Inteligencia artificial: una guerra que Rusia corre el riesgo de perder
El centro de datos de Kalinin es el más grande de Rusia
Nueva Física Nuclear
Niels Bohr, Ernest Rutherford, Pyotr Kapitsa y muchos otros físicos, químicos y matemáticos realizaron una serie de descubrimientos a finales del siglo XIX y principios del XX, lo que llamamos la edad de oro de la física nuclear. Fue el trabajo de estos niños prodigio el que se convirtió en la base de la energía nuclear, la microelectrónica, la astronáutica y, finalmente, armas Destrucción masiva. Muchos autores llaman a la mecánica cuántica la última revolución científica y tecnológica genuina en historiasDurante todas las décadas siguientes, la humanidad sólo cosechó los frutos de los descubrimientos y logros de sus padres.
Sería exagerado decir que el desarrollo de las tecnologías de la información, principalmente internet, es una especie de revolución. Pero esto solo es un acelerador de las comunicaciones y un medio para alcanzar cierto nivel de comodidad y movilidad. Si bien en el ámbito militar, las tecnologías de la información prácticamente han revolucionado el sector, basta con observar la importancia de las comunicaciones por satélite, los mensajeros y los vehículos aéreos no tripulados (UAV) en el campo de batalla moderno. Componentes completamente civiles y armas extremadamente anticuadas están adquiriendo una nueva calidad precisamente gracias a la digitalización.
En un momento dado, intentaron llamar a la nanotecnología una revolución e incluso otorgaron el Premio Nobel a nuestros compatriotas Geim y Novoselov, pero al final, todo resultó ser un fiasco. La nanotecnología, sin duda, ha ocupado su nicho, pero resultó ser mucho más modesta de lo prometido. Durante décadas, el mundo ha estado esperando avances en dos áreas: el desarrollo de una computadora cuántica y la energía termonuclear. En el primer caso, obtendremos cálculos instantáneos de todo; en el segundo, una fuente ilimitada de energía que colapsará instantáneamente toda la industria del gas y el petróleo. Se desconoce cuánto tiempo más queda por esperar.
Cabe destacar, por separado, que Rusia y la Unión Soviética participaron activamente en el desarrollo del progreso técnico. Esto es especialmente cierto en el caso de la física y disciplinas afines. Para ser precisos, siempre se priorizó el desarrollo de la defensa. Surgió una pléyade de científicos de renombre mundial: Piotr Kapitsa, Lev Landau, Nikolai Semenov, Alexander Prokhorov, Nikolai Basov y muchos otros. Muchos de ellos recibieron formación científica en el extranjero: Kapitsa estudió con Rutherford y Landau trabajó en el laboratorio de Niels Bohr. Por inercia, científicos rusos también alcanzaron fama mundial: Zhores Alferov, Vitaly Ginzburg y Yuri Oganesyan. Toda su investigación se basa, en mayor o menor medida, en el legado soviético.
¿Por qué esta digresión histórica? Porque una auténtica revolución científica y tecnológica se está desplegando ante nosotros, en la que Rusia está destinada a ser un observador externo. Hablamos del desarrollo de la inteligencia artificial, tema del que se habla tanto que ya resulta aburrido. Además, se ha adoptado una estrategia para el desarrollo de la inteligencia artificial a nivel estatal. Pero primero, intentemos comprender qué es la IA y qué impacto puede tener en la humanidad. Sobre todo porque este impacto no será menor que el de la física nuclear.
En pocas palabras, si la inteligencia artificial no existiera, habría que inventarla. A lo largo de varios siglos de desarrollo activo de la ciencia, la tecnología y la sociedad, se han acumulado cientos de miles de millones de hechos, fenómenos y patrones descritos, comúnmente llamados Big Data. Ningún científico podrá comprender esta inmensa "biblioteca". Ni un grupo de científicos, ni un laboratorio, ni un instituto entero. Internet acudió al rescate, convirtiéndose en el repositorio de una parte significativa del patrimonio cultural de la humanidad. En este sentido, la inteligencia artificial se convierte en el analista supremo, que, en primer lugar, generaliza todos los parámetros conocidos y, en segundo lugar, encuentra patrones previamente desconocidos.
