La inteligencia artificial se enfrenta a un desafío inesperado: la durabilidad del chip.

Los analistas advierten que las empresas están haciendo estimaciones demasiado optimistas sobre la vida útil de estos chips especializados antes de que se vuelvan obsoletos.

En pos del sueño de la IA, la industria tecnológica ha invertido aproximadamente 400 mil millones de dólares este año en chips especializados y centros de datos, pero hay crecientes preguntas sobre la sensatez de este nivel de inversión sin precedentes.

En el centro de estas dudas se encuentran estimaciones demasiado optimistas sobre la vida útil de estos chips especializados antes de que se vuelvan obsoletos.

Ante la persistente preocupación por una burbuja de IA y con gran parte de la economía estadounidense dependiendo ahora de su auge, los analistas advierten que la llamada de atención podría ser dura y costosa.

"Fraude" es como el reconocido inversor Michael Burry, famoso por la película "The Big Short", describió la situación en la plataforma de redes sociales X a principios de noviembre.

Antes de la ola de IA creada por ChatGPT, las principales empresas de computación en la nube normalmente asumían que sus chips y servidores tendrían una vida útil de alrededor de seis años.

Sin embargo, Mihir Kshirsagar, del Centro de Políticas de Tecnologías de la Información de la Universidad de Princeton, sostiene que "la combinación de desgaste y obsolescencia tecnológica hace que la suposición de una vida útil de seis años sea difícil de sostener".

Otro problema: los fabricantes de chips, con Nvidia como líder indiscutible, están lanzando nuevos procesadores mucho más potentes que antes.

Menos de un año después del lanzamiento de su chip insignia Blackwell, Nvidia anunció que Rubin se lanzará en 2026 con un rendimiento 7,5 veces mayor.

A este ritmo, los chips perderán entre el 85 y el 90 por ciento de su valor de mercado en tres o cuatro años, advierte Gil Luria de la firma de asesoría financiera DA Davidson.

El propio CEO de Nvidia, Jensen Huang, articuló esta visión en marzo, explicando que una vez que se lanzó Blackwell, nadie quería usar más la generación anterior de chips.

La aplicación ChatGPT. (Fuente: AFP/VNA)

"Hay casos en los que los chips Hopper aún funcionan bien", añadió, refiriéndose a los chips más antiguos. "Pero no muchos".

Los procesadores de IA también experimentan problemas con más frecuencia que antes, señaló Luria. "Se sobrecalientan tanto que a veces los dispositivos se queman".

Un estudio reciente de Meta sobre su modelo de IA Llama mostró una tasa de falla anual del 9%.

Según Kshirsagar y Burry, la vida útil real de estos chips de IA es de solo dos o tres años.

Nvidia respondió con una declaración inusual en noviembre, defendiendo la estimación de cuatro a seis años de la industria basada en evidencia factual y tendencias de uso.

Pero Kshirsagar cree que estas suposiciones optimistas significan un auge de la IA basado en costos "artificialmente bajos", y las consecuencias son inevitables.

Si las empresas se ven obligadas a acortar los períodos de depreciación, esto afectará inmediatamente la rentabilidad y reducirá los beneficios, advierte Jon Peddie, de Jon Peddie Research. "Aquí es donde las empresas se meten en problemas con prácticas contables fraudulentas".

Los analistas advierten que las consecuencias podrían tener gran alcance en una economía cada vez más dependiente de la IA.

A Luria no le preocupaban gigantes como Amazon, Google o Microsoft, empresas con fuentes de ingresos diversificadas. Su foco estaba en Oracle y CoreWeave.

Ambas compañías están agobiadas por una deuda masiva mientras compiten por comprar más chips para competir por los clientes de computación en la nube.

Para construir un centro de datos es necesario recaudar una cantidad significativa de capital, señaló Luria.

"Si parecen menos rentables" porque hay que sustituir los equipos con mayor frecuencia, "entonces conseguir capital será más caro".

La situación es especialmente precaria porque algunos préstamos utilizan los propios chips como garantía.

Algunas empresas esperan mitigar el daño revendiendo los chips viejos o utilizándolos para tareas menos exigentes que la inteligencia artificial avanzada.

Un chip de 2023, "si es económicamente viable, podría usarse para cuestiones secundarias y como respaldo", dijo Peddie.

(Vietnam+)

Fuente: https://www.vietnamplus.vn/tri-tue-nhan-tao-gap-phai-mot-thach-thuc-khong-ngo-do-ben-cua-chip-post1083040.vnp