Cinco arquitectos de la economía de la inteligencia artificial explican dónde se están produciendo los cuellos de botella

Qué pasó

Este lunes, en la Conferencia Global de Milken realizada en Beverly Hills, cinco ejecutivos y expertos que abarcan todas las capas de la cadena de suministro de inteligencia artificial debatieron sobre los principales obstáculos que enfrenta la industria. El panel, moderado por TechCrunch, incluyó a Christophe Fouquet, presidente ejecutivo de ASML, la empresa neerlandesa que ostenta el monopolio de las máquinas de litografía ultravioleta extrema; Francis deSouza, director operativo de Google Cloud; Qasar Younis, cofundador y director ejecutivo de Applied Intuition, una compañía valorada en US$ 15.000 millones; Dimitry Shevelenko, director comercial de Perplexity; y Eve Bodnia, física cuántica que fundó Logical Intelligence para desafiar la arquitectura fundamental que sustenta la mayoría de los modelos actuales.

Fouquet fue el primero en señalar que, a pesar de una importante aceleración en la fabricación de chips, el mercado será limitado por la oferta durante los próximos dos a cinco años. Esto significa que los grandes operadores de infraestructura tecnológica —Google, Microsoft, Amazon y Meta— no obtendrán todos los procesadores que están adquiriendo.

DeSouza proporcionó cifras concretas que ilustran la magnitud del problema. Google Cloud registró ingresos por US$ 20.000 millones en el último trimestre, con un crecimiento del 63%. Además, su cartera de compromisos pendientes de entrega casi se duplicó en un solo trimestre, pasando de US$ 250.000 millones a US$ 460.000 millones.

Por su parte, Younis explicó que las restricciones no solo se encuentran en el silicio. Su empresa desarrolla sistemas de autonomía para vehículos y equipos industriales, y el principal obstáculo que enfrentan es la recolección de datos del mundo real, un proceso que requiere enviar máquinas a entornos físicos y observar su comportamiento.

Bodnia, quien cuenta con el respaldo del ex científico jefe de inteligencia artificial de Meta, Yan LeCun, planteó una cuestión más fundamental: la posibilidad de que la arquitectura subyacente a la tecnología actual sea estructuralmente incorrecta.

Contexto

La industria de la inteligencia artificial atraviesa un período de expansión sin precedentes, impulsado por la adopción masiva de modelos generativos y sistemas autónomos en el ámbito corporativo. Esta coyuntura ha generado una demanda extraordinaria por infraestructura de cómputo, particularmente por procesadores gráficos avanzados y sistemas de almacenamiento de alta capacidad.

ASML desempeña un papel crítico en este ecosistema, ya que sus máquinas de litografía ultravioleta extrema son indispensables para fabricar los chips más avanzados del mercado. Sin este equipamiento, la producción de procesadores de última generación sería imposible, lo que otorga a la empresa una posición estratégica singular.

Los denominados hiperescaladores están realizando inversiones multimillonarias en centros de datos y capacidad de procesamiento. Estas compañías compiten por asegurar el suministro de componentes, lo que ha generado tensiones significativas en toda la cadena de valor tecnológico.

El surgimiento de empresas como Perplexity, que transiciona de la búsqueda basada en inteligencia artificial hacia agentes autónomos, refleja una evolución en los modelos de negocio. Asimismo, el sector de inteligencia artificial física, representado por compañías como Applied Intuition, demuestra que la tecnología se expande hacia dominios tangibles como el transporte, la minería y la defensa.

Impacto para empresas chilenas

Las restricciones en la cadena de suministro de componentes de inteligencia artificial tienen implicancias directas para el mercado local chileno. Las empresas y pymes que dependen de servicios en la nube proporcionados por los hiperescaladores podrían enfrentar incrementos en los costos de infraestructura tecnológica a medida que la escasez de procesadores presiona los precios al alza.

El sector minero, pieza fundamental de la economía nacional, se encuentra entre los más interesados en adoptar sistemas de autonomía e inteligencia artificial física del tipo que desarrolla Applied Intuition. Sin embargo, los cuellos de botella en la fabricación de microprocesadores y en la recolección de datos del mundo real podrían demorar la implementación de estas soluciones en faenas mineras chilenas.

Las startups nacionales del sector tecnológico que busquen escalar soluciones basadas en modelos avanzados de inteligencia artificial deberán considerar estas limitaciones en sus proyecciones de crecimiento y en sus estrategias de financiamiento. La competencia global por recursos computacionales podría encarecer significativamente el acceso a capacidades de entrenamiento y procesamiento.

No obstante, esta coyuntura también genera oportunidades para el emprendimiento local en áreas como la optimización algorítmica, el desarrollo de soluciones que requieran menor capacidad de procesamiento y la creación de sistemas híbridos que combinen inteligencia artificial con procesamiento convencional de manera más eficiente.

Qué sigue

Los próximos cinco años serán determinantes para la configuración definitiva de la industria de la inteligencia artificial. La persistencia de las restricciones en la oferta de chips podría obligar a las empresas a buscar alternativas arquitectónicas, un punto que Bodnia ha planteado como necesario e inminente. Si la arquitectura actual resulta insuficiente, se producirá una reconfiguración profunda del sector.

La transición hacia centros de datos orbitales y la exploración de nuevas formas de captura de datos del entorno físico marcarán el ritmo de innovación en el corto y mediano plazo. Las empresas que logren anticipar estos cambios y adaptar sus modelos de negocio estarán mejor posicionadas para prosperar en un escenario de recursos restringidos.