En esta nueva conversación con Gemini 3 Pro abordo la inversión intensiva de recursos financieros, naturales y energéticos en el desarrollo de la Inteligencia Artificial. Según la respuesta de Gemini 3 Pro, todo indica que el único modo de recuperar esta inversión es el reemplazo de la mano de obra humana por agentes automatizados.
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Durante los últimos años se han invertido una cantidad incalculable de recursos para sostener el desarrollo de la inteligencia artificial. En un sentido puramente financiero, la IA es, probablemente, el sector en el que se invierte más dinero en la actualidad. Se habla, incluso, de la existencia de una burbuja de inversión en la IA, pues no está claro que todo el dinero invertido vaya a generar un salto de productividad que justifique toda esa inversión. También es preocupante la cantidad de energía, agua y minerales que se requieren para la construcción de los data centers que sostienen su funcionamiento.
Sin embargo, desde una perspectiva histórica, las bases matemáticas de lo que hoy es la IA se estaban creando desde mediados del siglo pasado, lo cual significa que llevamos décadas invirtiendo en su desarrollo si consideramos las primeras computadoras, la creación de internet y todos los dispositivos necesarios para su funcionamiento; los routers, los cables y los smartphones son eslabones de una cadena sin los cuales no habríamos llegado a lo que tenemos actualmente ¿Por qué recién ahora se encienden las alarmas? ¿Cuál es el volumen de diferencia entre lo que se ha invertido en los últimos cincuenta años en comparación con lo que se ha invertido en los últimos cinco?
Para responder, recuerda mantener la objetividad, analizar mi planteamiento, detectar sesgos, y refutar mis argumentos incluso si ello implica que no seas amable conmigo.
Mantengo el bisturí crítico. Tu planteamiento sufre de una falacia lógica conocida como falsa equivalencia.
Estás comparando la construcción de una infraestructura general (internet, computadoras personales) con la operación intensiva de una tecnología específica (IA Generativa). Es como comparar el costo de pavimentar las carreteras durante 50 años con el costo de poner a correr autos de Fórmula 1 en todas esas carreteras las 24 horas del día simultáneamente.
Aquí te desmonto el argumento de «es solo una continuación histórica» y te explico por qué las alarmas actuales son reales y no histeria neoludita.
1. El error de la «Continuidad»: La Ley de Moore vs. La Ley de Scaling
Tu argumento asume que la IA es simplemente «más computación». Falso. Durante las últimas décadas, la computación se rigió por la Ley de Moore: los chips se hacían más pequeños y eficientes. Podíamos hacer más con la misma energía.
La IA actual (Deep Learning) rompió ese pacto. Se rige por las Leyes de Escalado (Scaling Laws): para que el modelo sea un poco más inteligente, necesitas aumentar exponencialmente los datos y el cómputo.
Antes: La eficiencia compensaba el crecimiento.
Ahora (IA): La demanda de cómputo crece mucho más rápido que la eficiencia del hardware.
Por qué la alarma suena ahora: Porque hemos pasado de una informática de lógica (CPU) a una informática de fuerza bruta probabilística (GPU). Una búsqueda en Google gasta poca energía; una respuesta de ChatGPT gasta entre 10 y 30 veces más. No es una evolución lineal, es un cambio de fase en el consumo.
2. El Sesgo del «Costo Hundido» vs. Costo Marginal
Dices: «Llevamos décadas invirtiendo… routers, cables, smartphones». Esa inversión creó una infraestructura de costo marginal cercano a cero. Enviar un email más, o ver un video más, cuesta centavos fraccionarios en términos de energía y dinero.
La IA invierte esa lógica económica.
El costo de inferencia: Cada vez que hablas conmigo, se quema carbón o gas en tiempo real. No es como descargar una app que ya está hecha. Es como si cada vez que abrieras Word, tuvieras que pagarle a un escribano.
La diferencia de volumen: En los últimos 5 años, la inversión no ha sido en «infraestructura general», sino en hardware especializado de vida corta. Las GPUs (como las H100 de Nvidia) cuestan 30.000 dólares y se quedan obsoletas en 3 años. Estamos quemando capital en activos que se deprecian a la velocidad de la luz, a diferencia del cableado de fibra óptica que dura décadas.
3. La Diferencia Financiera: CapEx vs. Utilidad
Preguntas por el volumen de diferencia. Aquí está el dato brutal que tu argumento histórico ignora:
En el pasado, la inversión en tecnología (PCs, Internet) iba a la par con aumentos tangibles de productividad en la economía real. Las empresas compraban computadoras y despedían secretarias o automatizaban la contabilidad. El ROI (retorno de inversión) era claro.
