En los últimos años hemos podido presenciar la vertiginosidad con la que ocurren los cambios tecnológicos y culturales. Habitamos un mundo que requiere cada vez más de la digitalización para nuestra vida cotidiana. Para el funcionamiento de toda esta maquinaria, se requiere una inmensa infraestructura, que abarca desde los microprocesadores de los dispositivos móviles hasta los centros de datos distribuidos en todo el mundo.
Adicionalmente, podríamos decir que los años 2022 y 2023 fueron los años de la Inteligencia Artificial (IA), tecnología que se masificó en muy corto plazo, moldeando la forma en que interactuamos con nuestros dispositivos, la vinculación con la información y el conocimiento, impactando en miles de sectores desde la creación de textos, imágenes y videos hasta el comercio electrónico. Los avances en algoritmos, poder de procesamiento e inmensidad de datos, han llevado a la IA a alcanzar niveles de sofisticación y autonomía sin precedentes.
No es casualidad que dentro del top 10 de empresas con mayor capitalización de mercado a nivel mundial, 8 se encuentren en el sector de las tecnologías: Microsoft, Apple, Nvidia, Amazon, Alphabet, Meta y TMSC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited) (Forbes,2023). De hecho, las grandes tecnológicas alcanzaron beneficios récord en 2023. En conjunto, Apple, Microsoft, Alphabet, Meta y Amazon ganaron u$s 326.772 millones, una cifra récord que supera en un 25,6% la del año anterior y bate el récord agregado de 2021 (El País, 2023). Si comparamos estas ganancias con las de las compañías energéticas es posible apreciar que en 2022, las seis compañías petroleras occidentales más grandes como BP, Chevron, Equinor, ExxonMobil, Shell y Total Energies acumularon más de u$s 200.000 millones, esto es, las tecnológicas casi han llegado a duplicar las ganancias de uno de los sectores más importantes de la producción a nivel global (Financial Times, 2022).
Lo curioso es que Microsoft, compañía dirigida por Satya Nadella, ya se ha convertido en la más valiosa del mundo y supera los tres billones de capitalización de la mano de OpenAI y de la integración de IA en sus productos y servicios. En 2023 la compañía aumentó su facturación un 11,5% hasta un récord de u$s 227.583 millones (El País, 2023).
Más allá de este podio, todas las tecnológicas han lanzado, poseen participación o incorporaron herramientas de IA en su catálogo. Por ejemplo, los asistentes virtuales como Siri de Apple con una porción de mercado de 36%, Google Assistant de Alphabet con 36%, Cortana de Microsoft con 25% y Alexa de Amazon con 19%. Adicionalmente, se ha ampliado el uso de estas herramientas, Microsoft y ChatGPT con Open IA en Bing y Copilot, Apple con ASK, Google con Bard y Gemini, Amazon con Bedrock y Amazon-Q (Tecnopedia, 2024).
Cómo contraparte, en el territorio asiático, Baidu lanzó Ernie 4.0 con rendimientos similares a ChatGPT, Tencent Holdings dueña de WeChat con Hunyuan que ofrece un Modelo como Servicio para empresas que puede crear textos e imágenes, y Alibaba con Tongyi Qianwen que se trata de un chatbot orientado a empresas (Cointelegraph, 2023).
El sustento material de la mayoría de las IA, se basa en cientos de centros de datos con miles de microprocesadores trabajando simultáneamente. La sed de energía y agua que consumen las granjas de servidores para ejecutar la IA generativa es aún más intensa. Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, advirtió en el foro de Davos que la IA futura consumiría tanta electricidad que requeriría un gran avance energético (por ejemplo, la fusión nuclear) para alimentarla (Financial Times, 2024).
La alta demanda de chips es provista por pocas compañías, entre ellas Nvidia, que recientemente ha alcanzado un liderazgo destacado tras llegar a los u$s 2.000 millones en su capitalización bursátil.
En este contexto, Nvidia hoy es el proveedor principal de chips de IA para empresas como OpenAI, Meta, Microsoft y Google (Wired, 2024). El fabricante de microprocesadores y tarjetas gráficas logró superar todas las expectativas de los analistas, al alcanzar un beneficio neto de u$s 29.760 millones, lo que supone un incremento de 581,3% respecto de las ganancias de u$s 4.368 millones del año anterior (Europa Press, 2024; Forbes Argentina, 2024).
