¿Llega tarde Europa a la IA?

En el 2024 había escepticismo sobre las posibilidades de Europa de desarrollar modelos avanzados de inteligencia artificial generativa ( grandes modelos de lenguaje, LLM en el acrónimo inglés) y estar en la frontera de las aplicaciones. La razón son las grandes inversiones necesarias para desarrollar la IA en términos de capacidad de computación, datos y atracción de talento. Pero, el pasado 20 de enero la startup china Deep­Seek introdujo el modelo R1 (no confundir con el droide astromecánico o robot reparador de La guerra de las galaxias), de rendimiento comparable a los mejores modelos de Open AI , Meta o Anthropic , pero entrenado a un coste muy inferior y con chips menos avanzados.

Deep­Seek pone en duda que solo con los chips más avanzados de Nvidia y su software se puede estar en la frontera tecnológica, y que solo las grandes plataformas pueden desarrollar los modelos punteros y ofrecer las mejores aplicaciones. De hecho, Olivier Blanchard, execonomista jefe del FMI, afirmó en un momento de optimismo que el día del lanzamiento del R1 marcaba el mayor impacto prospectivo en la productividad total de los factores en la historia.

DeepSeek cambia la percepción de que el mercado de la IA es necesariamente uno donde el ganador se lo queda todo (winner-takes-all ). Esos han sido los mercados donde las grandes plataformas digitales han triunfado, acaparando cuota de mercado y beneficios, como Google con su buscador en internet, Microsoft con el software para los ordenadores portátiles, Meta en las redes sociales o Amazon con el comercio electrónico.

En estos mercados hay rendimientos crecientes a escala y de alcance (donde una misma tecnología sirve para varios productos), externalidades de red y economías de aprendizaje que se retroalimentan (las plataformas que tienen más datos refinan más sus algoritmos, que logran captar más usuarios y datos). Estas plataformas constituyen un ecosistema que queda protegido entre otros factores por la inercia y los costes de cambio de los consumidores.

Había escepticismo sobre las posibilidades de Europa de crear modelos avanzados de IA, pero, con ambición, se puede

Hay diferencias entre los mercados mencionados y el de la IA. En los mercados digitales tradicionales, los costes fijos de generar productos son muy altos, pero los variables muy bajos. En la IA, los costes fijos son altos en la fase primera de entrenamiento y en la de perfeccionamiento y de adaptación a tareas específicas, y los operacionales son más bajos pero significativos (como el consumo de energía que necesitan las respuestas a las preguntas formuladas a un LLM). Además, las externalidades de red en el mercado de la IA son más moderadas que en los mercados digitales tradicionales.

Al rebajarse el coste de la IA generativa se utilizará más. Más competencia y a coste más bajo favorecerá a los usuarios y aumentará la demanda de servicios de IA. Ahora bien, también reducirá el margen de los operadores y, por lo tanto, el impacto en los beneficios de las empresas de IA es ambiguo a priori, dependiendo de la expansión del mercado.

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Eso nos indica que la estructura del mercado de la IA puede tener dos niveles, uno primero oligopolístico, donde unas cuantas empresas tienen una gran cuota de mercado y proveen los modelos más adelantados (eso es lo que afirmé en esta sección, 27/IV/2023). De las siete u ocho empresas actuales se podrían consolidar tres o cuatro, ahora hay una competencia feroz para ver quién quedará en el mercado. El número final de competidores dependerá de la ratio entre costes fijos y tamaño del mercado: cuanto mayor sea, menos competidores habrá. El segundo nivel consistirá en empresas que proveerán aplicaciones de IA en un mercado competitivo.

Europa debe aspirar a tener, como mínimo, una empresa en el primer nivel y muchas en el segundo. Para hacerlo posible necesitamos un conjunto de factores complementarios (como, por ejemplo, en Silicon Valley): capacidad de computación, mucho talento (con la ayuda inesperada de la Administración Trump), un tratamiento de los datos favorable (quizá habrá que reformar las leyes de protección de datos y la regulación de la IA), mejor financiación de startups a través del mercado de capitales, y más flexibilidad laboral para las startups. Con ambición, sí se puede.