El principal fabricante de chips de China advierte que la capacidad de los centros de datos de IA construidos a toda prisa podría quedar inactiva

China - Agencia de Noticias Ekhbary

El principal fabricante de chips de China advierte que la capacidad de los centros de datos de IA construidos a toda prisa podría quedar inactiva

El jefe de SMIC afirma que la utilización de la capacidad en expansión 'no se ha pensado completamente', citando errores pasados.

Zhao Haijun, co-director ejecutivo de Semiconductor Manufacturing International Co. (SMIC), el mayor fabricante de chips de China, ha lanzado una advertencia contundente sobre el riesgo de que los centros de datos de inteligencia artificial (IA) que se están construyendo a un ritmo sin precedentes en todo el mundo puedan quedar inactivos. Hizo un paralelismo con los centros de datos construidos en los suburbios de China a principios de la década de 2020, muchos de los cuales aún no han encontrado inquilinos o no se utilizan a plena capacidad. Esta advertencia subraya la creciente preocupación de que las inversiones masivas en infraestructura de IA puedan estar superando la planificación estratégica y la comprensión de la demanda real.

Según Bloomberg, citando a Zhao Haijun durante la reciente conferencia de resultados con analistas financieros e inversores, "a las empresas les encantaría construir capacidad de centros de datos para 10 años en uno o dos años. En cuanto a lo que harán exactamente estos centros de datos, eso no se ha pensado completamente". Esta declaración pone de manifiesto un desafío crítico que enfrenta el sector tecnológico. Si bien se espera que la IA impacte en la gran mayoría de las industrias y negocios en los próximos años, nadie sabe las respuestas correctas a las preguntas sobre cuánto tiempo tardará la IA en llegar a diferentes sectores de la economía y la magnitud de este impacto. Esta incertidumbre alimenta las conversaciones sobre una "burbuja de IA" en la industria, donde la inversión en infraestructura podría superar la demanda real e inmediata.

Zhao comparó la construcción actual con la edificación de redes ferroviarias de alta velocidad o autopistas antes del crecimiento del tráfico, destacando que la infraestructura se está completando en anticipación de un uso futuro en lugar de una necesidad inmediata. Los desarrolladores de modelos de IA de vanguardia, como Alphabet, Meta, OpenAI y xAI, podrían argumentar que pueden consumir prácticamente todos los recursos que se les proporcionan. Sin embargo, no son las únicas empresas que invierten miles de millones en infraestructura de IA en previsión de un crecimiento futuro. Numerosos otros actores, desde startups hasta gigantes establecidos, también buscan posicionarse en este mercado emergente.

Según Moody's Ratings, el gasto en infraestructura relacionada con la IA podría superar los 3 billones de dólares en los próximos cinco años. Solo en 2026, se espera que los gastos de capital de Alphabet, Amazon Web Services, Meta Platforms y Microsoft alcancen aproximadamente los 650 mil millones de dólares, a medida que estas empresas continúan expandiendo sus capacidades de IA. Las empresas chinas como Alibaba, Tencent y ByteDance también están invirtiendo agresivamente en infraestructura de IA, lo que demuestra la ambición global de China en la carrera tecnológica.

La advertencia de Zhao es particularmente relevante dada la propia experiencia de China con la iniciativa 'Datos del Este, Computación del Oeste' a principios de la década de 2020. En este contexto, numerosas startups construyeron grandes centros de datos de IA y en la nube en las regiones occidentales de China, donde los costos de electricidad son más bajos, con el objetivo de satisfacer la demanda de las provincias orientales económicamente más fuertes. Si bien la estrategia redujo los gastos de energía, se descubrió que las distancias más largas aumentaban la latencia y hacían que estas instalaciones fueran menos atractivas para muchas aplicaciones sensibles a la latencia, lo que limitó su uso real. Este episodio subraya la complejidad de la planificación de infraestructuras a gran escala y la importancia de considerar todos los factores técnicos y logísticos.

Además, muchos proyectos se desarrollaron con la expectativa de que las empresas estatales y las instituciones gubernamentales se convertirían en los principales clientes de la capacidad de computación. En la práctica, la demanda no logró cumplir las proyecciones, y muchas de estas instalaciones estaban inactivas o operaban a solo entre el 20% y el 30% de su capacidad diseñada, muy por debajo de lo previsto. A pesar de las bajas tasas de utilización, la inversión continuó en 2024 e incluso en 2025, según un informe de Reuters, lo que hizo que los inversores se preguntaran sobre la sostenibilidad a largo plazo y el retorno económico de estos proyectos de centros de datos a gran escala. Mientras tanto, el gobierno está imponiendo restricciones para evitar la construcción excesiva.

Al mismo tiempo, el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información (MIIT) de China está considerando una plataforma de nube centralizada diseñada para agrupar los recursos informáticos inactivos a nivel nacional y distribuir la capacidad informática como un servicio a través de una red nacional unificada. Sin embargo, el desarrollo de una red de este tipo será extremadamente difícil, ya que los centros de datos dependen de diferentes pilas de hardware y software con diferentes capacidades. La integración de estos elementos dispares en una red nacional cohesiva y de alto rendimiento requeriría superar importantes obstáculos técnicos, incluidos problemas de interoperabilidad, estandarización y sólidas medidas de ciberseguridad. Esto subraya la complejidad de la gestión de infraestructuras tecnológicas a gran escala y la necesidad de un enfoque coordinado para maximizar la eficiencia.

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