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La IA china daña a las grandes «tech»

Tecnología

The Icons for the smartphone apps DeepSeek and ChatGPT are seen on a smartphone screen in Beijing, Tuesday, Jan. 28, 2025.
Apps DeepSeek y ChatGPT Andy WongAP

Por Martín Piqueras.

Profesor de OBS Business School y miembro de Gartner (empresa consultora y de investigación de las tecnologías de la información con sede en Stamford, Connecticut, Estados Unidos).

Cuando la IA ocupó los primeros titulares en forma de ChatGPT, el mismo Sam Ullman dijo que los modelos que habían utilizado para desarrollarla no eran escalables. Es decir, la IA había costado muchísimo dinero y muchísima capacidad de cómputo, y no habría suficiente de ninguna de las dos cosas para llevarla al siguiente nivel. Haría falta algo más que un modelo de fuerza bruta.

Desde entonces múltiples organizaciones han trabajado a fondo para desarrollar modelos de IA de una forma mucho más frugal. Esto no solo es deseable por razones económicas, sino también por razones de sostenibilidad; por ejemplo, no existen suficientes materias primas para fabricar tantos chips de IA como se desearía.

Si a todo esto le añadimos que los gigantes asiáticos también disponen de grandes tech en constante innovación (dragones digitales como Tencent, Alibaba y otros), tenemos la fórmula perfecta para que, mientras unos desarrollan IAs a golpe de músculo y talonario, otros lo intenten de una forma más frugal y, de ahí, de los resultados que estamos viendo.

¿Qué puede pasar con las inversiones en EE UU? ¿Coexistirán ambos modelos o solo ganará uno? En mi opinión, hay espacio para diferentes tipos de IA: por un lado, las de músculo, que necesitarán altísimas capacidades de computación y que, quizá, en un futuro se apoyen en computación cuántica; y, por otro, las IA más asequibles y sostenibles que puedan resolver problemas más pequeños, por ejemplo, operar de forma autónoma en un smartphone o en el ordenador de un coche.

Es posible que, en el corto plazo, inversiones tan grandes como se han hecho en EE UU sean difíciles de sostener, pero también serán necesarias para ciertos tipos de computación basada en la fuerza bruta, como en el descubrimiento de nuevas medicinas o el diseño de nuevas moléculas.