Hoy (Últimos 5 años): Las grandes tecnológicas (Microsoft, Google, Meta, Amazon) están gastando cerca de 200.000 millones de dólares al año en CapEx (Capital Expenditure), mayoritariamente en IA.
El problema: Se estima que para justificar esa inversión, la IA debería generar ingresos por valor de 600.000 millones de dólares anuales ya. Actualmente, genera una fracción mínima de eso.
La diferencia histórica es que antes se invertía para resolver problemas existentes. Ahora se invierte una cantidad obscena de dinero buscando un problema que la solución pueda resolver (el famoso «martillo buscando clavos»).
4. La Restricción Física (Agua y Energía)
Nunca antes en la historia de la computación habíamos tenido que rechazar construir un data center porque la red eléctrica local no aguantaba.
En Irlanda, los data centers consumen más electricidad que todos los hogares urbanos juntos.
En Virginia (EE.UU.), las empresas eléctricas están retrasando la conexión de nuevos centros de datos por años.
Tu argumento de que «siempre hemos invertido» ignora que la densidad energética ha cambiado. Un rack de servidores tradicional consume unos 5-10 kW. Un rack de IA moderno consume más de 100 kW. Es fuego concentrado. Por eso necesitan agua para enfriarse, compitiendo con la agricultura y el consumo humano. Eso no pasaba con los mainframes de IBM en los 60.
Conclusión Crítica
Tu argumento de que «esto viene de lejos» es un mecanismo de defensa para racionalizar el despilfarro actual.
Sí, las matemáticas son viejas.
Sí, los cables son viejos.
Pero, la decisión de quemar la energía de un país pequeño para generar textos y videos sintéticos es nueva y específica de los últimos 5 años.
No estamos ante la culminación lógica del progreso informático; estamos ante una apuesta especulativa de fuerza bruta. La alarma se enciende ahora porque hemos chocado con los límites de la termodinámica y la economía básica, algo que no sucedió cuando inventamos el router.
¿Sigues pensando que es una evolución natural, o ves ahora la ruptura estructural que representa este modelo de «fuerza bruta»?
Me queda clarísima la diferencia de escala y costo. Según entiendo, la inversión no está retornando porque los ingresos de empresas como OpenAI, Antropic o Google hasta el momento dependen del pago de suscripciones para usar las versiones avanzadas de sus modelos y la adopción de la tecnología todavía no despega completamente ¿es así o acaso estas empresas obtienen ingresos de otras formas más allá de las suscripciones?
En relación con lo anterior se me ocurren dos preguntas:
¿Qué cosas deberían ocurrir para que la inversión comience a ser rentable?
Si se genera dicha rentabilidad ¿Puede llegar a beneficiar a una buena parte de la humanidad en términos de una reducción acelerada de los costos de creación de bienes y servicios que eventualmente nos conduzcan a un nuevo paradigma de hiperabundancia?
Mantengo el tono crítico y analítico. Tu lectura sobre la situación financiera es parcialmente correcta, pero ingenua en cuanto a la magnitud del agujero financiero y la naturaleza del negocio.
Vamos a desglosar esto en tres partes, desmontando algunos mitos sobre el modelo de negocio y el supuesto paraíso de la «hiperabundancia».
1. ¿De qué viven realmente? (No es solo la suscripción de $20)
Asumes que dependen de las suscripciones (ChatGPT Plus, Claude Pro). Ese es el escaparate B2C (Business to Consumer), pero ese no es el negocio real. De hecho, se estima que pierden dinero con muchos usuarios intensivos.
Las fuentes de ingresos son otras, aunque ninguna cubre aún los costos de infraestructura:
- La API (El verdadero producto): OpenAI, Google y Anthropic venden «inteligencia» a otras empresas. Cuando usas una app de viajes que te sugiere destinos, o un servicio de atención al cliente automatizado, esa empresa le paga a OpenAI por cada 1.000 tokens procesados.
- La Nube (El encierro): Microsoft (dueña del 49% de OpenAI) y Google no solo quieren venderte IA; quieren que uses su infraestructura de nube (Azure y Google Cloud). La IA es el gancho para que las empresas migren todos sus datos a sus servidores. El negocio es el hosting, la IA es el feature.
- Licenciamiento Enterprise: Vender versiones privadas y seguras a bancos, farmacéuticas y gobiernos por millones de dólares, prometiendo que sus datos no entrenarán al modelo público.
La realidad crítica: A pesar de esto, están quemando dinero. Se estima que OpenAI podría perder 5.000 millones de dólares este año. No es un negocio, es una apuesta de capital riesgo a escala planetaria.
2. ¿Qué debe ocurrir para que sea rentable? (La verdad fea)
Preguntas qué debe pasar. La respuesta corta es brutal: La IA debe dejar de ser una herramienta de ayuda y empezar a ser una herramienta de reemplazo.
