El trasfondo de la competencia por la infraestructura de IA: tras la selección de los mejores, llegará el 'robot con piel'

La teoría del "ajuste de velocidad" en torno a la industria de la inteligencia artificial (IA) se está extendiendo. Aunque surgen voces que advierten sobre la competencia excesiva y sostienen que se debe avanzar a un ritmo adecuado, el profesor Kim Kwang-seok analiza esto no como un simple ajuste de velocidad, sino como un proceso de "selección de los mejores" entre las empresas. Según explica, las empresas cuya capacidad de movilización de fondos ha llegado a su límite están utilizando el ajuste de velocidad como una excusa para su supervivencia.

"Carrera de colgarse de la barra"... La presión financiera oculta tras la teoría del ajuste de velocidad

Recientemente, en la industria de la IA, se han planteado argumentos para regular la velocidad de desarrollo de la IA, centrados en figuras clave como Dario Amodei (Anthropic) e Elon Musk (xAI). El profesor Kim Kwang-seok comparó este fenómeno con una "carrera de colgarse de la barra". Explica que, aunque todas las empresas han invertido enormes cantidades de dinero para competir en infraestructura como centros de datos, las empresas con situaciones financieras difíciles se están quedando sin fuerzas primero y quieren detener la carrera.

Como ejemplo concreto, citó la situación de Anthropic. Anthropic soporta una enorme carga de costes fijos debido a la estructura de sus contratos "Take-or-Pay" (pago mínimo garantizado). Esto se debe a que deben pagar la cantidad mínima acordada independientemente del uso real de datos. Es un contexto similar al de Google Cloud, que se comprometió a servicios de infraestructura de centros de datos y TPU por un valor de 111.000 millones de dólares, o Amazon (AWS), que firmó un contrato de uso de chips y recursos en la nube por 110.000 millones de dólares. Broadcom y el arrendamiento de equipos también conllevan obligaciones de pedidos de chips y arrendamiento de equipos por 166.200 millones de dólares, la mayoría de los cuales tienen una estructura que impide la cancelación. Microsoft también mantiene contratos por aproximadamente 31.400 millones de dólares. El profesor Kim analizó que "los costes de contratos a medio y largo plazo, que deben pagarse independientemente de las ventas para asegurar recursos de infraestructura, están presionando las finanzas de las empresas".

En el caso de OpenAI, diagnosticó que, aunque sus ventas crecen explosivamente, se encuentra en un estado de "Campo de Quema" (Field of Burn), donde ocurre simultáneamente un consumo astronómico de efectivo (Cash Burn). Esto significa que, para tomar el liderazgo de la próxima generación, están invirtiendo más dinero en infraestructura y entrenamiento de lo que ganan. La empresa xAI de Elon Musk también enfrenta gastos temibles que alcanzan los 1.000 millones de dólares mensuales, situándose en una situación en la que debe realizar una "recaudación de fondos incesante" (Incessant Fundraising). Especialmente en xAI, los gastos operativos están aumentando rápidamente en el sector de la IA, por lo que están volcando todos los ingresos generados en otros sectores, como conectividad o negocios espaciales, hacia el campo de la IA. El profesor Kim definió que "la teoría del ajuste de velocidad de la IA es, en última instancia, un viaje de selección de los mejores donde se separan las empresas con suficientes recursos financieros de aquellas que no los tienen".

En medio de esta tendencia, también surge la duda de si las empresas hiperescaladoras podrán seguir comprando semiconductores. Aunque las expectativas sobre los resultados de los semiconductores hasta 2027 son altas, incluyendo el anuncio de resultados de Samsung Electronics en octubre, el flujo de caja libre (Free Cash Flow) de las hiperescaladoras puede ser una variable. El consenso del mercado prevé que, tras un aumento del 62% en el CAPEX (inversión en capital) este año, el ritmo de crecimiento se ralentizará hasta un 19% en 2027. Por el contrario, los defensores del ajuste de velocidad argumentan que este ritmo de crecimiento debería reducirse al 10%, al 5%, o incluso a niveles negativos.

El cambio en la cadena de valor de la IA: de la compra de "servicios" a la de "productos"

El profesor Kim pronosticó que, una vez finalizada esta selección de los mejores, los líderes del mercado volverán a cambiar. Presentó como palabra clave central la "IA física" (Physical AI). Su análisis sugiere que, mientras la industria de la IA actual se ha centrado en el uso de "servicios" basados en modelos e infraestructura, en el futuro la cadena de valor se expandirá hacia la compra de productos físicos equipados con IA. La cadena de valor de la IA comienza con el uso de servicios y continúa con los modelos y la infraestructura (infraestructura de IA, comunicaciones y energía), pero en la era de la IA física, aparecerá una nueva categoría de compra de "productos" (Product).

En la era de la IA física, la IA se integrará en productos existentes como electrodomésticos, dispositivos móviles, automóviles y robots, convirtiéndose en mercancía. El profesor Kim prevé que, tras una fase de concepción en 2025 y de planificación en 2026, se entrará en una fase de comercialización plena en 2027. Especialmente en el campo de la robótica, se espera que la atención del mercado se concentre a partir de 2026. Esto significa un cambio masivo en el que los consumidores, más allá de usar la IA simplemente como software, poseerán y comprarán directamente "productos" donde la IA se ha materializado. Explicó que actualmente ya estamos entrando en una era en la que los robots y la IA física se integran en la vida cotidiana.

"¿Qué ropa usará el robot de IA?"... El auge del mercado de la "piel" (Skin)

La competitividad clave en la era de la IA física depende de la forma en que la IA interactúa con el mundo físico. El profesor Kim enfatizó que, así como los vaqueros que usaban los mineros durante la era de la fiebre del oro se convirtieron en una industria, en la era de la IA física será importante qué es lo que los productos de IA "vestirán". Presentó los "sensores" (Sensor) como la respuesta.

Así como los coches autónomos perciben el mundo a través de sensores de alto rendimiento, los frigoríficos o los robots también deben percibir su entorno a través de sensores. En particular, los coches autónomos pueden verse como un caso donde la piel se aplica mediante un método de "adhesivo de borde de alta velocidad de gama alta". El profesor Kim pronosticó que los robots y los electrodomésticos "vestirán una piel" (Skin). Esto significa que la superficie de la máquina debe desempeñar el papel de detectar y responder a los estímulos externos, como la piel humana. En consecuencia, se espera que el crecimiento del mercado global de la piel sea evidente. Aunque las previsiones de varias instituciones difieren, la predicción de que el mercado de la piel crecerá es común.

Como ejemplo, mencionó a Lumira Technologies. Lumira posee tecnología que cura instantáneamente microfisuras causadas por la flexión de las articulaciones, la fricción o los impactos externos, extendiendo la vida útil de los sensores. Además, presenta tecnología de sensores táctiles integrados que convierten la energía mecánica, como el movimiento del cuerpo humano, los latidos del corazón o la vibración de las cuerdas vocales, en electricidad para reducir la dependencia de las baterías. Sin embargo, el profesor Kim añadió que, aunque Lumira Technologies es competitiva hasta el punto de tener más del 60% de cuota en el mercado de parches en las áreas médica o de atención sanitaria, la dinámica competitiva en el mercado total de la piel debe analizarse por separado.

Fuente: vídeo original (YouTube)