Se habla de que 5 billones de dólares se invertirán en infraestructura de inteligencia artificial en los próximos años. Es una cifra que desafía la imaginación. Para contexto: es más que el PIB de Japón, la tercera economía del mundo. La reacción de Sam Altman cuando escucha esa cifra: "Puede que sea barato".
Mexconomy — No está bromeando. Hay un principio económico del siglo XIX que explica por qué Altman dice esto: la paradoja de Jevons. Cuando mejoras la eficiencia de un recurso, su consumo total no baja. Sube.
Por qué: porque lo haces más barato y útil, lo que genera nueva demanda que antes no existía.
Altman lo explica así: "Los modelos van a seguir volviéndose mucho más capaces y además cada vez más baratos, usando bastante menos recursos por cada tarea. La historia nos dice que cada vez que eso pasa, la gente quiere usarlos muchísimo más".
Cada mejora en eficiencia genera explosión de demanda. No es un círculo virtuoso. Es una espiral acelerada.
Por qué la demanda es infinita (en la práctica)
"La gente siempre habla de la demanda total del mercado de inteligencia artificial", dice Altman. "Para mí eso es como hablar de la demanda de electricidad o de energía. No puedes hablar de ello como una cifra única".
La demanda no es fija. Es una función de:
Precio: Si procesar un millón de tokens cuesta $1, lo usarás para ciertas cosas. Si cuesta $0.01, lo usarás para todo.
Calidad: Si la IA comete errores el 20% del tiempo, la usarás con supervisión constante. Si comete errores el 0.01% del tiempo, la dejarás trabajar autónomamente.
Velocidad: Si tarda horas, lo usarás para tareas que pueden esperar. Si tarda segundos, lo integrarás en flujos de trabajo en tiempo real.
Capacidades: Si solo puede escribir texto, tiene usos limitados. Si puede controlar software, navegar la web, generar imágenes, analizar video, interactuar con el mundo físico... la superficie de aplicación explota.
A medida que cada una de estas variables mejora, la demanda se multiplica. No suma. Multiplica.
La visión de Altman: tokens en todas partes
"Todo el mundo llevará en el bolsillo un dispositivo capaz de ejecutar modelos súper potentes con su batería", predice Altman. "Y aún así la tendencia va a ser siempre la misma: querer más y más y más".
Imagina ese futuro por un momento:
- Tu teléfono ejecuta modelos constantemente en segundo plano
- Escucha conversaciones (con permiso), procesa lo que ves, entiende contexto
- Interactúa con servicios en la nube cuando necesita más potencia
- Tu casa tiene docenas de dispositivos, cada uno con agentes IA
- Tu coche procesa video en tiempo real para navegación autónoma
- Tu lugar de trabajo tiene cientos de agentes operando sistemas
Cada uno de estos usos consume tokens. Millones, miles de millones de tokens por día. Por persona.
Multiplica eso por 8 mil millones de personas. Luego por empresas, gobiernos, instituciones.
5 billones empieza a parecer insuficiente.
El cuello de botella del hardware
"Estamos planificando para un mundo en el que el uso de la inteligencia artificial crece a un ritmo acelerado cada año", dice Altman.
El problema: el hardware no puede crecer a ritmo acelerado. La fabricación de chips tiene límites físicos.
Construir una fábrica de semiconductores de última generación toma:
- 3-5 años de construcción
- $20-30 mil millones de inversión
- Cadena de suministro global compleja
- Expertise técnico extremadamente especializado
No puedes simplemente "acelerar" esto porque tengas más dinero. Hay límites de tiempo, de personal calificado, de materiales raros.
Mientras tanto, la demanda de IA puede duplicarse en meses, no años.
El cuello de botella de la energía
Hay otro límite menos obvio: energía.
Los centros de datos modernos de IA consumen cantidades masivas de electricidad. Un solo entrenamiento de un modelo de frontera puede consumir lo que una ciudad pequeña usa en un año.
Altman ha dedicado mucho tiempo a este problema, incluso invirtiendo en energía nuclear de nueva generación y otras tecnologías.
"El mundo va a necesitar muchísimos más tokens", dice. Eso implica muchísima más computación. Que implica muchísima más energía.
No puedes construir centrales eléctricas tan rápido como crece la demanda de IA. Especialmente centrales limpias, que es lo que necesitamos para no destruir el planeta en el proceso.
Por qué esto no se detendrá
Algunas personas esperan que la demanda alcance un "plateau" natural. Que lleguemos a un punto donde tengamos "suficiente" IA y dejemos de querer más.
Altman claramente no cree eso: "Es casi seguro que el mundo va a necesitar muchísimos más tokens".
Históricamente, nunca hemos encontrado un plateau para tecnologías fundamentales:
- No hay "suficiente" electricidad. Siempre queremos más.
- No hay "suficiente" ancho de banda de internet. Seguimos encontrando usos para más.
- No hay "suficiente" capacidad de cómputo. Las aplicaciones se expanden para llenar lo disponible.
La IA será igual. Cada nueva capacidad desbloqueará aplicaciones que antes ni imaginábamos, que generarán demanda de aún más capacidad.
Altman admite: "También es posible que por el camino tengamos algún exceso de oferta, aunque sea temporal".
Esto podría ocurrir si:
- Muchos proveedores construyen infraestructura simultáneamente
- La demanda tarda más en materializarse de lo anticipado
- Hay avances en eficiencia que reducen necesidad de hardware
Pero incluso Altman ve esto como temporal. "Si lo miras a décadas vista..." la dirección es clara.
"El sistema capitalista está haciendo lo suyo", observa Altman. "Las cadenas de suministro se están reordenando, las políticas de los gobiernos están cambiando, y se va a construir una cantidad de infraestructura brutal".
No es solo OpenAI. Es:
- Microsoft invirtiendo decenas de miles de millones en centros de datos
- Google expandiendo su infraestructura de IA agresivamente
- Amazon Web Services preparándose para demanda masiva
- NVIDIA incapaz de fabricar suficientes GPUs para satisfacer demanda
- TSMC construyendo nuevas fabs dedicadas a chips de IA
- Gobiernos de múltiples países tratando esto como prioridad de seguridad nacional
Es una apuesta colectiva de billones de dólares en que la demanda de IA continuará creciendo exponencialmente.
La pregunta incómoda
Si Altman tiene razón y 5 billones "puede que sea barato", entonces estamos hablando de redirigir porcentaje significativo de la economía global hacia infraestructura de IA.
¿Qué no se construirá porque el capital y recursos están yendo a IA? ¿Qué necesidades humanas no se atenderán? ¿Qué otros problemas no se resolverán?
No es que la inversión en IA sea inherentemente mala. Pero tiene costo de oportunidad masivo que nadie está discutiendo realmente.
Estamos apostando el futuro en que la IA generará suficiente valor para justificar esta inversión masiva. Más vale que esa apuesta salga bien.
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