Por qué es tan caro desarrollar inteligencia artificial?: El impulso hacia modelos de IA más grandes, unido a la creciente necesidad de chips y centros de datos,
está elevando los costes de las empresas tecnológicas.

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Detalles

Inversiones masivas
Aumento de los costos de IA

Los modelos de lenguaje

Costos de chips y computación

Alquilar chips

Conclusión

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Tras más de 18 meses de intensa atención a la IA generativa,
algunas de las mayores empresas tecnológicas han demostrado que esta tecnología puede ser una verdadera fuente de ingresos.
Sin embargo, también representa un gasto significativo.
Tanto Microsoft como la empresa matriz de Google, Alphabet,
informaron de aumentos en los ingresos por servicios en la nube en sus últimos resultados trimestrales,
con clientes que gastan más en servicios de IA.
Meta Platforms indicó que sus esfuerzos en IA han mejorado
la participación de los usuarios y la orientación de los anuncios,
aunque todavía está lejos de obtener beneficios sustanciales de esta tecnología.

Inversiones masivas para obtener beneficios tempranos

Para lograr estos primeros beneficios, las tres empresas han gastado
miles de millones en el desarrollo de la IA y tienen previsto aumentar estas inversiones.
El 25 de abril, Microsoft anunció que sus gastos de capital alcanzaron los 14.000 millones de dólares en el último trimestre,
lo que supone un aumento del 79% respecto al mismo trimestre del año anterior,
impulsado en parte por las inversiones en infraestructuras de IA.
Alphabet gastó 12.000 millones de dólares durante el mismo trimestre, un 91% más que el año anterior,
y espera que el gasto se mantenga al mismo nivel o superior durante el resto del año,
centrándose en las oportunidades de IA.
Mientras tanto, Meta elevó sus estimaciones de inversión para el año,
proyectando ahora que los gastos de capital oscilarán entre 35.000 y 40.000 millones de dólares,
un aumento del 42% en el extremo superior de la horquilla.

Aumento de los costes de la IA: Modelos más grandes y mayor demanda

El aumento de los costes de la IA ha sorprendido a algunos inversores,
con la caída de las acciones de Meta en respuesta a las previsiones de gasto unidas a un crecimiento de las ventas más lento de lo esperado.
Sin embargo, en el sector tecnológico se sabía desde hace tiempo que los costes de la IA aumentarían.
Esto se debe a dos razones principales: Los modelos de IA son cada vez más grandes y más caros de desarrollar,
y la demanda mundial de servicios de IA hace necesaria la construcción de más centros de datos para darles soporte.

Los grandes modelos lingüísticos requieren grandes inversiones

Los productos de IA más populares del momento, como ChatGPT de OpenAI,
se basan en grandes modelos lingüísticos, sistemas alimentados con ingentes cantidades de datos
para ofrecer las mejores respuestas posibles a las consultas de los usuarios.
Muchas de las principales empresas de IA apuestan por que el camino hacia una IA más avanzada,
y posiblemente sistemas capaces de superar a los humanos en muchas tareas,
pasa por hacer aún más grandes estos grandes modelos lingüísticos.
Esto requiere más datos, potencia de cálculo y periodos de entrenamiento más largos.
Dario Amodei, Consejero Delegado de Anthropic, un competidor de OpenAI,
declaró que el entrenamiento de los modelos de IA actuales cuesta alrededor de 100 millones de dólares,
y que los modelos futuros podrían costar 1.000 millones de dólares, y entre 5.000 y 10.000 millones de dólares para 2025 y 2026.

Costes de chip y computación: Grandes inversiones en tecnología avanzada

Una parte importante del coste está ligada a los chips, no a las CPU habituales,
sino a potentes GPU capaces de procesar grandes cantidades de datos a altas velocidades,
como el chip H100 de Nvidia, que se vende por unos 30.000 dólares.
Las grandes empresas tecnológicas necesitan muchos de estos chips; el consejero delegado de Meta,Mark Zuckerberg,
declaró que su empresa tiene previsto adquirir 350.000 chips H100 antes de finales de año para apoyar su investigación en IA.

Alquilar chips: Otra opción cara

Las empresas pueden evitar la compra de chips físicos alquilándolos, pero también resulta caro.
Alquilar los chips H100 de Nvidia cuesta unos 100 dólares por hora.
Nvidia desveló un nuevo diseño de procesador llamado Blackwell,
que es muy eficiente a la hora de manejar grandes modelos de lenguaje y se espera que tenga un precio similar al de la línea de chips Hopper,
que incluye el H100. Nvidia declaró que se necesitarían unas 2.000 GPU Blackwell para entrenar un modelo de IA con 1,8 billones de parámetros,
el tamaño estimado del ChatGPT-4 de OpenAI. En comparación, se necesitarían 8.000 GPU Hopper para realizar la misma tarea.

Conclusión

En última instancia, la industria tecnológica está empujando hacia la construcción de modelos de IA más grandes y avanzados,
lo que aumenta significativamente los costes. A pesar de los elevados gastos,
las empresas siguen invirtiendo fuertemente en el desarrollo de esta tecnología para conseguir posibles beneficios en el futuro.

Por qué es tan caro desarrollar inteligencia artificial?

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