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Una visión popular de la IA generativa es que es injustificadamente costosa, crónicamente derrochadora, rara vez útil y que se está imponiendo al público en general por razones ideológicas a pesar de que empeora los servicios de los que dependen. Seguramente los gobiernos se ocuparán de ello.
Así lo dice Barclays:
La ola inicial de IA está en marcha, impulsada en gran medida por miles de millones de dólares a hiperescala. La preocupación con Nvidia, y en última instancia con la segunda ola del ecosistema de IA, es de dónde vendrá el próximo bolsillo de dólares una vez que el gasto de capital a gran escala no pueda desplazarse más hacia la IA o crecer significativamente año tras año.
En los últimos meses, hemos visto una creciente iniciativa de naciones de todo el mundo para educarse rápidamente y permanecer a la vanguardia del poderoso potencial de la IA. En un sentido práctico, esto ha significado anuncios públicos de planes de gasto de varios cientos de millones e incluso miles de millones de dólares de varias naciones (Arabia Saudita, Singapur, Alemania, Reino Unido, India), que se destinarán a respaldar el ecosistema de hardware de IA.
El gasto de efectivo de la IA en el sector privado ya es de tamaño soberano. El gasto de capital combinado de Amazon, Meta, Google y Microsoft aumentará rondar los 200 mil millones de dólares este año, según Bernstein Research.
Estos costos hundidos deben generar algún tipo de retorno cuando los cargos por depreciación lleguen a sus estados de resultados. Una aceleración continua del crecimiento del gasto de capital depende de que las empresas encuentren algo que el público quiera comprar. Su necesidad de ingresos pronto puede volverse urgente y conceptos entonces lejos tener no estado alentador.
Pero como a los líderes políticos les importa más la superación que el ROIC, la IA subsidiada por los contribuyentes puede seguir prosperando incluso si estalla la burbuja corporativa.
Barclays estima en una nota reciente que si los países excepto China igualaran los 4.000 millones de dólares de gasto en IA de Estados Unidos, escalados al PIB, añadirían otros 3.500 millones de dólares:
Para Nvidia, eso representa apenas los ingresos de un mes. Lo más importante es el ciclo de sustitución.
Barclays estima que las compras de hardware quedarán obsoletas en dos años. A medida que el hardware de IA se vuelve más grande y más caro, el gasto soberano anual agregado puede fácilmente superar los 25 mil millones de dólares muy rápidamente:
En general, consideramos que la IA es el facilitador más poderoso del progreso tecnológico, así como un importante riesgo para la seguridad a medida que las naciones adversarias aumentan sus capacidades, lo que en última instancia justifica nuestro gasto estimado y nos da confianza de que las cifras deberían aumentar sustancialmente.
Estados Unidos ha tomado la delantera desde el principio porque su gobierno se ha mostrado relativamente entusiasmado con la IA. Hubo un Inventario de casos de uso federal publicado en septiembre que identifica más de 700 posibles solicitudes, y un Senado Hoja de ruta para la política de inteligencia artificial A principios de este mes propuso un presupuesto de I+D de 32.000 millones de dólares.
Aunque estas cifras pueden resultar fantasiosas, los costos más elevados se analizan mucho menos. La hoja de ruta del Senado no incluye la defensa, que parece representar casi todo el gasto federal actual en inteligencia artificial de Estados Unidos.
Un estudio sobre licitaciones gubernamentales publicado por la Brookings Institution en marzo encontró que el Departamento de Defensa de Estados Unidos estaba aumentando agresivamente la inversión en IA en 2022. Según el valor máximo potencial del contrato, poco más de 4.000 millones de dólares de los 4.560 millones de dólares en costos de adquisición de IA el año pasado fueron para la agencia de defensa, calcula Brookings.
El líder de la mayoría del Senado, Chuck Schumer, ha dicho que el presupuesto de defensa de la IA de Estados Unidos debe aumentar aproximadamente ocho veces. El propósito exacto de toda esta inversión seguirá siendo información clasificada.
