Por Mookie Tenembaum
Una persona entra a su celular, abre un sistema como ChatGPT, Gemini o Claude, y pregunta:
“¿Cómo invertir en bonos verdes?”. En menos de cinco segundos, la inteligencia artificial (IA) escribe una respuesta.
Pero lo que no se ve es que, detrás de esa respuesta, se activó una cadena de procesos físicos, técnicos y económicos que involucran chips, redes, energía eléctrica, empresas especializadas y millones de dólares moviéndose en tiempo real.
Cuando un usuario hace una pregunta a una IA, se activa lo que se llama un modelo fundacional.
Se trata de una especie de cerebro artificial gigantesco que fue entrenado durante meses para reconocer patrones y generar texto, código, imágenes o razonamientos.
Ejemplos de modelos fundacionales son GPT-4 (de OpenAI), Gemini (de Google) y Claude (de Anthropic).
Estos modelos no viven en el “aire” ni flotan en la nube: están almacenados físicamente en grandes centros de datos donde operan máquinas especiales.
Y ese recorrido se puede dividir en tres grandes etapas, cada una con sus costos y sus ganadores.
La red, la energía y la infraestructura física (10% a 15%)
Nada de esto funciona sin energía eléctrica, cables, servidores, routers, aire acondicionado y personal técnico.
Empresas como Equinix (Ticker: EQIX) o Digital Realty (Ticker: DLR) se dedican a alquilar espacio físico, brindar seguridad y mantener operativa la red.
También ganan quienes venden las conexiones de red, como Arista (Ticker: ANET), necesarias para que los datos viajen con baja latencia entre chips y discos.
Esta parte representa entre 10% y 15% del gasto total.
Pero todo esto está por multiplicarse por 15
Hasta ahora hablamos de lo que ocurre cuando una persona le hace una pregunta a una IA.
Pero entra en funcionamiento lo que se llama agentes autónomos.
Un agente no es una persona ni un robot físico.
Es una instancia de inteligencia artificial que, en lugar de responder una sola pregunta, puede actuar por su cuenta, hacer búsquedas, ejecutar tareas, consultar otras IAs, analizar datos y tomar decisiones.
Un ejemplo: una IA que investiga todos los vuelos posibles a un destino, chequea el clima, consulta precios de hoteles, reserva el más conveniente y manda un mail con la confirmación.
Todo eso, sin que la persona haya hecho más que dar una instrucción general.
Esto multiplica el uso de infraestructura.
Cada agente puede lanzar cientos de subprocesos, interactuar con múltiples bases de datos, ejecutar cálculos simultáneos y consumir muchas más operaciones que una simple respuesta.
Según estimaciones internas de las principales empresas del sector, el uso de infraestructura podría multiplicarse por 10 a 15 veces respecto a los modelos actuales.
No porque haya más usuarios, sino porque cada usuario desencadena más procesos.
Un ejemplo real
Si hoy una pregunta a ChatGPT cuesta, en términos de infraestructura, entre 2 y 4 centavos de dólar, un agente que actúe durante varios minutos podría costar entre 30 centavos y un dólar, dependiendo de su complejidad.
Cuando estos agentes se popularicen, el negocio total de infraestructura se multiplicará por 15 sin necesidad de que aumente la base de usuarios.
Y eso afecta directamente a empresas como Nvidia, Vast Data, CoreWeave, Equinix y Arista, que verán un aumento en la demanda de sus productos y servicios.
No estamos ante una moda tecnológica: estamos ante una transformación en el modelo de uso, que convierte a cada usuario en un generador de múltiples procesos paralelos y mucho más costosos.
En la segunda parte de este artículo vamos a analizar qué posibilidades tienen las empresas de construir su propia infraestructura, qué riesgos implica depender de terceros como Vast o CoreWeave, y por qué las decisiones que se tomen hoy definirán los márgenes y el poder de mercado del futuro cercano.
Las cosas como son
Mookie Tenembaum aborda temas de tecnología como este todas las semanas junto a Claudio Zuchovicki en su podcast La Inteligencia Artificial, Perspectivas Financieras, disponible en Spotify, Apple, YouTube y todas las plataformas.
El almacenamiento y acceso a los datos (8% a 15% del gasto total)
Antes de que el modelo pueda responder algo, tiene que estar preparado.
Necesita tener cargado su conocimiento previo o lo que “sabe”, sus reglas internas, llamado los “pesos”, los historiales recientes de cada usuario, las representaciones matemáticas de los textos y otros datos relacionados.
Todo eso se guarda y se distribuye desde sistemas de almacenamiento avanzados, como los que ofrece la empresa Vast Data.
Estas plataformas aseguran que la información esté disponible al instante, sin demoras, porque si la GPU, el procesador que ejecuta el modelo, se queda esperando datos, se pierden millones.
La cantidad de información es masiva.
Un modelo puede pesar entre 50 gigabytes, lo que sería el equivalente a 15.000 canciones en MP3, y 1,5 terabytes o unas 400 películas en alta definición.
Estos datos no se pueden tener duplicados para cada usuario: se accede a ellos miles de veces por segundo, desde distintas máquinas.
Esta parte del proceso representa entre el 8% y el 15% del gasto total, y suele pagarse como suscripción o por uso.
Es decir, si una empresa como Google gasta 10 millones de dólares al mes para operar su IA, entre 800.000 y 1.500.000 dólares se destinan solo a tener los datos listos y fluyendo.
El procesamiento: las computadoras que hacen el trabajo (50% a 70% del gasto total)
La respuesta la genera una computadora muy especial: una GPU, que es un tipo de procesador originalmente diseñado para videojuegos, pero que hoy es el corazón de la inteligencia artificial.
El modelo más avanzado se llama H100, y lo fabrica Nvidia (Ticker: NVDA).
Cada uno puede costar entre $25.000 y $40.000 dólares, y no se usan de a uno: se instalan por miles en centros de datos especialmente diseñados.
Pero muchas empresas no compran estas GPUs.
Las alquilan por hora, pagando entre 2 y 4 dólares por GPU por hora, según el contrato.
Empresas como CoreWeave que aún no cotiza en bolsa, ofrecen justamente eso: un “alquiler de chips” para que otras compañías usen el poder de cómputo sin tener que invertir cientos de millones de dólares.
Esta parte representa la mayor porción del gasto total, entre el 50% y el 70%.
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Muy interesante leer y escuchar a Mookie. Gracias