Boom de inversión en IA
(apricitas.io)- La demanda de IA está impulsando la inversión en computadoras, centros de datos e infraestructura eléctrica en EE. UU., y el hecho de que Microsoft asuma el costo de reactivar la unidad 1 de la planta nuclear de Three Mile Island muestra cómo la escasez de energía para centros de datos se está trasladando a inversiones en infraestructura física
- El gasto en construcción de centros de datos en EE. UU. alcanzó una tasa anual de 28.6 mil millones de dólares, un máximo histórico; subió 57% interanual y 114% frente a hace dos años, hasta un nivel similar al gasto combinado en construcción de restaurantes, bares y tiendas minoristas
- El gasto en construcción no incluye racks de servidores ni componentes, y las importaciones netas de computadoras grandes y de partes y accesorios de computadora superaron los 65 mil millones de dólares en el último año; también se dispararon a más de 38 mil millones de dólares las importaciones desde Taiwán de chips, computadoras y partes relacionadas
- El efecto expansivo de este boom de IA se está viendo más en hardware, manufactura, construcción e infraestructura eléctrica que en el empleo tradicional de software; en el último año, los empleos tecnológicos en EE. UU. solo aumentaron en 32 mil
- Mientras continúa la competencia de inversión basada en modelos más grandes y en la expansión de aplicaciones reales, la demanda de semiconductores avanzados, la dependencia de Taiwán y las restricciones de acceso para China emergen aún más como temas centrales de la Chip War
La demanda de IA se traduce en inversión en infraestructura física
- Microsoft decidió asumir el costo de reactivar la unidad 1 de la planta nuclear Three Mile Island para atender la creciente demanda eléctrica de los centros de datos, convirtiéndose, después de Amazon, en la segunda gran empresa tecnológica estadounidense en aprovechar una instalación nuclear existente para responder a la demanda energética
- Microsoft es un inversionista clave y proveedor de cómputo para OpenAI, y menos de dos años después del lanzamiento de ChatGPT, el desarrollo y uso de IA se han expandido rápidamente
- Los productos de IA se usan para generar código, texto e imágenes, analizar datos, automatizar tareas y reforzar plataformas en línea, y se espera que su uso siga creciendo
- Los modelos de IA más recientes requieren recursos de cómputo a gran escala para entrenamiento e inferencia, y operarlos exige hardware de alto rendimiento, instalaciones de escala industrial e infraestructura de energía, agua y banda ancha
Se disparan las inversiones en centros de datos y computadoras
- La construcción de centros de datos en EE. UU. alcanzó un récord de 28.6 mil millones de dólares a tasa anual
- 57% más que hace un año
- 114% más que hace dos años
- Un tamaño similar al gasto combinado en construcción de restaurantes, bares y tiendas minoristas en EE. UU.
- Esta cifra solo incluye los edificios, y excluye racks de computación de alto rendimiento, cables, ventiladores y otros componentes que funcionan como el cerebro del centro de datos
- En agosto, las importaciones netas estadounidenses de computadoras grandes marcaron un récord histórico, y las importaciones netas de partes, accesorios y otros componentes de computadora habían alcanzado un récord el mes anterior
- En el último año, EE. UU. importó más de 65 mil millones de dólares en estas dos categorías, mientras la producción nacional también aumenta
Cambia la estructura de inversión de las empresas tecnológicas
- La mayor parte de los nuevos centros de datos, computadoras y equipos es comprada por empresas del sector de tecnologías de la información
- Proveedores de infraestructura de cómputo como Amazon
- Empresas de búsqueda web como Google
- Publicadores de software como Microsoft
- Estas empresas aumentaron en más de 95 mil millones de dólares sus tenencias netas de inmuebles, plantas y equipo durante el último año, un nivel récord
- Hace poco más de una década, Facebook compró Instagram por 1.2 mil millones de dólares y, dos años después, WhatsApp por 15 mil millones de dólares
- En ese momento, Instagram tenía 13 empleados y WhatsApp solo 55, y su base física se limitaba a oficinas y estaciones de trabajo para desarrolladores
- Solo en la primera mitad de 2024, Meta ejecutó 15.2 mil millones de dólares en gasto de capital, gran parte destinada a infraestructura de cómputo a gran escala para respaldar el modelo de IA Llama
- El boom actual de la IA es mucho más intensivo en hardware que los booms tecnológicos previos, y está impulsando con rapidez la construcción y la inversión dentro de EE. UU.
