Por Canuto  

Sam Altman, CEO de OpenAI, defendió la construcción del megaproyecto Stargate en Michigan y aseguró que la demanda por inteligencia artificial aún está lejos de alcanzar su techo. También abordó la ansiedad laboral, la competencia con China, una eventual salida a bolsa y el futuro del gasto corporativo en IA.
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  • OpenAI confía en que un centro de datos de hasta USD $50.000 millones será rentable por la creciente demanda de cómputo de IA.
  • Altman dijo que los modelos de codificación son hoy el principal motor de adopción empresarial y productividad.
  • El CEO reconoció ansiedad social por empleos, seguridad global y gasto corporativo, pero defendió mantener a las personas en el centro.

Sam Altman, CEO de OpenAI, volvió a poner sobre la mesa una de las preguntas centrales de la economía tecnológica actual: cuánta infraestructura necesitará el mundo para sostener la próxima etapa de la inteligencia artificial. En una entrevista realizada por CNBC en Saline, Michigan, el ejecutivo defendió el gigantesco proyecto de centro de datos Stargate, una instalación que busca convertir electricidad, capital y chips en capacidad de cómputo para modelos cada vez más usados.

El sitio, descrito durante la conversación como un proyecto de escala difícil de captar solo con cifras, contempla USD $16.000 millones para desarrollar el terreno y levantar los edificios. A eso se sumarían al menos USD $30.000 millones adicionales en equipamiento, según la conversación con Clay Magouyrk, de Oracle, citada durante la entrevista. En total, el compromiso de capital rondaría entre USD $45.000 millones y USD $50.000 millones, con OpenAI como cliente principal.

Altman dijo que la empresa se siente “muy confiada” en que la inversión pueda generar los retornos necesarios. Su argumento se basa en la demanda de cómputo, que según él crece de forma acelerada a medida que clientes empresariales, científicos y equipos de software integran modelos de IA en procesos críticos. Para OpenAI, el debate ya no gira solo en torno a probar una herramienta novedosa, sino en garantizar capacidad a largo plazo para organizaciones que ven su futuro ligado a estos sistemas.

Stargate y la economía del cómputo

El proyecto Stargate en Saline apunta a una capacidad de un gigavatio, una escala que Altman calificó como enorme. En su explicación, los números no transmiten del todo lo que significa ver materializarse un centro de datos de esa magnitud. La construcción representa una apuesta por la idea de que el consumo de IA aumentará más rápido que la caída del costo por token.

Ese punto resulta clave para inversionistas y empresas tecnológicas. Aunque el precio del cómputo y de los tokens sigue bajando, Altman sostuvo que el deseo de usar esos tokens crece todavía más rápido. En otras palabras, OpenAI espera que la elasticidad de la demanda compense la reducción de precios.

El CEO planteó que el mundo aún no aprecia cuánta IA querrá cada persona y cada empresa. Hoy, dijo, el usuario suele enviar una solicitud a un modelo y recibir una respuesta. Pero en el futuro cercano, la IA podría operar en segundo plano de forma continua, revisar información, entender contexto y asistir tareas durante toda la jornada.

Altman usó su propio trabajo como ejemplo. Dijo que no puede leer cada documento interno, cada hilo de Slack ni cada conversación con clientes dentro de OpenAI. Un sistema más inteligente, con acceso al contexto adecuado y alineado con sus objetivos, podría detectar conexiones, proponer ideas y sugerir decisiones que ninguna persona podría identificar por sí sola.

Para él, esa transición explica por qué el cómputo se volvió una prioridad estratégica. OpenAI busca construir una pila integrada que permita modelos más inteligentes, servicios más baratos y uso abundante. Altman resumió esa visión como una transformación de electricidad en una herramienta útil para las personas.

Los modelos de codificación impulsan la demanda

Uno de los puntos más concretos de la entrevista fue el papel de los modelos de codificación. Altman afirmó que estos sistemas fueron el principal motor reciente de demanda, porque cambiaron la forma en que las empresas desarrollan productos y organizan el trabajo técnico.

Según el ejecutivo, los modelos de codificación mejoraron de forma notable a finales del año pasado y principios de este año. Luego dieron otro salto en los últimos meses. Esa mejora habría permitido a compañías aumentar eficiencia y velocidad en la creación de software.

Altman dijo que “la codificación es la magia ahora mismo”, aunque también destacó un uso más amplio en ciencia y trabajo del conocimiento. A su juicio, investigadores ya utilizan estos modelos de manera real, no solo experimental. Eso sugiere una expansión más allá de los equipos de ingeniería.

La relevancia de esta tendencia no se limita al sector tecnológico. Si los modelos de IA permiten desarrollar productos más rápido, también pueden alterar costos, tiempos de lanzamiento y ventajas competitivas. Por eso, empresas de distintos sectores buscan asegurar acceso a cómputo futuro.

En mercados financieros, esta narrativa ya influye en la valoración de compañías vinculadas a chips, centros de datos, nube e infraestructura energética. Para un público cripto, el paralelo con minería y redes descentralizadas es evidente: la infraestructura física vuelve a ser el cuello de botella de una economía digital.

