En los casi tres años transcurridos desde que la IA ocupó un lugar central en Silicon Valley, los principales actores, con la excepción de Nvidia, cuyos chips probablemente seguirían en uso después de la quiebra, aún no han demostrado cuál será su modelo de negocio de IA a largo plazo. OpenAI, Anthropic y los gigantes tecnológicos que adoptan la IA están quemando miles de millones, los costos de inferencia no han disminuido (esas empresas todavía pierden dinero en casi todas las consultas de los usuarios) y la viabilidad a largo plazo de sus programas empresariales es, en el mejor de los casos, un gran signo de interrogación. ¿El producto que justificará una inversión de cientos de miles de millones es un sustituto del motor de búsqueda? ¿Un sustituto de las redes sociales? ¿Automatización del lugar de trabajo? ¿Cómo valorarán las empresas de IA los costes de la energía y la informática, que todavía están por las nubes? Si las demandas por derechos de autor no se abren paso, ¿tendrán que licenciar sus datos de entrenamiento y trasladarán ese costo adicional a los consumidores? A estudio reciente del MIT causó sensación (y ayudó a avivar esta ola más reciente de temores de burbujas) con el hallazgo de que el 95 por ciento de las empresas que adoptaron la IA generativa no obtuvieron ningún beneficio de la tecnología.
“Por lo general, con el tiempo, la incertidumbre disminuye”, dice Goldfarb. La gente aprende qué funciona y qué no. Con la IA, ese no ha sido el caso. “Lo que ha sucedido en los últimos meses”, dice, “es que nos hemos dado cuenta de que hay una frontera irregular, y algunas de las primeras afirmaciones sobre la eficacia de la IA han sido mixtas o no tan grandes como se afirmó inicialmente”. Goldfarb cree que el mercado todavía está subestimando la dificultad de integrar la IA en las organizaciones, y no está solo. “Si subestimamos esta dificultad en su conjunto”, dice Goldfarb, “entonces será más probable que tengamos una burbuja”.
El análogo histórico más cercano a la IA en este caso puede que no sea la iluminación eléctrica sino la radio. Cuando RCA comenzó a transmitir en 1919, quedó claro de inmediato que tenía una poderosa tecnología de la información en sus manos. Pero menos claro estaba cómo eso se traduciría en negocios. “¿Sería la radio un marketing que generaría pérdidas para los grandes almacenes? ¿Un servicio público para transmitir sermones dominicales? ¿Un medio de entretenimiento con publicidad?” escriben los autores. “Todo fue posible. Todos fueron sujetos de narrativas tecnológicas”. Como resultado, la radio se convirtió en una de las burbujas más grandes de la historia, alcanzando su punto máximo en 1929, antes de perder el 97 por ciento de su valor en el colapso. Éste no era un sector incidental; RCA era, junto con Ford Motor Company, las acciones más negociadas del mercado. Fue, como The New Yorker escribió recientemente“la Nvidia de su época”.
Juego puro
Los inversores en tecnología son Se supone que debemos invertir en productos tecnológicos: herramientas y servicios tangibles con flujos de ganancias demostrables. Entonces, ¿qué sucede cuando hay nueva tecnología espumosa pero todavía no hay una idea de aplicación realmente espectacular? Entonces los capitalistas de riesgo apuestan por las “jugadas puras”. Apuestan por empresas que, a su vez, han apostado su propia supervivencia a ser las primeras en descubrir un producto comercializable.
En lo que va del año, según Banco del Valle del Silicioel 58 por ciento de toda la inversión de capital de riesgo se ha destinado a empresas de inteligencia artificial. Cuando un sector está viendo muchas jugadas puras, según el marco de Goldfarb y Kirsch, es más probable que se sobrecaliente y tenga una burbuja. SoftBank tiene planes de invertir decenas de miles de millones de dólares en OpenAI, el juego de IA más puro que existe, aunque aún no está abierto a inversiones minoristas. (Si finalmente lo es, los analistas especulan que OpenAI puede convertirse en la primera IPO de un billón de dólares.) Los inversores también han respaldado a empresas exclusivas como Perplexity (ahora valorado en 20 mil millones de dólares) y CoreWeave (Capitalización de mercado de 61 mil millones de dólares). En el caso de la IA, estas inversiones exclusivas son especialmente preocupantes, porque las empresas más grandes están cada vez más vinculadas entre sí. Nvidia acaba de anunciar una propuesta de inversión de 100 mil millones de dólares en OpenAI, que a su vez depende de los chips de Nvidia. OpenAI depende de la potencia informática de Microsoft, resultado de una asociación de 10.000 millones de dólares, y Microsoft, a su vez, necesita los modelos de IA de OpenAI.