Las computadoras de alto rendimiento y las importaciones desde Taiwán se vuelven ejes clave
- La inversión de empresas estadounidenses en computadoras y equipo relacionado aumentó 16.6% en términos reales durante el último año en medio del boom de la IA, alcanzando un máximo histórico
- Durante la década de 2010, la inversión en computadoras estuvo relativamente estancada durante casi diez años, y la demanda de trabajo remoto en la pandemia rompió esa tendencia
- En 2022, la inversión en computadoras cayó al estabilizarse los niveles de trabajo desde casa y uso de internet, pero volvió a dispararse desde finales de 2023 junto con el boom de la IA
- El ritmo de crecimiento de los sistemas informáticos avanzados es aún más rápido que el de la inversión total en computadoras
- TSMC es el fabricante líder mundial de semiconductores avanzados
- Las importaciones estadounidenses desde Taiwán de chips, computadoras y partes relacionadas superaron los 38 mil millones de dólares en el último año, más de 140% por encima del año previo
- Las importaciones directas de chips lógicos en EE. UU. crecieron desde una base baja hasta una tasa anual de alrededor de 5 mil millones de dólares
- Las partes y componentes de computadora siguen siendo la mayor categoría de importación
Las empresas de software también entran en la competencia de hardware
- Según los datos detallados de inversión por industria hasta 2023, empresas de procesamiento de datos y búsqueda web como Amazon y Google siguieron manteniendo la mayor escala de inversión dentro del sector tecnológico
- El crecimiento de inversión más rápido apareció en los desarrolladores de software
- La inversión real en propiedad intelectual de los publicadores de software aumentó 40% desde 2021
- Esta categoría incluye los propios modelos de IA y la I+D relacionada
- La inversión real en equipo como computadoras aumentó 96%
- La era en que los principales desarrolladores de software operaban con una estructura ligera en hardware está cambiando hacia una competencia por construir rápidamente capacidades de hardware
La ubicación de los centros de datos varía mucho por región
- Los centros de datos deben estar algo distribuidos por necesidades de red y para evitar restricciones de infraestructura, pero concentrarlos en grandes clústeres aumenta la eficiencia y reduce costos y latencia
- En IA, estos efectos de concentración son especialmente importantes, y las empresas están llevando al límite el tamaño de los centros de datos y de sus redes para dedicar la mayor potencia de cómputo posible al desarrollo de modelos
- Las estadísticas oficiales de construcción solo desglosan el gasto en centros de datos a nivel regional, por lo que no existen datos detallados de construcción
- La expansión de centros de datos en EE. UU. se ha mantenido con más fuerza en el sur, donde existen clústeres históricos
- La velocidad de crecimiento ha sido más alta en los mercados del Medio Oeste y de la costa oeste, mientras que el noreste prácticamente no ha sido afectado
La demanda eléctrica y su impacto en las redes regionales
- La Energy Information Administration ha revisado al alza varias veces sus proyecciones de crecimiento de carga eléctrica para reflejar la demanda de los centros de datos
- El pronóstico actual indica que el consumo eléctrico del sector comercial aumentará 3% este año y 1% el próximo
- Incluso en este escenario, los usuarios comerciales siguen siendo una fuente menor de crecimiento del consumo eléctrico que la electrificación residencial y el reshoring industrial, pero para el sector comercial es el crecimiento de demanda más rápido en varios años
- De 2007 a 2023, el consumo eléctrico comercial solo aumentó 5% en total
- Antes del boom de la IA, las estimaciones oficiales atribuían a computadoras y equipo de oficina el 11.4% del consumo eléctrico comercial
- En algunas regiones, el consumo eléctrico de los centros de datos se ha vuelto un factor principal del crecimiento de la carga
- En North Dakota, el consumo eléctrico comercial aumentó más de 45% desde la apertura de un gran centro de datos en 2022
- Como North Dakota tiene mercados eléctricos y de cómputo pequeños, el aumento absoluto de la demanda eléctrica es mayor en grandes clústeres de centros de datos como Virginia y Texas
La demanda eléctrica de centros de datos en Virginia y Texas
- El byteway en los suburbios del norte de Virginia, cerca de Washington DC, es el mayor clúster de poder de cómputo del mundo
- Gracias a este clúster, el consumo comercial de energía en Virginia ha aumentado 30% desde 2019, el mayor incremento absoluto de demanda eléctrica comercial en EE. UU.
