{"id":7670,"date":"2025-03-25T13:47:34","date_gmt":"2025-03-25T19:47:34","guid":{"rendered":"https:\/\/coparmexjal.org.mx\/entorno-empresarial\/?p=7670"},"modified":"2025-03-25T13:47:35","modified_gmt":"2025-03-25T19:47:35","slug":"ley-moore","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/coparmexjal.org.mx\/entorno-empresarial\/ley-moore\/","title":{"rendered":"La Ley de Moore y el futuro de AI"},"content":{"rendered":"\n

En 1965, Gordon Moore, cofundador de Fairchild Semiconductor y a la saz\u00f3n cofundador de Intel (empresa de la que fue CEO de 1979 a 1987 y Presidente de 1979 a 1997), encontr\u00f3 una regularidad emp\u00edrica vigente hasta la fecha. El patr\u00f3n que Moore identific\u00f3, y que desde entonces se conoce como Ley de Moore, es que el n\u00famero de transistores en un circuito integrado o chip se hab\u00eda duplicado cada dos a\u00f1os desde los cincuenta, cuando estos comenzaron a producirse (Mack, 2011). <\/p>\n\n\n\n

Al momento del hallazgo, Moore pronostic\u00f3 que dicha regularidad se mantendr\u00eda cuando menos una d\u00e9cada m\u00e1s, es decir, hasta mediados de los setenta. En retrospectiva, sabemos que Moore se qued\u00f3 cort\u00f3: la duplicaci\u00f3n bianual de los transistores se ha mantenido hasta hoy.<\/p>\n\n\n\n

La Ley de Moore est\u00e1 a la base de dos procesos tecnol\u00f3gicos convergentes: el incremento en el poder computacional de ordenadores personales, servidores, celulares, tabletas, etc. y el decremento en el precio de cada unidad de procesamiento.<\/p>\n\n\n\n

De manera anal\u00f3gica, se ha utilizado la Ley de Moore para describir reducciones sistem\u00e1ticas en el precio de tecnolog\u00eda, sobre todo derivadas de eficiencias en el uso de recursos de procesamiento, aun cuando estas no deriven directa o exclusivamente de un mayor n\u00famero de transistores por chip. <\/p>\n\n\n\n

Desde esta perspectiva anal\u00f3gica de la Ley de Moore, es posible dar sentido a la sacudida que dio DeepSeek a las empresas tecnol\u00f3gicas estadounidenses y a los mercados financieros a fines de enero y principios de febrero pasados (Metz, 2025).<\/p>\n\n\n\n

DeepSeek, concretamente en su versi\u00f3n R1, es un Large Language Model (LLM) y chatbot de origen chino que, seg\u00fan la informaci\u00f3n presentada por High-Flyer, la compa\u00f1\u00eda que lo desarroll\u00f3, requiri\u00f3 para su entrenamiento solamente 2,000 chips, frente a los 16,000 com\u00fanmente utilizados por la competencia (ChatGPT de OpenAI, Gemini de Google o Claude de Anthropic). Con ello, DeepSeek habr\u00eda reducido la inversi\u00f3n en su entrenamiento a menos de seis millones de d\u00f3lares, que contrastan con los cientos de millones de d\u00f3lares requeridos por sus competidores (Metz & Tobin, 2025b).<\/p>\n\n\n\n

Si bien es cierto que no se trata en sentido t\u00e9cnico de la Ley de Moore, dado que la contracci\u00f3n de los costos no deriva de mejores chips (de hecho, son los mismos que usa la competencia, desarrollados casi todos ellos por NVIDIA), sino de eficiencias en el dise\u00f1o del procesamiento, s\u00ed se trata de un caso anal\u00f3gico de la Ley de Moore: avances tecnol\u00f3gicos llevan a una ca\u00edda relevante en los costos de inversi\u00f3n y operaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El impacto de la noticia en los mercados financieros, sobre todo tecnol\u00f3gicos (notablemente NASDAQ), tiene una explicaci\u00f3n sencilla: mientras otras empresas AI, como OpenAI, Anthropic o Alphabet -la compa\u00f1\u00eda madre de Google-, ped\u00edan a sus inversionistas m\u00e1s recursos para desarrollar mejores algoritmos, una empresa china comparativamente peque\u00f1a pudo ponerse a su nivel con una relativamente modesta inyecci\u00f3n de recursos (Metz & Tobin, 2025a). Lo anterior puso en cuestionamiento las valuaciones de las empresas de Silicon Valley y sus multibillonarios planes de expansi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Hacia el futuro, de acuerdo con la Ley de Moore, lo que cabe esperar son reducciones a\u00fan mayores en el costo de AI. \u00bfQu\u00e9 tanto estos pueden bajar? Si consideramos que el referente para dichos modelos es el cerebro humano y si tomamos en cuenta que este los sigue superando en varios sentidos aun cuando su abastecimiento de energ\u00eda es comparativamente m\u00ednimo (pi\u00e9nsese en la diferencia entre la electricidad utilizada por un centro de datos y la alimentaci\u00f3n de una persona), hay todav\u00eda mucho por recorrer en lo que a costos de procesamiento se refiere (aunque deben considerarse las diferencias entre una entidad biol\u00f3gica como el cerebro y una digital como un LLM). <\/p>\n\n\n\n

