El director de estrategia de DeepMind, Jasjeet Sekhon, utilizó una cumbre en Berkeley para explicar la razón detrás de la gran inversión de la industria en IA. Le dijo a una audiencia de ingenieros e inversores que el desembolso de un billón de dólares no está dirigido a lanzamientos de productos a corto plazo, sino a crear máquinas capaces de mejora recursiva de sí mismas (RSI). En su opinión, la RSI representa una nueva estrella guía para la investigación de IA, reemplazando la vaga promesa de inteligencia artificial general con un objetivo técnico concreto, aunque distante.

Sekhon admitió que los ingresos actuales de IA no justifican los gastos de capital que se están realizando. Alphabet, la empresa matriz de Google, registró $44.9 mil millones en proyectos de capital en un solo trimestre, aproximadamente el doble que el año anterior. La empresa también aumentó su guía para 2026 a hasta $205 mil millones y señaló otro aumento "significativo" para 2027. Sin embargo, el mismo trimestre produjo el primer flujo de caja libre negativo de Alphabet, un déficit de $5.9 mil millones.

Otras empresas de hipercalculo están siguiendo el mismo camino. Amazon, Microsoft y Meta han anunciado aumentos similares en el gasto, citando el mismo objetivo estratégico: financiar el desarrollo de sistemas de IA que mejoran solas. Sekhon comparó el esfuerzo colectivo con empresas históricas como el programa Apolo o el Proyecto Manhattan, subrayando la escala y la ambición de la empresa.

La promesa de la RSI es simple en teoría pero enorme en la práctica. Imagina una IA que pueda reescribir su propio código, generar sucesores más capaces y iterar sin supervisión humana. Si se logra, el pago podría convertir los costosos centros de datos de hoy en las máquinas más valiosas jamás construidas. Sin embargo, Sekhon advirtió que el camino está lleno de incertidumbre. Describió un posible "pocket de aire de IA" donde el gasto continúa mientras los ingresos nunca se materializan, un temor que normalmente se esconde detrás de las llamadas de ganancias de las empresas de hipercalculo.

La seguridad, el control y la viabilidad técnica siguen siendo preguntas abiertas. Los críticos han cuestionado la afirmación de DeepMind, preguntando si la empresa posee el conocimiento para lograr la mejora autónoma total antes que rivales como OpenAI o Anthropic. Aunque los modelos actuales pueden generar código y ayudar en tareas de mejora de sí mismas, el salto a la mejora recursiva completamente autónoma sigue siendo especulativo.

A pesar de los riesgos, existen algunos signos de progreso. Google Cloud informó un aumento del 82 por ciento en los ingresos del trimestre, con un backlog que supera los $500 mil millones. El flujo de caja muestra que la demanda de servicios en la nube está en auge, incluso cuando las tecnologías de IA subyacentes siguen en una fase de investigación. La desconexión entre el crecimiento de los ingresos y el gasto de capital destaca la apuesta: las empresas están apostando a que el gasto de hoy eventualmente desbloqueará una capacidad transformadora.

La evaluación honesta de Sekhon marca un cambio en la forma en que la industria habla sobre la inversión en IA. Al nombrar la mejora recursiva de sí mismas como el objetivo, reemplaza la promesa nebulosa de la inteligencia artificial general con un objetivo más específico, aunque aún especulativo. Para los inversores, el mensaje es claro y perturbador: se están apostando mil millones de dólares a una tecnología que puede no dar resultados en años, si es que lo hace. Las apuestas son altas, el cronograma es incierto, y los próximos años determinarán si la apuesta se paga o deja al sector con un "pocket de aire de IA" de expectativas incumplidas.

Este artículo fue escrito con la asistencia de IA.
News Factory APP - noticias agénticas para impulsar tu SEO y AEO.