La reflexión de Mustafa Suleyman, jefe de la IA de Microsoft: «Si caminas una hora recorres una distancia, si caminas dos, doblas la distancia. Esta intución es útil pero fracasa con la IA»

Mustafa Suleyman lleva desde 2010 trabajando en inteligencia artificial y dirige actualmente la división de IA de Microsoft, una de las compañías que más está invirtiendo en el desarrollo de esta tecnología. Desde esa posición privilegiada, ha publicado un artículo en el MIT Technology Review en el que plantea algo que va más allá de los habituales titulares sobre chatbots y modelos de lenguaje: el problema no es solo entender qué hace la IA, sino entender cómo crece. Y para eso, advierte, el cerebro humano no está bien equipado.

Su punto de partida es una imagen sencilla: «Si caminas una hora recorres una distancia; si caminas dos, doblas la distancia». Esa lógica lineal, que funcionó durante milenios para orientarse en la sabana, es la misma que usamos instintivamente para proyectar el futuro. Y es precisamente la que, aplicada a la inteligencia artificial, nos lleva a conclusiones completamente equivocadas.

Un crecimiento sin precedentes

Suleyman no recurre a metáforas abstractas para ilustrar su argumento. Tira de datos concretos y la imagen que emerge es difícil de asimilar. Desde que empezó a trabajar en IA en 2010, el cómputo utilizado en los modelos más avanzados ha crecido aproximadamente un trillón de veces. De 10¹⁴ FLOPS en los primeros sistemas a más de 10²⁶ FLOPS en los modelos más grandes actuales. «Esto no es un crecimiento», afirma. «Es una explosión».

Para hacer ese salto comprensible, el directivo de Microsoft recurre a otra imagen: imaginar el entrenamiento de una IA como una sala llena de personas haciendo cálculos con calculadoras. Hasta hace poco, aumentar la potencia de los sistemas significaba simplemente meter más gente con más calculadoras. El problema era que buena parte de ese tiempo se perdía esperando a que llegaran los datos. Las calculadoras estaban paradas.

Lo que ha cambiado en los últimos años no es solo la velocidad de las calculadoras. Es que ahora todas trabajan a la vez, sin tiempos muertos, coordinadas como si fueran una única mente. Y ese salto se explica por tres avances que han convergido simultáneamente.

Las tres revoluciones que nadie vio venir

El primero es la velocidad bruta de los chips. Los procesadores de Nvidia han pasado de 312 teraflops en 2020 a 2.250 teraflops en la actualidad. El segundo es la velocidad a la que llegan los datos. La memoria de alto ancho de banda, conocida como HBM, apila chips en vertical y en su versión más reciente triplica la capacidad de transferencia de la anterior, eliminando los cuellos de botella que dejaban las GPU ociosas. El tercero es la coordinación entre sistemas: tecnologías como NVLink e InfiniBand conectan cientos de miles de GPU en superordenadores del tamaño de naves industriales que funcionan como una única pieza de procesamiento.

El resultado combinado de estos tres avances es un salto que la intuición lineal no habría anticipado. Lo que en 2020 requería 167 minutos con ocho GPU hoy se ejecuta en menos de cuatro minutos con el hardware actual. Una mejora de 50 veces, muy por encima de las cinco veces que habría predicho la Ley de Moore.

Lo que viene después de los chatbots

Con ese ritmo de fondo, las proyecciones que maneja Suleyman resultan casi difíciles de escribir sin que parezcan exageradas. Los grandes laboratorios de IA están multiplicando su capacidad de cómputo aproximadamente cuatro veces cada año. Y se estima que hacia 2027 el cómputo global de IA alcanzará el equivalente a 100 millones de chips H100, un salto de diez veces en solo tres años.

La infraestructura que sostiene todo esto ya no es un prototipo ni un proyecto de laboratorio. Suleyman describe clústeres de 100.000 GPU, racks del tamaño de una nevera que consumen 120 kilovatios cada uno, el equivalente al consumo de un centenar de viviendas, y centros de datos que en su pico de consumo energético equivalen a la demanda combinada del Reino Unido, Francia, Alemania e Italia. «Ya no son ciencia ficción», zanja. «Ya están en obras».

El destino de todo ese esfuerzo es lo que Suleyman llama la era de los agentes de IA casi humanos: sistemas semiautónomos capaces de escribir código durante días, gestionar proyectos de semanas, hacer llamadas, negociar contratos o coordinar logística sin intervención humana constante. El paso siguiente a los chatbots que hoy dominan el debate público.

La intuición que nos falla

Lo que subyace en todo el argumento de Suleyman es una advertencia que va más allá de la tecnología. Si el cerebro humano está diseñado para razonar de forma lineal y la IA crece de forma exponencial, la brecha entre lo que esperamos y lo que ocurre realmente no dejará de ampliarse. Cada vez que alguien proyecta el futuro de esta tecnología usando la lógica de caminar una hora o dos, está cometiendo el mismo error que cometería quien intentara calcular el interés compuesto sumando en lugar de multiplicando.

«Seguirán sorprendiéndose», concluye Suleyman. «El boom de cómputo es la historia tecnológica de nuestro tiempo, y todavía está empezando».