La burbuja de la IA: una carrera de infraestructura masiva frente a una demanda incierta

La percepción general sobre las burbujas tecnológicas suele ser apocalíptica, pero la realidad puede ser menos dramática. En términos económicos, una burbuja es simplemente una apuesta que resultó ser demasiado grande, generando un exceso de oferta frente a la demanda. El resultado no es un colapso total, sino una corrección donde incluso las buenas ideas pueden fracasar si la ejecución no es la adecuada.

Lo que complica el análisis de la actual burbuja de la IA es la profunda discrepancia en los plazos: el desarrollo de software de IA avanza a un ritmo vertiginoso, mientras que la construcción y puesta en marcha de los centros de datos que lo sustentan es un proceso lento y costoso.

Dado que estos centros de datos tardan años en construirse, es inevitable que el panorama tecnológico cambie drásticamente desde su planificación hasta su entrada en funcionamiento. La cadena de suministro que impulsa los servicios de IA es tan compleja y cambiante que es casi imposible predecir con certeza cuánta capacidad se necesitará en el futuro. No se trata solo de cuántas personas usarán la IA en 2028, sino de cómo la usarán y si, en el ínterin, se producirán avances disruptivos en energía, diseño de semiconductores o transmisión de datos.

Inversiones a escala astronómica

Cuando una apuesta es tan grande, existen múltiples formas en que puede salir mal. Y las apuestas actuales en el campo de la IA son, sin duda, colosales.

Recientemente, Reuters informó que un campus de centro de datos vinculado a Oracle en Nuevo México ha obtenido hasta 18 mil millones de dólares en créditos de un consorcio de 20 bancos. Además, Oracle ya ha contratado 300 mil millones de dólares en servicios en la nube para OpenAI. Estas dos empresas, junto a Softbank, planean construir una infraestructura total de IA valorada en 500 mil millones de dólares como parte del proyecto “Stargate”. Por su parte, Meta se ha comprometido a gastar 600 mil millones de dólares en infraestructura durante los próximos tres años. El volumen de estas inversiones es tan masivo que resulta difícil seguir el ritmo.

La otra cara: demanda e infraestructura física

Al mismo tiempo que se realizan estas inversiones masivas, existe una incertidumbre real sobre la rapidez con la que crecerá la demanda de servicios de IA. Una encuesta reciente de McKinsey sobre cómo las grandes empresas están empleando herramientas de IA arrojó resultados mixtos.

Si los constructores de centros de datos cuentan con que estas empresas compren su capacidad, es posible que tengan que esperar mucho tiempo. Pero incluso si la demanda de IA fuera infinita, estos proyectos podrían enfrentarse a problemas de infraestructura mucho más básicos.

Satya Nadella, CEO de Microsoft, sorprendió recientemente al afirmar que su mayor preocupación no es la escasez de chips, sino la falta de espacio físico en los centros de datos. Al mismo tiempo, se informa de que centros de datos enteros permanecen inactivos porque no pueden satisfacer las enormes demandas de energía de la última generación de chips de IA.

Mientras que Nvidia y OpenAI han avanzado a la máxima velocidad, la red eléctrica y el sector de la construcción siguen moviéndose a su ritmo tradicional. Esto crea una enorme oportunidad para que surjan costosos cuellos de botella, incluso si todos los demás aspectos del ecosistema de la IA funcionan a la perfección.