Por qué la apuesta multimillonaria de Zuckerberg no sólo le importa a Meta | Inteligencia artificial (IA)

Según analistas preocupados por si habrá un retorno de la inversión en inteligencia artificial, el gasto en inteligencia artificial podría alcanzar la asombrosa cifra de 1 billón de dólares. La respuesta de Mark Zuckerberg esta semana a ese nerviosismo fue lanzar su último sistema de inteligencia artificial de forma gratuita.

El Llama 3.1 405B de Meta es el más potente hasta el momento, según afirma la empresa, y uno de los más capaces del mundo. Aunque la empresa tecnológica no reveló cuánto costó entrenarlo, Zuckerberg, su cofundador y director ejecutivo, ya había revelado una inversión de 10.500 millones de dólares (8.900 millones de libras) solo en los chips necesarios para alimentar sus centros de datos de IA, a los que se suman el resto de la electrónica, la electricidad y el edificio físico.

Sin embargo, a pesar del desembolso exorbitante, la empresa matriz de Facebook e Instagram no te cobrará nada por ello. Si puedes conseguir un ordenador lo suficientemente potente como para ejecutarlo, no tendrás que pagarle ni un céntimo a Zuckerberg.

Sin embargo, el que esa apuesta dé frutos no es solo asunto de Meta: una gran apuesta de los inversores y de los pares tecnológicos de Meta depende de la misma pregunta.

En junio, los analistas de Goldman Sachs publicó una nota El título escéptico de este artículo era: “Gen AI: ¿demasiado gasto, muy poco beneficio?”. El artículo señalaba una inversión de 1 billón de dólares en IA en los próximos años por parte de las industrias tecnológicas, otras empresas y servicios públicos en infraestructura, incluidos chips y redes eléctricas. Esto suscitó la pregunta: “¿Se amortizará alguna vez este gran gasto?”.

La nota abarca una variedad de puntos de vista sobre si el auge traerá retornos aceptables, incluido un profesor de economía del Instituto Tecnológico de Massachusetts, Daron Acemoglu, quien sostiene que los “cambios verdaderamente transformadores” generados por la IA “no ocurrirán rápidamente”. En otras palabras, el retorno económico beneficioso de este auge podría tardar más de lo que esperan los inversores.

La investigación también cuestiona si el suministro de energía puede satisfacer la demanda relacionada con el entrenamiento y el funcionamiento de los sistemas de IA, y pregunta lo mismo sobre los chips necesarios para alimentar esos modelos.

También hay opiniones más optimistas de los analistas de Goldman, que sostienen que la IA acabará automatizando el 25% de todas las tareas laborales en Estados Unidos (lo que hará que la economía sea más productiva pero también creará nuevas tareas y productos) y que el auge del gasto no está desfasado con las oleadas de inversiones tecnológicas anteriores.

Sin embargo, Sequoia Capital, uno de los primeros inversores en OpenAI, el desarrollador de ChatGPT, ha dejado claro que las empresas de IA deben trabajar duro para recuperar toda esa inversión en infraestructura, como chips y centros de datos. Una estimación previa de que las empresas de IA necesitarán ganar 200.000 millones de dólares para recuperar su inversión ha aumentado a 600.000 millones de dólares. escribió el socio de Sequoia, David Cahn.

Cahn enfatizó que respaldar la IA con tanta fuerza “casi con certeza” valdría la pena, pero “el camino por delante será largo”.

Benedict Evans, un analista tecnológico, preguntó en una nota este mes si los grandes modelos de lenguaje (la tecnología que sustenta herramientas como ChatGPT) “también podrían ser una trampa”, porque si bien ChatGPT puede parecer un producto completo, no lo es.

Evans traza una analogía entre los LLM y los primeros iPhones y la aparición de Internet: el potencial está ahí, pero también es necesario que sucedan otras cosas.

“Cuando aparecen por primera vez, la mayoría de las tecnologías aún no están preparadas y no está claro por qué son útiles, y necesitan mucho más trabajo”, afirma. “El iPhone no tenía 3G ni aplicaciones. La web llegó a principios de los años 90, pero nadie tenía módem, y mucho menos banda ancha. Tuvieron que pasar un montón de cosas antes de que la web pudiera despegar”.

Evans agrega que los chatbots han funcionado bien para las personas que necesitan soluciones que les permitan ahorrar tiempo en codificación y marketing, pero aún no han aportado soluciones en otras áreas.

“Hay casos muy específicos en los que esto ya ahorra una enorme cantidad de tiempo, pero aún no se ha generalizado a todo el mundo”, añade. “Creo que la sensación que tiene la mayoría de la gente al ver ChatGPT es: vale, esto es increíblemente genial… pero ¿qué se supone que debo hacer con esto?”.

