La competencia de IA está pasando de una lucha por modelos a un juego de distribución de capital; quien cometa un error primero, quedará fuera primero.

Según el monitoreo de 1M AI News, un artículo de análisis publicado por Axios afirma que la carrera de la IA se parece cada vez menos a una competencia de modelos y más a un ejercicio de asignación de capital. La compra de capacidad de cómputo debe asegurarse con uno o dos años de anticipación; si se compra de más, se incurre en pérdidas hasta la quiebra, y si se compra de menos, los clientes se van. La cita literal del CEO de Anthropic, Dario Amodei, en el Dwarkesh Podcast es: “Si se compra capacidad con una tasa de crecimiento de 10 veces por año, en realidad solo se tendría 5 veces, o sería un año tarde; ‘no existe ninguna herramienta de cobertura en el mundo que pueda evitar la quiebra’”. Y aunque el costo unitario de la capacidad de cómputo realmente está bajando, el consumo crece más rápido; el gasto total sigue subiendo, un caso clásico de la paradoja de Jevons.

El artículo señala que, por el momento, nadie ha resuelto bien este problema. Anthropic ha optado por la contención: prefiere limitar el flujo y perder clientes antes que comprar de más; además, sus tareas de entrenamiento evitan los picos de uso de los usuarios. OpenAI, en cambio, eligió ser agresivo, realizando una gran inversión en capacidad de cómputo. Ambas estrategias tienen costos: los usuarios de pago de Anthropic chocan con frecuencia con los límites de limitación de flujo y con interrupciones; Dylan Patel, de la firma de análisis de semiconductores SemiAnalysis, advierte que podría verse obligado a cambiar hacia capacidad de cómputo de menor calidad. En OpenAI, la disciplina de gasto ya se ha reflejado en el mercado secundario: los inversionistas están cambiando de OpenAI hacia Anthropic. Los gigantes de la nube a escala masiva prevén que el gasto de capital en IA de este año se acerque a los 7000 millones de dólares; incluso en este nivel récord, el suministro de capacidad de cómputo de toda la industria aún no alcanza la demanda. Cuanto más cerca se esté de un IPO, más difícil será ocultar la respuesta a este problema.