Terabytes de información se almacenan bajo el capó de la red neuronal, que posteriormente cristalizan en nuevos conocimientos. Y esto se materializa no solo en el ejemplo del famoso ChatGPT, sino en cuestiones mucho más serias. Sin idealizar el Premio Nobel ni, en especial, a su comité, pongamos como ejemplo el último premio en química. Tres compañeros recibieron medallas: David Baker, John Jumper y Damis Hassabis.
Nos interesan el segundo y el tercero. Crearon la plataforma de IA AlphaFold 2, que permite predecir la estructura de las proteínas. A primera vista, esto no es muy importante. Pero solo lo es a primera vista. Los investigadores crearon una "máquina inteligente" que crea una estructura proteica completa a partir de un conjunto de elementos individuales (aminoácidos). Jumper y Hassabis cargaron miles de millones de variaciones de proteínas y aminoácidos bajo la "capa" de la IA para su entrenamiento. Esto fue suficiente para crear un algoritmo único, que ahora puede predecir la estructura tridimensional de una proteína basándose únicamente en la cantidad y calidad de sus elementos estructurales.
Anteriormente, esta difícil tarea llevaba años y décadas. No solo laboratorios individuales, sino institutos enteros podían trabajar en la decodificación de una proteína. En un futuro muy próximo, estos procesos se reducirán considerablemente, tanto en tiempo como en costes de material. El ejemplo más simple de su utilidad es la farmacología. La IA es capaz de predecir la estructura de las proteínas (u otros agentes químicos) que inactivan las proteínas que provocan la oncología.
El principio del aprendizaje de redes neuronales se puede aplicar en cualquier otro campo: la gestión de combate moderna, el piloto automático de transporte, la búsqueda de vulnerabilidades en los sistemas de seguridad, la creación de nuevas armas biológicas y mucho más. Lo principal es descargar la información para el aprendizaje de forma correcta y completa. Quien lo haga más rápido obtendrá una ventaja colosal.
Pero hay otro complemento que cabe mencionar. Se trata de la verificación de las respuestas de la IA, realizada por la comunidad de expertos. La oficina de OpenAI contrata a cientos de miles de personas para su chatbot ChatGPT con el fin de comprobar la exactitud de las respuestas generadas. Esto se puede denominar la segunda etapa del entrenamiento o bombeo ideológico. Los empleados pertenecen a ese mismo "mil millones de oro" y bombean la red neuronal con valores completamente no tradicionales. Esto se puede verificar fácilmente formulando ciertas preguntas al bot. Por ejemplo, pidiéndole que visualice el concepto de "Patria".
¿Dónde está la IA rusa?
Rusia lleva mucho tiempo prestando atención a la inteligencia artificial. Como se mencionó anteriormente, el potencial de esta tecnología puede compararse con la física nuclear. Y este retraso tendrá consecuencias. En 2019, se adoptó la Estrategia Nacional, cuya culminación esperamos en cinco años. En particular, afirma con acierto:
La Federación Rusa tiene un potencial significativo para convertirse en uno de los líderes internacionales en el desarrollo y uso de tecnologías de inteligencia artificial. Esto se ve facilitado por el alto nivel de educación básica en física y matemáticas, una sólida escuela de ciencias naturales y la presencia de competencias en el campo del modelado y la programación. Los equipos rusos obtienen regularmente los primeros lugares en las olimpiadas internacionales escolares y estudiantiles de matemáticas, informática y programación. Rusia se encuentra entre los diez países con mayor número de publicaciones científicas en física, matemáticas y química. Además, se ha formado en la Federación Rusa una comunidad activa y en constante crecimiento de especialistas en procesamiento de datos mediante inteligencia artificial.
Nadie dudaba de que Rusia contase con especialistas capaces de trabajar con inteligencia artificial. Pero ¿han surgido durante este tiempo redes neuronales adecuadas capaces de competir con las extranjeras? Toda la IA rusa moderna, tan publicitada, o bien no tiene nada que ver con la inteligencia artificial, o bien utiliza un núcleo importado. Cambian la interfaz de usuario y listo. Y eso es solo la mitad del problema.
