Qué implicaría un “Proyecto Manhattan” para desarrollar la IA General en Estados Unidos
Funcionarios y oficinas del gobierno de los Estados Unidos han comenzado a presentar la idea de que la Inteligencia Artificial (IA) General es el nuevo terreno donde tendrá que disputarse el liderazgo tecnológico mundial. En ese sentido, algunos han llamado a este objetivo como el siguiente “Proyecto Manhattan”, en alusión al proyecto de investigación que dio como resultado la primera bomba atómica del mundo.
Un análisis de Epoch, una firma de investigación en IA, indaga sobre qué requeriría un Proyecto Manhattan para Inteligencia Artificial, cuyas características clave son la iniciativa gubernamental, la consolidación de los recursos del sector privado y una inversión significativa del PIB comparable a proyectos históricos como el programa Apollo de la NASA que permitió llevar al primer hombre a la Luna.
Según el análisis, un proyecto de este tipo en EE. UU. podría generar una ejecución de entrenamiento de 2e29 FLOP para finales de 2027, incluso teniendo en cuenta las limitaciones de potencia. Esto es aproximadamente 500 veces mayor que el modelo más intensivo en computación hasta la fecha y constituye una ampliación 10,000 veces mayor que GPT-4.1.
En ese sentido, según la inversión realizada en estos otros proyectos, como los 244,000 millones de dólares anuales que costó el programa Apollo, esta inversión podría adquirir un entrenamiento de aproximadamente 1.2e29 FLOP para 2027, tomando en cuenta también el nivel de rendimiento que ofrecen las actuales GPU H100 de Nvidia, consideradas como las más avanzadas.
El análisis de Epoch se basa las tendencias de ingresos de NVIDIA y la participación de Estados Unidos en la computación global de IA, lo que sugiere que los costos de hardware serían de alrededor de 230,000 millones de dólares anuales, lo que podría permitir alrededor de 27 millones de GPU equivalentes a H100 y lograr aproximadamente 3e29 FLOP en una ejecución de entrenamiento de 100 días. Esta proyección asume que el hardware implicaría el 80 por ciento de los costos totales.
El documento admite que existen múltiples cuestiones a considerar para un posible proyecto de esta magnitud, tales como una posible guerra, por ejemplo alrededor de Taiwán, que no sólo desviaría el presupuesto y la atención nacional, sino que también impediría a Nvidia acceder a las avanzadas capacidades de fabricación de la isla, y por tanto, limitar el número de GPUs a ser adquiridas.
Además, el análisis advierte sobre los requerimientos de energía eléctrica para un proyecto de IA nacional. Considerando las 27 millones de chips H100 que se requerirían, estas consumirían aproximadamente 7.4 GW de energía, más que el consumo energético promedio de la ciudad de Nueva York (5.7 GW).
Al respecto, advierte que aunque la fabricación de chips puede acelerarse, la construcción de infraestructuras energéticas suele llevar más tiempo, cerca de 5 años para plantas de más de 3 GW.
“También es posible que este análisis no sea aplicable en la práctica, ya que un proyecto nacional podría nunca concretarse. Incluso si se realizan intentos sustanciales de un proyecto nacional, hemos obviado todas las dificultades principales para obtener la computación necesaria, como los problemas geopolíticos de un escenario de guerra o los importantes efectos en los precios del aumento de la demanda de computación”, señala.