Un informe publicado en junio pasado por el destacado diario estadounidense The New York Times reflejó la desigualdad global que existe en el acceso al poder de cómputo necesario para el desarrollo de inteligencia artificial (IA).
Esa brecha digital fractura el mundo entre las naciones con la potencia informática para construir sistemas de IA de vanguardia y aquellos sin ellos. La división está influyendo en la geopolítica y la economía global, creando nuevas dependencias por no ser excluidos de una carrera tecnológica que podría reordenar las economías.
En ese sentido, la mencionada nota destacó la labor de Nicolás Wolovick, docente e investigador de la Sección de Computación de la Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (Famaf) en la Universidad Nacional de Córdoba, y quien está a cargo de la dirección del Centro de Computación de Alto Desempeño (CCAD).
Al ser consultado sobre el desafío que implica construir modelos de “machine learning” de última generación con recursos sumamente escasos, Wolovick consideró en una entrevista con HOY DÍA CÓRDOBA, que es fundamental la inversión de fondos públicos en infraestructura a los efectos de lograr un mayor control sobre el futuro tecnológico. Y, al mismo tiempo, para retener talentos.
“Siempre les digo a los chicos y chicas que les enseño, que en computación también hay políticas porque no hay recursos infinitos en una computadora. Tenés una cantidad determinada de CPUs y de RAMs. Pero tenés muchas más personas queriendo acceder a esos recursos. Entonces, vos lo que tenés que hacer es distribuir recursos escasos entre una cantidad específica de gente para que esté conforme. Bueno, eso también es política porque tenés que definir con quién quedar bien y planificar a futuro. Claramente, si no invertís en estas tecnologías, te vas a quedar atrás, vas a ser dependiente. Pero insisto, es una decisión política”, explicó el profesional.
Al respecto, afirmó: “por supuesto que yo estoy de acuerdo con un Estado que garantice acceso a potencia de cálculo por parte de todo el sistema de ciencia y tecnología. ¿Por qué? Porque demuestra que la política tiene métricas que son variadas. Puede ser que en la actualidad baje el gasto público pero también es necesario planificar el valor total de la sociedad de acá a 15 años, medido por un montón de otros parámetros, como pueden ser el acceso a la salud o a la producción de valor científico, para que den mejor en un futuro. Hay infinitas métricas a tener en cuenta pero acá se están perdiendo de vista las de mediano y largo plazo. Todo es cortoplacista”.
HDC: El ajuste presupuestario que se viene aplicando a nivel nacional en las universidades, sobre todo en ciencia y tecnología, ¿tiene un impacto directo en el trabajo del centro de cómputos Data Center de la UNC?
NW: Sí, eso se ve. Nosotros recibimos aportes por parte de la UNC, que es una plata que depende del presupuesto de funcionamiento. Ese presupuesto estuvo congelado mucho tiempo y aumentó muy poco respecto a la inflación. A su vez, todos los aumentos son discrecionales y por otras vías. Entonces, es muy complejo establecer cualquier tipo de plan. En algún momento te dicen sí hay plata. Y en otro que no hay nada. La cantidad total de plata que estamos manejando ahora son 30 millones de pesos, que se utilizan para mantenimiento y el poquito crecimiento que podemos hacer. Eso es absolutamente nada. Hay que tener en cuenta que cada disco duro de los que nosotros necesitamos, que son súper rápidos, cuesta 700 dólares. Entonces, con un presupuesto menor a 30.000 dólares no te alcanza ni siquiera para comprar la cantidad de discos duros que necesitamos.
HDC: ¿Ese es el presupuesto anual?
NW: No, ni siquiera es un presupuesto anual. Es la plata que nosotros conseguimos de diversas fuentes. La universidad tiene un aporte mensual. Y las facultades que forman parte del CCAD tienen un aporte anual, que está siendo muy difícil de cobrar porque justamente la única facultad que pagó, y pagó hace menos de una semana, fue Famaf. Ni Ciencias Químicas, ni Ingeniería lo hicieron. El Conicet Córdoba también pagó. Justamente, esa plata de recursos de funcionamiento no está, o se encuentra absolutamente devaluada. Entonces, tienen que priorizar otras cosas. Esa es una base. La otra base es la venta de servicios por horas de cómputo, tanto dentro de la UNC como fuera, a empresas. A esa plata nosotros la reinvertimos. Y, el tercer aporte, que no es menor, es de subsidios internacionales de desarrollo de ciencia. Este año aplicamos a tres subsidios extranjeros y ninguno salió porque está todo híper competitivo. Nos queda uno solo donde vamos a participar como una especie de apoyo que se va a saber en un mes, más o menos. Por ejemplo, un subsidio de 400.000 dólares en cuatro años que pidió Ciencias Químicas no salió. Otro subsidio que pedimos nosotros a la Organización de Estados Iberoamericanos, por 250.000 dólares, no salió. Un subsidio que pedimos a una organización internacional, que se llama Invest in Open Infrastructure, de 1.5 millones de dólares, tampoco salió. Y ahora estamos en otro de esos subsidios por 1.5 millones de dólares, que ahora sí sale algo y donde nosotros participaríamos por 470.000 dólares aproximadamente. Lo interesante es que la gente que sí tiene subsidios afuera, en Europa, nos está comprando cómputo. Así fue como facturamos 2.000 euros para Barcelona; 2.000 euros para Eslovaquia, cosas así. Y así vamos pucheando. El resto es tener que ser imaginativos y tremendamente eficientes en el gasto.