- Texas ha estado atrayendo centros de datos y mineros de criptomonedas como parte de sus programas de gestión de carga energética
- El consumo eléctrico comercial de Texas aumentó 10% desde 2019, y se espera un crecimiento aún mayor hacia adelante
- El aumento de carga de los centros de datos ha contribuido al desempeño superior de la inversión en energía renovable en Texas
- Se proyecta que ERCOT y PJM lideren a todo EE. UU. en crecimiento de energías renovables este año y en 2025
- Debido a las ventajas de concentración de los centros de datos, las empresas de IA muestran una mayor tendencia a ubicarse cerca de grandes fuentes de energía
- Esto ayuda a explicar el mayor interés en la energía nuclear y la disposición de las tecnológicas a invertir directamente en infraestructura de generación
Los ingresos se recuperan, pero el empleo tecnológico sigue débil
- En medio del boom de la IA, los ingresos del sector de tecnologías de la información se han recuperado de la desaceleración de 2022-2023
- Publicadores de software, portales de búsqueda web y proveedores de infraestructura de cómputo registraron aumentos de ingresos de 12% a 15% en el último año
- Aunque no alcanzan los niveles de 2021, siguen representando un crecimiento sólido frente al periodo prepandemia
- A pesar del auge de la inversión física y de la recuperación de ingresos, el crecimiento del empleo en tecnología es muy débil
- EE. UU. sumó 32 mil empleos tecnológicos en el último año
- Es un nivel inferior al de cualquier momento de 2021, 2022 o los nueve años previos a la pandemia
- Incluso los publicadores de software y la industria de infraestructura de cómputo, en el centro del boom de la IA, prácticamente no registraron crecimiento neto de empleo en el último año
- El mercado laboral tecnológico que ha golpeado recientemente a los graduados de ciencias de la computación no ha mejorado de forma importante
El efecto en el mercado laboral se nota más fuera de los empleos tecnológicos tradicionales
- El boom de inversión en IA no significa que no haya efectos en el mercado laboral, pero estos están más concentrados fuera del sector tradicional de tecnologías de la información
- La compensación total en la manufactura de semiconductores aumentó 25% entre el primer trimestre de 2023 y el primer trimestre de 2024
- Los empleados de empresas como NVIDIA también se han beneficiado del mayor valor de sus stock options
- En el último año, se añadieron 30 mil empleos en construcción comercial, en parte como efecto indirecto de la demanda de centros de datos
- También avanza el boom de empleo en construcción industrial ligado a fabs de chips y otros sectores manufactureros, además del crecimiento del empleo relacionado con la expansión de energía e infraestructura en general
- La dinámica laboral del boom de la IA es muy distinta a la del mercado tecnológico de la última década y está mucho más enfocada en inversión en hardware, empresas de manufactura/diseño e infraestructura de construcción que en programadores tradicionales
La competencia de inversión y su expansión hacia la Chip War
- Las empresas desarrolladoras de IA compiten intensamente con la expectativa de que la mejora de productos y la expansión de su comercialización justifiquen la escala histórica actual de inversión
- En el corto plazo, se espera que la inversión aumente aún más conforme se desarrollen modelos más avanzados y se expandan aplicaciones reales como los vehículos autónomos
- Los responsables de política pública ven la IA como un sector clave del futuro de la economía estadounidense
- Gracias al dominio de Silicon Valley y de las grandes tecnológicas de EE. UU., el país ha construido una ventaja considerable en desarrollo de IA y capacidad de centros de datos
- Se considera que el boom de la IA ha beneficiado a la inversión estadounidense más que a la de cualquier otro país
- Es probable que la competencia geopolítica por las capacidades de hardware se intensifique aún más
- La CHIPS Act fue aprobada antes de ChatGPT, y algunos líderes de la industria se quejan de que ya parece desactualizada en prioridades y escala
- El aumento de la demanda de semiconductores avanzados eleva la dependencia de EE. UU. de las importaciones desde Taiwán, justo lo que la CHIPS Act buscaba aliviar
- EE. UU. sigue dependiendo de China para muchos componentes necesarios para abastecer centros de datos a escala
- Es probable que EE. UU. siga restringiendo el acceso de China a los chips más avanzados para frenar su desarrollo de IA, mientras China continúa ampliando su capacidad de fabricación de chips para reducir su dependencia de importaciones
- A medida que avanza el boom de inversión en IA, se mueve cada vez más al frente de la Chip War
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
Después de leer este artículo, me dan ganas de apostar a que este boom de inversión intensiva en capital terminará pareciéndose a los grandes booms de inversión de la historia de EE. UU.
