¿Y si la batalla de la IA no la gana nadie?

Amazon, Microsoft, Google y Meta van a gastar este año unos US$730.000 millones en centros de datos y chips. El objetivo es quedarse con el preciado botín de la superinteligencia (definida vagamente como una inteligencia superior a la nuestra) y, con él, los contratos de todas las industrias que la van a necesitar para funcionar.

Sin embargo, hoy, la empresa más valiosa del mundo es… Apple. Es, justamente, la única de las grandes que decidió bajarse de la calesita de desarrollar modelos de lenguaje bastante temprano. Siri ni siquiera puede interpretar bien una pregunta de más de seis palabras. Su versión “inteligente” no termina de ser competitiva y, luego de dos años de demoras, se lanzó tímidamente con un modelo ajeno a la empresa de la manzanita. Steve Jobs no saldría de su asombro. Contrataron a Gemini, el modelo de Google, por el que pagaría unos US$1000 millones al año. En lugar de ir a pérdida compitiendo, Apple simplemente alquila la inteligencia y se concentra en sus excelentes productos y chips, que dan ganancia desde el día uno. ¿Son visionarios o kamikazes?

Esto no significa que la IA no esté cumpliendo con sus promesas: hace solo unos días, el nuevo modelo de Claude, Fable 5.2, se sacó 41% en el Remote Labor Index, un test que mide cuántos trabajos freelance remotos reales puede entregar una IA con la calidad de un profesional. Un mes atrás, el mejor modelo llegaba “solamente” al 21%. A principios de año, rondaba el 4%. Los números sugieren que estamos entrando en una espiral de mejora recursiva, en la que la IA misma se usa para optimizarse, y los modelos son cada vez más potentes, cada vez más rápido. Anuncios que en otra época habrían sido la noticia del año, como que una IA resolvió un problema matemático que llevaba 80 años abierto, pasan de largo por nuestro feed entre videos hiperrealistas de Francella gambeteando rivales en un partido de fútbol y capítulos ficticios de The Office que parecen filmados ayer, pero salieron de una persona aburrida que se gastó un par de dólares en generarlos.

En las últimas semanas, también escuché a gente que piensa que todo esto es una burbuja “como la del metaverso”. En términos financieros, es posible que las valuaciones estén infladas y que eso, en algún momento, se pinche, pero no significa que esta tecnología vaya a pasar como una moda. Yo jamás conocí a nadie que usara el metaverso que no fuera un director de marketing desorientado. La IA, en cambio, potencia tantos trabajos, de gente técnica y no técnica, que ya nos resulta imposible concebirlos sin ella, y las empresas invierten millones de dólares por año en integrarla con sus sistemas.

Sí es cierto que su precio hacia el consumidor está subsidiado: hay quienes creen que, el día que eso se termine, la IA pasará a ser más cara que los humanos y todo volverá a lo que llamábamos normalidad. Se basan en un dato real: la consultora SemiAnalysis calculó que, quien exprime al máximo un plan de US$200 por mes consume entre 10 y 60 veces ese valor en cómputo. Sin embargo, correr un modelo de la misma capacidad cuesta unas diez veces menos cada año. Suena a poco, pero las mejoras se componen y eso representa una mejora de 100 veces en dos años.

Aún así, si mañana se cortaran los subsidios, podríamos simplemente usar una inteligencia un poco menos capaz y seguir con nuestras vidas como si nada, porque hace rato que todos los modelos son tan buenos en las tareas del día a día que la diferencia ya no se nota: hay que irse a la física teórica o a programar un sistema operativo entero para ver el salto. Esto me lleva al punto más importante: el 99% de nosotros no necesita un modelo más capaz para la mayoría de sus tareas. Y eso es un problema para las big tech.

La IA llegó para quedarse, subsidiada o sincerada, pero quién tiene el mejor modelo cambia todos los meses: Gemini, Grok, ChatGPT, Claude… Ninguna ventaja dura lo suficiente como para quedarse con el mercado, y eso significa que lo que venden se está volviendo un commodity, destinado a declarar vencedor a quien ofrezca el mejor precio. Uno podría pensar que, igual, ganan todos, porque la torta crece: McKinsey calcula que la IA generativa puede sumarle hasta US$4,4 billones (trillions, en inglés) por año a la economía global, pero aún no hablamos del gran contrincante asiático: China, que apuesta a publicar sus modelos con código abierto. Son como programitas que cualquiera puede bajar, modificar a gusto y correr en sus propias máquinas, sin pagarle un centavo a quien los creó y con la información 100% privada, porque nunca sale de la computadora. Según el propio gobierno de Estados Unidos, están a solo nueve meses de los mejores.

Si eso se masifica, no hay botín para repartir: En OpenRouter, la plataforma donde millones de programadores eligen qué modelo usar, siete de los diez más consumidos esta semana son chinos. Ya tenemos, además, el primer gran caso testigo: Revolut, uno de los bancos digitales más grandes del mundo, les había dado a sus programadores una de las mejores IA de código, con un tope de gasto por persona. En abril, pasó a 2000 ingenieros a GLM, un modelo abierto chino que en las pruebas queda un escalón abajo, y decidió correrlo en sus propios servidores. Según el banco, la factura bajó a un décimo y el tiempo para terminar una tarea cayó 70%. La explicación está en el medidor: cuando corre, tomás un taxi solo para lo urgente. Sin taxímetro, la IA se usa para todo. Dicen que lo barato sale caro: Revolut descubrió que lo caro, racionado, sale más caro todavía.

Hagamos las cuentas: por el lado del consumidor, los modelos se vuelven tan eficientes que, a este ritmo, no estamos a más de un año de distancia de poder correr gratis, en nuestra propia computadora, uno que resuelva el 90% de nuestras tareas. Por el lado de las empresas, la foto de hoy todavía favorece a los modelos cerrados: Anthropic y OpenAI se quedan con el 86% de lo que se gasta en ellos, según Menlo Ventures, pero se ven los primeros destellos de armar infraestructura propia para ser dueñas de su información y ofrecer a sus empleados una canilla libre de modelos lo suficientemente buenos. Para un banco, un hospital o un gobierno de nuestra región, además, es la diferencia entre mandar sus datos a un servidor en el extranjero y dejarlos seguros en casa. Si esa tendencia se expande, contratar modelos cerrados de frontera sería la excepción para tareas puntuales, y no la regla.

Vamos hacia un mundo en el que la inteligencia podría terminar siendo demasiado barata como para ser medida, la misma promesa que en 1954 se hizo con la energía nuclear y nunca se cumplió. Esta vez, los números acompañan. Y, quizás, esa inteligencia sea, en su mayoría, libre, abierta y con nuestra información como siempre tuvo que haber sido: privada.

Es una excelente noticia para todos, excepto para las empresas que llevan gastados billones de dólares en ganar un partido que, quizás, solo quizás, tenga como únicos ganadores a los dueños del estadio. Pero eso es para otra nota.

El autor es divulgador y empresario especializado en tecnología e IA