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  Inteligencia Artificial, finanzas y guerra

/por/ Niro

Los modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) pegaron un 
salto cualitativo en 2022, cuando Open AI lanzó ChatGPT 3.5, que 
demostraba capacidades de colocar información en un contexto; por esta 
habilidad se los llama “inteligencias artificiales”. Los siguientes 
saltos en esta área fueron dados por Antropic (con su modelo Claude) y 
Google (con Gemini), entre los más destacables.

Estos, los grandes modelos de lenguaje (LLMs), son una realidad gracias 
a una infraestructura desarrollada por el capital: la construcción de 
centros de datos masivos para la recopilación y organización de 
información. El conocimiento teórico que hizo posible su desarrollo 
tiene un siglo de antigüedad [1]. Sin embargo, la necesidad de procesar 
los vastos datos generados por sensores industriales, transacciones 
comerciales, la planificación de la producción de monopolios y la 
logística del comercio marítimo impulsó a gigantes como Google, Amazon y 
Microsoft a crear "ciudades de silicio" –centros de almacenamiento y 
cómputo de escala monumental–. Fue sobre esta base de recursos 
materiales que se pudieron fabricar los modelos que hoy dominan el panorama.

A partir de 2022, entonces, se genera una espiral. Los nuevos centros de 
datos no son construidos para el almacenamiento, sino para el 
entrenamiento de LLMs. Las empresas nuevas cómo OpenAI y Antropic son 
adquiridas o manejadas –a partir de inversión y, por lo tanto, control 
en los proyectos– por grandes monopolios tecnológicos: Meta (Facebook), 
Google, Microsoft, Amazon. Todas necesitan de un /hardware/ 
especializado, fabricado por NVIDIA, las llamadas GPUs [2] y TPUs: de 
esta forma se convirtió en la empresa más valuada en el mercado de 
acciones, en todo el mundo. De conjunto, las empresas relacionadas a la 
“Inteligencia Artificial”, corresponden al 35 % del S&P 500, y son el 
principal motor del crecimiento (y sostén) de este índice en los últimos 
años.

Este conglomerado tecnológico se bate a muerte por el control de dos 
mercados: el de uso “personal” –generalmente de profesiones liberales– y 
el de carácter empresarial, bajo la automatización de tareas 
repetitivas, particularmente de “oficina”. La pelea utiliza toda la 
munición que disponen, pero particularmente el uso de /dumping/: la 
venta del servicio a un precio que apenas costea (y en algunos casos ni 
siquiera) la reproducción de la tecnología. Esta guerra comercial al 
interior del imperialismo norteamericano no se puede pagar con el 
retorno de suministrar modelos. Por lo tanto, a través de una ingeniería 
financiera, comenzaron a invertir circularmente el excedente de 
liquidez, que lograron juntar en el período anterior, inflando los 
balances de cuentas.

La operación puede resumirse de la siguiente forma: Nvidia, Microsoft, 
Google y Amazon invierten en “startups” cómo OpenAI y Antropic. Éstas, a 
su vez, vuelven a invertir en la construcción de centros de datos, que 
adquieren maquinaria de Nvidia. De esta forma logran “dibujar” balances, 
aumentando las ventas y el valor de las máquinas adquiridas. Para 
agregar leña al fuego, Oracle –proveedora de /software/ de bases de 
datos en /data/ /centers/– ha entrado en peligro de defoltear su deuda 
con acreedores (no pagar obligaciones negociables), a partir de la falta 
de retorno de sus inversiones.

Esta maquinaria ha comenzado a ser alimentada por el gobierno de los 
Estados Unidos. Trump ha anunciado paquetes de inversión que llegan a 
los 500 mil millones de dólares (casi la totalidad de la deuda 
Argentina). Ocurre que la guerra está metida hasta el hueso en este 
conflicto. En términos comerciales, China empuja el desarrollo de 
DeepSeek y Alibaba Qwen con precios irrisorios, incluso “gratuitos” [3], 
cooptando a los clientes industriales y empresariales de Microsoft, 
Amazon y Google. En términos militares hemos vivido la experiencia, 
tanto del frente Ucrania-Rusia cómo del genocidio palestino: 
planificación de bombardeos, detección de bases militares, enjambres de 
drones antitanque.

El desarrollo de los acontecimientos sigue, entonces, dos corrientes 
principales. La crisis del imperialismo norteamericano, la crisis de 
deuda, y la pelea entre las “Big Tech” para la conquista de mercados. 
Atada a esta pelea tenemos la guerra con China, por lo tanto de la 
invasión a Venezuela, Rusia y el control de Medio Oriente. De esta 
dinámica depende la explosión de la burbuja, particularmente de la 
capacidad de Estados Unidos de mantener un flujo de dinero a la 
inversión circular.

En el mundo del trabajo, esto tiene varias aristas. El trabajo 
repetitivo de “oficinista”, pasar datos de fotos y documentos a tablas y 
bases de datos, y demás cuestiones, ya alcanzó su pico de automatización 
hace media década, y el costo de los modelos nuevos no aporta una mejora 
sustancial. El aumento en la productividad se verá en los profesionales 
de mayor capacitación, particularmente programadores e investigadores. 
Es claro que, en términos generales, la automatización del trabajo más 
calificado aumentará la productividad de cada obrero, por lo tanto 
agravando todas las contradicciones. El efecto inmediato será un aumento 
de las horas de trabajo, a partir de los despidos y la adecuación 
tecnológica, acompañados de una reducción del salario –a partir de la 
inflación o de la necesidad de pagar crédito–. Se profundizarán las 
luchas para defender la jornada laboral de ocho horas y el salario igual 
a la canasta familiar; pero sólo a través de una producción planificada 
de los trabajadores, un gobierno socialista, podrían hacer uso de una 
tecnología que plantea la ampliación del tiempo libre, y la libertad de 
desarrollar nuestra capacidad creativa plenamente. La construcción de un 
partido que luche por el gobierno obrero es la forma de conseguirlo.

*Notas:*

[1] Las cadenas de Markov –un científico socialista– una estructura 
matemática en la base de los modelos actuales, fue descubierta a partir 
de un debate sobre el libre albedrío con matemáticos zaristas, en pleno 
auge de los soviets, entre 1902 y 1907.

[2] Graphic Processor Units, originalmente usadas para renderizado de 
películas en 3D y videojuegos, fueron utilizadas por su capacidad de 
aplicar operaciones matriciales y vectoriales en paralelo, de forma 
ágil. El nombre es una herencia histórica, su funcionalidad ha cambiado 
bastante.

[3] “Gratuitos” refiere a que pueden ser ejecutados sin pedir permiso a 
la empresa que los fabricó. El término “código abierto” no sería del 
todo correcto, si bien la información para replicarlo es pública.

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