Los inversores en IA buscan el premio gordo. Esto es todo lo que puede salir mal

El principio básico del capital de riesgo es poner un dólar en cada una de diez compañías, aceptar que tres fracasarán por completo, una o dos devolverán diez dólares o más, y el resto será más o menos mediocre. La ganadora compensa con creces a las perdedoras, pero se reparte el dinero con la esperanza de conseguir un “ten-bagger” (una inversión que multiplica por diez).

Invertir en inteligencia artificial cada vez se parece más a esa mentalidad, pero sin diversificación. Esto deja a los inversores expuestos a todos los riesgos mientras persiguen una gran apuesta: la inteligencia artificial general (AGI), una IA que pueda igualar o superar a los humanos. No es un simple chatbot, sino una alternativa verdaderamente capaz al cerebro humano: piensa en Terminator, Hal o Blade Runner.

Si alguna vez funcionara lo que se conoce como AGI, traería un cambio social masivo, además de potenciales ganancias de productividad enormes y, salvo una expropiación estatal, beneficios en una escala propia de la ciencia ficción. Esta es la apuesta del "más que un ten-bagger" que los luminarios de la IA promueven mientras diseñan planes para invertir billones de dólares en centros de datos.

En el camino, existen propuestas como la "IA agéntica" y otras que podrían generar mejoras productivas decentes y mucho dinero si se adoptan masivamente. El problema: el costo de entrada es cada vez más alto debido a la carrera por la AGI, y aun las perspectivas de adopción de estas aplicaciones menos deslumbrantes siguen siendo inciertas.

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Fuera del mundo del capital de riesgo, los inversores comunes participan en la IA sobre todo mediante fondos que destinan parte de su dinero a empresas privadas como OpenAI, o a través de las grandes tecnológicas que dedican más de sus reservas de efectivo a investigación en IA y participaciones en firmas privadas del sector.

Estos son los riesgos:

Nunca funciona. Si la AGI resulta imposible, quienes hayan apostado su “granja convertida en centro de datos” a que funcione perderán. ¿Funcionará? No tengo idea. Pero hay buenas razones para pensar que simplemente añadir más poder de cómputo a los modelos actuales no bastará, y cada auge anterior de la IA vino acompañado de un entusiasmo similar sobre la AGI.

El pionero de la IA Marvin Minsky dijo a la revista Life que la verdadera AGI llegaría en tres a ocho años… en 1970. Menos conocido es que la revista también entrevistó a escépticos que advirtieron que probablemente tardaría quince años. Siempre ha sido “la tecnología del futuro”, y podría seguir siéndolo.

Tarda demasiado. Quizá sí logremos AGI algún día. Pero, ¿cuánto tiempo mantendrán los inversionistas la esperanza? Los chips que se están comprando hoy para llenar centros de datos quedarán obsoletos en cuatro o cinco años, por lo que necesitan generar ingresos significativos rápidamente. Es muy improbable que se paguen con AGI, así que hacen falta inversores dispuestos a seguir financiando grandes pérdidas o clientes dispuestos a pagar por otras aplicaciones de IA que surjan en el camino: edición de video, amigos digitales falsos, respuestas rápidas en línea que sustituyan la búsqueda.

¿Cuánto tiempo mantendrán la esperanza?

Cuesta demasiado. Aquí surge el problema con las otras aplicaciones de IA. Personal de OpenAI, creadora de ChatGPT, acaba de vender acciones con una valoración de 500.000 millones de dólares. La empresa va camino de cumplir su previsión de 13.000 millones en ventas este año, casi todas del chatbot, lo que la valora en 38 veces sus ingresos. Ese múltiplo es apenas un poco más que el de Cisco Systems en la cúspide de la burbuja tecnológica de 2000.

Incluso si todo sale bien, el alto costo de entrada reduce las perspectivas de retorno, salvo que se logre AGI. Además, los inversores deben seguir creyendo que todo saldrá bien y continuar financiando pérdidas hasta que así sea.

Escoges un perdedor. En la guerra de navegadores de finales de los noventa, Netscape compitió contra Internet Explorer de Microsoft por la dominancia en la web. Netscape tenía el mejor producto, en mi opinión, pero no importó porque el ganador final fue… ninguno de los dos.

Google, ahora Alphabet, sacó Chrome y domina el mercado. Todas las grandes tecnológicas compiten para desarrollar IA, junto con 'startups' en Europa y China. Si uno pudiera invertir en todas, podría esperar retornos al estilo VC, aunque todas menos una se hundieran. Pero el ganador podría ser alguien completamente distinto.

Los inversores deben seguir creyendo que todo saldrá bien y continuar financiando pérdidas hasta que así sea

Los inversores ya han fallado varias veces intentando elegir ganadores entre acciones de IA más pequeñas. Las acciones de Super Micro Computer valen apenas un poco más de un tercio de su máximo del año pasado tras una subida vertiginosa. Las de SoundHound AI perdieron tres cuartas partes de su valor esta primavera después de multiplicarse más de doce veces en un año, antes de repuntar. Las de C3.AI valen menos de la mitad de su máximo de 2023 y han perdido casi el 90% respecto al precio alcanzado brevemente tras su OPV de 2020.

La competencia es más fuerte. Los inversionistas apuestan a que la IA es un mercado tipo “el ganador se lleva la mayor parte” con márgenes elevados. Podría ser que el uso acelere las mejoras de diseño, creando un efecto de red donde más clientes hacen que el producto mejore, atrayendo así a más clientes. O podría ser, como hoy, que existan un montón de compañías de chatbots ofreciendo productos muy similares y que los márgenes caigan tanto por la competencia como por la necesidad de mantener un gasto alto en investigación.

Es más fácil de lo que crees. Las acciones de IA se tambalearon a principios de este año cuando DeepSeek AI de China lanzó un chatbot más fácil de entrenar. Académicos chinos acaban de publicar un artículo sobre su modelo SpikingBrain que afirma que un nuevo enfoque permite desarrollar IA potente en microchips de bajo costo. Si alguien encuentra una forma de ofrecer IA barata, quizá acelere el camino hacia la AGI, pero perjudicará a Nvidia y a las empresas que llenaron centros de datos con sus chips caros y de alto rendimiento.

Opinión

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El resto de la economía sufre. La magnitud de la expansión de los centros de datos está presionando la capacidad de EEUU para suministrar suficiente electricidad, generadores de respaldo y otros equipos, pues ahora se mide de manera más efectiva en porcentajes del PIB. El gasto ayuda a que la inversión en IA se distribuya más ampliamente por la economía. Pero también dificulta que industrias tradicionales compitan por energía y equipos con empresas inundadas de dinero de la IA. Con EE. UU. operando a plena capacidad o cerca de ella, esto significa inflación o una reasignación de recursos, ambas opciones dolorosas.

Si crees que una AGI generaría beneficios de varios billones de dólares, incluso una mínima posibilidad de que ocurra vale mucho. Los inversores que solo esperan ganancias de productos intermedios de IA deberían preocuparse por financiar un sector cada vez más valorado como si la AGI fuera segura.

*Contenido con licencia de The Wall Street Journal.