YoCuando pensamos en la “nube”, a menudo imaginamos datos que flotan invisiblemente en el éter. Pero la realidad es mucho más tangible: la nube está ubicada en enormes edificios llamados centros de datos, llenos de chips informáticos potentes que consumen mucha energía. Esos chips, en particular las unidades de procesamiento gráfico (GPU), se han convertido en una pieza fundamental de la infraestructura para el mundo de la IA, ya que son necesarios para construir y ejecutar chatbots potentes como ChatGPT.
A medida que aumenta la cantidad de cosas que se pueden hacer con la IA, también aumenta la importancia geopolítica de los chips de alta tecnología y su ubicación en el mundo. Estados Unidos y China compiten por acumular existencias, y Washington está aplicando sanciones destinadas a impedir que Pekín compre las variedades más avanzadas. Pero a pesar de lo que está en juego, hay una sorprendente falta de datos públicos sobre dónde se encuentran exactamente los chips de IA del mundo.
Un nuevo estudio revisado por pares papelEl artículo, compartido en exclusiva con TIME antes de su publicación, tiene como objetivo llenar ese vacío. “Nos propusimos encontrar: ¿dónde está la IA?”, dice Vili Lehdonvirta, autor principal del artículo y profesor del Instituto de Internet de la Universidad de Oxford. Sus hallazgos fueron contundentes: las GPU están altamente concentradas en solo 30 países del mundo, con Estados Unidos y China muy por delante. Gran parte del mundo se encuentra en lo que los autores llaman “desiertos informáticos”: áreas donde no hay GPU para alquilar en absoluto.
El hallazgo tiene implicaciones significativas no solo para la próxima generación de competencia geopolítica, sino también para la gobernanza de la IA, o qué gobiernos tienen el poder de regular cómo se construye y se implementa la IA. “Si la infraestructura real que ejecuta la IA, o en la que se entrena la IA, está en su territorio, entonces puede hacer cumplir la ley”, dice Lehdonvirta, quien también es profesor de política tecnológica en la Universidad Aalto. Los países sin jurisdicción sobre la infraestructura de IA tienen menos opciones legislativas, sostiene, lo que los deja sujetos a un mundo moldeado por otros. “Esto tiene implicaciones para los países que dan forma al desarrollo de la IA, así como para las normas sobre qué es una IA buena, segura y beneficiosa”, dice Boxi Wu, uno de los autores del artículo.
El artículo traza un mapa de las ubicaciones físicas de la “computación GPU en la nube pública” (básicamente, clústeres de GPU a los que se puede acceder para alquilar a través de los negocios en la nube de las principales empresas tecnológicas). Pero la investigación tiene algunas limitaciones importantes: no cuenta las GPU que están en manos de los gobiernos, por ejemplo, o en manos privadas de las empresas tecnológicas para su uso exclusivo. Y no tiene en cuenta las variedades de chips que no son GPU y que se utilizan cada vez más para entrenar y ejecutar la IA avanzada. Por último, no cuenta los chips individuales, sino la cantidad de “regiones” de computación (o grupos de centros de datos que contienen esos chips) que las empresas de la nube ponen a disposición en cada país.
No es por falta de esfuerzo. “Las cantidades de GPU y, especialmente, cómo se distribuyen entre las regiones de los proveedores (de la nube)”, señala el artículo, “se tratan como información altamente confidencial”. Incluso con las limitaciones del artículo, sostienen sus autores, la investigación es la estimación pública más cercana y actualizada de dónde se encuentran en el mundo los chips de IA más avanzados, y un buen indicador del esquivo panorama general.
El artículo concluye que Estados Unidos y China tienen, con diferencia, la mayor cantidad de clústeres de GPU públicos del mundo. China lidera a Estados Unidos en cuanto a la cantidad de regiones con GPU habilitadas en general, sin embargo, las GPU más avanzadas están altamente concentradas en Estados Unidos. Estados Unidos tiene ocho “regiones” en las que se pueden alquilar GPU H100 (el tipo que está sujeto a sanciones del gobierno estadounidense contra China). China no tiene ninguna. Esto no significa que China no tenga H100; solo significa que las empresas de la nube dicen que no tienen ninguna GPU H100 ubicada en China. Existe un floreciente mercado negro en China para los chips restringidos, según el New York Times. reportado en agosto, citando a funcionarios de inteligencia y vendedores que dijeron que se habían introducido de contrabando a China chips por valor de muchos millones de dólares a pesar de las sanciones.
Los autores del artículo sostienen que el mundo puede dividirse en tres categorías: el “norte computacional”, donde se encuentran los chips más avanzados; el “sur computacional”, que tiene algunos chips más antiguos adecuados para ejecutar, pero no entrenar, sistemas de IA; y los “desiertos computacionales”, donde no hay ningún chip disponible para alquilar. Los términos, que se superponen en cierta medida con los conceptos difusos de “norte global” y “sur global” utilizados por algunos economistas del desarrollo, son solo una analogía destinada a llamar la atención sobre las “divisiones globales” en la computación de IA, dice Lehdonvirta.
El riesgo de que los chips estén tan concentrados en las economías ricas, dice Wu, es que los países del sur global pueden llegar a depender de IA desarrolladas en el norte global sin tener voz ni voto en cómo funcionan.
“Refleja patrones existentes de desigualdades globales en los llamados Norte y Sur Globales”, dice Wu, y amenaza con “consolidar el poder económico, político y tecnológico de los países del Norte Computacional, con implicaciones para la capacidad de los países del Sur Computacional a la hora de dar forma a la investigación y el desarrollo de la IA”.
