Las inversiones en inteligencia artificial (IA) generativa continúan creciendo, a pesar de los desafíos legales y energéticos que enfrenta el sector. En el tercer trimestre de 2024, se invirtieron 3.900 millones de dólares en startups de IA generativa a través de 206 acuerdos, según datos de PitchBook.
Esta cifra excluye la ronda de inversión de 6.600 millones de dólares de OpenAI. De los 3.900 millones de dólares, 2.900 millones se destinaron a startups con sede en Estados Unidos, que participaron en 127 transacciones.
Entre los principales beneficiarios se encuentran Magic, un asistente de programación que recaudó 320 millones de dólares en agosto, Glean, un proveedor de búsqueda empresarial que obtuvo 260 millones de dólares en septiembre, y Hebbia, una firma de análisis empresarial que consiguió 130 millones de dólares en julio. Fuera de Estados Unidos, Moonshot AI, de China, recaudó 300 millones de dólares, mientras que Sakana AI, una startup japonesa enfocada en descubrimientos científicos, cerró una ronda de 214 millones.
Impulso del Capital de Riesgo
A pesar de las preocupaciones sobre la rentabilidad y los posibles problemas legales asociados con el uso de datos protegidos por derechos de autor, los capitalistas de riesgo continúan apostando por la capacidad de la IA generativa para transformar industrias. Los analistas de PitchBook destacan la creciente implementación de sistemas de producción basados en modelos de código abierto, lo que sugiere que la IA generativa tiene un potencial a largo plazo en campos como la recuperación de datos y la automatización de procesos científicos. Brendan Burke, analista senior de PitchBook, subrayó que «grandes clientes ya están implementando estas soluciones a nivel de producción».
Un informe de Forrester prevé que el 60% de los escépticos de la IA generativa adoptarán esta tecnología de alguna forma, directa o indirectamente, lo que contrasta con estimaciones anteriores de Gartner, que pronosticaban que el 30% de los proyectos de IA generativa serían abandonados antes de 2026.
Desafíos Computacionales y Energéticos
Uno de los principales obstáculos para la adopción de la IA generativa radica en sus enormes requerimientos computacionales. La construcción de centros de datos a escala gigavatio se ha convertido en una necesidad para satisfacer la demanda, y estos centros de datos consumen de 5 a 20 veces más energía que un centro promedio, según analistas de Bain. Esta situación está poniendo una presión adicional sobre las infraestructuras energéticas y laborales globales.
Los expertos también advierten sobre el impacto ambiental de esta expansión. Morgan Stanley estima que las emisiones de gases de efecto invernadero podrían triplicarse para 2030 si la tendencia de crecimiento de la IA generativa continúa. Aunque empresas como Microsoft, Amazon, Google y Oracle han anunciado inversiones en energía nuclear para contrarrestar el aumento en el consumo de energía, se espera que estos desarrollos tarden varios años en materializarse.
El Futuro de la Inversión en IA Generativa
A pesar de los desafíos mencionados, las inversiones en IA generativa no muestran signos de desaceleración. Startups como ElevenLabs, conocida por su tecnología de clonación de voces, está en proceso de recaudar fondos con una valoración de 3.000 millones de dólares, mientras que Black Forest Labs, creadora de un generador de imágenes para la plataforma X, busca una nueva ronda de inversión de 100 millones de dólares.
