Michael Roberts.
28 de enero 2025.
En lugar de desarrollar la IA para obtener beneficios, reducir puestos de trabajo y los medios de vida de los seres humanos, la IA bajo propiedad y planificación comunes podría reducir las horas de trabajo humano para todos y liberar a los seres humanos del trabajo duro para concentrarse en el trabajo creativo que solo la inteligencia humana puede ofrecer.
La mayoría de los lectores ya conocerán la noticia. DeepSeek, una empresa china de inteligencia artificial, ha lanzado un modelo de IA llamado R1 que es comparable en capacidad a los mejores modelos de empresas como OpenAI, Anthropic y Meta, pero fue entrenado a un costo radicalmente menor y utilizando chips GPU menos avanzados que los de última generación. DeepSeek también hizo públicos suficientes detalles del modelo para que otros puedan ejecutarlo en sus propios ordenadores sin costo alguno.
DeepSeek es un torpedo que ha alcanzado a las siete grandes empresas de alta tecnología estadounidenses bajo la línea de flotación. DeepSeek no utilizó los mejores y más recientes chips y software de Nvidia; no requirió un gran gasto en la formación de su modelo de IA a diferencia de sus rivales estadounidenses; y ofrece tantas aplicaciones útiles.
DeepSeek construyó su R1 con chips más antiguos y lentos de Nvidia, que las sanciones estadounidenses habían permitido exportar a China. El gobierno de EE. UU. y los titanes tecnológicos pensaban que tenían el monopolio en el desarrollo de la IA debido a los enormes costes que implicaba fabricar mejores chips y modelos de IA.
Pero ahora el R1 de DeepSeek sugiere que las empresas con menos dinero pronto podrán operar modelos de IA competitivos. R1 puede utilizarse con un presupuesto reducido y con mucha menos potencia de cálculo. Además, R1 es tan bueno como sus rivales en “inferencia”, la jerga de la IA para cuando los usuarios cuestionan el modelo y obtienen respuestas.
Y funciona en servidores para todo tipo de empresas, de modo que no necesitan ‘alquilar’ a precios desorbitados a empresas como OpenAI.
Lo más importante es que el R1 de DeepSeek es de “código abierto”, es decir, que los métodos de codificación y entrenamiento están abiertos a todos para copiarlos y desarrollarlos.
Esto es un verdadero golpe a los secretos “propietarios” que OpenAI o Google’s Gemini guardan en una “caja negra” para maximizar los beneficios. La analogía aquí es con los productos farmacéuticos de marca y genéricos.
El gran problema para las empresas estadounidenses de IA y sus inversores es que parece que la construcción de enormes centros de datos para albergar múltiples chips caros puede no ser necesaria para lograr resultados suficientemente satisfactorios.
Hasta ahora, las empresas estadounidenses han estado aumentando enormemente sus planes de gasto y tratando de recaudar grandes cantidades de fondos para hacerlo. De hecho, el mismo lunes que la noticia de R1 de DeepSeek saltó a los medios, Meta anunció otra inversión de 65 000 millones de dólares, y solo unos días antes, el presidente Trump anunció subvenciones gubernamentales de 500 000 millones de dólares a los gigantes tecnológicos como parte del llamado proyecto Stargate.
Irónicamente, el director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, dijo que estaba invirtiendo porque “queremos que Estados Unidos establezca el estándar global de IA, no China”. Vaya.
Inversión de capital de los Siete Magnificos frente al índice de precios de las acciones
Ahora, a los inversores les preocupa que este gasto sea innecesario y, más concretamente, que afecte a la rentabilidad de las empresas estadounidenses si DeepSeek puede ofrecer aplicaciones de IA a una décima parte del coste.
Cinco de las mayores acciones tecnológicas orientadas a la IA —el fabricante de chips Nvidia y los llamados “hiperescaladores” Alphabet, Amazon, Microsoft y Meta Platforms— perdieron colectivamente casi 750 000 millones de dólares de su valor bursátil en un día.
Y DeepSeek amenaza los beneficios de las empresas de centros de datos y de los operadores de agua y electricidad que esperan beneficiarse de la enorme “ampliación” de los Siete Magníficos. El auge del mercado de valores estadounidense se concentra en gran medida en los “Siete Magníficos”.
Las acciones internacionales han tenido un rendimiento inferior al de las acciones estadounidenses.
Entonces, ¿ha pinchado DeepSeek la enorme burbuja bursátil de las acciones tecnológicas estadounidenses? El inversor multimillonario Ray Dalio cree que sí. Le dijo al Financial Times que
los precios han alcanzado niveles elevados al mismo tiempo que existe un riesgo de tipos de interés, y esa combinación podría pinchar la burbuja… Donde estamos en el ciclo ahora mismo es muy similar a donde estábamos entre 1998 o 1999”, dijo Dalio. “En otras palabras, hay una nueva tecnología importante que sin duda cambiará el mundo y tendrá éxito. Pero algunas personas confunden eso con el éxito de las inversiones”.
