Más inteligente podría multiplicar por 10 el precio de la computación

Dwarkesh Patel analizó cómo modelos de IA “más inteligentes” podrían multiplicar por 10 el precio de la computación, por el desajuste entre el crecimiento de ingresos de laboratorios y una oferta limitada de infraestructura. En su video “Why smarter AI models could drive up compute prices 10x”, citó el caso de Anthropic: sus ingresos se habrían multiplicado por 10 cada año durante tres años consecutivos, cerrando el año pasado en 9.000 millones de dólares y proyectando 100.000 a 150.000 millones este año. A ese ritmo, necesitaría cerca de 1 billón de dólares para finales del próximo año, mientras la computación aumentaría solo el triple anual. Patel argumenta que la brecha se puede cubrir por tres vías: márgenes más altos, subir precios de computación o aumentar el porcentaje de recursos destinados a inferencia. Señaló que los márgenes de inferencia de Anthropic habrían pasado de 40% a más de 80%, y que los precios spot estarían 40% arriba del mínimo de febrero, además de que OpenAI habría elevado el uso en inferencia de 25% a cerca de 50%.