La Evolución de la Estrategia de IA de Microsoft: Un Cambio de Enfoque
Indicadores recientes sugieren una posible ralentización en la agresiva expansión de Microsoft dentro del sector de la IA. Sin embargo, un examen más detenido revela una recalibración estratégica en lugar de una retirada completa.
Microsoft anunció recientemente que podría ‘ritmar estratégicamente’ sus iniciativas de centros de datos. Este ajuste sigue a una realineación de su asociación con OpenAI y a las crecientes preocupaciones sobre un posible exceso de oferta de infraestructura de IA. Este cambio en la estrategia de Microsoft refleja una tendencia más amplia de la industria, que se aleja del entrenamiento intensivo de IA hacia un despliegue de modelos más rentable.
De la Expansión Vertiginosa al Ajuste Estratégico
La carrera por dominar el panorama de la infraestructura de IA ha sido intensa, especialmente desde la aparición de ChatGPT a finales de 2022. Las principales empresas de tecnología han estado invirtiendo fuertemente en terrenos, construcción y potencia informática para soportar las florecientes cargas de trabajo de IA generativa. Microsoft, reforzado por su asociación con OpenAI, ha estado a la vanguardia de esta expansión.
Durante dos años, el consenso en la industria tecnológica ha sido inquebrantable: construir más, construir más rápido. Esta implacable búsqueda de más capacidad en la nube y GPUs de Nvidia ahora ha encontrado una pausa estratégica.
Noelle Walsh, Jefa de Operaciones de la Nube de Microsoft, declaró recientemente que la empresa podría ‘ritmar estratégicamente nuestros planes’. Este anuncio es significativo para un sector de la IA acostumbrado a las constantes demandas de más recursos. Walsh profundizó en la evolución de la situación:
‘En los últimos años, la demanda de nuestros servicios de nube e IA ha crecido más rápido de lo que habíamos previsto. Para abordar esta oportunidad, comenzamos a ejecutar el proyecto de expansión de infraestructura más grande y ambicioso de nuestra historia’, escribió en una publicación de LinkedIn. ‘Por su naturaleza, cualquier nueva empresa significativa de esta magnitud requiere agilidad y ajustes a medida que aprendemos y evolucionamos con nuestros clientes. Esto significa que ralentizaremos o pausaremos algunos proyectos en las primeras fases’.
Si bien Walsh no proporcionó detalles específicos, el analista de TD-Cowen, Michael Elias, señaló varios casos que sugieren una retirada por parte de Microsoft. En los últimos seis meses, Microsoft se ha retirado, según se informa, de más de 2 gigavatios de capacidad de nube de IA planificada en los EE. UU. y Europa, capacidad que ya estaba arrendada. Además, Microsoft ha pospuesto o cancelado los arrendamientos de centros de datos existentes en estas regiones, según la reciente nota para inversores de Elias.
Esta reducción en la actividad de arrendamiento se atribuye en gran medida a la decisión de Microsoft de reducir su apoyo a las cargas de trabajo de entrenamiento de OpenAI. Una modificación reciente en su asociación permite a OpenAI colaborar con otros proveedores de nube, diversificando sus dependencias de infraestructura.
‘Sin embargo, seguimos creyendo que las cancelaciones y aplazamientos de arrendamientos indican un exceso de oferta de capacidad de centros de datos en relación con las previsiones de demanda actuales’, añadió Elias. Esta observación plantea preocupaciones, dados los billones de dólares invertidos en la expectativa de un crecimiento continuo e ilimitado en la IA generativa. Cualquier indicio de que esta trayectoria pueda estar desacelerándose es motivo de alarma.
Una Realidad Matizada: Realineación, No Retirada
La situación es más compleja que una simple retirada. Lo que estamos presenciando es una realineación estratégica. El analista de Barclays, Raimo Lenschow, proporcionó un contexto valioso, señalando que la fase inicial del gasto de la industria se centró en gran medida en asegurar terrenos y edificios para albergar los chips y la tecnología informática necesarios para construir y operar modelos de IA.
Durante esta ‘toma de tierras’, era común que las grandes empresas de la nube aseguraran arrendamientos que luego podrían renegociar o abandonar. Ahora que Microsoft se siente más cómodo con el alcance de sus recursos asegurados, es probable que la empresa esté cambiando su gasto hacia inversiones en etapas posteriores, como la compra de GPUs y otro hardware para sus nuevos centros de datos.
