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Cada tragedia es única para la persona que la vivió. Y ese fue sin duda el caso en la guerra entre Estados Unidos y Estados Unidos. Y también lo hacen Israel e Irán. Sin embargo, desde el punto de vista económico, en la mayoría de los casos los acontecimientos se repetirán. Los conflictos militares están haciendo subir los precios de la energía. Esto provocará inflación y una desaceleración de la economía industrial. Y endurecer las medidas financieras podría empeorar el dolor.
Mucho se ha escrito sobre sus posibles efectos. Quizás valga la pena examinar más detenidamente el gas natural. más que petróleoUn excelente artículo con muchos gráficos escrito por un colega mío pregunta: ¿Qué tan grave es el aumento del precio del petróleo? El instituto de investigación de Bruegel reaccionó rápidamente. Impacto en Europa.
¿Si algo es diferente esta vez? Puede que sea un fideicomiso financiero sin valor en Estados Unidos. Mi colega Katie Martin destaca el importante punto de que al estallar la guerra, los bonos del Tesoro de Estados Unidos “se debilitaron ligeramente más que los bonos de otros mercados desarrollados”, otra señal de que los inversores ya no los tratan como los activos refugio que antes lo hacían. El oro, por otro lado, es el lugar al que acudía la gente. (Pero también he visto a analistas del mercado financiero señalar que en el caso de una transición democrática y el levantamiento de las sanciones, el suministro de petróleo de Irán puede expandirse y la inflación global disminuir).
No tengo nada útil que añadir a estas astutas observaciones. Así que, en cambio, quiero hacer una pregunta sobre la economía de la IA, una pregunta que creo que descuidamos bajo nuestro propio riesgo.
Un ejecutivo de un centro de datos me hizo la audaz afirmación de que los centros de datos para la “inferencia” de IA (usando modelos de IA para responder preguntas) son la mejor conversión disponible de energía eléctrica en valor económico. En otras palabras, cada electrón que se envía a un centro de datos crea más valor económico que cualquier otro uso que se le pueda dar a ese electrón.
No sé si es verdad o no. Esto se debe a la prisa por construir y operar centros de datos en la actualidad. Mucha gente actúa como si creyera que es verdad. En cualquier caso, esto fomenta una forma muy útil de pensar sobre la economía de la IA: si pensamos en la tecnología como una cadena de procesos para convertir materias primas (electricidad y los materiales que se utilizan en los chips de computadora) en “fichas” de valor absoluto. Se nos preguntará quién capta la parte del valor añadido a lo largo del camino.
Ambas son preguntas que deberíamos plantearnos desde el principio. Pero esa cuestión parece sospechosamente descuidada. Y es una cuestión a la que un razonamiento económico relativamente sencillo puede ayudarnos. Si bien no tengo una buena respuesta sobre quién obtiene qué aparte de “depende”, creo que hacer la pregunta y expresar la respuesta depende de lo que es un ejercicio útil.
Comencemos con el producto final: un “token” o “inferencia” computacional, básicamente una respuesta a una pregunta. No hay duda de que se obtendrá mucho valor económico de ellos. Un ejemplo que me ha llamado la atención recientemente es el de Equinor, una empresa petrolera noruega. Ahorros reportados de $130 millones Para 2025, simplemente mediante el uso de IA para optimizar la planificación y la inspección del mantenimiento.
Sin embargo, el producto final requiere un “procesamiento” proporcionado por el centro de datos. Los centros de datos también dependen de chips y energía. Se fabrican chips y la producción requiere materias primas (y energía). La energía eléctrica para operar un centro de datos requiere producción de electricidad. lo que a su vez también requiere de una fuente de electricidad y terreno.
Ahora una pregunta es el valor agregado total a lo largo de la cadena. Desde tierra, materias primas y electrones hasta fichas, cálculos y cuestionarios. Queda en manos del usuario final y de cuánto puede retener el fabricante. Esto es lo que “no sabemos con certeza”, como dijo Philip Lane, economista jefe del Banco Central Europeo, en una entrevista con mi colega (¿Cuánto está pagando Equinor por una IA que ahorra 130 millones de dólares?) ¿Cuánta competencia entre los proveedores de IA afectará esto?
Pero también está la cuestión de cómo toda la cadena de producción comparte el valor agregado que no captan los usuarios: el “excedente del productor”. Los fabricantes de IA deben comprar o alquilar computadoras. ¿Cuánto vale el propietario de un centro de datos? (A diferencia de las empresas de software). Los centros de datos también necesitan chips y electrones. ¿Cuánto puede cobrar un fabricante de chips como Nvidia? ¿Y cuánto cuesta la electricidad? Y, por último, los fabricantes de chips y los generadores también dependen de otros. El primer tipo requiere minerales importantes. A menudo se identifica maquinaria y soporte especializados para operar al nivel más efectivo. Este último requiere una licencia. Conexión a red eléctrica y terreno o recursos importantes. Depende de la fuente de energía.