La compañía ha trabajado fuertemente en el mundo del gaming y las criptomonedas, pero este nuevo capítulo se remonta al año 2020, cuando Nvidia lanzó el A100 fue un hito en la computación acelerada por GPU, ofreciendo una potencia de procesamiento excepcional que se utilizaba ampliamente en tareas de IA y deep learning (Xataca, 2020; Nvidia, 2020).
El A100 se destacó por su capacidad para entrenar modelos a gran escala y manejar cargas de trabajo intensivas. Seguidamente, en marzo de 2023, Nvidia irrumpió con otro chip, el H100, que estaba optimizado para procesar grandes volúmenes de datos y cálculos a velocidades sin precedentes. En este punto, Nvidia ya mantenía una participación de mercado del 80% en aceleradores de IA (BBC, 2024). Y, a finales de 2023, volvió a anunciar un nuevo modelo, el H200 que supera al chip H100 (Nvidia, 2023). El H200 ofrece 141GB de memoria a 4,8 terabytes por segundo, casi el doble de capacidad y 2,4 veces más ancho de banda en comparación con el A100.
Estas mejoras son cruciales para el desarrollo de sistemas de próxima generación, además se puede implementar en todo tipo de centro de datos, ya sea instalaciones propias, en la Nube, Nube híbrida y el Edge (DLP News, 2023). Las empresas como Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure y Oracle Cloud Infrastructure, ya han reservado sus HGX H200 para implementar en su infraestructura y entrenar los modelos de IA del futuro.
Un dato no menor, es que Nvidia es Fabless o sea que no posee una planta de fabricación propia para las obleas de silicio. En lugar de eso, este tipo de compañía se especializa en el diseño y la comercialización de chips, mientras subcontratan la fabricación. Cada chip de Nvidia es producido por Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited o TMSC, la empresa 10 en Forbes que aglutina el 54% del total de la producción mundial de semiconductores (IDC, 2023). De ahí la importancia de Taiwán en la guerra tecnológica que enfrentan Estados Unidos y China. Las tensiones expresadas en la esfera comercial han generado una serie de sanciones que afectan directamente a este sector. De este modo, bajo pretexto de la seguridad nacional de ambas naciones, se busca también ralentizar la innovación en China.
Nvidia posee una participación del 90% del mercado de chips de IA en China. Sin embargo, como consecuencia de los bloqueos, las empresas como Baidu y Tencent han comprado el chip Ascend 910B de producido por Huawei Technologies, que ofrece un rendimiento similar al A100. Mientras tanto Nvidia, prepara los chips H20, L20 y L2, dedicados al mercado chino y acorde a las regulaciones estadounidenses, que si bien tendrán nuevas funciones poseerán menos potencia que el A100 del año 2020 (CNBC, 2024).
Las luchas entre proyectos estratégicos que representan ambas potencias imperialistas resaltan la importancia estratégica de este tipo de tecnologías disruptivas en el siglo XXI. En este sentido, se observa que, la concentración cada vez mayor en los sectores de vanguardia tecnológica y alta complejidad, puesta en evidencia a través de las cifras enumeradas, genera una disputa feroz por quién lidera o marca el sendero en esta “nueva fase” (Aguilera, 2023).
A medida que la IA continúa transformando diversos sectores económicos y militares, la competencia por el dominio en este campo se intensifica, dando lugar a disputas sobre propiedad intelectual, seguridad nacional y liderazgo tecnológico. De este modo, observamos que el uso de IA no sólo se ha convertido en un pilar fundamental de la innovación y la transformación de los procesos productivos; también interviene como mediación digital de las relaciones sociales actuales y en las formas de acceso al conocimiento.
De ahí la importancia de debatir su génesis y sus implicancias para los procesos sociales desde un enfoque multidisciplinario que involucre a todos los actores de la sociedad, no necesariamente para encontrar las claves de su buen uso, sino para advertir, en un futuro no muy lejano, los efectos y consecuencias de su aplicación bajo las relaciones sociales imperantes y construir así alternativas posibles.
*Ingeniero en Telecomunicaciones y Magíster en Ciencias de la Ingeniería (UNRC). Investigador del Observatorio de Energía, Ciencia y Tecnología asociado a la plataforma Pueblo y Ciencia y al Centro Latinoamericano de Análisis Estratégico (CLAE).
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