La burbuja de la Inteligencia Artificial en peligro de estallido
La burbuja de la Inteligencia Artificial puede estallar, entre otras cosas, por la falta de potencia computacional, uno de los principales factores que ralentizan el desarrollo y el lanzamiento de nuevos productos, por el enorme gasto de agua y por las toneladas de emisiones de CO2 que genera.
[Empresa – Información Digital / Medio Ambiente]
La burbuja de la Inteligencia Artificial (IA) puede estallar debido a la falta de energía e infraestructura física. La preocupación por un posible estallido ha resurgido con intensidad, ya que las acciones tecnológicas estadounidenses se han enfrentado recientemente a su mayor retroceso desde la liquidación inducida por los aranceles de Trump el pasado mes de abril.
Estos movimientos tienen consecuencias claras cuando el sector es tan fundamental para los mercados. Los valores relacionados con la IA han contribuido aproximadamente al 75% de los rendimientos del S&P 500, al 80% del crecimiento de los beneficios y al 90% del crecimiento del gasto de capital desde el lanzamiento del ChatGPT de OpenAI en noviembre de 2022.
Los llamados ‘Siete Magníficos’ (Nvidia, Microsoft, Apple, Alphabet, Amazon, Meta Platforms y Tesla) tienen ahora en conjunto una capitalización de mercado superior a la de la economía china. Solo Nvidia vale más que Japón, la tercera economía mundial.
Paralelismos con la caída de las ‘puntocom’
Sin embargo, la comunidad inversora sigue muy dividida sobre si estamos asistiendo a una burbuja especulativa en el sector de la IA. Mientras algunos observadores trazan incómodos paralelismos con la caída de las ‘puntocom’ a principios de la década de 2000, otros sostienen que la actual revolución de la IA se sustenta en fundamentos económicos auténticos y transformadores.
Andrew Garthwaite, estratega jefe de renta variable mundial de UBS, sostiene que el auge de la IA cumple todos los requisitos de una burbuja clásica.
Destaca varios patrones familiares, como la mentalidad de ‘comprar la caída’, la creencia de que «esta vez tiene que ser diferente» debido a una tecnología revolucionaria, y una mayor participación minorista, junto con unas condiciones monetarias laxas y un telón de fondo de beneficios estancados fuera de las diez principales empresas estadounidenses.
Sin embargo, otros advierten contra las comparaciones simplistas con la era de las ‘puntocom’, argumentando que los gigantes actuales de la IA están generando beneficios reales.
Una distinción clave entre el actual auge de la IA y la burbuja de las ‘puntocom’ de finales de los noventa radica en las valoraciones.
Goldman Sachs indica que la mediana de la relación precio/beneficios a 24 meses vista para los ‘Siete Magníficos’ actuales se sitúa en 27 veces los beneficios, casi la mitad de la valoración media de los principales valores tecnológicos durante la burbuja del año 2000.
Dudas sobre la capacidad de suministro de potencia informática necesaria
Sin embargo, más allá de la especulación sobre las valoraciones futuras, está surgiendo una cuestión más fundamentada y acuciante: la capacidad de la industria para suministrar la potencia informática y la capacidad física necesarias no da abasto.
Según Jordi Visser, responsable de AI Macro Nexus Research en 22V Research, el sector de la IA se enfrenta a un grave problema de oferta, sobre todo en lo que respecta a la energía y la infraestructura necesarias para apoyar su crecimiento.
«Esto no es la burbuja de las ‘puntocom’, porque la demanda está superando masivamente a la oferta», afirmó Visser en un reciente vídeo de YouTube.
Según él, «la próxima fase de inversión en IA no se definirá por quién puede gastar más, sino por quién puede ejecutar a través de la restricción».
Fuentes: barcelonadot.com y msn.com
Falta de potencia computacional
La popularidad de la IA crece y penetra en cada vez más áreas de nuestra vida. Sin embargo, a pesar del rápido progreso, parece que este milagro tecnológico también está encontrando sus límites. La falta de potencia computacional se está convirtiendo en un obstáculo y dificulta a los desarrolladores en el avance de nuevas herramientas.
