Mastercard Innovation Forum: la IA como la nueva utilidad industrial
- Marcelo Burman
- hace 3 horas
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Nina Schick, experta mundial en IA y geopolítica, desglosó en el Mastercard Innovation Forum las fuerzas que impulsan la Inteligencia No Biológica (INB) y su inevitable difusión en la economía, marcando el inicio de una nueva era de competencia geopolítica y redefinición del valor.
En el Mastercard Innovation Forum, la conferencia magistral "Generative AI’s Impact on Business, Politics, & Society", a cargo de Nina Schick, autora de Deep Fakes y reconocida experta global, reveló cómo la Inteligencia Artificial (IA) ya no es una promesa, sino una utilidad industrial que está transformando todos los sectores. Schick, experta en IA, geopolítica y poder, comenzó con una pregunta fundamental: "¿Qué es la inteligencia?".
Para Schick, la inteligencia es simplemente "la capacidad de procesar información y luego tomar acciones efectivas en el mundo real". Esta capacidad, que por décadas fue un sueño limitado a la biología, ahora se está escalando industrialmente en su forma no biológica.
La ley de escalamiento que desafía la física
La base de esta transformación es un nuevo paradigma de la computación. Durante 60 años, el crecimiento de la potencia computacional fue definido por la Ley de Moore (el número de transistores en un chip se duplica cada dos años). Sin embargo, el liderazgo de Jensen Huang (NVIDIA) impulsó la computación acelerada (pasando de CPUs a GPUs y procesamiento paralelo), cuyo poder se ha estado duplicando cada seis meses. Los chips más avanzados de la actualidad ya cuentan con más de 28 mil millones de transistores.
Esta aceleración ha dado origen a una nueva regla: la Ley de Escalamiento de la IA (AI scaling law).
Lo que podemos decir de la ley de escalamiento de la IA es que si le das a un modelo más computación, más datos y más parámetros, el modelo comienza a volverse cada vez más inteligente.
La ponente ilustró esta aceleración comparando un modelo pionero, AlexNet (2012), entrenado con 60 millones de parámetros y 2 GPUs, que fue un hito al poder identificar imágenes de un gato. Hoy, modelos como Gemini 3.0 (lanzado recientemente) se entrenan con más de cinco billones de parámetros y utilizan más de 10 millones de veces la potencia computacional de 2012. Schick enfatizó que esta capacidad de la IA está "duplicándose aproximadamente cada seis meses" y que, a pesar de los debates, "la ley de escalamiento se mantiene. No hay muro".
Infraestructura: la inteligencia como utility
Para que la inteligencia no biológica se convierta en una "utilidad industrial" que se ejecute 24/7 en toda la economía, se requiere una infraestructura masiva. Schick la denominó una "fábrica de IA" o "fábrica de inteligencia".
La magnitud de esta infraestructura es evidente en la feroz competencia. Por ejemplo, Colossus, el centro de datos de Elon Musk en Tennessee, busca convertirse en el cluster de computación más grande del mundo y está en camino de ser el primero en alcanzar un millón de GPUs. El costo de construir Colossus se estima entre $40 mil millones y $60 mil millones de dólares.
A pesar de los costos de construcción sin precedentes (el mayor capex de la historia), el costo de operación y despliegue de la IA está cayendo en picada:
Inferencia (costo de ejecutar IA): Hace tres años, un millón de tokens de IA costaba $60. Hoy, ese costo es de 6 centavos, lo que representa una disminución del 99.9%.
La experta concluyó que cuando algo es exponencialmente más capaz y al mismo tiempo mucho más barato, comienza a difundirse en todo, lo que respalda su tesis de la Inteligencia Industrial.
Energía y Geopolítica: La base de la nueva economía
Esta infraestructura masiva está generando un "ajuste de cuentas" fundamental en las necesidades de energía y un cambio en la geopolítica.
Gasto Hyperscaler: El gasto en infraestructura (servidores, redes, etc.) para IA de los hyperscalers estadounidenses alcanzó los $400 mil millones de dólares este año. Se proyecta que aumentará un 25% el próximo año, superando los $500 mil millones.
Consumo de Energía: Las nuevas "fábricas de inteligencia", como Stargate de OpenAI/Oracle en West Texas, requerirán entre 5 a 7 gigawatts (GW) de energía, 50 veces más de lo que consume un centro de datos tradicional. Schick señaló que 7 GW es más que el consumo de energía de países pequeños como Singapur o de toda la ciudad de Los Ángeles.
Geopolítica: La competencia por la tecnología dominante está definiendo la geopolítica del siglo XXI. Quien posea la infraestructura de inteligencia controlará la capa de utilidad de la economía global. Schick destacó que EE. UU. lidera en poder computacional. En el contexto de Latinoamérica (LATAM), la experta señaló que la energía se convierte en un ángulo dinámico e importante en la cadena de suministro.
En este escenario de alta demanda y competencia, la eficiencia se convierte en el factor clave, buscando métricas como "tokens por vatio" (inteligencia obtenida por unidad de electricidad) y "tokens por flop" (inteligencia por unidad de cómputo). Los ingenieros tienen como objetivo "doblar la eficiencia cada seis meses".
El reto final: ¿Qué construirás cuando la inteligencia cueste cero?
Schick advirtió que el rápido avance de la IA se convertirá en el "tema político número uno de nuestro tiempo", generando un ruido considerable debido a temores legítimos sobre la pérdida de empleos, el uso en sistemas de armas y los enormes requerimientos físicos.
Su mensaje final fue para los inversores y constructores: "Aún estamos en las primeras etapas" de esta transformación. El verdadero valor económico surgirá cuando la inteligencia sea una utilidad barata y abundante.
Para cerrar, dejó al público con una pregunta provocadora, invitándolos a reflexionar sobre el futuro: "¿Qué vas a construir o poseer en un mundo donde el precio de la inteligencia es cero? Porque ese es el camino que llevamos".