Cambiando el foco a las implicaciones de este panorama tecnol\u00f3gico para las empresas de Jalisco, en particular para c\u00f3mo pueden aprovechar el descenso progresivo de los costos de AI, hay dos consideraciones: una financiera y la otra estrat\u00e9gica.<\/p>\n\n\n\n


Desde una perspectiva financiera, la mejor manera de aprovechar los costos decrecientes de AI, con objeto de realzar su impacto en creaci\u00f3n de valor, es priorizar aquellos problemas que implican mayores costos o que prometen m\u00e1s retornos en caso de ser resueltos. Al solucionarlos, la empresa en cuesti\u00f3n puede liberar una cantidad significativa de recursos, que a su vez podr\u00eda invertir en m\u00e1s tecnolog\u00eda AI para resolver otros problemas (id\u00f3neamente, el segundo con mayor impacto, luego el tercero, etc.). As\u00ed, crear\u00eda un efecto \u201cbola de nieve\u201d que con el paso del tiempo puede ser el diferenciador frente a la competencia e incluso la plataforma sobre la que se construya una ruta de crecimiento autosostenido.<\/p>\n\n\n\n

En lo que a estrategia se refiere, es un hecho que la resoluci\u00f3n de problemas de negocio mediante AI requiere y seguir\u00e1 requiriendo participaci\u00f3n humana, misma se enriquece de experiencias de innovaci\u00f3n de empresas con problem\u00e1ticas, oportunidades y aprendizajes parecidos. En este sentido, el programa Insight Circles de Coparmex Jalisco permite conocer, de una manera estructurada y con visitas a otras empresas (en un entorno de confidencialidad), lo que distintas compa\u00f1\u00edas con operaciones en Jalisco (Electrolit, Estafeta, Tierra y Armon\u00eda, Dulces De La Rosa, Cemex, Gas San Juan, Punto Forza, etc.) est\u00e1n haciendo en materia de transformaci\u00f3n digital y conexos. A partir de tomar distancia de la propia realidad y adentrarse en la cotidianidad de otras empresas, los participantes adquieren nuevos enfoques e ideas.<\/p>\n\n\n\n

Para finalizar, cabe notar que la tendencia a la baja de los costos de implementar AI, en esta din\u00e1mica de Ley de Moore anal\u00f3gica, presiona a todas las empresas a adoptarla, y hacerlo a la brevedad, para navegar en sus respectivas industrias. En efecto, dado que las barreras de entrada a estas tecnolog\u00edas se est\u00e1n aminorando, cada vez m\u00e1s empresas podr\u00e1n optar por implementarlas, creando incentivos para que otras lo hagan tambi\u00e9n.<\/p>\n\n\n\n

Referencias<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mack, C. (2011). Fifty Years of Moore\u2019s Law. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing<\/em>, 24<\/em>(2), 202-207.<\/p>\n\n\n\n

Metz, C. (2025, January 27). What is DeepSeek? And How is it Upending A.I. The New York Times<\/em>. https:\/\/www.nytimes.com\/2025\/01\/27\/technology\/what-is-deepseek-china-ai.html<\/a><\/p>\n\n\n\n

Metz, C., & Tobin, M. (2025a, January 28). How Chinese A.I. start-up DeepSeek is Competing with Silicon Valley Giants. The New York Times<\/em>. https:\/\/www.nytimes.com\/2025\/01\/28\/technology\/china-deepseek-ai-silicon-valley.html<\/a><\/p>\n\n\n\n

Metz, C., & Tobin, M. (2025b, February 12). DeepSeek’s AI chip costs undercut Silicon Valley’s giants<\/em>. The New York Times. https:\/\/www.nytimes.com\/2025\/02\/12\/technology\/deepseek-ai-chip-costs.html<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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