Subida de tipos de interés de la Federal Reserve y la teoría de la regulación de la velocidad de la IA: la clave reside en la infraestructura de energía y centros de datos

En consonancia con la tendencia de subida de tipos de interés de la Federal Reserve System, están surgiendo voces que afirman que las empresas tecnológicas globales deben regular la velocidad de desarrollo de la AI. Mientras algunos analizan que la causa es el aumento de los costes de financiación debido al alza de los tipos de interés, se señala que, en realidad, las limitaciones de la infraestructura esencial para el funcionamiento de la AI son una variable más fundamental.

Correlación entre la subida de tipos de interés y la teoría de la regulación de la velocidad de la AI

Según el vídeo del Dr. Gwak Su-jong del canal Economics Master, destaca que el momento en que algunos CEO de las cinco principales empresas hiperescalares mencionaron la necesidad de regular la velocidad de la AI coincide con el momento de la subida de tipos de interés de la Federal Reserve System. Cuando la Federal Reserve System comenzó a encarecer el dólar al subir los tipos del 3,75% al 4,0%, la carga de financiación de las empresas aumentó. Esto permite deducir que el aumento de los tipos de interés, que encarece el "valor del dinero" para las empresas y dificulta la obtención de capital, es la causa de la regulación de la velocidad.

El ponente explicó que este análisis "no es erróneo, pero tampoco es exacto". Cuando ocurre un evento, no existe una única causa originaria, sino que múltiples razones actúan de forma compleja para satisfacer la justificación. La subida de tipos de interés no se limita simplemente a la política económica. Un tipo de interés alto significa que el dólar se fortalece, lo cual es un factor complejo que refuerza el estatus del dólar como moneda de reserva y también influye en la influencia política y diplomática de los Estados Unidos.

El Dr. Gwak mencionó el cambio en la posición económica de los Estados Unidos, explicando que, a diferencia de 1945, cuando tras el fin de la Segunda Guerra Mundial el GDP nominal de los Estados Unidos superaba el 60% del GDP mundial, actualmente se ha reducido a aproximadamente el 25%. En medio de estas corrientes macroeconómicas, como el cambio en el poder económico y la competencia por la hegemonía entre Estados Unidos y China, el análisis sugiere que se debe examinar de forma integral el efecto de la política de tipos de interés en industrias futuras como la industria de la AI.

La estructura piramidal de la industria de la AI y la importancia de la infraestructura

Para comprender el patrón de desarrollo de la industria de la AI, es necesario observar la "estructura piramidal". Es la misma lógica que ocurrió en 1903, cuando para que el invento del avión de los Wright brothers derivara en la industria de la aviación, diversas industrias de infraestructura como materiales, componentes, metales, química y tecnología de refinación debieron desarrollarse simultáneamente. La AI también se sitúa en el vértice del proceso en el que el software y el hardware se combinan para evolucionar hacia el "smartware".

El ponente señaló la energía y los centros de datos como las industrias de infraestructura clave que deben sostener la base para producir el resultado llamado AI. Es similar a cómo la industria automotriz requiere destilar petróleo para obtener combustible, y contar con motores, motores eléctricos y un rendimiento metálico preciso para funcionar. Para que la AI opere, es imprescindible que precedan las siguientes etapas de infraestructura:

• Energía: La fuente de potencia fundamental que hace funcionar la AI (cumpliendo un papel similar al combustible de un automóvil).
• Centros de datos: Infraestructura que recopila, procesa y transmite información a través de numerosos ordenadores centrales y sensores.
• Empresas de plataformas: Los sujetos que, basándose en los centros de datos, extraen resultados como Meta, Alphabet, Microsoft y Tesla.

En última instancia, los logros tecnológicos como la Generative AI o los LLM que presentan las empresas de plataformas dependen de qué tan establemente se hayan construido el suministro de energía y la infraestructura de los centros de datos en la base. El vídeo mencionó el problema de la energía como fuente de potencia necesaria para que la AI funcione, sugiriendo que estas limitaciones de infraestructura son el factor clave que determina la velocidad de la industria.

El futuro de la industria de la AI y la diversificación tecnológica

Actualmente, la industria de la AI se desarrolla centrada en la GPU, pero es muy probable que se diversifique según las demandas tecnológicas futuras. El vídeo explicó que, mientras la GPU es adecuada para la Generative AI y los LLM, en sectores industriales específicos como el B2B, la demanda de NPU o TPU podría ser mayor. Es decir, se prevé que la tecnología de la AI también pueda multiplicarse según su uso.

En conclusión, la "regulación de la velocidad" mencionada por las empresas de AI no se limita simplemente al problema de costes debido a los tipos de interés. El análisis indica que los límites físicos, como el problema del suministro de energía para impulsar la AI y la velocidad de construcción de la infraestructura de centros de datos para respaldarla, actúan como variables fundamentales que determinan la velocidad de expansión de la industria.