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El director ejecutivo de Anthropic afirma que el coste de entrenar a la IA podría ascender a 100.000 millones de dólares en los próximos tres años
- Se prevé que los costos del entrenamiento de IA se disparen en los próximos años.
- Los modelos de IA avanzados, como ChatGPT-4, requieren alrededor de 100 millones de dólares para su entrenamiento.
- Las principales empresas tecnológicas están invirtiendo mucho dinero en el avance de la IA.
El coste del entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA) se está disparando, y las proyecciones sugieren un aumento significativo en los próximos años. Dario Amodei, director ejecutivo de la startup de IA Anthropic, destacó este aumento de gastos durante un episodio reciente del podcast "In Good Company".
Los modelos actuales de IA avanzada, como ChatGPT-4, requieren alrededor de 100 millones de dólares para su entrenamiento. Sin embargo, según Amodei, esta cifra podría ascender a entre 10 000 y 100 000 millones de dólares en los próximos tres años.
El desarrollo de la inteligencia artificial general aumenta los costos
Este fuerte aumento se debe a la transición de la IA generativa, como ChatGPT, a la inteligencia artificial general (IAG). El avance hacia la IAG busca desarrollar sistemas capaces de comprender, adquirir y utilizar el conocimiento de forma similar a la mente humana.
“Creo que si llegamos a 10 o 100 mil millones de dólares, y creo que eso sucederá en 2025, 2026, tal vez 2027… entonces creo que hay una buena posibilidad de que para entonces podamos tener modelos que sean mejores que la mayoría de los humanos en la mayoría de las cosas”
Amodei
Según Tom's Hardware, el marco actual para estos avances es enorme. Por ejemplo, para entrenar ChatGPT, se necesitaron más de 30 000 GPU, y cada chip de IA Nvidia B200 cuesta entre 30 000 y 40 000 dólares. Esta inversión en hardware es uno de los factores que podrían estar causando el aumento de gastos.
Los recursos computacionales aumentan los costos de entrenamiento de la IA
Existen varias razones por las que el coste del entrenamiento de IA está en aumento. La principal es la enorme cantidad de recursos computacionales necesarios. Con el avance de los modelos de aprendizaje profundo, se requieren GPU potentes y otro hardware especialmente diseñado. En 2023, se enviaron más de 3,8 millones de GPU a centros de datos, lo que demuestra la magnitud de la infraestructura necesaria.
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Otro factor importante es el consumo energético. El consumo de todas las GPU vendidas el año pasado sería suficiente para abastecer a 1,3 millones de hogares. Este elevado consumo energético no solo genera altos gastos para la empresa, sino que también plantea problemas de impacto ambiental y de conservación. Según un informe reciente de Google, las emisiones de la compañía aumentaron casi un 50 % en cuatro años, principalmente debido a la energía necesaria para el aprendizaje de la IA.
Los gigantes tecnológicos invierten fuertemente en infraestructura de IA
Además, las principales empresas tecnológicas están invirtiendo grandes cantidades de dinero en el avance de la inteligencia artificial. Por ejemplo, Elon Musk quiere comprar 300.000 chips de IA de vanguardia de Nvidia. Asimismo, se dice que Microsoft y OpenAI están trabajando en un centro de datos de 100.000 millones de dólares para el avance de la IA.
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A pesar de estos crecientes costos, existen intentos de optimizar los costos del entrenamiento de IA. DeepMind de Google presentó recientemente una técnica llamada Selección Conjunta de Ejemplos (JEST), que afirma reducir el número de iteraciones en 13 veces y los recursos computacionales necesarios en 10 veces. Esto ayuda a reducir los recursos utilizados y el tiempo empleado.
Sin embargo, incluso con estos avances, la tendencia general apunta a mayores costos debido al avance de la IA general. Desde la IA generativa hasta la IA general, los modelos son necesarios para interpretar grandes conjuntos de datos, aprender de ellos, anticipar diferentes situaciones y resolver problemas que exigen pensamiento crítico.
Informe Cryptopolitan de Brenda Kanana
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Brenda Kanana
Brenda cuenta con más de cuatro años de experiencia especializada en criptomonedas, inteligencia artificial y tecnologías emergentes. Ha trabajado en Zycrypto, Blockchain Reporter, The Coin Republic y ahora forma parte de Cryptopolitan . Su licenciatura en Sociología por la Universidad Técnica de Mombasa le permite estar al tanto de las necesidades de sus lectores.
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