Esta semana, OpenAI anunció que está probando un motor de búsqueda en Estados Unidos, en lo que podría convertirse en un desafío directo al gigante de las búsquedas Google, que también ha lanzado respuestas de búsqueda generadas por IA. OpenAI también ha contratado a un ex ejecutivo de Meta y Twitter, Kevin Weil, como director de productos para ayudar a responder la pregunta: “¿Qué se supone que debo hacer con esto?”

Esta semana, el sitio de noticias tecnológicas The Information informó que OpenAI podría perder Hasta 5 mil millones de dólares este añosegún el análisis de cifras financieras internas y entrevistas con fuentes, ya que acumula costos operativos por valor de 8.500 millones de dólares, incluidos 4.000 millones de dólares al año en alquiler de servidores de Microsoft y 3.000 millones de dólares al año en modelos de capacitación.

Los ingresos anuales podrían oscilar entre 3.500 y 4.500 millones de dólares, según informó Information, lo que implica una pérdida de hasta 5.000 millones de dólares. OpenAI, con sede en San Francisco, gana dinero cobrando a las empresas por crear productos de consumo utilizando sus modelos, o permitiendo que las empresas creen chatbots internos con su tecnología, además de generar ingresos cobrando a los usuarios 20 dólares al mes para acceder a una versión más potente de ChatGPT. Google y Anthropic también venden suscripciones a sistemas de IA por 20 dólares al mes, mientras que Cohere vende sus modelos a clientes comerciales para tareas como codificación o análisis de datos.

The Information admitió que sus cálculos de OpenAI eran “estimaciones aproximadas”, pero si son correctos, la empresa necesita recaudar fondos en los próximos 12 meses. OpenAI se negó a hacer comentarios, aunque con Microsoft como su principal respaldo financiero podría recurrir a un benefactor rico, aunque con los reguladores rondando.

Pero mientras las empresas tecnológicas han estado luchando por dominar la “frontera” de la IA, invirtiendo miles de millones de dólares en construir sistemas más grandes y mejores, se ha abierto un segundo frente en una batalla más tradicional: el costo. El lanzamiento más reciente de OpenAI no es GPT-4o, el sistema “multimodal” que atrajo titulares y que sonaba tanto a Scarlett Johansson que desencadenó una demanda.

En cambio, se trata de GPT-4o mini, una versión reducida de la misma IA que la compañía ofrece a desarrolladores externos a menos del 5% del costo de su sistema de frontera, superando a los modelos más económicos anteriores, Gemini 1.5 Flash de Google y Claude 3 Haiku de Anthropic.

El martes, el lanzamiento de la última versión del sistema Llama por parte de Meta superó a OpenAI. Una vez más, mientras la atención se centraba en la versión de vanguardia del modelo, denominada 405B, la empresa estaba igualmente ansiosa por impulsar su LLM más pequeño, 8B. A diferencia de sus competidores, Llama está disponible para que cualquiera lo descargue y lo ejecute en sus propios sistemas, y los proveedores de la nube como Groq lo ofrecen por un tercio del precio de los sistemas de la competencia de OpenAI. Llama 3.1 8B tiene un rendimiento inferior al de esos equivalentes de OpenAI. según puntos de referencia de Análisis Artificialpero por el precio ¿quién puede quejarse?

Meta llama a Llama “de código abierto”, aunque los críticos cuestionan esta afirmación: es posible descargar el modelo y usarlo con una licencia bastante libre, pero los datos de entrenamiento permanecen completamente cerrados y el modelo no es libre para que cualquiera lo use con cualquier propósito. Algunas de las restricciones son prácticas: el estatus de copyright de los datos de entrenamiento para modelos de lenguaje grandes es, en el mejor de los casos, controvertido. Meta mantiene en secreto los datos específicos con los que entrenó a Llama 3.1 y casi con certeza carece de la licencia para redistribuirlos gratuitamente.

Otras restricciones tienen un mayor peso comercial. Al mantener las restricciones sobre el uso de Llama 3.1, Meta se coloca en el centro de cualquier sector futuro que crezca en torno a su IA: incluso si no cobra directamente por el acceso al modelo, puede controlar la dirección del desarrollo y siempre puede cerrar futuras vías si los competidores crecen demasiado utilizando su tecnología.

El martes, Zuckerberg dijo: “Creo que el lanzamiento de Llama 3.1 será un punto de inflexión en la industria… Espero que se unan a nosotros en este viaje para llevar los beneficios de la IA a todas las personas del mundo”. Para los inversores y otras empresas tecnológicas, esos beneficios deben producir un rendimiento significativo.