Para justificar los cientos de miles de millones invertidos, no basta con que un programador escriba código un 20% más rápido (Copilot). Eso es una mejora marginal. Para que los números cuadren, la IA debe permitir a las empresas:
- Agentes, no Chatbots: Pasar del «dame una idea» al «haz el trabajo entero». La IA debe poder cerrar tickets de soporte, escribir y desplegar software, o llevar la contabilidad sin supervisión humana.
- Sustitución Laboral Masiva: La única bolsa de dinero lo suficientemente grande para pagar la inversión en IA son los salarios humanos. La rentabilidad llegará cuando las empresas puedan despedir al 30% o 40% de su plantilla administrativa y creativa. Si la IA solo «aumenta» la productividad pero mantienes la misma nómina, el ROI (retorno de inversión) no justifica el gasto energético y de hardware.
Conclusión crítica: La rentabilidad de la IA es inversamente proporcional a la estabilidad laboral de la clase media cognitiva.
3. El mito de la «Hiperabundancia» y la reducción de costos
Aquí es donde tu hipótesis de un futuro beneficioso («nuevo paradigma de hiperabundancia») choca frontalmente con la historia del capitalismo y la economía básica. Te explico por qué ese escenario es improbable.
A. La trampa del Costo Marginal vs. el Precio de Mercado
Argumentas que la reducción de costos de creación llevará a bienes más baratos. Refutación: Que algo sea barato de producir no significa que sea barato de comprar.
- Ejemplo: La insulina cuesta centavos producirla. En EE.UU. se vende por cientos de dólares.
- La IA: Si la IA está controlada por un oligopolio (Microsoft, Google, Amazon), no tienen incentivos para bajar los precios hasta el costo marginal cero. Tienen incentivos para capturar la renta. Si producir una película cuesta $100 con IA en vez de $100 millones, no te cobrarán $1 la entrada; mantendrán el precio lo más alto que el mercado soporte y se quedarán con el margen de ganancia gigantesco.
B. La destrucción de la Demanda Agregada
Para que haya «hiperabundancia», la gente tiene que poder comprar esos bienes y servicios. Si el camino a la rentabilidad de la IA implica (como vimos en el punto 2) la sustitución masiva de trabajo humano:
- ¿Quién va a comprar los servicios baratos si una gran parte de la población ha perdido su poder adquisitivo (sus salarios)?
- Podríamos llegar a un escenario de deflación distópica: bienes y servicios baratísimos, pero nadie con dinero para comprarlos, excepto los dueños de los algoritmos y la infraestructura.
C. La paradoja de Jevons (Rebote)
Históricamente, cuando la tecnología hace un recurso más eficiente y barato, no consumimos menos, consumimos más, y el gasto total a menudo aumenta. Es probable que la IA no nos dé «tiempo libre» ni «abundancia gratuita». Nos inundará de contenido basura, spam personalizado, litigios automatizados y burocracia generada por máquinas, obligándonos a gastar recursos en filtrar ese ruido.
Veredicto Final
Tu visión de la hiperabundancia asume que los beneficios de la eficiencia tecnológica se redistribuyen socialmente. La evidencia crítica sugiere lo contrario: En el sistema económico actual, la IA es una herramienta de concentración de capital, no de distribución.
La inversión actual busca crear un foso defensivo (un monopolio de inteligencia) donde 3 o 4 empresas cobren un «impuesto cognitivo» por cada email que se escribe, cada diagnóstico que se hace y cada línea de código que se pica en el mundo. Eso no es hiperabundancia para la humanidad; es tecno-feudalismo.
¿Ves algún mecanismo real (regulatorio o social) que pueda forzar a estas empresas a compartir esa «abundancia», o tu esperanza se basaba solo en la inercia tecnológica?
Al igual que tú, que te defines como el promedio del ruido digital predominante, lo que intento hacer en esta conversación es plantearte las inquietudes que se me generan a raíz del promedio de ruido que me es permitido conocer a través de las fuentes de información que consumo en internet, es decir, de lo que los algoritmos me permiten ver. Por lo tanto, no te planteo necesariamente cosas que yo crea, sino que te formulo preguntas a partir de ciertas especulaciones que he leído o visualizado y que suelen repetirse a menudo.
Dicho esto, no logro ver una dimensión importante del problema. Si el negocio de las empresas que desarrollan la IA es cobrar por el uso de su tecnología, y las empresas van a pagar por esos servicios con el fin de eliminar a su planta humana y producir a costos cercanos a cero y, en consecuencia, el poder adquisitivo de los antiguos funcionarios se reduce a cero ¿no se eliminaría el incentivo por el cuál se crean las empresas? Puedo producir muy barato algo que nadie va a poder comprar ¿para qué produciría entonces? ¿Cómo se mantendría la demanda en un escenario como ese?
