Los inversores se han apuntado rápidamente al bombo y debate en torno a ChatGPT. Esta plataforma, lanzada a finales de noviembre de 2022, llegó a más de un millón de usuarios en una semana (Netflix tardó 3,5 años) y el CEO de Microsoft, Satya Nadella, la ha llamado “la plataforma tecnológica más grande de la generación”. El interés en Google, Twitter y blogs de inversión como tema candente sin duda lo faculta para entrar en una nueva fase de sobreexpectación.
Nuestro equipo adoptó la inteligencia artificial (IA) como uno de nuestros mega temas hace siete años. Desde hace décadas, las compañías tecnológicas se han esforzado por mejorar la interfaz entre los usuarios y la tecnología.
En lo que respecta a infraestructura, creemos que ChatGPT es más significativo, al acercarnos a un punto de inflexión decisivo, desde la IA centrada en la percepción (interpretación de datos sensoriales como imágenes, sonido y video) hasta la IA generativa (creación de nuevo contenido), lo que exigirá una potencia de computación exponencialmente mayor.
ChatGPT es un chatbot lanzado por el grupo OpenAI, una compañía de investigación de inteligencia artificial fundada en 2015 por Sam Altman y Elon Musk, entre otros. OpenAI se creó originalmente para garantizar que la IA se desarrollara con el foco puesto en la seguridad y los beneficios para los humanos. Comenzó como una organización sin ánimo de lucro y evolucionó hasta convertirse en lo que se conoce como una compañía híbrida de «beneficios limitados» con fines de lucro (OpenAI LP) y sin fines de lucro (OpenAI no lucrativa) para que pudiera aumentar de escala captando capital adicional y atrayendo talento. La sociedad comanditaria cuenta actualmente con varios cientos de empleados, siendo Microsoft el principal inversor (con una financiación inicial próxima a 1.000 millones USD en 2019 y otros 10.000 millones confirmados recientemente). OpenAI tiene tres ofertas principales en la actualidad: ChatGPT, el generador de arte DALL·E 2 y el modelo de reconocimiento de voz automático, Whisper.
ChatGPT se basa en Generative Pre-training Transformer (GPT, transformador de preentrenamiento generativo), un modelo de lenguaje natural (LLM) a gran escala. Los usuarios envían preguntas a ChatGPT, que está diseñado para ofrecer respuestas similares a las humanas (coherentes/naturales). Dicho llanamente, es un chatbot altamente sofisticado y de amplia base que ofrece respuestas que se leen como si vinieran de un humano. La naturaleza viva del software explica, en un sentido futurista, por qué ChatGPT no se considera un «qué» sino un «quién».
GPT-3 permite una mejor comprensión del contexto y allana el camino para desarrollar la IA generativa, frente a respuestas y análisis basados en datos existentes. En el pasado, las redes neuronales se entrenaban con datos etiquetados por humanos, una tarea que llevaba mucho tiempo y era costosa y limitante. Los modelos transformadores son autodidactas y requieren mucha menos intervención humana, pero exigen conjuntos de datos y poder de computación mucho mayores para procesar modelos exponencialmente más grandes. Dado que GPT-4 se lanzará posiblemente a lo largo de 2023, es probable que surjan más mejoras en cuanto a experiencia/interfaz de usuario y el camino hacia la monetización.
La primera área donde se cree que ChatGPT representa una amenaza de disrupción es Google Search, al pensarse que los modelos de lenguaje natural podrían atraer a más usuarios y captar parte de las consultas de búsqueda, convirtiéndose en un nuevo punto de entrada para los usuarios de Internet. Las respuestas de Google Search podrían parecer básicas comparado con las ofrecidas por ChatGPT, ya que tienen habilidades de conversación, tecnología de filtrado y la capacidad de «ingerir» datos. Aunque nos consta que han surgido tecnologías disruptivas para la búsqueda, la ley de los grandes números, las amenazas cíclicas y relacionadas con la privacidad podrían ser más acuciantes para Alphabet a corto plazo.
No desdeñamos la amenaza, pero creemos que es una visión demasiado simplista. Google fue el primer y firme defensor de la IA y el aprendizaje automático, ya que lo mencionó por primera vez hace unos 20 años en su informe anual de 2005. En la última conferencia de inversores de Alphabet se comentó que la búsqueda basada en IA (y modelos de lenguaje grandes) era la más importante de sus cuatro iniciativas de inversión principales, a saber, IA, YouTube, hardware y la nube. Alphabet ha invertido mucho en IA, al gastar alrededor de 177.000 millones de dólares en investigación y desarrollo, así como en activos fijos entre 2000 y 2022; aproximadamente la mitad de sus empleados está especializado de alguna manera en IA y aprendizaje automático.
Alphabet tiene varios productos que ya están operativos, pero le queda examinar cómo debe desarrollarlos y adaptarlos sin erosionar su actual negocio de búsqueda altamente rentable (el dilema del innovador), lo que ha suscitado una importante inquietud normativa y moral.
La segunda área donde se cree que ChatGPT puede actuar como fuerza disruptora es en su impacto en la potencia de computación, la nube y los semiconductores. Mientras que GPT-2 (finales de 2019) se lanzó con solo 1.500 millones de parámetros, ChatGPT-3 se entrenó con 175.000 millones de parámetros. Se prevé que GPT-4 elevará esta cifra a billones. Microsoft estima que las necesidades de cálculo para el entrenamiento de IA se duplican cada 3,5 meses. Como resultado, el diseñador y fabricante de unidades de procesamiento gráfico (GPU) nVIDIA ha diseñado su última arquitectura de GPU Hopper con un motor de software transformador específico que permite multiplicar por 9 el rendimiento de entrenamiento de IA, es decir, multiplicar por 3 el rendimiento con la misma potencia, una métrica cada vez más importante dados los objetivos de cambio climático.