Como el tendido de ferrocarriles en el siglo XIX, la proliferación de compañías automotrices a comienzos del siglo XX o el boom de la fibra óptica en telecomunicaciones a fines de los 90: después de una sobreconstrucción masiva de infraestructura vino un colapso en el que quebró la mayor parte de la industria, pero luego esa infraestructura fue absorbida y generó grandes beneficios para la economía y la sociedad
Me viene a la mente el caso de la fibra oscura que quedó instalada tras las inversiones y quiebras en telecomunicaciones de fines de los 90 y comienzos de los 2000, y que finalmente se encendió, habilitando el crecimiento de multimedia de alta calidad como Netflix
Aquí también, el inversionista promedio pondrá dinero en chips de gama alta, centros de datos y suministro de energía, y quedará muy decepcionado, pero creo que a largo plazo dará grandes dividendos
En particular, incluso solo por la inversión en energía, aunque la IA se describa como un enorme monstruo consumidor de energía que calienta el clima, creo que ahora que las renovables se convirtieron en la electricidad más barata, esta enorme demanda de capital acelerará la transición para dejar los combustibles fósiles
Pero el problema es cuándo. Si ahora no estamos en el equivalente a 1999 del boom puntocom sino en 1995, todavía quedan 4 años más de alto crecimiento, y aun después del colapso, el mercado de 2029 podría ser mucho más grande que el de 2024. Cisco en 2001 seguía siendo 4 veces más grande que en 1995
Algo un poco distinto de las burbujas pasadas es que, cuanto más cómputo hay, más inteligente y capaz se vuelve la IA
Como criterio para medir si todavía estamos al inicio del boom, me fijo en si Slack está vendiendo un chatbot LLM que dé respuestas confiables sobre decisiones laborales y técnicas tomadas en chats durante los últimos 2 años. Todavía no existe un producto así, probablemente porque sigue siendo demasiado caro ejecutar tanto razonamiento con una ventana de contexto tan grande
Por eso me inclino a pensar que ahora estamos más cerca del comienzo que del final de la burbuja
Otra cosa a observar es si las leyes de escalamiento de los LLM se rompen rápidamente y más cómputo deja de producir, de forma económica, mayor inteligencia. Si eso pasa, parece probable que la burbuja se desinfle, y todos están mirando si los modelos de nivel GPT-5 muestran esa señal
Pero el problema es que los centros de datos para cómputo de IA actuales, si las empresas de IA quiebran, en la práctica son difíciles de usar para otra cosa
El problema de invertir en infraestructura de cómputo es que tiene que haber un plan para usarla toda en los próximos 5 años. Después de eso, puede que no la quieran ni regalada
En cambio, la energía nuclear cara probablemente no se habría construido sin esta burbuja, pero curiosamente parece que también está fluyendo dinero hacia lo nuclear
¿Qué activo de la burbuja de IA conservará valor dentro de 5 años? Probablemente no un almacén lleno de GPU de 5 años. Tal vez podrían ser las centrales nucleares
Se dice que se parece a los ferrocarriles, pero salvo por el hecho de que cuesta mucho dinero, no se parece en nada a los ferrocarriles
Los ferrocarriles se mantuvieron durante décadas y seguirán teniendo sentido por muchas décadas más. Se desgastan lentamente y son la forma más eficiente de transporte terrestre
En cambio, estas inversiones en hardware estarán totalmente amortizadas en 6 años, y probablemente se descartarán porque dejará de valer la pena operarlas por la relación entre costo eléctrico y producción
Además, existe el riesgo adicional de que, por alguna razón, los sistemas de IA futuros no corran de manera eficiente en el hardware de la generación actual
Nada quedará totalmente amortizado en 6 años. Es probable que la gente siga usando A100 dentro de 15 años. Incluso las tarjetas GPU V100 de 32 GB, de 7 años de antigüedad, todavía se venden en eBay por 1500 dólares
Parece más probable que se inventen arquitecturas de software más eficientes antes que un nuevo tipo de hardware mejor que reemplace a todo el hardware existente
Mientras que recuperar una inversión ferroviaria suele llevar décadas, en la industria de IT normalmente se recupera en pocos años
Siento que hay un gran vacío en esta discusión. Casi todo se concentra en las GPU y la inversión en hardware, y es cierto que eso impulsa en gran medida el boom actual de IA, pero falta el lado del software
