En mi columna de hace dos semanas presenté un análisis sobre el impacto económico de la inteligencia artificial. Los distintos argumentos convergían a que la pieza clave era entender el fenómeno de los centros de datos.
Los datos duros revelan que hay una gran inversión en este tipo de infraestructura, pero eventualmente debe normalizarse. Dicho de otra manera, en algún momento el nivel actual de inversión debe reducirse.
La mayor inversión se explica por las empresas privadas. Esto lleva a que eventualmente tiene que demostrarse que la inversión es rentable.
Los modelos de negocio de inteligencia artificial ya empiezan a monetizar el uso de sus herramientas, pero hay incertidumbre sobre el nivel de utilidades que tendrán.
Para entender el potencial de utilidades hay que tener clara la dinámica de la oferta y la demanda de uso de herramientas de inteligencia artificial y los precios que consumidores y empresas están dispuestos a pagar por este servicio.
Empezando por la demanda, son miles de millones de personas en el mundo que cada vez más utilizan la inteligencia artificial en su vida cotidiana y laboral.
Por ejemplo, en las búsquedas normales en Google, la primera respuesta ya es la que da su herramienta de inteligencia artificial.
El uso de las herramientas de inteligencia artificial en el trabajo sucede de distintas formas. El consenso es que siempre se le debe dejar participar en el proceso. Dependiendo de las personas puede ser en distintas calidades: herramienta que apoye la creatividad, que sea como un compañero más de trabajo o que haga las funciones de un tutor.
Esta narrativa nos lleva a concluir que la demanda por el uso de las herramientas va a crecer en los próximos años.
Para que no exista un desbalance entre la oferta y la demanda, es indispensable que existan más centros de datos para que se pueda procesar un mayor número de consultas.
Para entender la oferta hay que dejar en claro que hoy la mayor capacidad de procesamiento de datos se ha dado sin tener el modelo de cómo se va a monetizar el uso de herramientas de inteligencia artificial.
Eventualmente se empezarán a evaluar las inversiones adicionales en centros de datos de manera más rigurosa en función de si es rentable.
Hay que entender los aspectos económicos relacionados con la inversión en centros de datos y cómo es distinta a la inversión en otro tipo de infraestructura.
En el caso de plantas de generación de electricidad o de carreteras, es muy claro lo que sigue después de la etapa de construcción. Se empiezan a obtener ingresos que se estabilizan, hay costos de operación y de mantenimiento y se da la recuperación de la inversión original.
No es clara la vida útil de ciertos componentes de los centros de datos y de algunos costos de mantenimiento.
El edificio y otras instalaciones tienen una vida útil de décadas, de manera similar a una planta de generación de electricidad. Lo que no es claro es la vida útil de los equipos de cómputo y los microprocesadores de Nvidia: 5, 10, 20 o 30 años.
No lo sabemos con precisión, pero sí que, a menor vida útil de los componentes, es más difícil que la inversión sea rentable y hay mayor probabilidad de que las inversiones en centros de datos se frenen de manera abrupta.