La materia prima de una nueva era: la capacidad de computación para la IA se comprará y venderá en Wall Street
La Bolsa de Chicago lanzará futuros sobre el uso de procesadores, cuyo precio se ha disparado y condiciona a los desarrolladores: “Decide si un proyecto vive o muere”
Los modelos de IA analizan más datos de los que cualquier persona podría consumir en toda una vida, pero su corazón cabe en medio folio A4. Así de pequeñas son las tarjetas de procesadores gráficos, o GPU por sus siglas en inglés, unas máquinas complejas diseñadas por Nvidia originalmente para renderizar imágenes en videojuegos y ahora adaptadas para ejecutar miles de cálculos con los que se entrena un lenguaje de inteligencia artificial. El alquiler de estos procesadores, demasiado caros para que a muchas empresas les compense comprarlos, es la base del desarrollo de la IA. Aun así, nadie sabe muy bien cuánto vale contratar las GPU: cada proveedor, desde gigantes como Amazon u Oracle hasta pequeños operadores independientes, fija sus precios según su propia oferta y demanda. Ahora, Wall Street quiere cambiarlo y que cotice el uso de estos chips igual que el barril de petróleo o la onza de oro.
La Bolsa de Chicago, una de las grandes referencias mundiales del comercio de materias primas, ha presentado su oferta de contratos futuros sobre el precio de las GPU. Se trata de un producto financiero que permite tanto al comprador como al vendedor fijar el precio de un bien antes de la entrega. Es la base del comercio de materias primas, como forma de asegurarse un suministro a meses vista, pero algo inédito para los chips de la IA.
“Estos contratos pueden ser una herramienta útil para aportar más previsibilidad a un mercado en plena expansión”, afirman desde la Asociación Española de Centros de Datos, una de las mayores patronales de la industria de la IA en España, en declaraciones a este diario. La preocupación tiene sentido a medida que la demanda de capacidad de computación no para de crecer a medida que se lanzan modelos cada vez más potentes, como Claude CoWork, presentado en enero por Anthropic con capacidad para programar sin instrucciones complejas.
Los precios reflejan la presión de la demanda, según apunta un índice de la consultora Silicon Data, lo más parecido hoy a una referencia del sector, que servirá de base para estos contratos futuros. De acuerdo con él, el alquiler de una unidad de procesamiento H100, la principal GPU del mercado, se ha encarecido más de un 30% en los últimos seis meses. Ningún otro modelo había subido tanto en tan poco tiempo en los registros de esta firma.
Hoy, la H100 ya supera los 2,6 dólares por hora. Las empresas suelen alquilar estos chips vía proveedores externos, porque solo los necesitan cuando entrenan o ejecutan sus modelos. Puede parecer poco, pero cada proyecto suele requerir más de una GPU y, al sumar horas de uso, el gasto se acumula. Stamp AI, una pequeña desarrolladora madrileña especializada en procesar compras internacionales, gasta 60.000 euros al año en alquiler de estos chips, casi la mitad de lo que destina a proveedores de datos externos.
Los más vulnerables a la subida del precio de las GPU son precisamente los pequeños desarrolladores. Los gigantes como OpenAI pueden contratar grandes volúmenes por adelantado y obtener descuentos o fijar sus precios a largo plazo. Quienes no tienen ese poder de negociación absorben las subidas sin red.
“El precio de la GPU no es simplemente un gasto. Decide si nuestro proyecto vive o muere”, señala Javier Martín, consejero delegado de Renaiss AI, una desarrolladora independiente con sede en Madrid. El año pasado, la empresa tuvo que reducir su capacidad de procesamiento en pleno desarrollo de un chatbot para una plataforma educativa. Aun así, el proyecto ha logrado sostenerse y ya entra en su segundo año.
El caso de Renaiss AI no es aislado. Stamp AI también ha sufrido con el encarecimiento de las GPU y con la saturación de los servidores de sus proveedores, lo que ha ralentizado su modelo en algunos momentos. En el último trimestre, además, dos fallos externos dejaron el servicio temporalmente sin plena capacidad. “Lo más frustrante no es el precio en sí, sino la falta de previsibilidad”, se queja Javier Castrillo, cofundador y director de producto de Stamp. “No sabes si lo que pagas hoy va a ser lo mismo la semana que viene, y eso complica enormemente cualquier planificación financiera seria”, añade este emprendedor madrileño de 49 años.
No todos están convencidos por completo de la eficacia de los contratos de futuros para las GPU. Es verdad que pueden mejorar la transparencia y reducir las diferencias entre proveedores, de hasta un 40% entre los contactos de Martín. Pero hay un riesgo propio de la tecnología, el de la obsolescencia. Si una empresa fija hoy el precio de un chip concreto y mañana aparece otro más barato y potente, puede quedar atrapada con una tecnología vieja mientras sus competidores avanzan.
“El petróleo no cambia, pero los chips sí”, señala Martín. Por su parte, Castrillo cree que la demanda seguirá impulsando los precios antes de estabilizarse, con o sin contratos de futuros: “Quedan meses para que el mercado encuentre un suelo estable, seguramente estará por encima del actual”. Desde la patronal de los centros de datos añaden que “el foco debe estar en acompañar el crecimiento de la demanda con más capacidad y red” para evitar las sobrecargas.
Además, los futuros suelen favorecer al gran inversor frente al pequeño o, en este caso, a las grandes empresas de IA frente a los desarrolladores independientes. Estos últimos muchas veces no tienen acceso a estos mercados debido a su burocracia o complejidad y, por tanto, no pueden usar estos contratos como cobertura ante subidas repentinas de precios. Sin embargo, sí quedan expuestos a sus consecuencias, porque los movimientos en los mercados de futuros influyen en los precios reales, como demuestran los vaivenes del petróleo durante el conflicto con Irán.
Los grandes inversores, como las gestoras de fondos, han ganado millones con la compra de contratos futuros del petróleo, como el brent, ante la expectativa de escasez. La especulación sobre el barril del crudo brent, que llegó a dispararse un 60% en marzo, ha retroalimentado a su vez a las refinerías. Además, en una ocasión, a finales de aquel mes, algunos operadores ganaron millones al anticipar que Donald Trump aplazaría una tanda de ataques a Irán, en un movimiento rodeado de sospechas de filtraciones desde la Casa Blanca.
El experimento de la fibra
Los futuros sobre la GPU no serán el primer intento de los mercados financieros de crear una referencia para comerciar con una tecnología. En los años noventa, en plena burbuja puntocom, el entonces gigante eléctrico Enron ofreció contratos de futuros sobre su capacidad de fibra óptica con la promesa de dar estabilidad y transparencia a los precios. Pero los rápidos cambios tecnológicos, la falta de demanda suficiente y el colapso de las puntocom hundieron ese mercado en apenas unos años. La puntilla fue la quiebra de Enron por un fraude contable. También se llegaron a comercializar contratos de chips de memoria, pero fracasaron.
“Los futuros no calan si al final no despiertan el interés de los inversores”, explica Francisco Quintana, director de estrategia de ING. “Era muy difícil prever la evolución de la industria y, por tanto, para el mercado poner precio (a estos productos)”, añade el analista, que además “ve muchas similitudes” entre aquel momento y la actualidad. Al final, la última solución de Wall Street para estabilizar el mercado de la IA retoma la gran pregunta que persigue a este sector. Es decir, si las valoraciones tanto del sector están justificadas o si Wall Street simplemente está construyendo otro producto financiero alrededor de una burbuja.