En la película The Founder, el contable de Ray Kroc le revela una verdad incómoda: “No estás en el negocio de las hamburguesas. Estás en el negocio inmobiliario”. Esa misma lógica se está aplicando hoy en la industria de la inteligencia artificial, donde SpaceX, Nvidia y Apple han descubierto que no necesitan tener el mejor modelo para ganar; les basta con ser los dueños del terreno, las herramientas o el canal de distribución.

SpaceX: el casero de la IA

SpaceX ha replicado el modelo de McDonald’s: construyó una infraestructura de computación masiva (Colossus) para entrenar a Grok, su propio modelo de IA, y ahora alquila esa misma capacidad a sus competidores. El resultado es que, independientemente de que xAI triunfe o fracase, SpaceX ingresa millones de dólares mensuales por concepto de alquiler de capacidad de cómputo.

Esta semana, la compañía firmó un contrato con Reflection AI, una startup fundada por exinvestigadores de Google DeepMind, que pagará 150 millones de dólares al mes por usar chips Nvidia GB300 alojados en Colossus 2, la expansión del centro de datos en Memphis (Tennessee). Si el contrato se mantiene, SpaceX podría embolsarse alrededor de 6.300 millones de dólares. Y eso es solo un cliente.

A principios de mes, Google aceptó pagar a SpaceX aproximadamente 920 millones de dólares al mes durante 32 meses, lo que suma cerca de 30.000 millones de dólares. Además, xAI alcanzó un acuerdo con Anthropic que podría aportar hasta 45.000 millones de dólares en ingresos a SpaceX. En total, la compañía de Elon Musk está acumulando una cartera de arrendamientos que la convierte en el mayor propietario de infraestructura de IA del mundo.

Como McDonald’s, SpaceX utiliza el sistema ultrarrápido que desarrolló para su propio restaurante (Grok) para atraer inquilinos. La hamburguesa (el modelo de IA) es secundaria; el terreno (la capacidad de cómputo) es lo que realmente importa. Elon Musk se ha convertido en el Ray Kroc de la inteligencia artificial.

Nvidia: el alcalde McCheese

Nvidia es el proveedor de hardware que todos necesitan. Sus GPU y su infraestructura de red están presentes en todos los grandes centros de datos de IA, incluido Colossus. La compañía ha invertido fuertemente en empresas que alquilan capacidad en Colossus, como Anthropic, Reflection AI y la propia xAI. De esta forma, Nvidia cobra un “impuesto” por cada nodo de la economía de la IA, independientemente de qué modelo gane la carrera.

Colossus comenzó en julio de 2024 con 100.000 GPU Nvidia H100 Hopper y rápidamente duplicó su capacidad hasta 200.000 GPU. Actualmente cuenta con más de 220.000 GPU, incluyendo H100, H200 y los nuevos aceleradores Blackwell. Toda la infraestructura se ejecuta sobre la plataforma Ethernet Spectrum-X de Nvidia, utilizando conmutadores Spectrum SN5600 basados en el ASIC Spectrum-4.

Nvidia se ha posicionado como el alcalde McCheese de la IA: suministra las herramientas esenciales y se beneficia de cada transacción. Tanto si Anthropic, Google, Reflection AI o xAI crean el modelo dominante, la potencia de cálculo habrá sido comprada a Nvidia.

Para las empresas que buscan optimizar su infraestructura, entender cómo funciona la configuración de VPNs seguras y firewalls es clave para proteger sus redes, especialmente cuando se depende de terceros como Nvidia o SpaceX.

Apple: el que se lleva la mejor parte

La estrategia de Apple en IA es aún más brillante. En lugar de gastar decenas de miles de millones en entrenar modelos de frontera, Apple ha diseñado un sistema de enrutamiento de tres niveles que minimiza sus costes y maximiza sus ingresos.

Cuando un usuario pide algo a Siri, un orquestador integrado en el sistema operativo decide la complejidad de la tarea. Según estimaciones de terceros, alrededor del 85% de las solicitudes son gestionadas directamente en el dispositivo mediante modelos pequeños y eficientes desarrollados por Apple. Estas tareas incluyen resumir textos, priorizar notificaciones, retocar fotografías o sugerir respuestas.

Aproximadamente un 12% de las consultas se envían a Private Cloud Compute, la propia infraestructura de servidores de Apple, que ejecuta modelos más grandes sobre chips diseñados por la compañía en centros de datos propios. Solo el 3% de las solicitudes más complejas se derivan a modelos de socios externos, como Gemini de Google.

Este diseño permite a Apple evitar el enorme coste de entrenar un modelo de frontera. Mientras Microsoft, Google, Meta y Amazon gastan decenas de miles de millones de dólares al año en infraestructuras GPU, energía y equipos de investigación, Apple se limita a pagar a Google 1.000 millones de dólares al año para licenciar una versión personalizada de Gemini que impulsa la nueva Siri.

Además, Apple puede cambiar de socio con facilidad gracias al marco Foundation Models, una API nativa de Swift con un protocolo LanguageModel publicado que cualquier proveedor puede implementar. Gemini de Google es compatible, y Claude de Anthropic probablemente también. El orquestador de Apple dirige las consultas al modelo que mejor se ajusta a esa interfaz, por lo que cambiar de proveedor implica modificar la lógica de enrutamiento, no reconstruir todo el sistema.

Apple obtiene beneficios por varias vías: Apple Intelligence requiere hardware reciente, lo que impulsa los ciclos de renovación de dispositivos, y las funciones avanzadas incentivan la contratación de planes superiores de almacenamiento en iCloud. Mientras el resto de actores invierten billones de dólares acumulando deuda, Apple se limita a recaudar miles de millones sin afrontar las enormes inversiones necesarias para las compañías que desarrollan modelos de frontera.

Para los profesionales IT que gestionan infraestructuras, la virtualización de servidores con Proxmox puede ser una alternativa eficiente para optimizar recursos, similar a cómo Apple optimiza sus modelos pequeños en el dispositivo.

Conclusión: la IA no es el producto, es el alquiler

La industria de la IA lleva tiempo contándose una historia: que las empresas con los mejores modelos serán las ganadoras, que la inteligencia es el producto y que el chatbot más capaz acabará dominando el mercado. Esa historia es errónea. Algunas de las compañías que desarrollan los mejores modelos son simples inquilinos. Las empresas que alquilan la capacidad de computación son los auténticos propietarios.

Ray Kroc reconocería inmediatamente la estrategia de SpaceX. La hamburguesa no es lo importante; lo importante es el terreno. Ahora mismo, el terreno más valioso del mundo no está en Silicon Valley. Está en un complejo de centros de datos en Memphis repleto de cientos de miles de GPU. Y el hombre que lo posee acaba de darse cuenta de que no está en el negocio de la inteligencia artificial. Está en el negocio inmobiliario (y probablemente le esté encantando).

Para las empresas que quieren entender cómo proteger su infraestructura en este nuevo ecosistema, es recomendable revisar casos de éxito en protección de red empresarial y el impacto de las regulaciones gubernamentales en la infraestructura de IA.

Fuente original: ComputerWorld. Análisis y adaptación por ForgeNEX.