Tan intermediados estamos en este presente acelerado, que resulta más fácil buscar un salvavidas digital que tomarse el tiempo para pensar, analizar y actuar, sobre todo cuando nos pasa cada vez más recurrentemente que no tenemos ganas de ser más productivos, como dice Thompson.
Ya bastante tenemos con vivir.
Una mezcla de lo anterior y lo anterior de lo anterior (cuando no teníamos otra opción más que “hacer”) es lo que me pasó hoy mientras me predisponía a ver una larguísima entrevista de cerca de casi 1 hora y media.
“¡NOVENTA MINUTOS! ¿No será mucho, valdrá la pena?“ Es lo que me suele pasar con los podcasts: son demasiado largos, aunque suenen interesantes. Esperaremos los resúmenes, veremos los clips. Que alguien más haga los deberes.
Sin embargo, con este me animé. Estaba solo un sábado a la mañana temprano y me puse a la tarea, principalmente por el entrevistado (y un poco también porque los clips eran pocos y demasiado enfocados en un par de conceptos).
Me gustó. Valió cada segundo y lo quiero recomendar aquí. Pero no quiero tomarme mucho tiempo en la escritura.
¿Será esto entonces un nuevo experimento, como aquellos que hice hace algunos meses, trabajando con ChatGPT y dejándolo escribir por mi (o conmigo; o principalmente suyo, pero con algunos agregados personales al leerlo)? ¿O solamente, en cambio, será vagancia y ganas de ir a ver Reels? Ustedes deciden... aquí vamos.
Hay entrevistas que uno escucha para conocer respuestas. Y hay otras que valen la pena porque te cambian las preguntas.
Esta conversación de Patrick O’Shaughnessy con Ben Thompson, el fundador de Stratechery y uno de los mejores analistas de tecnología y negocios digitales, pertenece claramente al segundo grupo.
Dura más de una hora. Y sí: creo que vale la pena verla completa.
Porque mientras gran parte de la conversación sobre Inteligencia Artificial gira alrededor de modelos, agentes, GPUs, energía y quién va ganando la carrera, Thompson introduce una pregunta bastante más incómoda:
¿Y si el verdadero cuello de botella de la IA termina siendo el dinero?
La comparación que hace con la expansión de los ferrocarriles en el siglo XIX parece especialmente interesante. Siempre es bueno buscar analogías con el pasado. El presente digital es ciertamente circular, ya lo he dicho demasiadas veces.
En aquel entonces había una tecnología transformadora, una infraestructura gigantesca por construir y enormes cantidades de capital persiguiendo la oportunidad.
Pero había un problema: construir la infraestructura requería dinero inmediatamente; obtener todo su retorno podía llevar décadas.
Thompson lo resume con una pregunta que, para él, tiene respuesta:
“Are we going to have enough money?”
No está diciendo que la IA sea una burbuja ni que vaya a desaparecer (aunque lo ha sugerido varias veces y ha dicho que aunque fuese una burbuja, será una de las buenas, de las que dejan algo).
Pero más bien plantea algo bastante más interesante:
Una tecnología puede cambiar el mundo y, al mismo tiempo, destruir enormes cantidades de capital durante el camino.
Los ferrocarriles sobrevivieron a sus crisis financieras. La infraestructura quedó. Transformaron economías enteras.
La pregunta es si con la IA podemos estar frente a algo parecido, aunque más acelerado.
Y ahí aparece otra de las ideas más interesantes de la entrevista.
Hoy escuchamos constantemente que “no hay suficiente capacidad computacional”. Thompson advierte que eso puede ser cierto hoy y, aun así, inducirnos a tomar decisiones equivocadas.
Las inversiones que estamos haciendo ahora no producen capacidad mañana. Mucha llegará en 2028 o 2029.
¿Y qué ocurre si todos construyen simultáneamente para resolver la escasez actual?
Podemos pasar de escasez a abundancia.
Y es esa abundancia la que puede provocar la burbuja, hacer que todo explote en mil pedazos.
De fondo: el dilema de la inversión no especulativa en tecnología.
¿Quién puede afirmar (como dice regularmente otro analista, Ben Evans) que los costos actuales no tenderán a disminuir? ¿Quién garantiza que la infraestructura (hardware, chips, energía) se pueda convertir en algo fungible? ¿Cómo hacer el balance entre la justificación del gasto en capital de bienes no durables y seguir produciendo nuevas versiones más potentes e innovadoras?
Y entonces aparece una pregunta que cualquier industria de commodities conoce muy bien:
¿Los retornos calculados en un mercado con escasez seguirán existiendo cuando haya abundancia?
Su analogía con los barcos, los contenedores y los ciclos de memoria es particularmente buena para entenderlo.
Pero la entrevista va mucho más allá de infraestructura.
Hay otra frase de Thompson que probablemente genere discusión:
“Consumers do not want to pay for software.”
Y la acompaña con una segunda, que es la que me trajo hasta aquí:
“Consumers do not care about being productive.”
Pero detrás hay una tesis interesante sobre OpenAI y el modelo de negocio de la IA de consumo.
Thompson compara su evolución con Dropbox: empezar creyendo que las suscripciones de consumidores pueden sostener el negocio y descubrir después que monetizar masivamente software de consumo es muchísimo más difícil.
Su conclusión es contundente: “If you’re going to be in the consumer market, you have to be doing advertising.”
Y esto conecta con otro de los temas más interesantes de la conversación: Google y Meta podrían tener una ventaja en IA que muchas veces subestimamos (y también ellos mismos).
No solamente tienen usuarios, infraestructura y distribución.
Tienen algo todavía más importante: feedback.
Un sistema de IA puede generar miles de anuncios, imágenes o mensajes diferentes y Google o Meta pueden saber rápidamente cuáles funcionan.
Clicks. Conversiones. Compras.
El mercado les devuelve la respuesta.
En muchos otros usos de IA, en cambio, determinar si una respuesta fue realmente buena puede ser mucho más difícil.
También parece especialmente interesante su lectura de Microsoft.
Tal vez Microsoft no necesite tener siempre el mejor modelo.
Su oportunidad podría parecerse más a la IBM de otra época: convertirse en la capa empresarial capaz de integrar, administrar y hacer confiables tecnologías desarrolladas por muchos otros.
Y la conversación sigue: NVIDIA, TSMC, Intel, Amazon, Anthropic, Apple.
Y más allá: China, geopolítica, energía, publicidad, modelos abiertos...
Y una idea fuerza. Thompson dice:
“I believe in AI. I think it’s a real thing. I think the economic impact is going to be astronomical.”
Y, prácticamente en la misma reflexión, advierte que creer profundamente en la IA no obliga a creer que todas las inversiones que estamos haciendo hoy vayan a generar los retornos que el mercado espera.
Esa distinción es fundamental.
Podemos estar frente a una de las mayores transformaciones tecnológicas de nuestra generación y, al mismo tiempo, estar sobreestimando algunos ganadores, modelos de negocio o retornos financieros.
Las dos cosas pueden ser ciertas.
Una entrevista muy recomendable, para verla completa.
No porque Thompson necesariamente tenga razón en todo —seguramente no la tenga— sino porque plantea algunas de las preguntas que deberíamos estar haciéndonos mientras miles de millones de dólares siguen entrando en esta carrera.
La pregunta ya no es solamente hasta dónde puede llegar la IA.
Quizás también deberíamos preguntarnos:
¿Quién va a capturar realmente el valor cuando lleguemos allí?