Cuando la IA ya no es solo “código”: Entendiendo este cambio “contraintuitivo” sobre energía, trabajo y el panorama global
Hola a todos, soy vuestro observador financiero.
Recientemente, en la Conferencia de Bund en Shanghái, Yang Yudong, editor en jefe de Yicai, presentó una serie de puntos de vista muy “contraintuitivos”. Muchas personas, al pensar en IA, piensan en grandes modelos, chips, algoritmos y potencia de cálculo. Pero Yang Yudong nos advierte que si solo nos centramos en eso, podríamos estar mirando en la dirección equivocada.
El tema central de este artículo es recordarnos que la IA ya no es solo la “tecnología del futuro” en los laboratorios; se ha convertido en una “infraestructura” real. Al igual que cuando hablábamos de Internet, todos nos fijábamos en las páginas web y las aplicaciones, pero lo que realmente generaba dinero y cambiaba el mundo eran los cables de fibra óptica, los servidores y los centros de datos. Ahora, con la IA ocurre lo mismo: su lógica subyacente está experimentando cambios drásticos.
Para que sea más fácil de entender, he dividido este largo artículo en cinco puntos clave y los explicaré de manera sencilla.
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Primero: Deja de centrarte en los chips; el verdadero cuello de botella es la “electricidad”
Punto central: Antes pensábamos que la dificultad de la IA residía en su “cerebro” (los algoritmos), pero ahora descubrimos que el problema está en su “alimentación” (la energía).
Explicación simplificada: Imagina que tienes un perro superinteligente (un gran modelo de IA) que reacciona muy rápido y sabe hacer de todo. Pero si se corta la electricidad en casa o no hay suficiente comida, por inteligente que sea, no podrá moverse.
El desarrollo de la IA a nivel mundial se ha estancado en este problema de “alimentación”.
- Equívoco anterior: Todos competían por ver quién tenía los chips más avanzados o modelos con más parámetros.
- La verdad actual: Cuanto mayor es la potencia de cálculo, más energía consume. Un gran centro de datos de IA puede consumir más energía que una pequeña ciudad. Por lo tanto, la oportunidad de inversión más segura en los próximos diez años no será desarrollar algoritmos más complejos, sino invertir en generación de energía, transmisión de energía y almacenamiento de energía.
- ¿Por qué es importante? Porque, independientemente de cómo evolucione la tecnología de IA, siempre necesitará energía para funcionar. Esta es una industria con un futuro seguro. Las empresas que fabrican transformadores, cables de alta tensión e incluso pequeñas centrales nucleares (SMR) se están convirtiendo en los nuevos pilares de la infraestructura de la era de la IA. Es como construir carreteras: por más rápido que sean los coches (las aplicaciones de IA), no sirve de nada si la carretera (la red eléctrica) no funciona.
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Segundo: La IA no te hará perder tu trabajo, pero te quitará las tareas “aburridas y cansadoras”
Punto central: La IA no reemplazará tu empleo en sí, sino las partes de tu trabajo que son “aburridas y requieren esfuerzo”.
Explicación simplificada: Muchas personas se preguntan: “¿Me quitará el trabajo la IA?” No te preocupes, pero debes cambiar.
¿En qué es buena la IA? En tareas repetitivas, monótonas y con reglas claras. Por ejemplo:
- Los contadores hacen sus cálculos más rápido y con mayor precisión con la IA;
- Los servicios al cliente responden a preguntas comunes sin cansarse;
- La IA genera traducciones de documentos básicos al instante.
Estas son las tareas que a los empleados les resultan más desagradables, ya que consumen energía sin generar mucho valor creativo. Cuando la IA se encargue de estas tareas, la naturaleza de tu trabajo cambiará.
- Antes: Eres el “ejecutor” que hace que las cosas se hagan.
- En el futuro: Serás el “juez” y el “creador”. Tendrás que indicarle a la IA qué hacer, verificar si lo hace correctamente y ocuparte de las tareas que requieren empatía, juicios complejos o creatividad.
Conclusión: La competitividad futura no radica en ser más rápido que la IA, sino en comprender mejor la naturaleza humana y tener más capacidad de juicio. Debes pasar de ser alguien que “hace el trabajo” a alguien que “dirige a la IA en su trabajo”.
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Tercero: El “as” oculto de la IA china: la red eléctrica y el “ataque por reducción de dimensiones”
Punto central: Cuando la IA china se expande al extranjero, no lo hace gracias a la tecnología más avanzada, sino a su usabilidad y precio asequible; su fuerza radica en un sistema eléctrico poderoso.
Explicación simplificada: Aquí hay dos observaciones muy prácticas:
1. Sobre la expansión de la IA china: Las grandes empresas de Silicon Valley todavía buscan la perfección tecnológica, como crear modelos impecables. Pero la ventaja de las empresas chinas es su capacidad de implementación rápida y control de costos.
Esto es similar a los smartphones: Apple busca la mejor experiencia, pero marcas chinas como Xiaomi y Huawei han popularizado la tecnología a nivel mundial a precios asequibles y con funciones prácticas.
En países en desarrollo como el Sudeste Asiático, Oriente Medio y América Latina, no necesitan la IA más avanzada; lo que necesitan son soluciones de IA fáciles de usar, económicas y rápidas de implementar. Las empresas chinas son expertas en esta combinación de reducción de la tecnología a un nivel más básico y ventaja de costos.