Las compañías tecnológicas de mega capitalización han ido informando de sus planes de inversión en inteligencia artificial en los últimos años. A este respecto, destaca especialmente la guía de Meta de más de 35.000 millones de dólares para gastos en activos fijos en 2023, impulsada en gran medida por una mayor inversión en IA/aprendizaje automático y GPU de gama alta para permitir más análisis y potencia de computación para sus algoritmos.
Ante un contexto económico y perspectivas de ingresos más arduo en los próximos tres meses, hemos asistido al nacimiento de la conciencia de costes dentro de las empresas tecnológicas de gran capitalización. A pesar de los recortes de plantilla acometidos por algunas de estas empresas, creemos que el gasto seguirá dirigiéndose hacia las aplicaciones de IA/ML que se considera que tienen mayores oportunidades de rentabilización, donde ChatGPT se suma a la carrera por la IA entre los hiperescaladores.
El creciente uso de la IA genera ventajas para los gigantes de semiconductores y acelerará la migración hacia el cloud computing, ya que la intensidad de la potencia informática que se precisa requerirá una combinación de recursos y barreras de entrada en términos de gastos en activos fijos.
Finalmente, ChatGPT también se percibe como una amenaza de la competencia en software. Una encuesta reciente realizada por la aplicación de redes Fishbowl 2 reveló que la redacción de correos electrónicos y la generación de fragmentos de código son casos de uso típicos de los usuarios de ChatGPT y otras herramientas de IA. Asimismo, reveló un aumento generalizado del uso en diversos sectores, donde más del 30 % de los encuestados en marketing y publicidad, tecnología y consultoría han usado estas herramientas en el trabajo.
La tecnología GPT-3 en la que se basa ChatGPT podría ser profundamente disruptiva en varias áreas:
- Codificación y desarrollo de software
- Detección de la seguridad y vulnerabilidad de datos
- Formación, capacidades de redacción de ensayos, preguntas de matemáticas y disponibilidad de tutorías.
- Desarrollo de medicamentos y vacunas
- Funciones de atención al cliente y ventas
- Creación de contenido
- Simulación
Se ha abierto una gran oportunidad para que hiperescaladores como Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform y Meta aceleren la implantación de procesos de IA para sus propias aplicaciones, lo cual, con el tiempo, creará retos competitivos para los proveedores de software. Creemos que esto es una importante razón para que los gigantes tecnológicos como Microsoft y Amazon inviertan en OpenAI, lo que impulsará su valoración potencial hasta los 29.000 millones de dólares.
La mayoría de edad de la inteligencia artificial se está acercando, pero al igual que nuestra visión sobre el metaverso, se trata de una evolución y no de una revolución, que lleva fraguándose desde hace tiempo. Así pues, aunque seguimos ilusionados con las oportunidades que brinda la IA/ChatGPT, los numerosos beneficiarios del metaverso y la migración general a IA, también reconocemos las presiones cíclicas y los obstáculos normativos que debemos superar hasta que veamos una adopción a gran escala.
El ciclo de sobreexpectación
Nota: únicamente con fines ilustrativos.
Como inversores tecnológicos expertos, le avisamos que puede quedar atrapado en temáticas nicho; tenga en cuenta no solo la oportunidad a largo plazo, sino también los fosos competitivos actuales y el ritmo de la curva de adopción de tecnología, sorteando el ciclo de sobreexpectación y ejerciendo una disciplina de valoración razonable.
1 JP Morgan North America Research: Internet, a 19 de enero de 2023, cifras correspondientes a 2020-22E.
2 Fishbowl, 17 ene 2023: ChatGPT Sees Strong Early Adoption In The Workplace.
3 The Wall Street Journal, 5 de enero de 2023.
Definiciones y pies de página:
- Hiperescaladores: empresas que proporcionan infraestructura para servicios en la nube, redes e Internet a escala. Algunos ejemplos son Google, Microsoft, Facebook, Alibaba y Amazon Web Services (AWS).
- Democratización tecnológica: proceso por el que la tecnología se hace rápidamente más accesible a más personas. Entre los factores que la impulsan se encuentran las nuevas tecnologías y la mejora de las experiencias de los usuarios, el aumento de la participación en el desarrollo de productos, productos más asequibles y fáciles de usar como resultado de la innovación de la industria y la demanda de los usuarios.
- Dilema del innovador: teoría que describe a las empresas cuyos éxitos y capacidades pueden convertirse en obstáculos cuando se enfrentan a mercados y tecnologías cambiantes. Las grandes empresas tienden a pasar por alto las tecnologías disruptivas hasta que resultan más atractivas desde el punto de vista de los beneficios. Sin embargo, las tecnologías disruptivas acaban superando a las tecnologías sostenibles a la hora de satisfacer la demanda del mercado con menores costes. Cuando esto ocurre, las grandes empresas que no invirtieron antes en la tecnología disruptiva se quedan atrás.
- Navegar por el ciclo del bombo publicitario: el «ciclo del bombo publicitario» representa las distintas etapas del desarrollo de una tecnología, desde su concepción hasta su adopción generalizada, lo que incluye el sentimiento de los inversores hacia esa tecnología y los valores relacionados con ella durante el ciclo.
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