¿Es esto un catálogo de la burbuja de las puntocom? Cisco en 2000 frente a Nvidia en 2025
Pero puede que ese no sea el caso, al menos no todavía. Puede que el precio de las acciones de la empresa de chips de IA Nvidia haya caído esta semana, pero su lenguaje de codificación “propietario”, Cuda, sigue siendo el estándar de la industria estadounidense. Aunque sus acciones cayeron casi un 17 %, eso solo las devuelve al nivel (muy, muy alto) de septiembre.
Precio de las acciones de Nvidia ($)
Lo que debe enfurecer a los oligarcas tecnológicos que adulan a Trump es que las sanciones estadounidenses a las empresas chinas y las prohibiciones a las exportaciones de chips no han impedido que China siga avanzando en la guerra tecnológica y de chips con Estados Unidos.
China está logrando dar saltos tecnológicos en inteligencia artificial a pesar de los controles de exportación introducidos por la administración Biden con la intención de privarla tanto de los chips más potentes como de las herramientas avanzadas necesarias para fabricarlos.
El campeón tecnológico chino Huawei se ha convertido en el principal competidor de Nvidia en China en el sector de los chips de “inferencia”. Y ha estado trabajando con empresas de IA, como DeepSeek, para adaptar modelos entrenados en GPU de Nvidia para ejecutar inferencias en sus chips Ascend.
Huawei está mejorando. Tienen una oportunidad, ya que el gobierno está diciendo a las grandes empresas tecnológicas que tienen que comprar sus chips y utilizarlos para la inferencia, dijo un inversor en semiconductores en Pekín.
Esto es una demostración más de que la inversión planificada por el Estado en tecnología y habilidades tecnológicas por parte de China funciona mucho mejor que confiar en los enormes gigantes tecnológicos privados dirigidos por magnates.
Como dijo Ray Dallo:
En nuestro sistema, en general, nos estamos moviendo hacia un tipo de política más compleja en la que habrá actividad impuesta e influenciada por el gobierno, porque es muy importante… El capitalismo por sí solo, el afán de lucro por sí solo no puede ganar esta batalla.
Sin embargo, los titanes de la IA aún no son titánicos. Siguen adelante con la “ampliación” invirtiendo cada vez más miles de millones en centros de datos y chips más avanzados. Esto consume la potencia de los ordenadores de forma exponencial.
Los modelos de IA han ido consumiendo cada vez más potencia informática.
Y, por supuesto, no se tiene en cuenta lo que los economistas convencionales llaman educadamente ‘externalidades’.
Según un informe de Goldman Sachs, una consulta en ChatGPT necesita casi 10 veces más electricidad que una consulta de búsqueda en Google. El investigador Jesse Dodge hizo algunos cálculos sobre la cantidad de energía que utilizan los chatbots de IA.
Una consulta a ChatGPT consume aproximadamente tanta electricidad como podría iluminar una bombilla durante unos 20 minutos», afirma. Así que, imagínate que millones de personas utilizan algo así todos los días, eso suma una cantidad realmente grande de electricidad.
Un mayor consumo de electricidad significa una mayor producción de energía y, en particular, más emisiones de gases de efecto invernadero procedentes de combustibles fósiles.
Google tiene el objetivo de alcanzar las cero emisiones netas para 2030. Desde 2007, la empresa ha afirmado que sus operaciones eran neutras en carbono gracias a las compensaciones de carbono que compra para compensar sus emisiones.
Pero, a partir de 2023, Google escribió en su informe de sostenibilidad que ya no “mantenía la neutralidad operativa en carbono”. La empresa afirma que sigue luchando por su objetivo de cero emisiones netas en 2030.
La verdadera motivación de Google es crear los mejores sistemas de IA que puedan, afirma Dodge.
Y están dispuestos a invertir una gran cantidad de recursos en ello, incluyendo cosas como entrenar sistemas de IA en centros de datos cada vez más grandes hasta llegar a supercomputadoras, lo que supone un enorme consumo de electricidad y, por tanto, emisiones de CO2.
Luego está el agua.
Mientras Estados Unidos se enfrenta a sequías e incendios forestales, las empresas de IA están succionando agua profunda para «refrigerar» sus megacentros de datos y proteger los chips.
Es más, las empresas de Silicon Valley están tomando cada vez más el control de la infraestructura de suministro de agua para satisfacer sus necesidades.