Los países que sigan el ejemplo de Estados Unidos querrán construir algo interno que sea al menos equivalente al GPT-4 de OpenAI, dice Barclays. La mejor tecnología del año pasado representa «el punto de partida mínimo para las naciones que intentan permanecer a la vanguardia de la IA por motivos económicos y de seguridad».
Los procesadores blade para tal plataforma costarán 600 millones de dólares a los precios actuales, más lo mismo para cubrir interconexiones, almacenamiento, costos de energía, etc. Lo que tal configuración no hará es asustar al enemigo. Eso requiere mantenerse a la vanguardia de la IA, lo que será un lote más caro.
Se dice que el entrenamiento del GPT-4 utilizó 25.000 tarjetas aceleradoras, mientras que el GPT-3, lanzado menos de tres años antes, solo necesitó 1.000. La siguiente tabla ofrece una idea aproximada de los costos totales de construcción actuales en incrementos de diez mil aceleradores o XPU.
Si la inflación de los costos de hardware continúa al ritmo actual, el costo de un clúster informático de IA, el mejor de su clase, podría fácilmente superar los 5.000 millones de dólares, afirma Barclays:
La carrera armamentista de la infoguerra se intensificará tan rápidamente que sólo unas 15 naciones podrán permitirse el lujo de participar, dice Barclays. Y para aquellos que pueden pagar no hay opción de dar marcha atrás, dice, porque “las capacidades de IA se han convertido en una de las iniciativas nacionales más importantes, si no la más importante, a nivel mundial”:
En nuestra opinión, el desarrollo global de aplicaciones de IA sin duda se convertirá en un problema de seguridad nacional, no diferente de cómo el gobierno ve la producción nacional de chips de vanguardia, y bajo la lente del ~Ley CHIPS de 39.000 millones de dólares Aprobado hace varios años, vemos suficiente espacio en el presupuesto gubernamental para aumentar el gasto en nuevos clusters y hardware más avanzado una vez que estén disponibles.
Además, creemos que los nuevos planes de inversión en IA/computación presentados por Arabia Saudita (fondo de inversión en IA de 40.000 millones de dólares) según el New York Times), Singapur, Alemania e incluso India podrían presionar a los responsables políticos para que actúen más temprano que tarde e incluyan planes de inversión en IA más sólidos en sus políticas.
Así que compren Nvidia, les dice Barclays a sus clientes. Las acciones pueden parecer caras, con un montón de riesgos relacionados con sanciones y antimonopolio, pero los funcionarios públicos no sabrán mejor que comprar servidores disponibles:
Vemos a NVDA como el mayor beneficiario de Sovereign AI dada su participación ya dominante en la base instalada de aceleradores comerciales de AI, su liderazgo en desempeño y la preferencia de la comunidad de desarrolladores. También consideramos que el mercado de IA de Sovereign es un fuerte adoptante potencial de la solución de rack completo de la empresa. [ . . . ] dada la falta de conocimientos de ingeniería y de recursos necesarios de las agencias gubernamentales para ensamblar soluciones personalizadas en torno al hardware comercial. En general, consideramos que el gasto proyectado de Sovereign AI se suma a todo el ecosistema de IA y, por lo tanto, creemos que también se extenderá al ecosistema de IA más amplio.
Y seguro. Por qué no. Una vez que un PE final supera los 300x, todo vale.
ser un ESG cariño fue una gran parte del caso de compra de Nvidia del año pasado. Un año antes estaba al lado de la burbuja de las monedas de mierday antes de eso se trataba principalmente de Ciberpunk 2077 frecuencias de actualización de fotogramas. Ahora es una compra porque es el proveedor de armas de facto para el GPT de la Guerra Mundial.
Un hilo común que vincula a los clientes y accionistas de Nvidia es que no saben lo que están comprando ni por qué lo necesitan, pero están seguros de que deben tenerlo. Una carrera armamentista internacional por despilfarros de miles de millones de dólares y rocas que repelen tigres encajaría perfectamente en esta descripción.
Otras lecturas:
—’Vender Nvidia‘ (FTAV)
