Es posible que las empresas de inteligencia artificial (IA) deban cumplir sus promesas de desarrollar inteligencia artificial general (AGI) en el corto plazo para compensar la disparidad entre inversiones y ganancias en la industria. 

Desafortunadamente, todavía no hay evidencia científica de que las AGI (máquinas capaces de realizar un razonamiento a nivel humano o mayor) sean siquiera posibles.

Un mercado en crecimiento

Según los analistas, el mercado actual de la IA es en gran medida anticipatorio. OpenAI es una de las pocas empresas de IA generativa altamente rentables y la diferencia entre sus ingresos (alrededor de 3.400 millones de dólares, según Information) y los siguientes competidores más cercanos es enorme.

Lo que esto equivale es una escasez de capital, o un flujo negativo de alrededor de 600 mil millones de dólares, al menos según un análisis reciente de Sequoia Capital.

Cabe mencionar que las cifras de Sequoia se basan en estimaciones del uso de GPU de Nvidia. Teniendo esto en cuenta, es probable que las cifras anteriores estén ligeramente deflactadas en lo que respecta a los gastos industriales globales.

Básicamente, el análisis indica que las empresas de IA necesitan generar más de medio billón en ingresos para justificar los gastos actuales, una cifra que se espera que crezca año tras año.

¿Dónde está el producto?

Si bien el actual aumento del interés de los inversores y las empresas en la tecnología de IA generativa puede haber impulsado el mercado a máximos históricos, incluido el breve mandato de Nvidia como la empresa más valiosa del mundo por capitalización de mercado, muchos analistas se preguntan cuándo se lanzarán los productos o servicios de IA reales que que van a sostener este nivel de crecimiento van a llegar.

Hasta el momento, es difícil argumentar que la IA generativa ha encontrado un caso de uso legítimo que conducirá a una expansión exponencial de las ganancias para quienes invierten.

ChatGPT podría ser el producto estrella del sector, pero hay pocas razones para creer que de repente se generalizará.

En pocas palabras, tomará décadas alcanzar esa marca de ingresos de 600 mil millones de dólares si el margen de ganancias de 10 dígitos de OpenAI acapara la mayor parte del mercado. La IA generativa aún tiene que encontrar el mismo tipo de propuesta de valor que el aprendizaje automático, pero las inversiones continúan aumentando a nivel de capital de riesgo, gobierno y corporaciones.

Esto bien podría indicar que el mercado de la IA pronto entrará en una era de “AGI o quiebra” en la que la viabilidad de empresas como OpenAI y Anthropic dependerá de si han hecho las apuestas correctas a la hora de entregar máquinas que puedan razonar tan bien como sea posible. así como los humanos.

En el lado negativo de las cosas, las empresas que se encuentran en el corazón del sector de la IA generativa pueden estar atravesando un momento decisivo para sus ingresos. Si el mercado no puede justificar la posición de Nvidia en o cerca de 3 billones de dólares lo suficientemente pronto como para evitar un posible inconveniente, entonces esa escasez de 600 mil millones de dólares para la industria podría ampliarse hasta el punto de no retorno.

Sin embargo, en el lado positivo de las cosas, el punto de no retorno no existirá si la industria realmente inventa la AGI. Y Nvidia también es la clave de este escenario.

Como también señaló Sequoia Capital, Nvidia se está preparando para lanzar su nuevo chipset basado en Blackwell (llamado “B100”) para entrenar IA generativa. Se supone que el B100 supera el estándar actual de la industria para modelos de capacitación (el H100 de Nvidia) hasta en 2,5 veces y, según se informa, solo costará un 25% más.

Si los expertos creen que era posible lograr AGI antes de que se lanzara el último y mejor chip de Nvidia, debería deducirse que será aún más fácil con hardware que presente un aumento del 150% en potencia y eficiencia.

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