Los inversores están cada vez más preocupados por si los enormes costes de la Inteligencia Artificial (IA) acabarán traduciéndose en ingresos.

Un investigador especializado en IA llegó recientemente a calificar el gasto en este sector como "la mayor mala asignación de capital de la historia".

El consejero delegado de OpenAI aseguró que es razonable preocuparse por cuánto están gastando las empresas en inteligencia artificial y por si esas inversiones terminarán generando rentabilidad.

Sam Altman ha abordado una de las principales preocupaciones de los inversores respecto a la inteligencia artificial.

Durante una entrevista concedida el lunes a CNBC, el CEO de OpenAI señaló que las preguntas sobre si el gigantesco gasto en IA acabará compensando son legítimas, en un momento en que las empresas siguen destinando miles de millones de dólares a infraestructura, chips y software.

"Creo que esta es la crítica más justa que existe ahora mismo sobre la IA", afirmó Altman. "Escuchas a empresas decir: estoy gastando una enorme cantidad de dinero en IA. Y sé que están ocurriendo cosas fantásticas, pero también sé que hay muchísimo despilfarro".

A continuación resumió algunas de las inquietudes que le trasladan las compañías.

"¿Cuánto tiempo tengo que esperar para que esto se refleje realmente en los ingresos? ¿Y cuánto tiempo tengo que esperar para controlar de verdad los costes?", señaló. "Supongo que el sector resolverá eso bastante rápido, pero creo que es una cuestión legítima, una preocupación legítima".

Sus comentarios llegan en un momento en el que los inversores analizan cada vez con más detalle si el auge de la inteligencia artificial podrá generar ingresos suficientes para justificar sus descomunales costes. Según un informe publicado por The Wall Street Journal en abril, la propia OpenAI incumplió algunos objetivos clave de ingresos y crecimiento de usuarios el año pasado.

Datos recientes de la plataforma de optimización en la nube Cast AI sugieren que muchas empresas están pagando por mucha más capacidad de computación para IA de la que realmente utilizan. 

En un análisis de 23.000 clústeres pertenecientes a miles de compañías, la firma descubrió que la utilización media de las GPU era de apenas el 5%, lo que significa que aproximadamente el 95% de la capacidad de procesamiento gráfico contratada permanecía inactiva.

El cofundador y presidente de Cast AI, Laurent Gil, explicó que las empresas están acumulando chips de IA escasos simplemente por miedo a quedarse atrás, no porque tengan una necesidad inmediata de ellos. El resultado es una creciente reserva de recursos informáticos infrautilizados.

Por su parte, Gary Marcus, investigador veterano, autor y profesor emérito de la Universidad de Nueva York, también ha sostenido que los hiperescaladores están comprometiendo cantidades sin precedentes en inteligencia artificial sin demostrar retornos acordes con la magnitud de esas inversiones.

"La mayor mala asignación de capital de la historia", escribió Marcus en una publicación en X al referirse a los planes de inversión en IA de algunas compañías. Añadió que Amazon, Google, Microsoft y Meta están gastando conjuntamente cada mes más dinero que el que costó el Proyecto Manhattan.