¿El nuevo petróleo? Dentro del esfuerzo por convertir la potencia de computación de IA en una mercancía negociable
Durante décadas, las empresas han recurrido a los mercados de futuros para gestionar la incertidumbre. Las aerolíneas protegen los costos de combustible. Los agricultores protegen los cultivos. Los fabricantes protegen los metales.
Ahora, una startup quiere llevar esa misma maquinaria financiera a la inteligencia artificial.
Silicon Data, una empresa que rastrea precios entre proveedores de nube y mercados de GPU, se ha asociado con CME Group para lanzar lo que podría convertirse en los primeros contratos de futuros del mundo vinculados al poder computacional necesario para ejecutar IA, permitiendo a las empresas protegerse contra las fluctuaciones en el costo de entrenar y ejecutar modelos de IA. Los contratos aún están a la espera de aprobación regulatoria.
Las primeras señales sugieren que el interés de los inversores está surgiendo rápidamente. Dentro de días después del anuncio de Silicon Data con CME Group, administradores de activos como ProShares y Rex Shares presentaron propuestas para fondos cotizados en bolsa ligados a los contratos propuestos, incluidos productos apalancados e inversos.
La fundadora y CEO Carmen Li cree que el mercado eventualmente podría rivalizar con algunos de los mercados de mercancías más grandes del mundo.
"Creo que será más grande" que los futuros del petróleo, dijo Li en una entrevista, añadiendo que la demanda de energía relacionada con la ejecución de inteligencia artificial eventualmente superará todos los demás usos de energía, combinados.
Como el combustible para aviones
La idea surge de una simple observación: las empresas de IA dependen cada vez más de la computación de la misma manera que las aerolíneas dependen del combustible para aviones.
La mayoría de las empresas no poseen las unidades de procesamiento gráfico de alta gama, o GPUs, que alimentan los sistemas modernos de IA. En su lugar, alquilan acceso a través de proveedores de nube y un ecosistema en crecimiento de lo que se llamados neoclouds. A medida que la demanda de infraestructura de IA aumenta, el costo de esa computación puede fluctuar, dificultando a las empresas prever sus gastos.
"En este momento estamos en un punto alto de incertidumbre," dijo Seoyoung Kim, profesor de finanzas en la Universidad de Santa Clara. "Mucha gente no sabe cuánta potencia de computación necesitarán en el próximo año, y muchos proveedores de esa potencia de computación no saben cuántas GPUs y a qué capacidad deberían pedir, y los fabricantes, como Nvidia, no saben cuánto deberían producir."
