La inteligencia artificial no cabe duda de que está revolucionando todo tipo de sectores con grandes empresas tecnológicas que han comenzado a incluir entre sus perspectivas de desarrollo esta tecnología como una pata más sobre la que sostener el negocio. 

Algunas como Microsoft y Google han visto como sus beneficios aumentan, pero no de forma mágica, ya que su gasto empresarial también se ha disparado. Por ejemplo, Microsoft informó un amento de gastos en un 79% en comparación con el año anterior —unos 14.000 millones de dólares—, impulsado en parte por sus inversiones en infraestructura de IA. Alphabet y Meta, lógicamente, han seguido el mismo camino con 12.000 millones y unos 40.000 millones de euros, respectivamente.

El gran problema de este enorme boom, ligado a la necesidad de que las empresas inviertan hasta lo que no tienen, es que ha tomado a algunos inversores por sorpresa, debido al pronóstico de gastos descomunales, ligado al reporte de unos beneficios que no serán tan rápidos como se cree. 

Sin embargo, dentro de la industria tecnológica, ya han aceptado que los costes de la IA seguirán aumentando, pero, ¿qué es realmente lo que la está haciendo tan cara? ¿Cuáles son las previsiones de cara a un futuro?

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¿Qué es lo que realmente hace tan cara la inversión en inteligencia artificial?

Sofisticación de modelos de lenguaje

En primer lugar, hay que hablar de los modelos de lenguaje. Estos son la columna vertebral de muchos sistemas de IA, permitiendo a las máquinas comprender y generar lenguaje humano de manera inteligente. 

Un ejemplo claro de esto es ChatGPT de OpenAI, un modelo de lenguaje que ha demostrado una capacidad increíble para hablar de manera natural con los usuarios. Sin embargo, para llegar a este punto, estos modelos requieren una cantidad masiva de datos para entrenarse. 

Esto significa que las empresas necesitan invertir en la compra y el procesamiento de grandes conjuntos de datos, lo que, desde luego, no es barato si lo que buscan es estar a la vanguardia y que ninguna competencia consiga superarles.

"Los modelos que están en formación ahora y que saldrán en varios momentos a finales de este año o principios del próximo tienen un coste más cercano a los 1.000 millones de dólares", dijo. "Y luego creo que en 2025 y 2026 obtendremos más, hacia 5.000 o 10.000 millones de dólares", explica a Bloomberg Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, rival de OpenAI.

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Hace falta potencia 

En segundo lugar, está el tema de la potencia informática. Entrenar y ejecutar modelos de IA de este calibre actualmente ya requiere una enorme cantidad de poder de procesamiento. Tradicionalmente, esto se obtiene a través de unidades de procesamiento de gráficos, GPU, de alto rendimiento, que son capaces de manejar grandes volúmenes de datos con Nvidia como gran proveedor. 

Sin embargo, estas GPUs no son baratas, y su compra y mantenimiento menos aún. Además, con el aumento en la demanda de servicios de IA, la competencia por estas no deja de crecer, por lo que los precios se disparan.

Para que te hagas una idea, las H100 de Nvidia cuestan unos 30.000 dólares y Mark Zuckerberg ya confirmó que planea comprar 350.000 de estas para seguir apostando por la inteligencia artificial. Tan solo haz las cuentas.

Los enormes y potentes centros de datos

Para que todo realmente funcione como debe, las empresas necesitan un lugar donde colocar todas estas GPUs e invertir en centros de datos es la solución para poder almacenar y procesar grandes volúmenes de información. Construir y mantener estos centros no es barato y a las empresas no les queda otra opción que invertir en ello.

Tal y como explica Bloomberg, Dell'Oro Group, investigador, estima que las empresas gastarán 294.000 millones de dólares en construir y equipar centros de datos este año, frente a 193.000 millones de dólares en 2020.

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La IA no es gratis de entrenar y hacen falta personas

Por último, pero no menos importante, están los costes asociados con la adquisición de talento humano y la investigación y desarrollo. La IA es un campo muy especializado, y las empresas necesitan contratar a personas con experiencia y capacidades en este campo para seguir avanzando.

Esto puede incluir científicos de datos, ingenieros de IA y otros profesionales cualificados, cuyos salarios pueden son una locura. Pueden ganar más de 750.000 dólares al año en las principales empresas de inteligencia artificial inmediatamente después de completar sus estudios.

Las cifras, recopiladas por Rora, un servicio de negociación salarial, revelan los altísimos salarios ofrecidos a estas personas a medida que poco a poco se acelera la demanda de talento en este sector que evoluciona cada día más rápido y que requiere de sus enormes conocimientos.

En el top se encuentra OpenAI y Anthropic, dos de los mayores laboratorios de IA, que ofrecen los salarios iniciales más altos, y los nuevos investigadores ganan hasta 865.000 dólares y 855.000 dólares respectivamente. Otros líderes incluyen Inflection, 825.000 dólares, Tesla, 780.000 dólares y Amazon, 719.000 dólares.