La ambición de 7 billones de dólares de Sam Altman, CEO de OpenAI
¿Quién es Sam Altman?
Sam Altman es el fundador y CEO de OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, el chatbot de inteligencia artificial capaz de generar respuestas similares a las humanas. Fundó la empresa en 2015 junto a Elon Musk y otros colaboradores, con el objetivo de desarrollar un modelo de lenguaje de gran escala (LLM) que pudiera evolucionar hacia una inteligencia general artificial (AGI), es decir, una inteligencia general capaz de realizar cualquier tarea.
Antes de OpenAI, Altman fue presidente de Y Combinator, la aceleradora de startups que apostó en etapas tempranas por empresas como Airbnb, Twitch o Stripe. Abandonó sus estudios en ciencias de la computación en la Universidad de Stanford tras dos años, argumentando que había aprendido más jugando al póker con sus compañeros que asistiendo a clases. Según él, el póker le enseñó a tomar decisiones con información imperfecta, una habilidad clave en los negocios.
Con una personalidad intensa similar a la de Elon Musk, Altman cofundó OpenAI y hoy lidera una de las empresas más influyentes en el desarrollo de IA. Gracias a modelos como GPT-3.5 y GPT-4, OpenAI proporciona infraestructura clave para tareas basadas en lenguaje a través de su API para empresas y la interfaz de ChatGPT para consumidores.
LLMs y el dominio de NVIDIA
El entrenamiento y uso de modelos de lenguaje de gran escala requiere una enorme potencia computacional. Estos modelos necesitan grandes cantidades de datos (como textos web, libros y contenido especializado) y están compuestos por miles de millones de parámetros, lo que implica una arquitectura compleja y un proceso intensivo de entrenamiento y ajuste fino.
Por ello, el hardware de alto rendimiento es esencial: GPUs, CPUs, gran capacidad de RAM y almacenamiento. En este contexto, NVIDIA se ha posicionado como el proveedor líder de chips de IA, con una cuota del 92% en el mercado de GPUs para centros de datos.
En el tercer trimestre del año fiscal 2024, NVIDIA reportó ingresos por 18.120 millones de dólares, más del triple que el año anterior, impulsados por la alta demanda de GPUs para aplicaciones de IA como ChatGPT. Su margen bruto también creció más de 20 puntos porcentuales, evidenciando que gigantes tecnológicos como Microsoft, Amazon y Meta están dispuestos a pagar un precio premium por estas unidades.
Datos financieros destacados de NVIDIA
| Métrica | Q3 FY2024 | Q3 FY2023 |
|---|---|---|
| Ingresos | $18.12 mil millones | $5.31 mil millones |
| Margen bruto | 74.0% | 53.6% |
| Ganancia por acción (GAAP) | $3.71 | $0.58 |
| Ganancia por acción (No-GAAP) | $4.02 | $0.58 |
¿Por qué hay tanta demanda de chips NVIDIA?
Rendimiento superior y ecosistema robusto
Los investigadores y desarrolladores prefieren las GPUs de alto rendimiento como las H100 de NVIDIA, que reducen el tiempo de entrenamiento y aceleran la inferencia. Las GPUs de NVIDIA, en particular el modelo H100 para centros de datos, encabezan consistentemente los benchmarks en tareas de IA como visión computacional y procesamiento de lenguaje natural usando marcos como PyTorch o TensorFlow."
Además, NVIDIA cuenta con CUDA, una plataforma de computación paralela que facilita el desarrollo con lenguajes como C, C++, Fortran, Python y MATLAB. Su ecosistema incluye bibliotecas, herramientas de depuración y documentación que optimizan el rendimiento de las aplicaciones aceleradas por GPU.
Limitaciones en la capacidad de empaquetado avanzado
El principal cuello de botella de NVIDIA no es el diseño, sino la fabricación. TSMC, su socio de fundición, es el único con la capacidad tecnológica para fabricar chips avanzados como los H100. El proceso CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate), esencial para estos chips, tiene una capacidad limitada que no logra satisfacer la demanda explosiva, especialmente en aplicaciones de IA generativa. Se estima que esta escasez persistirá al menos hasta 2025.
La ambición de 7 billones de dólares
Frustrado por los altos precios y la escasez de GPUs de NVIDIA, Sam Altman está impulsando una nueva empresa de chips de IA que busca controlar desde el diseño hasta la fabricación de semiconductores. Según reportes, Altman está en busca de hasta 7 billones de dólares (trillion en inglés) en financiamiento global.
Para dimensionar esta cifra:
- El presupuesto federal de EE. UU. en 2023 fue cercano a los $7 billones.
- La capitalización bursátil de NVIDIA ronda los $1.8 billones.
- Toda la inversión histórica en equipos para fabricación de semiconductores supera apenas $1 billón.
Aunque aún no está claro cómo planea Altman desplegar esta inversión, su objetivo es claro: crear una alternativa a NVIDIA que permita el desarrollo de AGI, lo cual requerirá aún más potencia de cómputo.
Aumentar la producción de semiconductores
Altman está en conversaciones con TSMC para formar una alianza y construir una red de fábricas que produzcan chips de IA necesarios para los modelos de OpenAI. Insta a la industria a actuar con rapidez, ya que la creciente demanda de potencia computacional desde el lanzamiento de ChatGPT ha generado una escasez preocupante.
Resolver la escasez de talento
El diseño y la fabricación de nuevos chips requieren talento altamente especializado. reportedly delayed its construction of an advanced fabrication plant in Arizona citing the lack of skilled labor. Deloitte estima que se necesitarán un millón de trabajadores adicionales en este sector para 2030. En EE. UU., menos de 100,000 estudiantes se gradúan anualmente en ingeniería eléctrica o informática, lo que limita el desarrollo de IA avanzada.
Con $1 billón, Altman podría fundar una universidad enfocada en IA y semiconductores, superando con creces el fondo de dotación de Harvard ($50 mil millones) y financiando más de 40 instituciones del tamaño del MIT.
Romper la barrera energética
El entrenamiento y la inferencia de modelos avanzados de IA consumen enormes cantidades de energía y generan mucho calor. En el Foro Económico Mundial en Davos, Altman advirtió que la IA demandará mucha más energía de la esperada y destacó la necesidad de avances en tecnologías como la fusión nuclear y la energía solar asequible.
En 2021, invirtió $375 millones en Helion Energy, una empresa estadounidense de fusión nuclear que ahora proveerá energía a Microsoft, principal socio financiero y proveedor de cómputo para OpenAI.
