La guerra civil de la IA obligará a los inversores a tomar partido
Se enfrentan los románticos, que quieren máquinas pensantes, y los pragmáticos, que buscan resolver problemas
En su historia satírica del Reino Unido, 1066 and all that (1066 y todo eso), W. C. Sellar y R. J. Yeatman presentan la guerra civil inglesa del siglo XVII como un conflicto entre los “equivocados pero románticos” Cavaliers (caballeros) y los “acertados pero rebeldes” Roundheads (rapados). Las secuelas del lanzamiento del modelo de inteligencia artificial R1 de la startup china DeepSeek, que iguala o supera las ofertas existentes de los titanes tecnológicos de EE UU a una fracción del coste, ha puesto de manifiesto una división similar entre los principales innovadores del mundo en el campo del aprendizaje automático.
Por un lado, están los que luchan por la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés), el punto en el que las máquinas igualan o superan las capacidades humanas. Llamémosles los Cavaliers de la IA. Frente a ellos están los Roundhead de la IA, que se centran en el objetivo más mundano de resolver problemas específicos de la forma más eficiente posible. Decidir a qué bando apoyar en esta guerra civil será una decisión determinante para los inversores en la tecnología más candente.
La revolución de la IA que se ha apoderado de los mercados bursátiles en los dos últimos años está impulsada por tres tendencias trascendentales. La primera es la generación de grandes volúmenes de datos legibles por máquina mediante la digitalización de casi todos los aspectos de la vida cotidiana. La segunda es el colapso del coste de la potencia informática provocado por chips cada vez más eficientes. La tercera es una mejora espectacular de los algoritmos de aprendizaje automático, el software que usan los ordenadores para extraer la señal del ruido en los conjuntos de datos. En conjunto, estos avances han provocado un cambio radical en la precisión de los modelos predictivos.
Todos los tecnólogos coinciden en que esta revolución supone un cambio trascendental para el mundo. En lo que discrepan es en la cuestión de dónde puede aplicarse de forma más valiosa. La drástica intervención de DeepSeek ha puesto de manifiesto las diferencias entre dos visiones de la IA.
Los Cavaliers de la IA tienen una visión romántica de lo que pueden lograr los nuevos algoritmos. Lo ven como el camino real hacia la creación de máquinas pensantes potenciadas con AGI. Sus paladines son conocidos chatbots como ChatGPT, de OpenAI, y Claude, de Anthropic. Su arma preferida es el modelo extenso de lenguaje (LLM), que usa los prodigiosos poderes de reconocimiento de patrones de la IA para predecir la siguiente palabra de una cadena de texto, con resultados asombrosamente coherentes. Los datos que aspiran a procesar no son menos que la totalidad del conocimiento humano, o al menos, todo lo que se puede extraer de internet. Su apetito por la potencia informática es, por tanto, igualmente enorme. De hecho, en principio, es ilimitado.
Esta visión embriagadora es propia de la ciencia ficción. Así que no es de extrañar que el lanzamiento de la iteración original de ChatGPT en noviembre de 2022 cautivara la imaginación del público y desencadenara un bum bursátil. Pero se ve acosada por tres grandes preguntas. La primera es el enigma técnico, muy controvertido, de si los LLM pueden lograr la AGI. La segunda es el dilema comercial sobre si los modelos tienen alguna ventaja competitiva duradera. Por último, existe la gran incógnita financiera de cuánto gasto de capital requerirán estas empresas en forma de semiconductores, centros de datos y energía.
Dudas
El lanzamiento del modelo de DeepSeek ha amplificado todas estas dudas. Las acciones de Nvidia, el principal productor de chips de IA, cayeron un 17% en un día, borrando un récord de 600.000 millones de dólares de valor de mercado. Las energéticas cuyas acciones habían subido ante las previsiones de una demanda galopante de electricidad para el entrenamiento de la IA también se vieron afectadas. En las dos semanas siguientes, las acciones tanto de Microsoft como de Alphabet se han hundido tras unas actualizaciones bursátiles que han arrojado dudas sobre sus enormes inversiones en gastos de capital informático. Hablando claro, DeepSeek ha puesto en duda el retorno de la inversión en AGI.
Los Roundheads de la IA, en cambio, son una tribu muy diferente. Ven el aprendizaje automático en términos mucho más prácticos. Para ellos, es una herramienta para resolver problemas específicos y bien definidos, no un fin en sí mismo. En lugar de alimentar a los LLM indiscriminadamente con datos de la web, sus modelos se entrenan con conjuntos de datos especializados y patentados. En contraste con la extravagancia desenfrenada de las demandas de hardware y potencia de los Cavaliers, sus modelos son puritana y frugalmente modestos.
Su icono es AlphaFold2, de Google DeepMind, desarrollado por el departamento de IA de Alphabet, con sede en Londres. Lanzado en 2022, aplicó algoritmos de aprendizaje profundo hechos a medida a una base de datos cuidadosamente seleccionada de 170.000 proteínas existentes para predecir las estructuras que adoptarán las nuevas, conociendo solo sus aminoácidos constituyentes. El entrenamiento duró unas semanas y requirió el equivalente a menos de 200 chips. Bastó para resolver un problema práctico crucial que había eludido a los científicos durante 50 años, y les valió a sus inventores un Nobel de Química.
En otras palabras, para los Roundheads de la IA, el último modelo de DeepSeek confirmó lo que ya sabían. Con los datos adecuados, algoritmos cuidadosamente seleccionados y un problema bien definido que resolver, no hay necesidad de una gran inversión en hardware de alta gama. Los tres componentes de la IA (datos, potencia de cálculo y algoritmos) son sustitutivos. Los mejores algoritmos pueden funcionar con datos más desordenados y menos potencia de cálculo. Los conjuntos de datos más relevantes reducen la necesidad de chips más rápidos y de caro talento de programación. La economía del enfoque de los Roundheads de la IA tiene, por tanto, una lógica sencillamente convincente: se trata de apuntar a un reto predictivo bien definido y elegir tus aportaciones para conseguirlo al menor coste.
¿De qué lado deberían ponerse los inversores? Sería una tontería negar que el sueño de los Cavaliers de la AGI es cautivador, o que sus LLM son algo extraordinario. Pero, cuando se trata de añadir valor económico concreto, los Roundheads parecen estar mejor situados para la victoria, al igual que prevalecieron en la guerra civil inglesa.
En diciembre, DeepMind presentó GenCast, un modelo de IA entrenado con datos meteorológicos históricos que superó a las herramientas estadísticas tradicionales en la predicción de la producción de energía eólica y los fenómenos meteorológicos extremos en el 97% de los casos. Mientras, el fundador y CEO de DeepMind, Demis Hassabis, sugirió en enero que la spinoff Isomorphic Labs tendrá medicamentos diseñados por IA en ensayos clínicos para finales de año.
Los inversores no necesitan la IA para detectar cuál es la big tech en la que los Roundheads de la IA “acertados pero rebeldes” tienen más influencia.
Los autores son columnistas de Reuters Breakingviews. Las opiniones son suyas. La traducción, de Carlos Gómez Abajo, es responsabilidad de CincoDías