Entrenar y operar modelos complejos de Inteligencia Artificial requiere una potencia computacional enorme. Con la creciente complejidad de estos modelos, que son capaces de generar textos, imágenes y videos cada vez más realistas, también aumenta el consumo de computadoras potentes y hardware especializado.
OpenAI, uno de los líderes en el ámbito de la IA, ha admitido abiertamente que la falta de potencia computacional es uno de los principales factores que ralentizan el desarrollo y el lanzamiento de nuevos productos.
La mejora prometida de la función de conversación de ChatGPT con reconocimiento visual, denominada Advanced Voice Mode, se pospone indefinidamente. […]
OpenAI ya planea construir más centros de datos, pero aquí también encuentran problemas. Además de la falta de financiación, la ecología también juega un papel en el desarrollo. Los científicos resaltan cada vez más que la IA contribuye significativamente al aumento de la huella de carbono.
Fuente: testvelocidad.es
Consumo de energía de la Inteligencia Artificial
Según novaluz.es, un estudio de la Universidad de Massachusetts Amherst reveló que entrenar un modelo de lenguaje natural como BERT puede generar más de 284 toneladas de emisiones de CO2, el equivalente a cinco coches durante toda su vida útil.
Modelos aún más avanzados, como los de IA Generativa, superan con creces esa cifra, llegando a consumir varios megavatios hora solo en el proceso de entrenamiento.
Y no se trata solo del entrenamiento. Las consultas diarias que reciben estos sistemas también tienen un impacto significativo. Por ejemplo, se estima que una sola consulta a un modelo de IA Generativa puede consumir entre 2 y 10 veces más energía que una búsqueda tradicional en Google.
Además, a medida que la IA se integra en más procesos y productos, su demanda energética global seguirá creciendo. Según algunas proyecciones, el consumo energético asociado a la IA podría multiplicarse por tres antes de 2030, lo que obligará a empresas y proveedores de energía a adaptarse rápidamente a este nuevo panorama.
La IA consume una enorme cantidad de agua
Leemos en el nationalgeographic.com.es, que generar un texto de 100 palabras en ChatGPT consume, en promedio, 519 mililitros de agua, el equivalente a una botella.
Este consumo, que puede parecer mínimo en la escala de una sola consulta, se magnifica cuando se analiza el impacto a gran escala.
Si solo el 10% de la población activa en Estados Unidos usara este servicio semanalmente, el consumo anual de agua ascendería a más de 435 millones de litros, suficiente para abastecer a todos los hogares de un estado como Rhode Island, de un millón de habitantes, durante un día y medio, según un análisis de The Washington Post en conjunto con investigadores de la Universidad de California en Riveside.
Los servidores que operan en centros de datos generan cantidades masivas de calor al realizar los miles de cálculos necesarios para cada respuesta.
Para evitar sobrecalentamientos, el sistema requiere enfriamiento constante, a menudo mediante sistemas que utilizan agua para transferir el calor hacia torres de refrigeración.
Este proceso es comparable a cómo el sudor enfría el cuerpo humano. En zonas donde el agua escasea, se utilizan sistemas eléctricos de aire acondicionado, pero a costa de un mayor consumo energético.
El dilema
Las cifras del agua que ChatGPT gasta son incluso más impresionantes cuando se toma en cuenta que cada sesión de unas 20 a 50 preguntas del Chatbot consume una botella de agua de 500 ml.
Así, sabiendo la popularidad de la plataforma de IA de OpenAI, en la que millones de personas conversan con la IA a diario, hay que tener en cuenta que esto se traduce en un gasto excesivo de agua.
Dado que la escasez de agua limpia se incrementa año tras año, ¿qué conviene más a la Humanidad, que continuemos haciendo preguntas (que la mayoría de las veces no son importantes) al ChatGPT o que intentemos tener más reservas de agua limpia?
Los investigadores reclaman que las firmas tecnológicas encargadas del desarrollo de la IA deberían asumir su responsabilidad social y predicar con el ejemplo abordando su propia huella hídrica.
Equipo Torrese
eMagazine 39ymas.com
Origen de las oimágenes:
freepik.es – DC Studio
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freepik.es – jcomp
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