“Super nodes no solo involucran GPUs: La competencia en capacidad de cálculo pone a prueba las instalaciones, la energía eléctrica y la financiación”

Los “obstáculos ocultos” de la competencia en capacidad de procesamiento por IA: cuando los chips ya no son los únicos protagonistas

Hola a todos, soy vuestro periodista financiero. La noticia de hoy puede ser diferente a lo que mucha gente piensa sobre IA, que suele asociarse con la compra de tarjetas gráficas.

En el pasado, creíamos que la clave para desarrollar IA residía en cuántos GPU (procesadores gráficos) tenía una empresa o cuán rápidos eran sus chips. Sin embargo, Chen Zhenkuan, un ejecutivo del grupo Lenovo, reveló un detalle muy realista: los servidores de IA actuales son demasiado pesados, tanto que las vigas de los edificios comunes no pueden soportar su peso; también consumen demasiada energía, más de lo que las fábricas normales pueden proporcionar.

Esto no es solo un problema técnico; revela un cambio fundamental en la industria de la IA: la infraestructura de IA está pasando de una competencia basada en activos ligeros a una basada en activos pesados. Es como si antes compitíamos por ver quién tenía la pantalla del teléfono más brillante, y ahora lo hacemos por ver quién tiene la central eléctrica más grande o quién tiene los cimientos más sólidos.

A continuación, desglosaré esta noticia en cinco partes para que puedan entender mejor la lógica detrás de todo esto.

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1. **Restricciones físicas**: ¿Por qué los servidores de IA deben estar en la planta baja?

Antes, se podían colocar servidores en cualquier piso de un edificio, ya que no pesaban mucho y las vigas podían soportar hasta un tonelada. Pero con la aparición de los “super nodos” (unidades de computación de alto rendimiento compuestas por decenas o incluso cientos de GPU), la situación ha cambiado:

• Cambio en el peso: Los dispositivos de super nodo son extremadamente pesados. Chen Zhenkuan mencionó que los nuevos edificios deben soportar un peso de al menos 3 toneladas por metro cuadrado, e incluso se diseñan para soportar 5 toneladas. Esto significa que los dispositivos deben estar en la planta baja y no se pueden construir garajes subterráneos, ya que los cimientos deben ser especialmente profundos y sólidos.
• Aumento en el consumo de energía: Una planta de producción de super nodos necesita al menos 30 megavatios de electricidad, posiblemente más. En comparación, una fábrica común solo necesita unos pocos megavatios, pero aquí se requieren instalaciones de transformación de electricidad de 110 kilovatios.

Interpretación sencilla: Es como si antes abrieras una pequeña tienda de fideos y pudieras hacerlo en la cocina de tu casa; ahora necesitarías una cocina industrial, además de cables de alta tensión y cimientos reforzados para evitar que el peso de los equipos derrumbe las vigas. Los detalles de la infraestructura física, como el espacio, la capacidad de carga y la energía, se han convertido en los primeros obstáculos para desarrollar capacidad de procesamiento por IA. Muchos edificios antiguos ya no son adecuados y deben ser reconstruidos o remodelados, lo que representa un costo considerable.

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2. **La gran integración tecnológica**: Ya no se trata solo de comprar chips, sino de comprar “sistemas”

Antes, servidores, almacenamiento, redes y sistemas operativos se vendían por separado, con límites claros. Comprabas un CPU, memoria y una tarjeta de red, y los ensamblabas. Pero los super nodos han roto estas barreras. Ahora son sistemas integrales que incluyen:

• Gabinetes de procesamiento: Espacios para los GPU.
• Gabinetes de energía: Diseñados específicamente para suministrar electricidad.
• Gabinetes de almacenamiento: Para guardar datos.
• Gabinetes de conexión: Para la transmisión de datos a alta velocidad.

Esto plantea un problema complejo: faltan estándares unificados. Chen Zhenkuan señaló que solo en el área de la interconexión rápida dentro de los nodos existen 12 fabricantes y 13 protocolos diferentes.

Interpretación sencilla: Antes, podías ensamblar un ordenador con cualquier conexión USB disponible. Ahora, cada fabricante tiene un diseño diferente de conector; los fabricantes de equipos completos (como Lenovo o Huawei) deben considerar no solo qué chips usar, sino también dejar espacio para posibles actualizaciones o cambios en los chips en el futuro, lo que implica rediseñar la fuente de alimentación, el sistema de refrigeración y los cables de conexión.

Consecuencia: No solo los chips de GPU influyen en el rendimiento; también lo hacen los chips de conmutación, las placas PCB, los cables de alta velocidad, los módulos de alimentación y los dispositivos de refrigeración por líquido. La complejidad tecnológica ha aumentado exponencialmente, lo que eleva los costos de desarrollo.

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3. **Nuevas reglas del juego financiero**: De “gastar lo que se gana” a “pedir prestado para invertir en infraestructura”

Este es el aspecto que más sorprende a la gente común. La infraestructura de IA es muy cara, y las empresas no pueden cubrir los costos con sus ingresos ordinarios.