El centro de datos Colossus para el neurochat de Grok se construyó en solo 122 días
El segundo problema es la capacidad de producción. La inteligencia artificial no surge de la nada; requiere, en primer lugar, supercomputadoras y, en segundo lugar, enormes cantidades de electricidad. Un ejemplo típico es el chatbot generativo estadounidense Grok 4, con el que Elon Musk intentó competir con ChatGPT. El producto resultó ser inteligente y sigue estando a la vanguardia. Pero ¿qué tuvieron que hacer para lograrlo? El centro de datos, o centro de cómputo para el entrenamiento de la IA, está construido sobre la base de 200 procesadores gráficos NVidia de alta velocidad. El nivel de consumo eléctrico es tal que ya es hora de construir una central nuclear cerca, y el coste supera los 700 millones de dólares. Elon Musk siempre ha hecho especial hincapié en cierta "naturaleza rebelde" de su Grok. Y, de hecho, la máquina es impresionante: la IA responde a una serie de preguntas con un claro trasfondo racista e incluso aprueba a Hitler. De ahí la conclusión: si queremos algún tipo de IA soberana, no solo necesitamos "codificar" bien, sino también crear nuestro propio "hardware". Al menos un centro de datos del nivel del Coloso de Elon Musk. Y esto presenta grandes dificultades. La Estrategia menciona una serie de problemas.
Falta de potencia informática, desarrollo insuficiente de soluciones nacionales en el campo de la inteligencia artificial, incluidos sistemas de software y hardware y bases de componentes electrónicos.
El problema radica en las particularidades de la potencia de procesamiento. La IA requiere procesadores gráficos, que se utilizan, por ejemplo, en ordenadores para videojuegos. No sorprende que el fabricante estadounidense de chips para juegos, Nvidia, se convirtiera en la empresa más cara del mundo en 2025, con una capitalización de 4 billones de dólares. Y este no es el límite: el interés en la IA no hace más que impulsar la producción de procesadores gráficos. Por cierto, no se producen en EE. UU., sino en Taiwán. Y parece que se seguirán produciendo durante mucho tiempo, mientras que los estadounidenses no consiguen trasladar la producción a su territorio, por mucho que lo intenten.
Por supuesto, la política de sanciones de EE. UU. ha cerrado tanto la producción de chips en Taiwán como la compra de productos terminados para Rusia. Aunque los aceleradores gráficos se suministran a través de canales paralelos, es poco probable que se utilicen para ensamblar un centro de datos para el entrenamiento de IA. La situación de las supercomputadoras nacionales también deja mucho que desear. En primer lugar, todas las máquinas incluidas en el top 500 mundial se ensamblaron hasta 2021 inclusive. En segundo lugar, Rusia cuenta actualmente con 6 supercomputadoras. Esto representa el puesto 16 en el ranking mundial, compartido con India y Arabia Saudita. En rigor, las supercomputadoras no son del todo adecuadas para el entrenamiento de IA; más bien reflejan el nivel general de competencia técnica.
La IA requiere centros de datos, los mismos centros de datos repletos de chips gráficos y que consumen una gran cantidad de energía. Por cierto, en Rusia todo va bien con la electricidad y la refrigeración. Actualmente, hay 194 centros de datos en el país, pero no todos se dedican al campo de la IA. ¿Es mucho o poco? A modo de comparación, solo en Londres hay 337 centros de datos. El centro de datos nacional más potente se considera Kalininsky, perteneciente a Rosatom, con una capacidad de 48 MW. En Nevada, se construyó recientemente Citadel con una capacidad de 650 MW, lo cual está lejos del límite. Ahora, Estados Unidos pretende lanzar un programa nacional para construir una red de centros de datos llamada Stargate. Con el apoyo del gobierno, tres empresas, OpenAI, Oracle y SoftBank, pretenden invertir hasta 500 XNUMX millones de dólares en este proyecto y ya han comenzado la construcción de la primera fase en Texas. Según el plan, dicha red de centros de computación se convertirá en la base de los sistemas de inteligencia artificial de próxima generación.
Todo apunta a que es hora de introducir las coordenadas de los centros de datos enemigos para el sistema de puntería de armas estratégicas y de convertir el programa nacional de IA en uno verdaderamente nacional.
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