El vicepresidente de Nvidia para el aprendizaje profundo cree que el gasto en cómputo de IA supera el costo de los salarios del personal

La inteligencia artificial se desarrolla rápidamente y las empresas enfrentan un aumento considerable de los costos de hardware y cómputo. El vicepresidente de aprendizaje profundo de NVIDIA, Bryan Catanzaro, recientemente señaló a los medios que el costo de cómputo de la inteligencia artificial supera el gasto en salarios de los empleados, y que en aplicaciones reales, la IA no necesariamente reduce los costos laborales como se esperaba.

El tamaño del gasto en cómputo de IA es mayor que el costo de los salarios de profesionales

Catanzaro, vicepresidente de aplicaciones de aprendizaje profundo de NVIDIA, al admitir en una entrevista con medios, señaló que para su equipo técnico, mantener los costos computacionales para ejecutar modelos de inteligencia artificial es muy superior al gasto en salarios de contratar profesionales técnicos de alto nivel. Esta observación desafía la idea ampliamente aceptada en el mercado de que la inteligencia artificial necesariamente ahorrará costos operativos de las empresas. Aunque la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar grandes cantidades de datos, los altos costos de hardware de alto rendimiento, el suministro de energía y el mantenimiento que hay detrás son extremadamente elevados, lo que hace que, en ciertos campos de desarrollo tecnológico, el costo de operación de las máquinas resulte incluso más oneroso que el costo de la mano de obra humana, dando lugar a un nuevo patrón de gasto intensivo en capital.

La automatización aún no es económicamente viable en la mayoría de los puestos

Los datos de un estudio publicado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en 2024 brindan apoyo académico a esta observación de costos. El estudio analizó varias tareas que dependen de juicios visuales y encontró que la automatización de la inteligencia artificial actualmente solo tiene beneficios económicos en alrededor del 23 % de los puestos, mientras que en el resto del 77 % de los trabajos, contratar empleados humanos sigue siendo una opción más barata y eficiente. El estudio señala que, para que la inteligencia artificial alcance niveles de desempeño equivalentes a los de los humanos, la inversión requerida en software y hardware es muy considerable; para la mayoría de las pequeñas y medianas empresas o industrias específicas, el umbral financiero para la automatización total sigue siendo demasiado alto. Además, los errores causados por la inmadurez de la tecnología, como el riesgo de corrupción de bases de datos que reportan los ingenieros, también aumentan los costos implícitos.

Las empresas de tecnología enfrentan una presión adicional por la reasignación de presupuestos

Aunque los costos de inversión inicial son asombrosos, el gasto de las grandes empresas tecnológicas en inteligencia artificial no ha disminuido. Según las estadísticas, los líderes tecnológicos globales planean invertir alrededor de 740 mil millones de dólares en infraestructura relacionada con inteligencia artificial en 2024, lo que supone un crecimiento significativo frente al año anterior. Sin embargo, esta inversión de alta intensidad también impacta la planificación financiera de las empresas. El director de tecnología de Uber (Uber), Praveen Neppalli Naga, señaló que la adopción de herramientas de codificación con inteligencia artificial incrementa los costos generales de investigación y desarrollo, obligando a las empresas a reevaluar sus planes presupuestarios, porque el gasto real a menudo supera muy ampliamente el rango de lo que se esperaba originalmente. Esto muestra que, mientras la tecnología de IA mejora la eficiencia, también genera presión sobre el flujo de caja y la asignación de recursos de las empresas.

Mientras las empresas invierten en inteligencia artificial, también se llevan a cabo recortes de personal a gran escala. Las estadísticas muestran que, desde el comienzo de este año, ya más de 92,000 profesionales del sector tecnológico han quedado desempleados; la velocidad de los recortes es muy superior a la de años anteriores, lo que refleja un período de integración entre el equilibrio financiero y la transformación tecnológica que atraviesa la industria tecnológica. Aunque actualmente los costos de cómputo son extremadamente altos, a medida que madure la infraestructura y mejore la eficiencia operativa de los modelos, aún hay espacio para que la estructura de costos baje. La pregunta de si la inteligencia artificial podrá demostrar realmente beneficios económicos en el futuro depende de si la tecnología puede lograr aplicaciones más estables y escalables bajo la premisa de reducir la supervisión humana, en lugar de ser solo una consideración de costos.

Este artículo considera que el vicepresidente de aprendizaje profundo de NVIDIA cree que el gasto de cómputo de la IA supera el costo de los salarios del personal humano, y aparece por primera vez en Chain News ABMedia.