• Explosión de escala: Los datos de CITIC Construction Investment son claros: en los últimos veinte años, el gasto en capital en la era de la movilidad inteligente fue de alrededor de 100 mil millones de dólares al año en China y Estados Unidos; este año, las empresas de cloud en Norteamérica gastaron aproximadamente 800 mil millones de dólares, mientras que en China fue de 1 billón de yuanes. El volumen de inversión ha aumentado 10 veces, y podría ser hasta 20 veces si se incluye la cadena de suministro.
• Cambio en los métodos de financiación: Antes, las empresas invertían después de generar ganancias; ahora no es posible. Tienen que pedir préstamos. Las fuentes de financiación han pasado de ahorros de beneficios a herramientas financieras más complejas como emisiones de deuda, arrendamiento financiero, capital privado y créditos.
• La diferencia en las tasas de interés es crucial: Wang Qing de Chongyang Investment señaló que los proyectos respaldados por empresas de cloud grandes (como Alibaba, Tencent o Microsoft) tienen tasas de interés de entre el 5.3% y el 6.6%; los proyectos sin este respaldo pueden llegar al 8.5% o el 9%.

Interpretación sencilla: Es como si dos promotores inmobiliarios quisieran construir un edificio. Si el promotor A (como Vanke) es confiable, el banco le ofrece una tasa de interés del 5%; si el promotor B es menos estable, el banco le cobra el 9%. Aunque ambos construyen el mismo edificio, la diferencia en las tasas de interés puede consumir todas las ganancias de B o incluso llevarlo a la quiebra.

En el caso de la infraestructura de IA, el costo de financiación (las tasas de interés) determina si un proyecto es rentable. Una diferencia de pocos puntos porcentuales en las tasas de interés puede significar diferencias de miles de millones de dólares en el volumen de inversión. Por lo tanto, el crédito y la capacidad de financiación se han convertido en competencias clave, al igual que la tecnología de los chips.

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4. ¿Es una burbuja o el futuro? La diferencia entre “dinero” y “rendimiento”

La mayor discusión en el mercado es si la IA es una burbuja. Wu Chaoze de CITIC Construction Investment señaló una realidad dura: la cadena de suministro de capacidad de procesamiento recibe más del 90% de los ingresos y beneficios de toda la industria de IA, mientras que las capas de modelos y aplicaciones siguen siendo costosas y su comercialización está atrasada.

• Los proveedores de componentes se benefician, mientras que los desarrolladores de aplicaciones luchan por ganar dinero.
• La teoría de las externalidades: Peng Wensheng de Gaojin Think Tank sostiene que la innovación tecnológica tiene “externalidades”, es decir, tus inversiones en IA pueden no generar beneficios inmediatos, pero pueden mejorar la productividad de toda la sociedad, beneficiando a todos. Si solo nos centramos en los informes financieros a corto plazo de las empresas, podríamos subestimar el valor de la IA y así invertir insuficientemente.

Interpretación sencilla: Es como construir una autopista: la empresa que la construye puede perder dinero o solo obtener una pequeña ganancia; pero una vez terminada, aquellos que usan la autopista (camiones, autobuses y negocios a lo largo de ella) obtienen grandes beneficios.

La infraestructura de IA es como construir una autopista hacia el futuro. La cuestión es: ¿cuándo llegará el tráfico comercial? Si después de 10 años todavía hay pocos vehículos, la empresa que construyó la autopista fracasará. Si el tráfico es intenso, la decisión de invertir fue acertada. Actualmente estamos en una fase en la que la autopista está lista, pero aún no hay mucho tráfico.

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5. **Conclusión final**: Se trata de una competencia de “activos pesados” que requiere resistencia

En resumen, la llamada “competencia en capacidad de procesamiento” ya no es solo una competencia de chips. Se ha convertido en una competencia basada en activos pesados que incluye:

• Obtener GPU (chips).
• Adquirir almacenamiento de alta banda ancha, conexiones y sistemas de refrigeración.
• Construir edificios, sistemas de energía y cimientos sólidos.
• Controlar los costos de financiación (tasas de interés).
• Generar suficientes beneficios comerciales.

Cualquier falla en cualquiera de estos aspectos puede paralizar todo el sistema:

• Un chip rápido sin energía es inútil.
• Energía suficiente pero cimientos débiles puede causar accidentes.
• Dispositivos estables pero con altas tasas de interés pueden llevar a pérdidas económicas.
• Inversiones rentables pero sin demanda en el mercado de aplicaciones pueden resultar en una burbuja.

¿Qué significa esto para la gente común?:

1. Los obstáculos en la industria de la IA son muy altos: Los pequeños players tienen dificultades para entrar en el círculo de la capacidad de procesamiento central simplemente comprando algunas tarjetas; esto es un campo dominado por gigantes y equipos nacionales.

2. Deberíamos prestar atención a la infraestructura, no solo a los modelos: En los próximos años, las empresas que trabajen en áreas como la energía, los data centers, la refrigeración por líquido y las conexiones de alta velocidad podrían ser más estables y rentables que las empresas de software puras.

3. Es necesario tener paciencia y ser conscientes de los riesgos: El ciclo de retorno de la IA se ha alargado. No esperes ganancias explosivas mañana, pero tampoco menosprecies el valor de la infraestructura solo porque no veas aplicaciones inmediatas. Es una carrera de larga distancia que requiere resistencia, capacidad financiera y habilidades de ingeniería de sistemas.

En resumen: La segunda mitad de la era de la IA no se trata de quién es más inteligente (en términos de algoritmos), sino de quién tiene los “activos pesados” necesarios (infraestructura, capacidad financiera e integración de la cadena de suministro).