Empleo, ansiedad social y el papel de las personas

Altman también abordó uno de los temas más sensibles de la IA: el impacto laboral. Reconoció que nadie conoce la respuesta completa, pero dijo que su visión se volvió algo más positiva al observar la adopción de herramientas de codificación en empresas.

De acuerdo con Altman, las compañías que más adoptan IA son también las que más están contratando. En contraste, afirmó que las empresas que hablan de despidos por IA suelen ser las que menos adoptan estas herramientas. Para él, la IA funciona mejor cuando amplifica a empleados capaces de usarla, no cuando opera de forma aislada.

El CEO matizó una afirmación previa sobre el modelo 5.2, cuando se dijo que superaba a profesionales en 44 ocupaciones. Indicó que hubiera sido más preciso decir que supera a profesionales en tareas pequeñas dentro de 44 ocupaciones. Esa distinción importa, porque los modelos todavía fallan en supervisar tareas complejas y prolongadas.

Altman aceptó que las personas tienen razón al sentirse ansiosas. Calificó la IA como uno de los grandes cambios tecnológicos, quizá el más grande. También sostuvo que sería imprudente no actuar con cautela.

El ejecutivo criticó el mensaje de algunos actores de la industria que presentan un futuro sin empleos, con ingresos básicos y sin un rol significativo para las personas. Dijo que ese enfoque resulta “horrible” y que la industria ha fallado al explicar cómo los seres humanos conservarán agencia, creatividad y sentido en una economía marcada por IA.

Para Altman, no basta con prometer que la IA curará enfermedades o generará abundancia. La pregunta real para muchas personas es más personal: cuál será su papel, su futuro económico y la capacidad de sus familias para crear, crecer y participar. Esa preocupación, dijo, debe ocupar el centro del debate.

Competencia, salida a bolsa y gasto corporativo

La entrevista también tocó la competencia entre compañías de IA. Ante una pregunta sobre Anthropic y reportes relacionados con su proceso corporativo, Altman dijo que no ve una carrera por salir primero a bolsa. Para él, la carrera importante consiste en entregar la mejor tecnología y construir el mejor negocio.

Sobre una eventual oferta pública inicial de OpenAI, Altman admitió que probablemente ocurrirá en algún momento. Sin embargo, la describió como un evento de financiamiento, no como una meta ligada al calendario competitivo. La empresa lo hará cuando considere que tenga sentido.

También rechazó la idea de que la IA será un mercado donde el ganador se lo lleva todo. Altman sostuvo que el mundo exigirá una infraestructura robusta con múltiples proveedores. En su visión, la criticidad de estos sistemas hará necesaria una diversidad de actores.

Otro punto relevante fue el gasto corporativo en IA. Altman reconoció que muchas empresas ya gastan grandes sumas y observan beneficios, pero también desperdicio. Algunas aún no saben qué parte del gasto genera resultados claros ni cuándo se reflejará en ingresos o eficiencia.

El CEO consideró justa esa preocupación. Aun así, apostó a que en uno o dos años habrá una racionalización mucho mejor entre gasto empresarial y resultados. Esa declaración puede ser importante para inversionistas que siguen el auge de infraestructura, nube y software de IA.

China, seguridad global y centros de datos en el espacio

Altman habló además de la competencia entre Estados Unidos y China. Reconoció que algunos describen el momento actual como una carrera, con presión por construir centros de datos y avanzar sin pausa. Dijo que esa lógica tiene aspectos aceptables, pero también riesgos importantes.

Para el CEO, competir por beneficios económicos puede tener sentido. Sin embargo, advirtió que los riesgos globales en áreas como control de sistemas de IA, ciberseguridad y bioseguridad no deberían tratarse como una carrera. Comparó la necesidad de cooperación con experiencias internacionales previas, como los acuerdos alrededor de energía atómica y armas.

Altman dijo que todavía ve la IA principalmente como una historia económica, aunque eso está cambiando. Señaló que en los últimos meses y el último año aumentó el reconocimiento entre empresas líderes y gobiernos sobre ciertos riesgos que requieren un tratamiento distinto. También mencionó que, según noticias sobre una visita reciente de Trump a China, el tema formó parte de las conversaciones.

Finalmente, el entrevistador preguntó si centros de datos como Stargate podrían existir algún día en el espacio. Altman respondió que espera que sí, pero no en el corto plazo. Explicó que los costos actuales de lanzamiento, el mantenimiento y la protección natural de la atmósfera hacen más práctico construir en la Tierra.

El mensaje general de Altman combina optimismo y cautela. OpenAI apuesta miles de millones de dólares a una demanda masiva de IA, impulsada por codificación, ciencia y asistentes persistentes. Pero el propio CEO reconoce que la sociedad aún debe resolver preguntas difíciles sobre empleo, igualdad, control humano, seguridad y distribución de la riqueza generada por esta nueva infraestructura.


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