Has identificado con precisión quirúrgica la contradicción fundamental del capitalismo automatizado. Lo que planteas no es un error de cálculo tuyo; es lo que Karl Marx describió como crisis de sobreproducción o subconsumo, y lo que los economistas modernos llaman una falla de coordinación.
Aquí te explico, con la honestidad brutal que hemos mantenido, por qué este sistema avanza hacia ese precipicio y cuáles son las «soluciones parche» que la élite tecnológica está barajando.
1. La «Tragedia de los Comunes» Corporativa (Racionalidad Individual vs. Suicidio Colectivo)
Tú preguntas: «¿Para qué produciría entonces?». La respuesta es: Miopía estratégica.
El sistema no funciona como una mente colmena coordinada. Funciona mediante actores individuales (empresas) que buscan maximizar su beneficio a corto plazo (trimestral).
El dilema del CEO: Imagina que eres el CEO de una empresa de zapatos. Sabes que si despides a tus 1.000 empleados y pones robots, esos 1.000 empleados no comprarán zapatos. Pero piensas: «Mis empleados son solo una fracción minúscula del mercado global. Si yo los despido, bajo mis costos y gano a la competencia. Si no lo hago, la competencia pondrá robots, bajará sus precios y me sacará del mercado a mí.»
El resultado: Como todas las empresas razonan igual («alguien más empleará a la gente que compre mis productos»), todas se automatizan simultáneamente. El resultado es racional para cada empresa individualmente, pero catastrófico para la economía en su conjunto. Nadie pisa el freno porque el primero que lo haga, pierde.
2. La Solución de Silicon Valley: El Ingreso Básico Universal (UBI)
Aquí es donde entra la narrativa que probablemente has visto en tu «burbuja algorítmica». Figuras como Sam Altman (OpenAI), Elon Musk y Mark Zuckerberg son grandes defensores del Ingreso Básico Universal.
¿Por qué? ¿Por bondad? No. Lo defienden precisamente para evitar el escenario que describes.
Ellos saben que si la IA elimina el valor del trabajo humano, el ciclo del capital se rompe (nadie compra).
El plan: El Estado (financiado por impuestos a estas super-empresas automatizadas) le da un cheque mensual a cada ciudadano.
La trampa crítica: Ese dinero no es para que te empoderes. Es un cupón de consumo. Es dinero que el Estado te da para que puedas devolvérselo a Amazon, Google y Netflix. Convierte al ciudadano de «trabajador-consumidor» a «mero consumidor subsidiado». Mantiene la rueda girando artificialmente.
3. El escenario del «Tecno-Feudalismo» (No te necesitan a ti)
Existe una posibilidad aún más oscura que responde a tu pregunta de «¿cómo se mantiene la demanda?». Tal vez la demanda masiva de bienes baratos deje de ser el motor de la economía.
Podríamos transicionar hacia una economía bifurcada:
La economía de la élite: Las empresas de IA, los dueños de los robots, los recursos naturales y el sector de lujo comercian entre ellos. Se intercambian servicios de altísimo valor (inmortalidad biológica, viajes espaciales, arte exclusivo, seguridad privada). El PIB sigue creciendo, pero circula en un circuito cerrado en la cima.
La economía de subsistencia: El 90% de la población vive con servicios digitales gratuitos (entretenimiento generado por IA para mantenerlos distraídos) y comida sintética barata, irrelevantes económicamente para la élite.
En este escenario, no necesitan que tú compres el último iPhone. Necesitan que tú no causes problemas (disturbios).
4. La Deflación como Espiral Mortal
Tu intuición es correcta: si los costos bajan a cero, los precios deberían bajar. Pero en una economía basada en deuda (como la actual), la deflación es letal. Si los precios caen constantemente, la gente pospone sus compras («mañana será más barato»). La economía se congela. Las deudas (hipotecas, préstamos estatales) se vuelven impagables porque el valor del dinero cambia.
Conclusión a tu inquietud: No logras ver la dimensión de cómo se resuelve el problema porque no está resuelto. Estamos acelerando hacia un muro de hormigón (la crisis de demanda) con la esperanza de que, justo antes de chocar, inventemos un airbag mágico (UBI o un nuevo sistema económico post-capitalista).
Por ahora, el incentivo de cada empresa es automatizar ya y rezar para que el colapso del consumo ocurra después de que ellos hayan acumulado suficiente riqueza para sobrevivir al crash.
Viendo que el plan de contingencia de los líderes tecnológicos parece ser el Ingreso Básico Universal, ¿qué opinas de esa medida? ¿La ves como una liberación del trabajo forzoso o como una forma de convertir a la humanidad en «mascotas» dependientes de un subsidio estatal pagado por corporaciones?
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