IA: costos, inversión y patentes a nivel global
En el post del día de hoy daremos respuesta a tres preguntas sobre la Inteligencia Artificial (IA): ¿cuánto se invierte por país?, ¿qué países poseen más patentes? y ¿cuánto cuesta entrenar un modelo de lenguaje grande como ChatGPT?
1. Inversión global en IA por país
Fuente: Visual Capitalist
Como se puede apreciar claramente, EE.UU. ($ 471B) es el país que más invierte en IA, seguido por China ($ 119B). Si nos centramos en Iberoamérica tenemos: España ($ 3B); Argentina y Brasil ($ 2B); Chile y México ($ 1B).
Aquí pueden profundizar en el número de empresas de IA recién financiadas por país (En general, un mayor capital recaudado se traduce en la creación de más empresas) así como el desglose de la inversión privada en IA por área de enfoque, el cual revela los principales sectores que atrajeron la mayor cantidad de capital en 2024.
2. Países que acumulan más patentes de IA
Fuente: Visual Capitalist
Muy en consonancia con los datos anteriores, China y EE.UU. van a la delantera con sobrada ventaja en la carrera por la IA.
Según el Informe del Índice de IA 2025, China ha acumulado el 70% de las patentes mundiales de IA. Aunque los expertos advierten que este volumen podría no equivaler a un dominio tecnológico.
Para empezar, una parte significativa de sus patentes se solicitan únicamente en China, y tan solo el 7,3 % se presenta a nivel internacional.
La tasa general de concesión de patentes de China era del 55 % en 2023, por debajo de la de otras economías importantes como Japón (70 %) y Canadá (77 %). Las cifras publicadas por el Ministerio de Industria e Información de China en abril de 2024 sugieren que la tasa de concesión de patentes de IA en China es aún menor, del 32 %.
Si bien se encuentra por detrás de China en términos de patentes, EE. UU. lidera sin duda el desarrollo global de la IA. En 2024, las organizaciones estadounidenses produjeron 40 "modelos de IA notables", en comparación con los 15 de China. El Informe del Índice de IA define los modelos de IA notables como aquellos que generan avances tecnológicos significativos.
3. El creciente coste del entrenamiento de modelos de IA
Fuente: Visual Capitalist
Si bien la información detallada sobre los costos de entrenamiento de los modelos de IA es limitada, se estima que Google invirtió 192 millones de dólares en Gemini 1.0 Ultra, el mayor gasto entre los modelos líderes.
Estos costos se calcularon con base en los precios de alquiler de computación en la nube, que pueden ascender rápidamente a millones de dólares, ya que las empresas alquilan miles de supercomputadoras que funcionan ininterrumpidamente durante semanas.
En cambio, se dice que el entrenamiento de DeepSeek-V3 costó 6 millones de dólares; sin embargo, este costo sigue siendo controvertido.
Como podemos ver, el GPT-4 de OpenAI costó 79 millones de dólares y utilizó modelos que contienen redes neuronales artificiales que adivinan la secuencia de palabras en una cadena de texto.
Desde entonces, OpenAI ha lanzado los nuevos modelos o1, o3 y o4-mini, que utilizan una estrategia de "computación en tiempo de prueba". Esto significa que cuanto más tiempo piensa el modelo en una respuesta, mejor es la que proporciona. Actualmente, OpenAI cobra 200 dólares al mes por una suscripción Pro O1, que, según se informa, genera pérdidas netas debido a que la escala de consultas supera los costos computacionales presupuestados para ejecutarlas.
Con un precio de 192 millones de dólares, Gemini 1.0 Ultra de Google costó más que varios modelos principales. En el caso de Gemini Ultra, gran parte de los costos se destinó a salarios del personal de investigación y desarrollo (incluyendo acciones), lo que representa hasta el 49 % del costo final. Por otro lado, los chips aceleradores de IA representaron el 23 % del costo total, seguidos del 15 % para otros componentes del servidor.
Por otro lado, el modelo Grok-2 de xAI puede responder consultas sobre eventos actuales en tiempo real utilizando datos de X. En total, su desarrollo costó 107 millones de dólares, y ahora está integrado en el chatbot Grok AI de X.
Hasta aquí el post del día de hoy y recuerda que puedes seguirme en X y mantenerte informado de lo último de ciencia, tecnología e innovación en el mundo de la economía y las finanzas.
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