Las investigaciones sugieren, por ejemplo, que se podrían haber utilizado unos 700 000 litros de agua para refrigerar las máquinas que entrenaron a ChatGPT-3 en las instalaciones de datos de Microsoft. El entrenamiento de modelos de IA consume 6000 veces más energía que una ciudad europea.
Además, aunque los minerales como el litio y el cobalto se asocian más comúnmente con las baterías en el sector de la automoción, también son cruciales para las baterías utilizadas en los centros de datos.
El proceso de extracción suele implicar un uso significativo de agua y puede provocar contaminación, lo que socava la seguridad del agua.
Sam Altman, el anterior héroe sin ánimo de lucro de Open AI, pero ahora empeñado en maximizar los beneficios para Microsoft, argumenta que sí, que desafortunadamente hay “compensaciones” a corto plazo, pero que son necesarias para alcanzar la llamada AGI; y que la AGI nos ayudará entonces a resolver todos estos problemas, por lo que la compensación de las “externalidades” merece la pena.
¿AGI? ¿Qué es eso? La inteligencia generalizada artificial (AGI) es el santo grial de los desarrolladores de IA.
Significa que los modelos de IA se volverían ‘superinteligentes’, muy por encima de la inteligencia humana. Cuando se logre eso, promete Altman, su IA no solo podrá hacer el trabajo de un solo trabajador, sino que podrá hacer todos sus trabajos: “La IA puede hacer el trabajo de una organización”.
Esto sería lo último en maximizar la rentabilidad al prescindir de los trabajadores en las empresas (¿incluso en las empresas de IA?) a medida que las máquinas de IA se encargan de todo lo relacionado con el funcionamiento, el desarrollo y la comercialización.
Este es el sueño apocalíptico para el capital (pero una pesadilla para la mano de obra: sin trabajo, sin ingresos).
Por eso Altman y los otros magnates de la IA no dejarán de ampliar sus centros de datos y de desarrollar chips aún más avanzados solo porque DeepSeek ha subcotizado sus modelos actuales.
La empresa de investigación Rosenblatt pronosticó la respuesta de los gigantes tecnológicos:
En general, esperamos que el sesgo se centre en la mejora de la capacidad, corriendo más rápido hacia la inteligencia artificial general, más que en la reducción del gasto.
Nada debe detener el objetivo de la IA superinteligente.
Algunos ven la carrera por lograr la AGI como una amenaza para la propia humanidad. Stuart Russell, profesor de informática en la Universidad de California, Berkeley, dijo:
Incluso los directores ejecutivos que participan en la carrera han declarado que quien gane tiene una probabilidad significativa de causar la extinción humana en el proceso, porque no tenemos idea de cómo controlar sistemas más inteligentes que nosotros mismos, dijo. En otras palabras, la carrera de la AGI es una carrera hacia el borde de un precipicio.
Quizás, pero sigo dudando de que la ‘inteligencia’ humana pueda ser reemplazada por la inteligencia artificial, principalmente porque son diferentes.
Las máquinas no pueden pensar en cambios potenciales y cualitativos. El nuevo conocimiento proviene de tales transformaciones (humanas), no de la extensión del conocimiento existente (máquinas). Solo la inteligencia humana es social y puede ver el potencial de cambio, en particular el cambio social, que conduce a una vida mejor para la humanidad y la naturaleza.
Lo que ha demostrado la aparición de DeepSeek es que la IA puede desarrollarse hasta un nivel que pueda ayudar a la humanidad y a sus necesidades sociales. Es gratuita, abierta y está disponible para el usuario y desarrollador más pequeño.
No se ha desarrollado con fines lucrativos ni para obtener beneficios. Como dijo un comentarista:
Quiero que la IA lave mi ropa y los platos para que yo pueda hacer arte y escribir, no que la IA haga mi arte y mi escritura para que yo pueda lavar mi ropa y los platos.
Los directivos están introduciendo la IA para
facilitar los problemas de gestión a costa de cosas para las que mucha gente no cree que deba utilizarse la IA, como el trabajo creativo… Si la IA va a funcionar, tiene que surgir de abajo hacia arriba, o la IA será inútil para la gran mayoría de las personas en el lugar de trabajo.
En lugar de desarrollar la IA para obtener beneficios, reducir puestos de trabajo y los medios de vida de los seres humanos, la IA bajo propiedad y planificación comunes podría reducir las horas de trabajo humano para todos y liberar a los seres humanos del trabajo duro para concentrarse en el trabajo creativo que solo la inteligencia humana puede ofrecer.
Recuerde que el “santo grial” fue una ficción victoriana y más tarde también de Dan Brown.
Traducción nuestra
*Michael Roberts es un economista marxista británico, que ha trabajado 30 años en la City londinense como analista económico y publica el blog The Next Recession.
Fuente original: Michael Roberts Blog
Observatorio de Trabajador@s en Lucha 