黄仁勋 escribe un blog: La IA es una infraestructura de "cinco capas" ¡y aún se necesitan billones de dólares en construcción!

A medida que las grandes empresas tecnológicas compiten por satisfacer la creciente demanda en el campo de la inteligencia artificial (IA), muchas están invirtiendo enormes sumas en la construcción de centros de datos de IA. Se estima que el gasto total de las principales empresas tecnológicas ya alcanza los 700 mil millones de dólares.

¿A qué equivale 700 mil millones de dólares? Es más que el PIB de Suecia, Israel o Argentina. Aproximadamente, equivalen a la suma de las valoraciones de Disney, Nike y Target. Incluso superan el costo ajustado por inflación del programa Apollo de EE. UU. (que llevó a los humanos a la luna en dos ocasiones).

La ola de infraestructura apenas comienza

Sin embargo, según el CEO de Nvidia, Jensen Huang, esta cifra astronómica de gastos es solo el comienzo de la construcción de infraestructura de IA.

El martes 10 de octubre, publicó un extenso blog titulado “AI is a five layer cake” (“La IA es un pastel de cinco capas”), y escribió: “Estamos apenas comenzando esta construcción. Ya hemos invertido miles de millones de dólares. Y hay billones de dólares en infraestructura por construir.”

Huang afirmó: “La inteligencia artificial es una de las fuerzas más poderosas que están moldeando el mundo hoy. No es solo una aplicación inteligente o un modelo único; es como la electricidad y el internet, una infraestructura indispensable.”

“En todo el mundo, estamos siendo testigos de la aparición de fábricas de chips, ensamblaje de computadoras y fábricas de IA a una escala sin precedentes. Esto se está convirtiendo en la mayor ola de construcción de infraestructura en la historia humana,” añadió.

Además, la opinión de Huang no es un caso aislado. McKinsey estima que para 2030, la inversión total en centros de datos a nivel mundial podría alcanzar los 6.7 billones de dólares para satisfacer la demanda creciente de IA. Esta previsión de aumento en el gasto de capital es uno de los principales impulsores del crecimiento económico actual en EE. UU.

El “pastel de cinco capas” de la IA

Huang compara de manera figurada la estructura de la industria de IA con un “pastel de cinco capas”: energía → chips → infraestructura → modelos → aplicaciones.

En enero de este año, Huang explicó el principio del “pastel de cinco capas”: en la base está la energía, seguida por chips y infraestructura de computación, computación en la nube, modelos de IA, y en la cima, aplicaciones específicas en sectores como finanzas, salud y manufactura. En ese momento, enfatizó que cada capa requiere una construcción a gran escala para garantizar el funcionamiento de la capa superior.

En su blog más reciente, Huang añadió: “Cada aplicación exitosa afecta toda la arquitectura debajo de ella, extendiéndose hasta la fuente de energía que la soporta.”

Huang también señaló que las fábricas de IA están en construcción, ya que ahora la inteligencia puede generarse en tiempo real. Los chips están siendo rediseñados, ya que la eficiencia determina la velocidad de expansión de la inteligencia. La energía se vuelve crucial, pues limita la cantidad total de IA. Las aplicaciones avanzan rápidamente porque los modelos detrás de ellas han superado ciertos umbrales y ahora pueden aplicarse a gran escala.

“Cada capa refuerza a las demás,” escribió.

Impacto en la fuerza laboral

Huang destacó además que la fuerza laboral necesaria para esta construcción es enorme. Las fábricas de IA requieren electricistas, plomeros, instaladores, trabajadores de acero, técnicos en redes, instaladores y operadores.

“Son trabajos con altos requisitos técnicos y buenos salarios, y la demanda supera la oferta. Para participar en esta transformación, no necesitas un doctorado en ciencias de la computación,” afirmó.

Al mismo tiempo, Huang señaló que la IA está impulsando la productividad en toda la economía del conocimiento. Tomemos la radiología como ejemplo: hoy en día, la IA puede ayudar a interpretar imágenes de escáneres, pero la demanda de radiólogos sigue creciendo. Esto no es una contradicción.

“El objetivo del radiólogo es cuidar a los pacientes. La interpretación de imágenes es solo una de sus tareas. Cuando la IA asuma más tareas rutinarias, los radiólogos podrán centrarse en juicios clínicos, comunicación y atención al paciente. Esto mejorará la eficiencia hospitalaria, permitirá atender a más pacientes y contratar a más personal,” explicó.

Huang concluyó: “La productividad crea capacidad, y la capacidad genera crecimiento.”

Ilustración de Dongcai · Datos útiles adicionales

(Artículo original: Caixin)