El futuro de la IA

El futuro próximo es inusualmente predecible, porque está bajo contrato. Las hojas de ruta públicas sitúan el Rubin de NVIDIA y el MI400 de AMD en racks en 2026, con racks Rubin Ultra de ~600 kW previstos para 2027. El HBM4 está vendido antes de que empiece su producción. Los campus anunciados — Hyperion con hasta 5 GW, los emplazamientos de Stargate, la replicación de Fairwater — tienen fechas por fases hasta 2028. Las previsiones de gasto de capital de los hyperscalers lo financian todo al menos hasta 2026.

El escalado se mantiene (el argumento de los laboratorios). Un rack H100 consumía unos 40 kW y los ventiladores eran suficientes. Los racks GB200 consumen ~120 kW y solo admiten refrigeración líquida — y se han anunciado racks de ~600 kW para 2027. Todas las nuevas salas se están readaptando en torno a placas frías.

Los rendimientos se estabilizan (el argumento de los escépticos). LeCun sostiene que las arquitecturas actuales no pueden alcanzar la inteligencia de nivel humano; los críticos económicos señalan los calendarios de amortización y la financiación circular. En este escenario, el capex se corrige como lo hizo el de las telecomunicaciones en 2001 —y, al igual que la fibra óptica entonces, deja tras de sí cómputo abundante y barato para lo que venga después. Indicadores a seguir: recortes en las previsiones de capex, tasas de arrendamiento de GPUs, cadencia de lanzamientos.

Inversión de eficiencia (la lección de DeepSeek). La capacidad por dólar mejora tan rápido que la inteligencia se convierte en un commodity; el valor migra hacia la distribución y la integración; la demanda de energía queda por debajo de las previsiones. Indicador: modelos abiertos a pocos meses de la frontera, precios por token cayendo más rápido que el aumento de los volúmenes.