"De ninguna manera": el CEO de IBM echa cuentas y avisa de que la inversión de 8 billones en IA nunca será rentable
Arvind Krishna advierte de que el coste de los centros de datos para la AGI hace imposible el retorno de la inversión con la tecnología actual
Mientras medio Silicon Valley promete que la Inteligencia Artificial General (AGI) está a la vuelta de la esquina, Arvind Krishna ha sacado la calculadora. El CEO de IBM no compra el discurso eufórico y advierte de que las cuentas para financiar esta supuesta revolución simplemente no salen. No se trata de pesimismo, sino de matemáticas básicas aplicadas a una infraestructura que cuesta demasiado dinero para el retorno real que ofrece a día de hoy.
En una entrevista recogida por Business Insider, Krishna es tajante: hay "prácticamente ninguna posibilidad" de que se recupere la inversión necesaria con los costes actuales. Para ponerlo en perspectiva, levantar un centro de datos de un solo gigavatio sale por unos 80.000 millones de dólares. Si extrapolamos eso a lo que pide la industria para alcanzar la AGI, entramos en terreno de ciencia ficción financiera.
Las cuentas de la servilleta
La estimación para lograr esa "superinteligencia" ronda los 100 gigavatios de potencia, lo que dispararía la factura hasta los 8 billones de dólares en inversión de capital. Para que esto fuera mínimamente sostenible, las tecnológicas tendrían que generar 800.000 millones de beneficio anual solo para pagar los intereses de la deuda. Esto explica por qué actores como OpenAI ya han sugerido la necesidad de apoyo estatal, reconociendo implícitamente que el mercado privado no puede digerir semejante volumen de gasto sin ayuda pública.
El problema no es solo construir, sino mantener. El hardware de IA se deprecia a una velocidad de vértigo: las GPU tienen una vida útil de cinco años antes de quedarse obsoletas y convertirse en chatarra. Esto obliga a un ciclo de reinversión constante imposible de amortizar, sumado a que estas infraestructuras consumen más energía que países enteros. Krishna señala que tirar y reponer chips continuamente destroza cualquier margen de beneficio realista a largo plazo.
Esta ducha de realidad choca con los planes de Sam Altman, que presiona para desplegar 100 gigavatios anuales y busca alianzas agresivas para dominar el mercado mediante infraestructura. Sin embargo, el directivo de IBM le da a ese escenario una probabilidad de éxito de entre el 0 y el 1% con la tecnología actual. No comparte la euforia que ha provocado el crecimiento explosivo de Nvidia, basada en la premisa de que la demanda de potencia de cálculo será infinita y siempre rentable.
Krishna no está solo en este barco. Cada vez más voces técnicas sugieren que la era del escalado bruto se ha terminado y que añadir más procesadores no va a crear mágicamente una mente artificial. La idea de construir centros de datos que requieren la energía de varios reactores nucleares suena más a huida hacia adelante que a ingeniería eficiente. Sin un cambio radical en cómo funcionan los modelos, la fuerza bruta tiene un techo técnico y económico muy claro.
No es que el CEO de IBM sea un tecnófobo; de hecho, reconoce el valor de la IA para mejorar la productividad empresarial. Pero su aviso es un baño de realidad financiera: las promesas de la AGI se están topando con el muro de los costes físicos. O la industria encuentra una forma más lista y barata de avanzar, o esta burbuja de inversión corre el riesgo de estallar cuando los inversores se den cuenta de que los números, simplemente, no cuadran.