El baño de realidad a Sam Altman: el CEO de IBM cifra en un 1% la posibilidad de lograr la "superinteligencia" con la tecnología actual

OpenAI, empresa matriz detrás de ChatGPT, va camino de terminar el año 2025 en una posición comprometida. Durante los últimos meses la compañía que lidera Sam Altman ha tenido que hacer frente a múltiples cuestiones que han llevado a poner en duda esa posición de dominancia que se le presuponía en el ámbito de la inteligencia artificial.

A la decepción que supuso para su base de seguidores y usuarios la versión GPT-5 de su asistente, lanzada en el mes de agosto y sobre la que el propio Altman reconoció errores, ha tenido que sumar varias denuncias por fallos de seguridad en el chatbot. Además, los rumores acerca de la rentabilidad económica actual de OpenAI no cesan.

Y a ellos se ha sumado en las últimas horas el director ejecutivo de la multinacional tecnológica estadounidense IBM, Arvind Krishna, quien no ha dudado a la hora de hacer un análisis de los datos económicos actuales referentes a inversión, retorno y consecución de objetivos por parte de OpenAI y su vaticinio no puede ser más demoledor.

Incapacidad de llegar a la AGI con la tecnología actual

Una inversión que se dirige de forma mayoritaria a la construcción de centros de datos, estructura fundamental para el entrenamiento de los distintos modelos, y en los que compañías como la propia OpenAI están acumulando inyecciones económicas muy por encima de lo que su balance de beneficios recomienda.

Arvind Krishna fue invitado de esta semana a participar en el pódcast “Decoder”, que dirige y presenta Nilay Patel, redactor jefe de The Verge. Durante la conversación, el CEO de IBM, compañía con más de 35 años de vida, señaló que tiene la sensación de que “no había forma” de generar un influjo económico positivo sobre la inversión que se está realizando en dichos centros de datos con las cuentas actuales, y pensar en el futuro no es más que hacer una apuesta sin certeza alguna “porque todo lo que ocurre en el futuro es especulativo”, recalcó Krishna.

Una idea que para el máximo dirigente de IBM tiene un punto de partida clave: su duda acerca de que la industria, con el conjunto actual de tecnologías de que dispone, esté tan cerca de la superinteligencia o inteligencia artificial general (AGI) como promueve estar. Es más, vaticinó que, salvo nuevo descubrimiento impulsor mediante, las opciones de alcanzar dicha meta eran del 0 al 1 por ciento.

Como pilar de su argumento, Krishna apuntó la necesidad de renovar las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de los centros de datos cada cinco años por cuestiones de vida útil y el gasto que requiere llenar un centro de datos de un gigavatio, que asciende a 80.000 millones de dólares.

Una cifra que extrapolada a los 100 gigavatios que comprometen el conjunto de compañías inmersas en esa carrera por la inteligencia artificial general y que da como resultado un importe del que, a juicio de Krishna, resulta imposible amortizar: “En mi opinión, no hay forma de obtener un retorno de esa inversión, porque 8 billones de dólares de gasto de capital significan que se necesitan aproximadamente 800 mil millones de dólares de ganancias solo para pagar los intereses.”

Pese a ello y como miembro destacado de una compañía tecnológica, Arvind Krishna comprende, aunque no comparte, el espíritu que empuja a los líderes como Sam Altman a promover objetivos tan ambiciosos como esa superinteligencia: “Es una creencia, es lo que a algunas personas les gusta perseguir. Lo entiendo desde su perspectiva, pero eso es diferente a estar de acuerdo con ellas”, zanjó la cuestión el mandatario de IBM.