El mes pasado, Nvidia, el fabricante de los chips preferidos para los desarrolladores de inteligencia artificial (IA), cruzó 5 billones de dólares en capitalización de mercado y seguido con fuertes ganancias informe. Sin embargo, los persistentes temores de una quiebra de la IA no han desaparecido. Los fundamentos de la industria de la IA (niveles de inversión sin precedentes con poca evidencia de ingresos en el futuro previsible) persisten. A finales de noviembre, incluso las acciones de Nvidia cayó a pesar de las fuertes ganancias, lo que refleja que el mercado todavía está preocupado.
Esto plantea algunas preguntas: ¿Sería un fracaso de la IA un desastre absoluto? Mientras las nubes de tormenta continúan acumulándose, ¿podría haber un rayo de luz en el cielo que cae? ¿Y si existiera algo llamado una “buena” IA?
consigamos el malas noticias fuera del camino. Mientras reflexionamos sobre las posibilidades de una quiebra de la IA, el inevitable paralelo es con la burbuja de las puntocom de finales de los años noventa. Entre 1995 y 2000, el índice bursátil compuesto Nasdaq había subido 600 por cientoy la burbuja estalló en marzo de 2000. Economista estima que un estallido de la actual burbuja de IA a nivel de las puntocom reduciría el consumo estadounidense en aproximadamente 500 mil millones de dólares (1,6 por ciento del PIB) y eliminar el 8 por ciento de la riqueza de los hogares. con más de 60 por ciento de los estadounidenses invirtiera en el mercado de valores, el impacto se sentiría más ampliamente que durante el colapso de las puntocom, cuando una proporción menor del público invertía en acciones públicas.
Las llamadas empresas tecnológicas “Siete Magníficas” que componen 37 por ciento del índice S&P 500 verían reducirse los precios de sus acciones y su capitalización de mercado, y se verían obligados a reducir sus iniciativas de IA. Muchas empresas emergentes de IA tendrían dificultades para mantenerse a flote; algunos de los más prometedores pueden ser adquiridos. Los operadores de infraestructura de IA tendrían activos varados en sus manos.
Aparte del dominio de la industria en el mercado de valores estadounidense, algunas características idiosincrásicas de la forma en que se ha financiado el ecosistema de IA podrían causar dolor adicional en caso de una quiebra.
Una de esas características es la de “financiación circular.” Muchas empresas de IA están financiadas por grandes empresas tecnológicas, como Nvidia o Microsoft, y esas empresas de IA, a su vez, proporcionan ingresos a Nvidia y Microsoft mediante el uso de sus chips y servicios en la nube, respectivamente. Si la demanda cae, empresas como Nvidia se ven afectadas dos veces: una por la pérdida de valor de sus inversiones de capital en las empresas de inteligencia artificial y la segunda por una pérdida de ingresos a medida que cae la demanda de chips. Además, financiado con deuda “vehículos de propósito especial” que financian varios centros de datos donde se ofrecen arrendamientos a largo plazo de las grandes empresas tecnológicas como garantía podrían incumplir, dejando a los acreedores expuestos a enormes pérdidas.
Más allá de la tecnología, las empresas de servicios públicos y energía también están expuestas, ya que han estado aumentando su capacidad de generación para satisfacer la demanda de energía de los centros de datos. En caso de crisis de la IA, esta capacidad podría quedar subutilizada y las empresas tendrán que asumir amortizaciones financieras, mientras que los clientes de energía posiblemente paguen la factura.
Para los usuarios de IA, tanto individuales como empresariales, la reducción de los presupuestos de investigación y desarrollo significaría que podrían tener que trabajar con modelos de IA que son buenos pero aún imperfectos. La promesa de aumentos de productividad gracias a la IA puede retrasarse. Igual de preocupantes son las implicaciones para la seguridad y la protección. A medida que las empresas reducen su tamaño, las actualizaciones de seguridad, las pruebas de seguridad y el mantenimiento de los sistemas implementados podrían caducar, creando vulnerabilidades. Es posible que seamos testigos de una ola de despidos en la industria tecnológica, que se sumará a los despidos masivos que han tenido lugar. ya.
