En una entrevista para The Verge, Arvind Krishna, actual director de IBM, habló del auge histórico de la inteligencia artificial. El ejecutivo cree que un gran porcentaje de las inversiones en centros de datos especializados en IA no darán resultado debido a su alto costo y la caducidad de la tecnología.
En cuestión de un puñado de años, hemos visto un avance impresionante en materia de IA. La tecnología ahora está en el centro de atención, y muchas compañías apostarán por ella de cara al futuro. Aunque es fascinante pensar en las cosas que estas herramientas serán capaces de crear, su desarrollo demanda centros de datos sumamente costosos.
Mientras los gigantes del sector persiguen la inteligencia artificial con inversiones multimillonarias y un gasto de recursos sin precedentes, el actual jefe de IBM compartió su postura sobre la llamada burbuja de la IA.
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IBM como pionera de la inteligencia artificial
En una entrevista para la revista digital The Verge, Arvind Krishna, director ejecutivo de la compañía, compartió sus pensamientos sobre la inteligencia artificial. Aunque esta herramienta está en boga, no es completamente contemporánea.
De hecho, IBM fue pionera en la materia gracias a Watson, un innovador sistema de IA que utiliza aprendizaje automático y que fue utilizado en uno de los programas del famoso show de concursos Jeopardy!, donde venció al campeón.
El directivo reflexionó sobre el tema y confesó que la forma en que la empresa utilizó la IA en aquel entonces, hace 10 años, era errónea. Aunque admite que la organización se equivocó, asegura que las investigaciones e infraestructuras de aquella época no se desperdiciaron y permitieron que los desarrolladores construyeran sobre esa base.
“La computadora Watson ganó Jeopardy! y eso impactó a la gente. Fue realmente la primera vez que una computadora podía entender el lenguaje humano, pensar en preguntas abiertas y acertar más que equivocarse. No diría que acertar completamente, pero sí más que equivocarse. (…) Me atribuiré el mérito de habernos impulsado en el camino actual hacia la IA”.
Arvind Krishna afirma que la iniciativa de inteligencia artificial de IBM falló porque la compañía se enfocó en el mercado de la atención médica, uno de los sectores más difíciles de abordar.
La costosa inversión de la IA
Ahora en el presente, pareciera que IBM quedó atrás en la carrera de la inteligencia artificial. Y es que grandes corporaciones del sector tecnológico apuestan a lo grande por impulsar esas herramientas generativas.
El problema es que el auge de la IA exige la construcción de centros de datos cada vez más grandes y costosos, lo que indirectamente ya tuvo un impacto negativo en el mercado del PC gaming al provocar escasez de memorias RAM, unidades SSD, tarjetas gráficas y otros artículos esenciales.
Durante la entrevista, Arvind Krishna explica que, pese a que no considera que la IA es una burbuja, la mayoría de las inversiones multimillonarias en centros de datos no darán frutos para las empresas involucradas debido a los altos costos y la caducidad de la tecnología.
De acuerdo con el director ejecutivo de IBM, construir un centro con una capacidad de un solo gigavatio cuesta aproximadamente $80,000 millones de dólares, lo que significa que los centros de IA que oscilan entre los 20 y 30 gigavatios necesitarán una inversión exorbitante de alrededor de $1.5 billones de dólares para hacerlos funcionar.
Aunque muchas corporaciones estarían dispuestas a gastar esa suma de dinero, el problema principal es que el hardware que se instala en dichos centros de datos quedaría obsoleto y tendría que ser reemplazado en un plazo relativamente corto de apenas 5 años.
Arvind Krishna comenta que las empresas tendrían que presupuestar ceca de $800,000 millones de dólares en ganancias solo para cubrir el pago de intereses, en caso de que deseen invertir $8 billones de dólares para construir centros de inteligencia artificial con 100 gigavatios de potencia.
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