El pico del ciclo de expectativas de la inteligencia artificial (IA) podría estar llegando a su fin. Tanto los gigantes tecnológicos como los inversores se muestran entusiasmados por el potencial de la IA para aumentar la productividad y transformar la economía.

Sin embargo, ciertas limitaciones en la disponibilidad de los recursos podrían evitar que las tasas de crecimiento de la inteligencia artificial cumplieran unas expectativas tan elevadas como las que vemos en la actualidad. De hecho, en los últimos meses, los inversores han comenzado a preguntarse cuánto tardarán las inversiones multimillonarias en esta tecnología en traducirse en un crecimiento de los beneficios. No obstante, es posible que los cuellos de botella no estén donde podríamos pensar.

«Una de las ironías que comporta la producción de una tecnología avanzada como la de la inteligencia artificial es que exige enormes recursos físicos. No suele pensarse que una tecnología tan avanzada pueda verse limitada físicamente», afirma el economista estadounidense Jared Franz.

No todas estas limitaciones de recursos van a salir en los periódicos, como ocurrió con la escasez de los semiconductores avanzados fabricados por NVIDIA y otros fabricantes de chips. En este artículo, hablamos de cuatro limitaciones de recursos que podrían ralentizar el crecimiento de la inteligencia artificial, y presentar oportunidades para las compañías de la vieja economía.

1. La inteligencia artificial desata la fiebre del cobre en pleno siglo XXI

Las herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT funcionan con grandes modelos lingüísticos alojados en cientos de servidores que se sitúan en enormes centros de datos. Estos centros de datos necesitan sistemas de refrigeración para que los servidores puedan funcionar de manera más eficiente, así como una infraestructura eléctrica compuesta por transformadores, generadores y líneas de transmisión. La mayoría de estos elementos llevan cobre. Por ejemplo, para la construcción de un centro de datos de Microsoft cerca de Chicago por valor de 500 millones de dólares se necesitaron 2.177 toneladas de cobre.

«Si las previsiones de los hiperescaladores son correctas, la construcción de centros de datos en los próximos ocho años requerirá un millón de toneladas de cobre solo en Estados Unidos», señala Franz. «Y a ello habrá que añadirle la construcción en el resto del mundo»"

Ya está previsto que la demanda de cobre para los vehículos eléctricos, la tecnología de energías limpias y la modernización de la red eléctrica estadounidense provoque una escasez cada vez mayor de la materia prima. Según JPMorgan, la construcción de centros de datos para inteligencia artificial hará que dicha escasez supere las seis millones de toneladas de aquí a 2030. «La duda es si resulta posible extraer cobre en la cantidad suficiente y con la rapidez necesaria para cumplir las expectativas de la construcción de infraestructuras de inteligencia artificial», se pregunta Franz.

Para anticiparse a dicha escasez, las compañías internacionales del sector minero están adquiriendo y ampliando sus operaciones de cobre. Grupo México, un conglomerado que explota algunas de las minas de cobre de menor coste, reanudó sus trabajos en el sur de Perú el pasado mes de julio para impulsar la producción. Asimismo, Glencore, que es el cuarto mayor productor de cobre del mundo, ya está operando en Argentina con la intención de duplicar su producción en los próximos años.

2. Se incrementa la demanda de energía

Al igual que cualquier otra tecnología avanzada, la inteligencia artificial necesita energía. Mucha. Según Electric Power Research Institute, en 2030 los centros de datos pueden llegar a consumir hasta el 9% de la producción total estadounidense de electricidad, más del doble que en la actualidad. «La demanda de energía de los centros de datos y los vehículos eléctricos va a impulsar el aumento del consumo hasta unos niveles que no hemos visto en veinte años», afirma Cheryl Frank, gestora de renta variable.

La pregunta es: ¿podrán las compañías eléctricas estadounidenses satisfacer la creciente demanda a corto plazo? Es probable, pero, según Franz, nos encontramos ciertas dificultades. En primer lugar, la dinámica de la oferta y la demanda varía en función del estado. «Puede haber ciertos desajustes en estados concretos, pero, si la previsión actual es correcta, deberíamos tener suficiente energía. Sin embargo, si dicha previsión se duplica, resultaría muy complicado aumentar rápidamente la generación de energía».

