a gran escala en Estados Unidos. Para crear una IA similar a la humana, se requiere una cantidad masiva de datos y una inteligencia de programación excepcional. Sin embargo, esto es solo el principio. También se necesita una enorme potencia informática y una cantidad asombrosa de energía para hacer que todo funcione. Actualmente, falta todo eso.
Mark Zuckerberg, fundador y director ejecutivo de Meta, mencionó en una entrevista que se podría necesitar la producción equivalente a una planta de energía nuclear para entrenar un solo modelo de IA. Por su parte, Rene Haas, director ejecutivo de Arm, comentó que los modelos de IA, como ChatGPT de OpenAI, son insaciables en términos de su sed de electricidad. Cuanta más información recopilan, más inteligentes se vuelven, pero también requieren más poder.
La Paradoja de la IA
La paradoja radica en que las empresas lo suficientemente grandes para financiar talento, chips y energía son las mismas que provocan la escasez. Estas empresas también son las únicas capaces de financiar programas al estilo Proyecto Manhattan para reponer estos recursos vitales. Esta realidad está rápidamente dejando sin fondos a muchas nuevas empresas de inteligencia artificial.
Nuestra burbuja de pensamiento sugiere que estas gigantescas empresas tecnológicas probablemente crecerán aún más, operando como estados-nación virtuales con presupuestos mayores que los de la mayoría de los países.
La Necesidad de Infraestructura
Un gobierno inteligente y con visión de futuro debería ver este momento como la oportunidad perfecta para construir rápidamente chips, centros de datos y nuevas fuentes de energía en Estados Unidos. Esto no solo estimularía nuevos empleos, sino que también reemplazaría aquellos que la IA destruirá. Además, se deberían facilitar visas para talentos tecnológicos de alto nivel.
El equipo de IA del presidente Biden se está enfocando en la producción nacional de chips. La Ley CHIPS y Ciencia invierte miles de millones en fábricas de semiconductores desde Arizona hasta el norte del estado de Nueva York.
Los Retos a Medida que Avanzamos
Jack Clark, cofundador y jefe de políticas de Anthropic, advirtió que Estados Unidos podría enfrentar limitaciones de poder hacia la mitad de esta década. La IA, cuanto mejor se hace, más demanda genera. La escasez de personas cualificadas es un problema mayor en Estados Unidos debido a los sistemas de inmigración que, aunque traen a las mentes más brillantes, muchas veces las envían de regreso a sus países de origen.
Chris Lehane, vicepresidente de obras públicas de OpenAI, destacó la importancia de infraestructura para democratizar la IA en Estados Unidos. Su enfoque es construir en el país para democratizar el acceso y permitir que EE. UU. siga liderando el desarrollo tecnológico.
Realidades y Alternativas
El enfoque actual de la industria se basa en construir modelos cada vez más grandes y operarlos desde centros de datos gigantes. Sin embargo, existe una visión alternativa que propone más IA «en el borde», en dispositivos que usan menos energía y no requieren chips tan avanzados.
En los años 70, muchos expertos pensaban que las computadoras ocuparían habitaciones enteras, pero hoy en día, las llevamos en nuestros bolsillos. Lo mismo podría ocurrir con la IA.
El Panorama General
Cada auge tiene sus cuellos de botella, como señala el editor jefe de tecnología de Axios, Scott Rosenberg. En los años 90, la crisis de los enrutadores Cisco se desvaneció y hoy casi nadie la recuerda.
Vipul Ved Prakash, fundador y director ejecutivo de Together.ai, ve una oportunidad en aliviar estos problemas mediante la creación de sistemas más eficientes. La hiperutilización es la era en la que estamos, y se necesitarán sistemas cada vez más eficientes.
El Resultado Final
Sin suficiente talento, datos, capacidad de cómputo y energía, una empresa de IA no puede esperar tener éxito. La crisis de escasez es un reto monumental que requiere soluciones innovadoras y cooperación global para superarla.