Mientras tanto, a diferencia de la crisis financiera de 2008, cuando los gobiernos podían desplegar estímulos masivos, los ratios deuda-PIB más elevados de hoy limitarían la capacidad de las autoridades para rescatar a las empresas en quiebra o apoyar a las comunidades afectadas. Esto podría obligar a ajustes más dolorosos, incluido un mayor desempleo y una recesión más amplia. Una caída también podría conducir a una consolidación y una mayor concentración de la industria de la IA, dando a las autoridades antimonopolio nuevos dolores de cabeza.
Gran parte de la burbuja se concentra en Estados Unidos y, por lo tanto, una caída pondría a Estados Unidos en desventaja en relación con su principal competidor en la carrera de la IA: China. La Unión Europea, si bien sus inversiones en IA son más limitadas, cuenta con más controles y equilibrios regulatorios. En otras palabras, una caída de la IA podría alterar profundamente el equilibrio de poder mundial, dejando a Estados Unidos como el perdedor neto.
A continuación, sin embargo, consideremos cinco formas en las que una caída puede traer beneficios inesperados.
En primer lugar, incluso con las diversas formas de financiación del auge de la IA, gran parte del desarrollo ha sido financiado con capital de empresas tecnológicas con balances saludables. Esto significa que es menos probable que una crisis desencadene un colapso financiero generalizado.
Dicho esto, la economía de la IA es frágil. Jason Furman, economista de la Universidad de Harvard, ha estimado que sin las inversiones en IA, la economía estadounidense apenas habría crecido al 0,1 por ciento durante la primera mitad del año, lo que posiblemente indica que el auge de la IA está enmascarando una economía estancada. Para agravar los problemas, la economía también es muy desigual debido al predominio de la IA. Los beneficios del auge han sido disfrutados desproporcionadamente por unos pocos: los hogares de ingresos altos y medios han invertido fuertemente en el mercado de valores, los trabajadores de los pocos países económicamente vibrantes centros tecnológicosun puñado de jugadores de Big Tech junto con un grupo selecto de nuevas empresas de IA.
Entre las posibles empresas adoptantes de IA, una pequeña minoría han encontrado beneficios tangibles al implementar la tecnología, mientras que las recompensas de la productividad impulsada por la IA no se han disfrutado de manera uniforme. Además, el desarrollo acelerado y no regulado de la IA está agravando muchos riesgos, desde posibles pérdidas de empleo hasta aumentos de los precios de la energía que han dado lugar a múltiples formas de desigualdad social. Una desaceleración inducida por la crisis puede ayudar a implementar medidas correctivas, además de presentar una oportunidad para nuevas formas de innovación que ayuden a mitigar el impacto negativo de la IA.
En segundo lugar, la experiencia de la era de las puntocom sugiere que la construcción excesiva de infraestructura de telecomunicaciones resultó ser un catalizador del crecimiento. después la crisis de las puntocom. Las instalaciones y las redes de fibra óptica subutilizadas finalmente hicieron que el acceso a Internet fuera más asequible y prepararon el terreno para el próspero ecosistema digital que surgió. En el entorno actual, infraestructuras como los chips de IA y los centros de datos pueden tener una vida útil más corta, ya que es probable que queden obsoletas más rápidamente que la infraestructura de la era de las puntocom.
Sin embargo, en caso de una quiebra, los operadores de centros de datos podrían ser creativos a la hora de redistribuir el exceso de capacidad. Los centros de datos se pueden reutilizar para muchos propósitos: facilitar aplicaciones empresariales tradicionales, como el almacenamiento y uso compartido de archivos o el procesamiento de transacciones; informática de alto rendimiento para una variedad de usos especializados, incluida la secuenciación genómica, el descubrimiento de fármacos y muchas otras formas de investigación científica, así como la predicción meteorológica, la modelización climática y el análisis de riesgos financieros; o incluso minería de criptomonedas.
La adversidad también puede estimular reutilización creativacomo capturar el calor residual de los centros de datos y transformarlos en fuentes de energía. Más allá de estos usos, existe una mercado de reventa para equipos de centros de datos usados.
En última instancia, los usos del exceso de capacidad dependerán de la flexibilidad y vigencia de la tecnología de la infraestructura, así como de su ubicación. En general, si bien una parte de la infraestructura de IA quedará, sin duda, realmente varada, hay muchas maneras en que una parte importante puede reutilizarse.