También habría que abordar la considerable inversión de venture capital en plataformas, herramientas y aplicaciones basadas en IA. Este artículo está tan sesgado hacia el hardware que quizá sería más preciso llamarlo “boom de inversión en GPU”
La inversión en software debería recibir la misma atención
La razón por la que mucho software basado en LLM no es económicamente viable es que todavía no hay suficiente cómputo ni electricidad para soportar lo que intenta hacer
Pero no tengo cifras firmes
En la práctica, por cada empresa en la que la IA hace algo útil, hay unas diez que meten IA a la fuerza en alguna parte de una app existente y la empaquetan como “AI Powered”, lo cual es bastante molesto
Hace poco en nuestra empresa evaluamos Zenhub, y el equipo de ventas enfatizó muchísimo que la app usaba IA. Al verlo, resultó ser apenas la integración de IA más básica: generar descripciones de historias a partir de un prompt
La IA es muy útil, pero no hace falta meterla en todo
Considerando el lugar que ocupa el móvil en la capa de interfaz, si yo fuera inversionista de venture capital, apostaría por la inferencia on-device
No sé por qué todos los artículos exagerados empiezan con frases como “los productos de IA se usan ampliamente en muchísimos ámbitos, como generación de código, texto e imágenes, análisis de datos, automatización de tareas y mejoras de plataformas en línea, y se espera que su uso aumente”
Personalmente, al programar, mi uso de Copilot bajó. Seguí intentándolo, pero se perdía rápido y soltaba bugs sutiles, así que terminaba pasando más tiempo depurando que si lo hubiera escrito yo
Siempre me queda la sensación de “esto podría explotar en producción de alguna forma desconocida”, porque quizá no pude revisar el código lo suficiente. Colegas y amigos me dijeron que sienten algo parecido
También probé los nuevos modelos de “cadena de pensamiento”, pero curiosamente me parecieron peores
Hacía meses que no me daba sugerencias de código útiles, al punto de que se me había borrado de la memoria. Acabo de iniciar sesión y cancelarla
Ahora tengo que revisar si puedo cancelar otras suscripciones o bajarlas a planes más baratos
Y aun así no era capaz de detenerse y decir “lo siento, pero en realidad no sé cómo ayudarte”
Pero parece que la mayor parte del código real todavía tiene que escribirla una persona
La IA es una gran herramienta y acelera mucho, pero no encaja con esa idea mágica de que nosotros solo damos ideas y la IA se encarga de todo el trabajo pesado
En general, siempre es mejor construir modelos mentales basados en evidencia real y no en fantasías, y ahora hay mucha fantasía mezclada. Eso no significa que haya que ser pesimista sobre los avances futuros, pero es muy difícil predecir qué forma tendrán esas mejoras
Aun así, hoy por hoy no es suficiente para trabajar de forma independiente, así que conviene usarlo como si hicieras pair programming con un desarrollador humano intermedio, con poco contexto del proyecto y periodos cortos de concentración
En especial, le saco mucho valor cuando le encargo a la IA una sola función o una sola refactorización a la vez, y hago que sea fácil probar mientras avanza
Cada vez que veo textos y discusiones como esta, siempre me sorprende que no se den cuenta de lo absurdo que es decir que arruinamos el planeta y que quizá solo nos quedan 5 o 6 años antes de daños fundamentales, mientras al mismo tiempo invertimos recursos inimaginables en LLMs
Al final hay que abandonar la esperanza de lo que podrían traer los LLMs con suficiente inversión, o abandonar esa lógica muy ruidosa pero en la práctica bastante vacía sobre el daño que le estamos haciendo a la Tierra
Quienes impulsan la inversión en IA no se verán muy afectados por el cambio climático. Aunque mueran cientos de millones de personas en regiones tropicales y colapse una parte importante de la actividad humana organizada, ellos estarán protegidos de las consecuencias hasta el último momento, así que no les importa
Además, no es que haya una sola persona dirigiendo todo el mundo y decidiendo qué va a pasar
La burbuja de la IA va a estallar el año que viene. Ahora estamos más o menos en 1998 de la burbuja puntocom, y se acerca otro invierno de la IA
Los LLMs y la IA generativa son el plan de negocios de este año estilo “negocios en internet” o “Uber para X”
Las tecnologías climáticas necesitan más dinero
La burbuja económica estallará después de las elecciones, y lo sabremos cuando la Fed empiece a subir de nuevo las tasas. Pero es muy probable que el catalizador esta vez sea el sector inmobiliario comercial
