Amazon Web Services lanzó su chip de inteligencia artificial Trainium3 el martes, en un esfuerzo significativo para competir con Nvidia en el lucrativo mercado de potencia computacional para inteligencia artificial. El movimiento intensifica la competencia en el mercado de chips de IA, donde Nvidia actualmente domina con una participación de mercado estimada entre el 80 y el 90% para productos utilizados en entrenamiento de modelos de lenguaje que impulsan aplicaciones como el ChatGPT.
La semana pasada, Google causó revuelo en la industria cuando se informó que Meta, la empresa matriz de Facebook, emplearía sus chips de IA en sus centros de datos, un desafío a Nvidia, actualmente la empresa más valiosa del mundo en bolsa y termómetro clave de la fiebre de inversión en IA.
Esto siguió al lanzamiento del último modelo de IA de Google el mes pasado, que fue entrenado utilizando los propios chips internos de la compañía, no los de Nvidia.
AWS, que pondrá la tecnología a disposición de sus clientes de informática en la nube, dijo que su nuevo chip tiene un costo más bajo que los de sus rivales y ofrece más de cuatro veces el rendimiento computacional de su predecesor, mientras usa un 40% menos de energía.
El consumo de energía es una de las principales preocupaciones de la revolución de la IA. Grandes empresas tecnológicas reducen o pausan sus compromisos de emisiones netas cero mientras compiten por mantenerse al día con la tecnología.
AWS argumenta que su chip puede reducir el costo de entrenar y operar modelos de IA hasta en un 50% en comparación con sistemas que utilizan unidades de procesamiento gráfico equivalentes, o GPUs, principalmente de Nvidia.
AWS también anunció que ya está desarrollando Trainium4, que se espera ofrezca al menos tres veces el rendimiento de Trainium3.
El desarrollo propio de chips por parte de Amazon refleja una tendencia más amplia entre los proveedores de servicios en la nube.
Igualmente, la semana pasada, Nvidia sostuvo en X que está “encantada” con la competencia y aseguró que “está una generación por delante de la industria”.
Los desafíos de la inteligencia artificial en 2026
Tras la euforia de los primeros años, marcados por un crecimiento fulgurante, el sector de la inteligencia artificial (IA) generativa se verá confrontado a importantes desafíos en 2026.
¿La explosión de la burbuja IA?
Varios inversores de peso, como el japonés SoftBank o el magnate Peter Thiel, cofundador de PayPal y Palantir, anunciaron en noviembre la venta de todas sus acciones del fabricante estadounidense de chips Nvidia.
Las gigantescas inversiones en el sector parecen desmesuradas en comparación a los beneficios generados.
Además, los gigantes de la tecnología y los fabricantes de chips invierten en empresas emergentes de IA para que las compañías les compren luego sus productos y servicios.
Se trata de una economía circular, frágil si se producen turbulencias en el mercado, que recuerda a los inicios del estallido de la burbuja de internet en el año 2000.
Y si la coyuntura de la IA estalla, “ninguna empresa se librará, incluida la nuestra”, advirtió en la BBC Sundar Pichai, director ejecutivo de Alphabet, la empresa matriz de Google.
Impacto en el empleo
“El fenómeno de la IA está aquí. Está presente e influye en la forma en que las empresas consideran la mano de obra”, declaró recientemente Philip Jefferson, vicepresidente de la Reserva Federal (Fed), el banco central de Estados Unidos.
Los gigantes tecnológicos, que invistieron sumas colosales en este sector, utilizan el incremento de la productividad para justificar el despido de miles de trabajadores.
Pero las previsiones de los expertos divergen sobre el alcance y la rapidez del impacto de la IA en el empleo. Para algunos, el cambio será tan profundo que será necesario instaurar una renta básica universal para estabilizar la sociedad.
Otros prevén más bien un cambio gradual.
La consultora McKinsey estima que el 30% de los empleos estadounidenses se automatizarán de aquí a 2030, y Gartner vaticina que la IA creará más puestos de trabajo de los que eliminará de aquí a 2027.
¿Para cuándo la superinteligencia?
¿Cuándo creará la humanidad una IA capaz de igualar e incluso superar las capacidades humanas?
Para el fundador de la empresa emergente estadounidense de IA Anthropic, Dario Amodei, la inteligencia artificial general (AGI) llegará en 2026. Sam Altman, director de OpenAI, la compañía que creó ChatGPT, estima que en 2028 se alcanzará una IA capaz de realizar descubrimientos científicos.
Meta también puso entre sus prioridades la superinteligencia y gastó cientos de millones de dólares para formar un equipo científico de élite. Pero para su responsable de investigación en esta tecnología, Yann LeCun --quien anunció que dejará la empresa a finales de este año--, la idea de que se crearán “genios en un centro de datos es una tontería”.
El futuro de la prensa
Con la IA generativa, se está produciendo “el mayor cambio en el ecosistema de la información desde la invención de la imprenta”, dice a AFP el consultor David Caswell, extrabajador de Yahoo! y BBC News Lab.
Los medios de comunicación tradicionales se ven afectados por los chatbots y las vistas previas de IA de Google, que detectan y republican sus contenidos sin que los usuarios necesiten visitar las páginas web. Eso reduce su tráfico y, por tanto, sus ingresos publicitarios.
Entre los posibles remedios figura “convertirse en un producto de lujo de alto valor añadido”, como The Economist o Financial Times, según este experto. También se pueden aplicar técnicas de bloqueo para evitar la extracción de contenidos, demandar a las empresas de IA o establecer colaboraciones, como hicieron The New York Times con Amazon o la Agencia France-Presse con Mistral.
¿Hasta cuándo el “slop”?
El contenido mediocre generado por la IA, conocido como “slop” (“bazofia” en inglés) no deja de saturar las redes sociales.
Aunque en un principio parecía que la IA se utilizaría sobre todo para frenar el cambio climático o mejorar la detección del cáncer, la realidad es que actualmente su principal manifestación sigue siendo la proliferación de imágenes o videos de baja calidad creados por herramientas de IA generativa.
Desde el oso que salta en un trampolín en Instagram hasta las ciudades que explotan en TikTok, estas imágenes falsas, a menudo presentadas como reales, alimentan la confusión y la desinformación.
Pese a que las plataformas crearon medidas para etiquetar los contenidos producidos con esta tecnología, moderarlos y eliminarlos, parece difícil poner fin a este flujo.
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