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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 un 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 defaultear 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 produ cción 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.