Dentro del inmobiliario comercial, los centros de datos son lo único que a ojos de los inversionistas se ve bien, y aún más por el boom de la IA. Creo que esos inversionistas van a meter más dinero que antes en generación de energía y otros sectores relacionados con la IA para intentar esquivar el colapso programado
La mayor variable es si las oligarquías supranacionales intentarán usar este colapso para una transición de política monetaria mucho más grande, como las monedas digitales de bancos centrales
Basta ver qué pasó con Tesla cuando sus fundamentales empezaron a tambalear un poco. Aun así, tendría cuidado al predecir que la “burbuja de la IA” estallará el año que viene
Ojalá termine la burbuja de la IA para que HN pueda hablar de otra cosa
Solo se puede alimentar la burbuja hasta que la gente común ya no aguante más las subidas de precios
La publicación de IA más alta fue “OpenAI to become for-profit”, en el puesto 10; la número 1 fue “Bop Spotter”, seguida por Starship y cancelar suscripciones con un clic
Me pregunto qué efecto tendrá esto en los costos de nube para gente como nosotros
Por un lado, podría generar economías de escala; por otro, otros podrían consumir recursos de nube y hacer subir los precios. Me interesa saber si alguien tiene alguna conjetura sobre cómo será
Basta ver los Ampere de 192 núcleos y las CPU AMD de 196 núcleos. Las mejoras de eficiencia seguirán bajando la relación precio-rendimiento de la nube tradicional
Naturalmente, todavía no hemos encontrado una “IA” que no alucine, y no veo cómo una “IA” que alucina podría ser útil fuera de usos de nicho
La diferencia entre GPT-4 Turbo y GPT-4o es considerable
En teoría, cuando tengo algo sencillo que preguntar, conversar con Claude o 4o me ahorra muchísimo tiempo todos los días. Antes era frustrante tener que revisar cuatro o más motores de búsqueda y abrirme paso entre demasiado spam de optimización para buscadores
La función de resumen ya se volvió casi un meme, pero es tremendamente útil. Si durante el día guardo en una base de datos todos los enlaces que parecen interesantes, una tarea cron de Cloudflare obtiene el cuerpo de cada enlace, genera un resumen con 4o y lo guarda
El fin de semana reviso los resúmenes de los enlaces guardados y, si alguno parece bastante interesante, lo abro personalmente e investigo más
De hecho, conocí SolidJS por un artículo aleatorio con pocos votos que estaba en la página 4 de HN, y solo con el resumen obtuve información suficiente como para probar SolidJS sin tener que leer hasta el final otro texto de quejas sobre ReactJS
Le hice una pregunta sencilla a Gemini y la alucinación fue realmente molesta. Como dijo una falsedad con seguridad, mi cerebro instintivo lo consideró poco confiable y ya no me dieron ganas de seguir preguntándole
Por la naturaleza probabilística con la que funcionan los LLM, eliminar las alucinaciones quizá sea imposible, pero sí se puede ajustar mejor cómo se presentan a los humanos
Siempre que no haya problemas legales, por ejemplo discurso de odio o difamación
Para distribuir masivamente artículos, publicaciones en redes sociales e incluso videos, a esa escala las alucinaciones no importan mucho. Ya hay suficiente contenido generando suficientes vistas como para que sea una estrategia viable hasta cierto punto
Recuerdo haber escuchado al Dr. Robert Martin, que dirigía Bell Labs a fines de los 90, decir que la capacidad de ancho de banda tendía al infinito y que el costo por bit tendía a cero
Todos sabemos cómo terminaron en ese entonces los constructores de capacidad óptica antes de que estallara la burbuja
¿Hay razones para pensar que la demanda de inteligencia no se agotará? ¿Hay razones para pensar, como dice Sama, que el costo de la inteligencia como entrada de los sistemas convergerá al precio de la electricidad necesaria para operar GPU en centros de datos? Ambas cosas son posibles
Aun así, se podía decir lo mismo de un bit de ancho de banda
En el escenario más pesimista, la IA nos reemplazará y a nosotros nos mandarán a las minas de carbón
Incluso en el escenario más optimista, el nivel de vida es una combinación de muchos factores arraigados en la realidad, así que creo que el límite real sería algo como duplicar la calidad de vida. Eso no significa que sea poca cosa, pero si miramos los últimos 150 años, no sería algo sin precedentes