Por otro lado, muchas de las grandes tecnológicas se han comprometido a alcanzar un nivel cero de emisiones netas en 2030. «Será difícil cumplir con este compromiso y satisfacer la demanda de energía a corto plazo», añade Franz. «Se necesitará mucha más energía eólica, energía solar, gas natural; y puede que haya que ralentizar el ritmo de desmantelamiento de las centrales de carbón. Puede que haya que poner todas las fuentes de energía sobre la mesa».

En algunas zonas de alta demanda, no hay muchas conexiones disponibles. «A las compañías se les está diciendo que no pueden conectarse al sistema y que tendrán que apuntarse a una lista de espera», señala Frank. Con el fin de atender sus crecientes necesidades, Microsoft llegó a un acuerdo en septiembre con el proveedor de energía nuclear Constellation Energy para reabrir la planta Three Mile Island en Pensilvania.

3. Aumentan las necesidades de bienes de equipo

Las importantes necesidades de bienes de equipo que exige la construcción de centros de datos y el aumento de la generación de energía en todo el mundo están impulsando la demanda de una amplia gama de compañías industriales, llegando a provocar escasez en algunos casos. Un ejemplo de ello es GE Vernova. Actualmente, su volumen de pedidos de las turbinas de gas que se utilizan en los generadores de emergencia y otros equipos eléctricos alcanza un valor de 6.400 millones de dólares, pero el fabricante de equipos de energía prevé que dicho volumen se triplique a finales de 2024.

Los chips de inteligencia artificial generan una gran cantidad de calor, por lo que los centros de datos necesitan instalar sistemas avanzados de refrigeración líquida para garantizar el funcionamiento de los equipos y mejorar la eficiencia energética. La cotización de algunos fabricantes como Modine y Vertiv ha subido más del 100% este año ante el aumento de la demanda de sus productos.

4. La inteligencia artificial necesita a las personas

Los periódicos no dejan de hablar del potencial de la inteligencia artificial para acabar con los puestos de trabajo. Sin embargo, el avance de la tecnología se enfrenta a una posible escasez de recursos humanos. «Las compañías comienzan a denunciar una escasez real de ingenieros de inteligencia artificial que puedan desarrollar modelos fundacionales, así como de personas que puedan ejecutar los sistemas de inteligencia artificial en las empresas», afirma Franz.

Según una encuesta realizada recientemente por Salesforce, el 60% de los profesionales tecnológicos del sector público identificaron la escasez de conocimientos de inteligencia artificial como el principal problema a la hora de poner en marcha la tecnología.

Si no tenemos a las personas adecuadas para liderar el avance de la inteligencia artificial, lo más probable es que el ritmo de adopción sea más lento y que se tarde más en generar las eficiencias que ofrece la tecnología. «Creo que las compañías de servicios profesionales como Accenture y Oracle pueden desempeñar un papel importante a la hora de ayudar a las empresas a determinar sus estrategias de inteligencia artificial», añade Franz. «En esta cadena tendrá que participar mucha gente».

Conclusión

No cabe duda de que la inteligencia artificial tiene un gran potencial para aumentar la productividad y transformar la economía a largo plazo. Sin embargo, es probable que el desarrollo y la adopción de la tecnología lleven su tiempo, debido a los posibles obstáculos que hemos definido en este artículo, además de a otros factores. Los avances tecnológicos podrían mitigar algunas de las actuales limitaciones. Por ejemplo, los futuros avances en el diseño de semiconductores podrían reducir la cantidad de energía que necesitan los centros de datos, o al menos minimizar las necesidades actuales.

«Creo que podríamos ver dos ciclos en la inteligencia artificial», concluye Franz. «El primero es en el que nos encontramos ahora, en el que vemos una inteligencia artificial de consumo impulsada por la publicidad. Más adelante, asistiremos a un ciclo de inteligencia artificial empresarial, cuyo desarrollo será mucho más largo y lento. Se trata de un patrón normal en el ámbito de la innovación».