2. Sobre la ventaja eléctrica de China: Como ya se mencionó, el cuello de botella de la IA es la energía. ¿Qué tiene China?
- La red eléctrica más grande del mundo;
- Una gran capacidad de instalación de energías renovables (eólica, fotovoltaica);
- Tecnología de transmisión de alta tensión para transportar energía de manera eficiente a largas distancias;
- Una completa capacidad de fabricación de equipos eléctricos.
Esto significa que, cuando la competencia en IA llegue a la fase de “lucha por la energía”, China tiene una ventaja natural. No se trata de que siempre tenga suficiente energía, sino de que controla un aspecto esencial de la IA: su infraestructura eléctrica.
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Cuarto: Los modelos open source hacen que el “bloqueo tecnológico” sea difícil de lograr
Punto central: ¿Quieres monopolizar la tecnología de IA? El ecosistema open source lo hace casi imposible.
Explicación simplificada: Antes, las empresas tecnológicas preferían mantener su tecnología en secreto, obligando a los usuarios a pagar o usar su propio ecosistema. Pero ahora, el open source es la norma. Muchos modelos de IA de gran potencia tienen el código público, y cualquiera puede usarlo, modificarlo y optimizarlo.
Esto conlleva dos consecuencias:
1. El bloqueo tecnológico falla: Ya no puedes mantener la ventaja prohibiendo que otros accedan a la tecnología, ya que se ha difundido ampliamente.
2. El foco de la competencia cambia: Dado que todos pueden acceder a modelos básicos similares, la competencia se desplaza a los escenarios de aplicación y la acumulación de datos.
- ¿Quién entiende mejor el sector médico? ¿Quién tiene más datos? ¿Quién tiene modelos de negocio más innovadores?
- Eso es lo que realmente constituye una barrera protectora. La tecnología en sí ya no es un secreto; lo importante es cómo usarla para resolver problemas concretos.
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Quinto: Invierte en nuevas direcciones: No solo en las empresas de IA “apetecibles”
Punto central: Las empresas que realmente generarán dinero pueden ser aquellas menos llamativas, conocidas como “campeones ocultos”.
Explicación simplificada: En el mercado bursátil, la gente tiende a seguir las tendencias, como las acciones relacionadas con la IA. Pero Yang Yudong señala que hay tres áreas que podrían estar subestimadas:
1. Infraestructura energética para IA: Como ya se dijo, la energía es el cuello de botella. Las empresas que desarrollan tecnologías de refrigeración líquida para servidores, fuentes de alimentación ininterrumpida (UPS) y chips de alta eficiencia eléctrica satisfacen una necesidad esencial. Este es un mercado de billones de dólares con una alta certeza de éxito.
2. Inversiones transfronterizas impulsadas por la IA: La IA ha cambiado la lógica de la inversión a nivel mundial. Antes se miraba el costo laboral; ahora se consideran factores como la localización de datos y la infraestructura de cálculo.
Hay nuevas oportunidades de arbitraje: los diferentes países tienen diferentes niveles de aceptación de la IA, regulaciones y infraestructuras. Los inversores inteligentes buscan oportunidades en estas diferencias, como ayudar a las empresas a establecer sistemas de IA que se adapten a las necesidades locales.
3. Los “campeones ocultos” de la segunda cadena: Estos son los más fáciles de pasar por alto.
- Primera cadena: Las empresas que fabrican chips de IA y grandes modelos de IA (son atractivas, pero la competencia es feroz y sus valoraciones son altas).
- Segunda cadena: Aquellas que ayudan a la IA a aplicarse en industrias tradicionales. Por ejemplo, empresas que instalan sistemas de inspección por IA en fábricas, integran datos de diagnóstico médico o optimizan algoritmos de gestión logística.
Estas empresas no son puramente de IA, sino una combinación de IA e industrias tradicionales. Puede que no sean muy visibles en el mercado público, pero para los inversores industriales son activos seguros a largo plazo, ya que mientras las industrias tradicionales sigan existiendo, seguirán necesitando estos “conectores” y “convertidores”.
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Conclusión: Un ascenso en espiral, no un reemplazo definitivo
Finalmente, Yang Yudong enfatiza una mentalidad importante: la IA no trae un reemplazo definitivo, sino una serie de mejoras en espiral.
- Los trabajos antiguos se reemplazarán, pero se crearán nuevas necesidades (como ingenieros de sugerencias basadas en IA o asesores de ética de IA);
- Las habilidades antiguas perderán valor, pero se definirán nuevas capacidades (como la capacidad de colaboración entre humanos y máquinas);
- Los modelos de negocio antiguos desaparecerán, pero se formarán nuevas redes de valor.
Consejos para la gente común:
1. No te preocupes por perder tu trabajo, pero sí por que tus habilidades se vuelvan obsoletas. Aprende a colaborar con la IA y considérala como tu “asistente superpotente”, no como una competidora.
2. Fíjate en las oportunidades de base: Si eres inversor, presta atención a áreas como la energía, la infraestructura y la transformación de industrias tradicionales, que pueden no ser llamativas, pero son sólidas.
3. Entiende el poder del open source: No confíes ciegamente en el monopolio tecnológico; presta atención a quienes hacen un buen trabajo a nivel de aplicación y quienes tienen datos únicos.
En la era de la IA, los ganadores no son los que entienden mejor el código, sino aquellos que saben cómo utilizar la IA para resolver problemas reales.