En cada eslabón de esas cadenas operan algunos factores económicos básicos para determinar la proporción del botín. Entre otras cosas está el poder relativo de mercado de compradores y vendedores. y si la escasez natural o provocada por el hombre crea rentas económicas. (Un margen inusualmente alto). En su entrevista con el Financial Times, Lane continuó:
Esto depende, en parte, de los derechos de licencia y otros costos. Cobrado por el principal proveedor del modelo. Existe una amplia distribución de resultados posibles. Pero el límite inferior es positivo: la IA generará beneficios. El tamaño de esas ganancias es incierto. La distribución entre los principales fabricantes de modelos, intermediarios y usuarios aún está por verse.
Analicemoslo, Lane analiza los factores que determinan la diferencia entre un proveedor modelo y un usuario final. Podríamos agregar que las políticas de propiedad intelectual son importantes, como cuán fuertes son las protecciones contra la “destilación”, como las técnicas utilizadas por DeepSeek para crear modelos que puedan recibir servicio desde detrás de los modelos construidos a una fracción del costo. Así como los avances tecnológicos pueden permitir la creación de nuevos modelos. Más barato que antes y transformando productos en mercancías de bajo costo.
Pero luego vuelve a subir por la siguiente cadena. Los proveedores de modelos requieren procesamiento. A medida que la industria se expande ¿Quién tiene más poder: el modelo de proveedor entre el usuario final o propietario de la computadora y la empresa de software? Eso puede depender de dónde afectan primero las restricciones (relativas) de la oferta y durante cuánto tiempo. Y, por tanto, es más fácil extraer valor de las asignaciones.
Retrocede un paso más. Y usa esta misma razón. El valor agregado del procesamiento que los propietarios (como los centros de datos) logran capturar depende de cuán dependientes sean de los proveedores de energía y chips. En la producción, los fabricantes de chips parecen tener la ventaja en estos momentos. Como ha demostrado el desempeño de Nvidia, si eso es sostenible depende de qué tan rápida y fácilmente pueda escalar la producción de chips. Ha sido un foco de atención para los responsables políticos de Estados Unidos, la UE y China durante muchos años. Y si tiene éxito, trasladará el poder de negociación a los proveedores de equipos de fabricación de chips, como la holandesa ASML.
en el campo de la energía La pregunta es ¿quién tiene acceso prioritario a la escasa generación de electricidad y/o a las escasas conexiones a la red? Especialmente dada la presión al alza sobre los precios de la electricidad tanto en Estados Unidos como en Europa, esto está en gran medida en manos de agencias públicas. que en algunos países es también el propietario último de la planta de producción. Si las empresas de software y los centros de datos pujan por conexiones eléctricas, gran parte del valor agregado podría fluir hacia el sector público; por el contrario, si los gobiernos están tan desesperados por tener centros de datos en su jurisdicción que los atraen con precios de electricidad subsidiados. Pueden traspasar rentas económicas a accionistas extranjeros. Una mejor alternativa podría ser vincular el acceso a la energía con el desarrollo de la industria de programación del país. Como muchos países ricos en recursos naturales utilizan su petróleo, gas y metales.
Advierto que no daré respuesta. Pero estos son los factores que determinarán el resultado. Y la forma de jugar variará de un lugar a otro. Por lo tanto, sería mejor que las autoridades estudiaran en detalle el equilibrio específico de fuerzas económicas aplicable a los proyectos que consideran. Pero hay lecciones más amplias. Algunas cosas que podemos ganar con este estudio teórico
En primer lugar, existen muchos riesgos. Pero prestamos muy poca atención a su posible distribución. entre los propietarios de capital en diversos sectores, entre el capital, los trabajadores y los contribuyentes. y entre países y regiones. En segundo lugar, ¡las políticas son importantes! La mayoría o todos los factores que determinarán la distribución de este valor agregado dependerán de las políticas regulatorias, territoriales, de recursos y fiscales.
Y en tercer lugar, aunque es comprensible que nos persiga el escenario del Armagedón de derrocar a la humanidad con computadoras y cerebros. Esa probabilidad también dependerá de algunos de los factores económicos temporales que enumeré anteriormente. Por ejemplo, siempre y cuando alguien, los humanos (en última instancia, los humanos) deban pagar por la electricidad utilizada para crear una IA apocalíptica. Tenemos derecho a preguntarnos si realmente se suministrará electricidad. Al menos se debe considerar la posibilidad de que un corte de energía o una escasez de chips debido a la falta de pago pueda detener a Terminator.
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