El pasado lunes, OpenAI anunció una nueva ronda de financiación de US$40.000 millones, la mayor de la historia, que prácticamente duplica su valoración hasta los US$300.000 millones.
Aunque no existe ninguna otra startup que pueda equipararse a esta cifra, no debería ser una sorpresa si tenemos en cuenta la cantidad de capital que está inundando la tecnología: las empresas de inteligencia artificial recaudaron en el 2024 la cifra récord de US$110.000 millones en financiación de capital riesgo.
Semejante cantidad de dinero debería parecer una bendición para la innovación en inteligencia artificial. Sin embargo, podría llegar a convertirse en una carga.
Primero, porque privaría a estas compañías de las valiosas señales del mercado. Y segundo, porque las empuja a captar más inversionistas en vez de clientes.
Las principales empresas de inteligencia artificial son extraordinariamente poco rentables, ni siquiera según los estándares históricos de “crecimiento a toda costa”.
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La inaudita capacidad de OpenAI para recaudar capital es crucial para su continuo funcionamiento, pues según los informes, la compañía quemó US$5.000 millones el año pasado.
No está sola, ya que, según The Information, su competidor Anthropic quemó US$5.600 millones. Comparativamente, la mayor pérdida de la historia de Amazon, otra startup que en un principio priorizó el crecimiento, fue de US$1.400 millones en 2000, y se volvió consistentemente rentable tres años después.
No se trata solo de pérdidas en I+D (investigación y desarrollo) o inversión de capital. La mayor parte de los usuarios de OpenAI no pagan por sus servicios, y cada uno le cuesta dinero a la compañía.
Un análisis de Ed Zitron, posiblemente el crítico más incisivo del sector, descubrió que OpenAI posiblemente está perdiendo dinero hasta con los clientes de pago debido a lo caro que resulta atenderles (la mejor versión del modelo o3 de OpenAI puede emplear más de US$1.000 en potencia de cálculo por consulta).
Nada de esto significa que la IA generativa no sea útil. Utilicé Perplexity y ChatGPT para la investigación de esta columna. Sin embargo, esto plantea interrogantes sobre el extraordinario crecimiento de esta tecnología.
¿Cuántas innovaciones se habrían disparado si se hubieran ofrecido a un coste tan inferior al marginal? Dicho de otro modo: ¿A qué velocidad habría crecido Amazon si hubiera regalado libros?
Adivinar cuánto están dispuestos a pagar los clientes no es fácil. Cuando Steve Jobs predijo que un nuevo producto sería tan importante como la PC y el legendario inversor de riesgo John Doerr dijo que sería “más grande que internet“, no se referían al iPhone. Se referían al Segway.
El Segway fue una maravilla tecnológica, pero cuando se presentó, su precio partía de los US$5000. Sin embargo, su curva de adopción podría haberse parecido mucho más a la de ChatGPT si Dean Kamen, su inventor, hubiera podido regalarlos. La gente podría haberlos probado por curiosidad.
Noticias impactantes podrían haber proclamado la necesidad de prepararse para un mundo sin caminar. Los principales fabricantes de automóviles podrían haber lanzado divisiones de Segway.
Los inversores podrían haber coincidido con la predicción de Kamen de que “el Segway HT hará por caminar lo que la calculadora hizo por el bloc y el lápiz” y haber invertido aún más capital. Y todo habría sido un desperdicio enorme.
Hoy en día, el Segway más económico cuesta menos de US$500, pero resulta que, incluso a ese precio, la gente prefiere caminar. A menudo, la mejor manera de ver qué comprarán los clientes a un precio rentable es simplemente intentar vendérselo.
Seguir los caprichos de los inversores, en otras palabras, puede ser peligroso.
En 1987, los profesores de la Escuela de Negocios de Harvard Bill Sahlman y Howard Stevenson describieron la “miopía del mercado de capitales”, un patrón recurrente que identificaron por primera vez en un nuevo invento llamado la unidad de disco Winchester.
Se desarrolla de la siguiente manera: el crecimiento proyectado en una industria en auge atrae capital, lo que eleva las valoraciones y atrae más capital, lo que proporciona acceso a nuevos recursos técnicos y humanos y genera valoraciones aún más altas.
El resultado final son empresas que buscan inversionistas, que suelen querer crecimiento, en lugar de clientes rentables y se adentran en callejones sin salida tecnológicos, incluso cuando logran valoraciones injustificadas por cualquier estimación plausible de flujos de caja futuros.
En el caso de las unidades de disco, los inversores se volcaron rápidamente en la nueva tecnología, hasta que esa sobreinversión condujo a guerras de precios y al colapso del sector; en 1984, la capitalización de mercado de los 12 principales fabricantes de unidades de disco que cotizan en bolsa se desplomó de US$5.400 millones a US$1.400 millones.
La inteligencia artificial generativa parece seguir el mismo patrón.
Al carecer de clientes que paguen y envíen señales reales del mercado, las empresas buscan las preferencias de los inversionistas y el crecimiento en lugar de las ganancias, incluso cuando esto conlleva tasas de consumo superiores al PIB de algunos países africanos.
Por ejemplo, la semana pasada, las imágenes de ChatGPT al estilo Studio Ghibli se volvieron tan virales que Sam Altman, CEO de OpenAI, afirmó que la demanda estaba “derritiendo” sus GPU (unidad de procesamiento de gráficos). Dado el coste de responder incluso a consultas de texto sencillas, este momento viral probablemente no fue barato.
Sin embargo, incluso dejando de lado las cuestiones legales y éticas, ¿cuánta demanda hay de este tipo de caricaturas?
Se podría ir a Fiverr y contratar a alguien para que las haga por unos pocos dólares. Pero no hay indicios de que mucha gente lo esté haciendo. La proeza tecnológica probablemente impresionó a algunos inversores, pero ¿qué clientes pagarían a OpenAI lo suficiente como para que valga la pena?
La búsqueda de una “inteligencia general artificial” que supere la cognición humana presenta una versión aún más costosa del mismo problema.
En la actualidad, las empresas están invirtiendo miles de millones de dólares en ampliar sus estrategias para alcanzar este objetivo difícil de alcanzar.
Sin embargo, un nuevo informe elaborado por 24 de los principales investigadores de IA del mundo revela que la gran mayoría cree que sus esfuerzos fracasarán. De ser así, las empresas de IA habrán desperdiciado recursos que podrían haber utilizado para alcanzar objetivos más realistas, objetivos que podrían haber generado clientes rentables.
Es muy probable que la IA cambie el mundo, pero, como ocurre con muchas otras tecnologías revolucionarias, esa transformación podría adoptar una forma diferente y llegar con mayor lentitud de lo previsto.
Como industria, a las empresas de inteligencia artificial les convendría mucho menos publicidad y más realismo sobre lo que la gente realmente pagará.
Hasta que eso ocurra, sería prudente que los mercados de capitales acabaran con el pensamiento colectivo y quizás postergaran un poco la creación de un nuevo récord de financiación.
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