A principios de esta semana, cinco personas que desempeñan un papel vital en cada capa de la cadena de suministro de IA se sentaron en la Conferencia Global Milken en Beverly Hills. Durante su charla, abordaron una amplia gama de temas, desde las escaseces de chips, hasta centros de datos orbitales, y plantearon la posibilidad de que la arquitectura que sustenta toda la tecnología esté equivocada.
Participantes Importantes en la Conversación
En el escenario, se encontraban:
- Christophe Fouquet, CEO de ASML, la empresa holandesa que tiene un monopolio en las máquinas de litografía ultravioleta extrema, necesarias para la fabricación de chips modernos.
- Francis deSouza, COO de Google Cloud, que supervisa una de las mayores inversiones en infraestructura de la historia corporativa.
- Qasar Younis, cofundador y CEO de Applied Intuition, una compañía de IA física valorada en 15.000 millones de dólares.
- Dimitry Shevelenko, director comercial de Perplexity, una empresa nativa de IA que desarrolla herramientas de búsqueda.
- Eve Bodnia, física cuántica que dejó el ámbito académico para desafiar la arquitectura fundamental que la mayoría de la industria de la IA da por sentada en su startup, Logical Intelligence.
Entre las firmas de vanguardia, Yan LeCun, exjefe de IA de Meta, se unió como presidente fundador de la junta de investigación técnica de esta startup.
Los Cuellos de Botella son Reales
Manufactura de Chips y Limitaciones del Mercado
El auge de la IA se enfrenta a límites físicos reales, y las restricciones comienzan más abajo en la cadena de suministro de lo que muchos imaginan. Fouquet señaló una “gran aceleración en la fabricación de chips”, pero expresó su “fuerte creencia” de que en los próximos dos, tres, tal vez cinco años, el mercado estará limitado en oferta. Esto significa que gigantes como Google, Microsoft, Amazon y Meta no recibirán todos los chips que están pagando.
DeSouza destacó la magnitud de este problema, mencionando que los ingresos de Google Cloud superaron los 20.000 millones de dólares en el último trimestre, con un crecimiento del 63%. Su cartera de pedidos casi se duplicó en un solo trimestre, pasando de 250.000 millones a 460.000 millones. “La demanda es real”, afirmó.
La Escasez de Datos
Para Younis, la limitación proviene principalmente de otro lugar. Applied Intuition construye sistemas de autonomía para vehículos, drones y equipos de defensa, y su cuello de botella no es el silicio, sino los datos que solo se pueden obtener enviando máquinas al mundo real. “Se necesita encontrarlo en el mundo real”, afirmó, y ninguna cantidad de simulación sintética cierra completamente esa brecha.
El Problema Energético es Real
Si los chips son el primer cuello de botella, la energía es el siguiente en la línea. DeSouza confirmó que Google está explorando centros de datos en el espacio como respuesta seria a las limitaciones energéticas. “Tienes acceso a energía más abundante”, comentó, aunque señaló que no es una solución sencilla debido a las complejidades que implica.
Estrategia de Integración Energética
El argumento más profundo de DeSouza se enfocó en la eficiencia a través de la integración. Según él, la estrategia de Google de diseñar en conjunto toda su pila de IA resulta ventajosa en términos de energía. “Ejecutar Gemini en TPUs es mucho más eficiente energéticamente que cualquier otra configuración”, afirmó. Este tipo de integración vertical se convierte en una ventaja competitiva en un mundo donde la disponibilidad de energía se convierte en un gran limitante.
Un Tipo Diferente de Inteligencia
Mientras la industria debate sobre la escala y eficiencia de inferencia, Eve Bodnia está desarrollando un enfoque distinto. Su empresa, Logical Intelligence, se basa en modelos energéticos, que buscan entender las reglas subyacentes a los datos, lo que ella argumenta se asemeja más al funcionamiento del cerebro humano. Su modelo más grande cuenta con 200 millones de parámetros y se dice que opera miles de veces más rápido que los modelos tradicionales.
Agentes, Seguridad y Confianza
Shevelenko explicó cómo Perplexity ha evolucionado de un producto de búsqueda a lo que ahora llaman un “trabajador digital”. Su nueva oferta, Perplexity Computer, está diseñada para ser dirigida por un trabajador del conocimiento, lo que plantea nuevas preguntas sobre control y seguridad.
Importancia de la Granularidad en el Control
El control granular es clave. Los administradores pueden especificar qué herramientas puede usar un agente y si esas permisiones son de solo lectura o de lectura-escritura. “La granularidad es la base de una buena higiene de seguridad”, afirmó Shevelenko, haciendo hincapié en su relevancia tras su experiencia en la junta de Lazard.
Soberanía y Seguridad Nacional
Younis hizo una observación provocativa, sugiriendo que la IA física y la soberanía nacional están entrelazadas de maneras que la IA digital nunca lo estuvo. Los vehículos autónomos y drones de defensa plantean cuestiones sobre seguridad y recogida de datos que los gobiernos no pueden ignorar.
Limitaciones en el Progreso Tecnológico
Fouquet enfatizó que, aunque el progreso de la IA en China es real, se ve limitado en el nivel de modelo debido a la falta de acceso a la litografía EUV para fabricar semiconductores avanzados.
La Cuestión Generacional
Cerca del final del panel, se planteó la incómoda pregunta sobre el impacto de la IA en la capacidad de pensamiento crítico de la próxima generación. Las respuestas fueron optimistas, subrayando cómo estas herramientas podrían permitir abordar problemas complejos, desde enfermedades neurológicas hasta infraestructura de energía.
Perspectivas de Oportunidad
Shevelenko agregó que, aunque los trabajos de nivel de entrada están desapareciendo, la capacidad de iniciar algo de manera independiente nunca ha sido más accesible. “La única restricción es tu propia curiosidad y agency,” dijo.
Conclusiones
La conversación en la Conferencia Global Milken refleja las complejidades del desarrollo de la IA en la actualidad. Los cuellos de botella en la producción y el suministro de energía, junto con los nuevos enfoques en la inteligencia artificial, destacan la necesidad de adaptación y creatividad en un mercado en rápida evolución. Los emprendedores deben considerar estas dinámicas al planificar sus estrategias y operar en este espacio competitivo.
Consejos para emprendedores:
- Investiga sobre la cadena de suministro: Comprender los cuellos de botella en producción puede ser clave para el éxito.
- Aprovecha la energía renovable: Considera alternativas energéticas que puedan ofrecer ventajas competitivas.
- Invertir en talento: La IA no solo es tecnología; también es esencial contar con un equipo humano capacitado.
- Mantente actualizado: La evolución de la IA y sus aplicaciones es rápida, por lo tanto, seguir aprendiendo y adaptándose es crucial.
La soberanía y la seguridad nacional también jugarán un papel fundamental en el futuro de la IA, lo que exige que los emprendedores tengan en cuenta las implicaciones éticas y regulatorias de sus desarrollos tecnológicos.