El informe de Deutsche Bank advierte sobre la división de las empresas en la era de la inteligencia artificial entre ganadoras y víctimas, lo que debilita la viabilidad de la diversificación tradicional en las carteras de inversión.
Condiciones para alcanzar la superinteligencia para 2030
La factura de 900.000 millones de dólares y los requisitos de energía y chips
Tres desafíos de inversión que ponen fin a la era de la diversificación tradicional
La posibilidad de que no se logre la superinteligencia y el riesgo de los baches de aire
Preguntas frecuentes
Condiciones para alcanzar la superinteligencia para 2030
La inteligencia artificial podría llegar a la fase de «superinteligencia» para 2030, según un nuevo documento de investigación publicado por el instituto de investigación de «Deutsche Bank». Sin embargo, el banco alemán establece una condición importante para que esto ocurra; este escenario solo se materializará si continúa la ampliación de los modelos, los sistemas de inteligencia artificial aprenden a desarrollarse y mejorarse a sí mismos, y la industria logra superar las severas restricciones impuestas a la energía eléctrica, la infraestructura y el financiamiento financiero.
El documento de investigación se tituló «Auge o caída de la inteligencia artificial: ¿cómo será la superinteligencia y cuándo llegaremos a ella?» y fue elaborado por el analista de «Deutsche Bank» Adrian Cox en colaboración con el experto externo Azim Azhar, para estudiar qué significa el «consenso de San Francisco» sobre alcanzar una inteligencia superior a la humana para 2030 para las empresas y los inversores.
La idea central del informe es que los inversores quizás no necesiten realmente que llegue la superinteligencia para que el gasto en inteligencia artificial dé sus frutos, pero sí necesitan sin duda que el crecimiento de los ingresos vaya al mismo ritmo que los exorbitantes costos.
La factura de 900.000 millones de dólares y los requisitos de energía y chips
«Deutsche Bank» estima que el entrenamiento de un modelo virtual similar a la inteligencia general podría requerir una infraestructura con un costo de entre 300.000 y 500.000 millones de dólares y alrededor de 6 gigavatios de energía. Si este entrenamiento se lleva a cabo en un plazo de 4 meses utilizando chips «Vera Rubin» de «Nvidia», podría requerir unos 7,8 millones de chips y 26 gigavatios de energía de servicios públicos eléctricos, con un costo cercano a los 900.000 millones de dólares a los precios actuales, aunque la mejora continua en la eficiencia informática podría reducir el costo de un clúster similar a unos 200.000 millones de dólares para 2030.
El banco espera que las empresas «Alphabet», «Amazon», «Meta», «Microsoft» y «Oracle» gasten cerca de 800.000 millones de dólares en gastos de capital solo este año, señalando que su gasto anual podría superar la barrera del billón de dólares para 2030 y más allá.
El analista Adrian Cox escribió: «Bajo el escenario que planteamos, los modelos de inteligencia artificial con mejor rendimiento para 2030 tendrán características de superinteligencia, lo que significa que serán mejores que los expertos humanos en todos los campos».
Tres desafíos de inversión que ponen fin a la era de la diversificación tradicional
Cox argumentó que la inteligencia artificial podría dividir drásticamente a las empresas entre claras ganadoras y claras perdedoras, lo que debilitará la protección habitual que proporciona la diversificación de las carteras de inversión, afirmando: «Distribuir el capital entre más nombres solo servirá para propagar la exposición al riesgo en lugar de mitigarla», y llamó a los inversores a clasificar sus tenencias en «empresas que adoptan la inteligencia artificial o víctimas de ella».
En segundo lugar, el informe advirtió contra interpretar la tranquilidad en el movimiento de los precios como una disminución del riesgo, citando a la empresa educativa «Chegg», cuyas acciones perdieron la mitad de su valor en un solo día en mayo de 2023 después de que su directiva vinculara la desaceleración en el crecimiento de clientes con el surgimiento de «ChatGPT».
En tercer lugar, Cox advirtió que la estrategia de reducir el precio promedio de compra cuando una acción cae puede dejar de ser prudente, explicando que «una caída en el precio puede ser información de que el modelo de negocio de la empresa se ha vuelto obsoleto y no una oportunidad de compra».
La posibilidad de que no se logre la superinteligencia y el riesgo de los baches de aire
El informe dejó espacio para la posibilidad de que la superinteligencia no se logre en absoluto; según informó el sitio web «MarketWatch», propiedad de «News Corp», el punto de vista del banco sugiere que es posible que nunca se materialice, a pesar de que la economía estadounidense seguirá siendo capaz de cosechar grandes ganancias de productividad impulsadas por la inteligencia artificial.
La adopción empresarial de la inteligencia artificial avanza a una velocidad tres veces mayor que las olas anteriores de teléfonos móviles, internet y computación en la nube, y los ingresos de la economía de la inteligencia artificial fuera de China podrían superar los 200.000 millones de dólares en 2026, en comparación con menos de 1.000 millones de dólares en 2022.
Sin embargo, el banco advirtió que una gran parte de la infraestructura se financia actualmente sobre la base de ingresos futuros esperados, lo que ejerce presión sobre el flujo de caja de las principales empresas de la nube, citando la advertencia de Jaspreet Singh Sahota, director de estrategia de «Google DeepMind», sobre el riesgo de que se produzca un «bache de aire para la inteligencia artificial», en el cual el gasto masivo llega primero mientras que los ingresos esperados se retrasan en alcanzarlo.
Preguntas frecuentes
Pregunta: ¿Cuál es el costo estimado para entrenar un modelo de superinteligencia en cuatro meses?
Respuesta: Deutsche Bank estima que el entrenamiento durante 4 meses en chips Vera Rubin de Nvidia requiere 7,8 millones de chips y 26 gigavatios de electricidad, con un costo cercano a los 900.000 millones de dólares a los precios actuales.
Pregunta: ¿Cuánto gastarán las cinco principales empresas tecnológicas en infraestructura este año?
Respuesta: El informe espera que Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle gasten cerca de 800.000 millones de dólares este año, y que su gasto anual supere el billón de dólares para 2030.
Pregunta: ¿Por qué advierte Deutsche Bank a los inversores contra depender de la diversificación tradicional de acciones?
Respuesta: Porque la inteligencia artificial dividirá drásticamente a las empresas entre adopciones ganadoras o víctimas cuyos modelos de negocio se vuelven obsoletos, lo que hace que comprar acciones a la baja sea un riesgo en lugar de una oportunidad.
Pregunta: ¿Qué se entiende por el término bache de aire de la inteligencia artificial en el informe?
Respuesta: Es una advertencia lanzada por Jaspreet Singh Sahota de Google DeepMind que señala el riesgo de realizar inversiones masivas y gastos de capital por adelantado sin que los ingresos reales logren ponerse al día.