‘En otras palabras, Microsoft ‘invirtió en exceso’ en terrenos y edificios en los últimos trimestres, pero ahora está volviendo a una cadencia más normal’, escribió Lenschow en una nota reciente para inversores. Microsoft todavía planea invertir $80 mil millones en gastos de capital para el año fiscal 2025 y espera aumentos adicionales año tras año. Esto sugiere que la empresa no se está retirando realmente de la IA, sino que está invirtiendo de forma más estratégica, con un ojo más atento a la eficiencia y el retorno de la inversión.
El Cambio del Entrenamiento a la Inferencia
Parte de este cambio estratégico parece ser un movimiento del entrenamiento de IA a la inferencia. El pre-entrenamiento implica la creación de nuevos modelos, lo que requiere una enorme cantidad de GPUs interconectadas y tecnología de redes de última generación, un esfuerzo costoso. La inferencia, por otro lado, implica el uso de modelos ya entrenados para soportar servicios como agentes de IA o copilotos. Si bien es técnicamente menos exigente, se espera que la inferencia sea el mercado más grande.
A medida que la inferencia supera cada vez más al entrenamiento, la atención se centra en una infraestructura escalable y rentable que ofrezca el mayor rendimiento posible del capital. En una reciente conferencia de IA en Nueva York, las discusiones se centraron más en la eficiencia que en el logro de la Inteligencia Artificial General (IAG), el concepto de crear máquinas que superen la inteligencia humana. La búsqueda de la IAG es una empresa extremadamente costosa.
La startup de IA Cohere señaló que su nuevo modelo, ‘Command R’, requiere solo dos GPUs para funcionar, significativamente menos que la mayoría de los modelos de los últimos años. Mustafa Suleyman, CEO de Microsoft AI, reconoció recientemente en un podcast que los rendimientos de las grandes ejecuciones de pre-entrenamiento están disminuyendo. Sin embargo, enfatizó que la utilización de computación de Microsoft sigue siendo ‘increíble’, simplemente cambiando a otras fases dentro del pipeline de IA.
Suleyman también aclaró que algunos de los arrendamientos y proyectos cancelados nunca se finalizaron, representando discusiones exploratorias comunes en los procesos de planificación de los negocios de la nube a hiperescala. Estarealineación estratégica se produce cuando OpenAI, un socio cercano de Microsoft, comienza a obtener capacidad de otros proveedores de la nube e incluso insinúa el desarrollo de sus propios centros de datos. Sin embargo, Microsoft conserva un derecho de tanteo sobre la nueva capacidad de OpenAI, lo que sugiere una continua y estrecha integración entre las dos empresas.
Un Panorama Competitivo: Agilidad, No Debilidad
Es importante reconocer que la agilidad no debe confundirse con debilidad. Es probable que Microsoft se esté adaptando a las dinámicas cambiantes del mercado, no disminuyendo sus ambiciones. El mercado de hiperescaladores sigue siendo ferozmente competitivo.
Según Elias, Google ha intervenido para absorber la capacidad que Microsoft ha cedido en los mercados internacionales. En los EE. UU., Meta está llenando los vacíos dejados por Microsoft. ‘Ambos hiperescaladores se encuentran en medio de un aumento significativo año tras año en la demanda de centros de datos’, señaló Elias, refiriéndose a Google y Meta. El cambio estratégico de Microsoft es quizás más una señal de madurez que de retirada. A medida que la adopción de la IA entra en su siguiente fase, los ganadores no serán necesariamente aquellos que gasten más, sino aquellos que inviertan de forma más inteligente.
En resumen, la evolución de la estrategia de IA de Microsoft refleja una comprensión matizada del mercado, un cambio de enfoque del entrenamiento a la inferencia y un compromiso con la asignación eficiente de recursos. Esta realineación posiciona a Microsoft para seguir siendo un actor líder en el panorama de la IA, enfatizando las inversiones estratégicas sobre la expansión desenfrenada. La agilidad y la adaptabilidad de la empresa serán clave para navegar por las dinámicas rápidamente cambiantes del sector de la IA.