El mercado global de la IA necesitará 4,2 billones adicionales de ingresos para rentabilizar la inversión
Los modelos actuales de suscripciones y publicidad suman un volumen de negocio de entre 1,2 y 1,8 billones, según Bain & Company
El debate sobre la rentabilidad de los negocios en torno a la inteligencia artificial (IA), con las multimillonarias apuestas de empresas como Anthropic, OpenAI, SpaceX, Oracle, Meta, Alphabet o Microsoft, está encima de la mesa de la comunidad financiera. Así, el mercado global de la IA necesitará 4,2 billones de dólares (casi 3,7 billones de euros) adicionales de ingresos para cubrir las inversiones en infraestructuras digitales para esta nueva tecnología. En definitiva, a medida que se acelera la inversión en infraestructura de IA, el mundo debe afrontar el siguiente desafío: determinar si el valor económico generado justifica el capital invertido.
Según el séptimo Informe Global de Tecnología anual de Bain & Company, financiar la “insaciable” demanda de computación de la IA requeriría seis billones de dólares en ingresos anuales para 2031, y gran parte de este valor reside en la innovación, más allá de la productividad de los empleados. Para 2031, el gasto anual en infraestructura de IA podría alcanzar los 1,5 billones, incluyendo centros de datos y capacidad de procesamiento, así como las actualizaciones continuas de la base instalada de GPU, memoria y equipos de red.
El estudio señala que la IA para el consumidor, a través de suscripciones y publicidad, y la IA empresarial, mediante el desarrollo de software, ventas, marketing, atención al cliente y operaciones de TI, podrían generar entre 1,2 y 1,8 billones de dólares en ingresos. Así, además de estas aplicaciones, se requieren nuevas categorías de innovación. La investigación de Bain identifica cuatro categorías clave que probablemente financiarán los 4,2 billones de dólares restantes de nuevos ingresos.
En primer lugar, el informe apunta que los proveedores de modelos están reemplazando a los motores de búsqueda e integrando anuncios para generar nuevos ingresos por un volumen entre 100.000 y 200.000 millones de dólares. En segundo lugar, la automatización integral, especialmente en automóviles, camiones y drones, así como en otros ámbitos de la automatización industrial, creará nuevos productos y servicios, que representarían una oportunidad de mercado próxima a 400.000 millones.
En tercer lugar, la IA física, que incluye simulaciones, gemelos digitales y robótica, abrirá un amplio abanico de nuevas aplicaciones en I+D y fabricación. Como resultado, la economía física podría representar una oportunidad de 900.000 millones de dólares en sectores prioritarios, incluida la automoción, la electrónica, los semiconductores y el aeroespacial y de defensa; suponiendo una reducción del 10% en los costos de I+D y fabricación gracias a mayores rendimientos y una puesta en marcha más rápida de las fábricas.
Por último, en cuarto lugar, nuevos productos y usos inexistentes actualmente generarán nuevos mercados y oportunidades gracias a la inteligencia artificial, que podría abarcar el descubrimiento de fármacos, la salud mental y la generación de energía.
“El debate actual se centra en la productividad de los empleados. La economía de la infraestructura de IA exige billones de dólares en nuevos ingresos, más allá de las ganancias de productividad. Lo que necesita la industria es una ola de innovación que supere con creces lo que la tecnología móvil y la nube han logrado. La infraestructura de IA se está construyendo mucho antes de que la demanda se dispare, y su financiación sostenible requerirá añadir aproximadamente un 1% a la tasa de crecimiento anual del PIB mundial”, afirmó David Crawford, presidente de la práctica global de Tecnología de Bain.
El estudio apunta que la “enorme” demanda de computación para IA ha revitalizado la industria del hardware. “En un giro inesperado, las acciones de hardware y semiconductores crecieron a una tasa anual compuesta del 24% entre 2020 y 2026, frente al 6% del software”, destaca Bain & Company, que señala que tres de los segmentos de mayor crecimiento incluyen la memoria de alto ancho de banda (HBM), el empaquetado avanzado y los chips personalizados, con circuitos integrados de aplicación específica (ASIC) que escalan rápidamente.
Según la firma, el desarrollo conjunto de la memoria de acceso aleatorio dinámico (DRAM) con los chips lógicos dificulta la conmutación. Además, dado que los principales actores se centran en la capacidad de HBM, la inversión en memoria de doble velocidad de datos (DDR) y NAND es escasa, lo que podría agravar la escasez y aumentar los precios de los smartphones y los ordenadores.
Estos expertos aseguran que los aceleradores de alto rendimiento y propósito especial están pasando de ser un producto de nicho a una solución generalizada, a medida que las grandes empresas de computación en la nube y las compañías nativas de IA diseñan chips optimizados para sus cargas de trabajo. “Como resultado, los chips personalizados están ganando una mayor cuota del mercado de computación de centros de datos”, destaca el informe, que añade que el punto de inflexión es la aparición de cargas de trabajo homogéneas a gran escala (entrenamiento, inferencia y sistemas de inteligencia artificial) que ahora superan con creces el volumen necesario para amortizar un diseño personalizado.
De igual forma, los riesgos de precios y suministro derivados de desastres naturales, perturbaciones geopolíticas y controles de exportación están transformando la dinámica de la cadena de suministro. Las empresas ahora aseguran múltiples fuentes de suministro con proveedores diversificados, mientras que las fundiciones responden de manera similar, particularmente en el sector de los chips lógicos.
Además, el estudio señala que la ciberseguridad se enfrenta a un momento crucial. En los últimos tiempos, los incidentes de gran repercusión, especialmente aquellos relacionados con pruebas de modelos de IA de vanguardia, han situado la ciberseguridad en el centro de la agenda. La IA ha reducido drásticamente el tiempo necesario para un ciberataque típico, pasando de unas cuatro semanas a aproximadamente 18 horas, según Bain, y la proliferación de agentes de IA amplía su impacto. “La mala gestión interna de los agentes es una debilidad evidente con una causa comprensible: la falta de una solución milagrosa por parte de los proveedores está llevando a muchas empresas a dudar cuando deberían estar creando de forma proactiva una solución pragmática y flexible mediante un enfoque de desarrollo, compra o colaboración”, precisa.