En tercer lugar, la infraestructura energética que impulsa la industria de la IA también se puede reutilizar productivamente, de manera más inmediata para satisfacer las necesidades existentes y aliviar los crecientes precios de la electricidad que han estado aumentando a un ritmo acelerado. el doble de la tasa de la inflación en todo Estados Unidos durante el año pasado. Actualmente, la construcción de infraestructura energética debe enfrentar varias ineficiencias.
Por ejemplo, las empresas de servicios públicos están atrapadas en un ejercicio especulativo donde los desarrolladores de centros de datos envían solicitudes de energía a múltiples jurisdicciones simultáneamente, lo que hace que varias empresas de servicios públicos creen nueva capacidad en paralelo y los consumidores paguen por plantas de energía adicionales mediante aumentos de tarifas. Una quiebra frenará este enfoque de “expedición de pesca”, permitiendo a las empresas de servicios públicos ajustar sus pronósticos de demanda e invertir de una manera más racional.
En cuanto a otras empresas de servicios públicos, a medida que se desacelere la construcción de los centros de datos, habrá una desaceleración en la demanda de agua para enfriarlos. Esto podría conducir a una flexibilización de la crisis del agua en muchas comunidades.
En cuarto lugar, una caída de la IA impondrá una mayor disciplina en el gasto y un mayor entusiasmo por adoptar alternativas rentables. Los desarrolladores chinos de IA han demostrado que esto es posible con su lanzamiento de DeepSeek a principios de este año. DeepSeek demostró que por una fracción del costo y los recursos, se pueden producir modelos de IA que funcionen casi tan bien como modelo estadounidense en cada tarea. Los desarrolladores de IA pueden buscar estas alternativas más económicas y al mismo tiempo prestar atención a las innovaciones que priorizan el uso eficiente de los recursos, como los chips que usar luz en lugar de electricidad para usos intensivos de energía de la IA, introduciendo así entre 10 y 100 veces la eficiencia de los chips actualmente en uso.
Además, Estados Unidos está por detrás de China en términos de descargas de código abierto. En caso de quiebra, los proveedores de modelos pueden ofrecer capacidades de código abierto para mantener la relevancia e impulsar la adopción, democratizando así el acceso y catalizando la innovación y nuevas áreas de aplicación.
Finalmente, una caída de la IA subrayaría los riesgos de un crecimiento no regulado de la IA y permitiría la creación de mejores sistemas de gobernanza y regulación a medida que el entusiasmo retroceda. Podría crear espacio para que los formuladores de políticas debatan y acuerden estándares implementables, marcos éticos, protocolos de mitigación de riesgos, etc.
Si bien una burbuja dificulta que los competidores se aparten de la rutina de la aceleración continua, una crisis crea condiciones que favorecen la eficiencia de los recursos, la sostenibilidad y la priorización de la IA que produce valor real y lo hace con más barreras de seguridad en su lugar.
Durante la tecnología anterior Durante las revoluciones y las crisis han conducido a la destrucción de valor en el plazo inmediato, pero a largo plazo proporcionaron el tiempo y el espacio necesarios para que las instituciones se pusieran al día y los innovadores consideraran el valor a más largo plazo.
La revolución eléctrica, por ejemplo, comenzó con una intensa competencia entre un puñado de actores privados (entre ellos Thomas Edison, George Westinghouse y Nikola Tesla, entre otros) hasta que una desaceleración permitió que se formaran organismos reguladores que actuaran como estabilizadores y guardianes del interés público.
Más cerca de casa, la propia trayectoria de AI ha estado marcada por al menos dos “inviernos”, en 1974-1980 y 1987-1993. Como resultado de inviernos más tempranos, los investigadores cambiaron su enfoque hacia el desarrollo de enfoques más sólidos, como el aprendizaje automático, que permitió a las computadoras aprender a partir de datos en lugar de depender de reglas explícitas. Irónicamente, este desarrollo dio lugar al actual aumento de la IA.
Sin duda, un estallido de la burbuja de la IA dolerá. Pero si la historia sirve de guía, es probable que acelere el progreso hacia una IA más beneficiosa y socialmente más sostenible. Aunque tememos un estallido de la burbuja de la IA, una crisis puede terminar produciendo una IA que sea mejor a largo plazo.