El equipo que tenemos está muy convencido en la forma de trabajar y a cada uno se le ocurren ideas que aparentemente, en cualquier contexto, parecerían locas, pero en nuestro contexto son totalmente válidas y es la única forma de seguir.
HDC: ¿Cuántas personas integran el equipo?
NW: En este momento hay cuatro técnicos, los miembros del Directorio que son alrededor de 10, y yo como director. También trabajamos en conjunto con la Prosecretaría Informática. Una de las cosas más importantes que tenemos es el DataCenter de la UNC, que se inauguró en el año 2021 y tiene un valor muy grande porque ahí tenemos un espacio seguro, con muy buena electricidad y aire acondicionado. Es una instalación de lujo muy importante para que podamos trabajar codo a codo. En la planta baja del campus virtual instalamos un televisor donde te muestra el estado de todos los clústeres que están del otro lado de la pared del UNC DataCenter. Las máquinas están prendidas computando todo el tiempo.
“Valerse solamente de la IA para trabajar es como ir al gimnasio pero que a la pesa te la levante una máquina”
HDC: Esta división global en la carrera tecnológica, además de reordenar las economías, cambia la forma en que las personas estudian y trabajan. ¿En qué sentidos puntuales lo observas?
NW: Me parece que está generando una dependencia muy grande. Cuando vos estudias, se habla de las segundas lecturas. Antes de leer Marx, lees un libro que habla de Marx. Y después están las terceras lecturas, que es el apunte del libro que habla de Marx. Y ahora hay una cuarta lectura, que es el resumen que te hacen los grandes modelos del lenguaje de todo eso mezclado. Entonces, para mí hay una cuestión que está cambiando dramáticamente en relación a lo que significa Internet para el acceso al conocimiento. Lo que pasa es que la gente no se da cuenta lo que está involucrado atrás y consume lo primero que le muestran los buscadores, que es generado por IA, y es una basura con una pésima calidad de información. Yo creo que el Rincón del Vago es la británica al lado de eso. Miguel Montes, que es nuestro secretario de Informática dice que usar la IA para trabajar, en muchos sentidos, es como ir al gimnasio pero que a la pesa te la levante una máquina. Porque como dicen los que saben, escribir es pensar. La escritura es una tecnología muy adaptada a la generación de pensamiento, de introspección y conocimiento. La IA puede estar bien para la gente que está madura, pero para quienes están queriendo aprender, es negativa. A los efectos los vamos a poder ver en breve. Cuando los estudiantes les hacen consultas a la IA están esquivando el pensamiento crítico y el chequeo de fuentes. No hay nada, nada.
Redes neuronales
En otro tramo del diálogo que mantuvo con este diario, el presidente del directorio del Centro de Computación de Alto Desempeño (CCAD) de la UNC dio a conocer una serie de especificaciones técnicas ligadas a la enorme brecha que hay al momento de desarrollar modelos de inteligencia artificial.
“En IA hay dos fases totalmente distintas. Una, es entrenamiento, donde generas la red neuronal. Eso es muy intensivo computacionalmente. Y la otra parte es lo que se denomina inferencia, que es a partir de la red neuronal ya construida, que genere cosas, que conteste preguntas. La diferencia entre inferencia, que es lo fácil, y el entrenamiento, debe ser de mucho más de 1.000. Las redes neuronales grandes que nosotros usamos, como LlaMa, son de pesos abiertos. O sea, que vos podes poder descargar la red neuronal y ejecutarla donde te parezca. Esas son LlaMa, esta famosa DeepSeek que salió hace poco. Entonces, nosotros solamente tenemos para hacer inferencia y es lento. La máquina que nosotros tenemos ahora para hacer inferencia, que cariñosamente le llamamos Gordito, tira entre 10 y 15 tokens por segundo. Así es la medida de la velocidad en procesar los modelos reales de lenguaje. En cualquier sitio que vos entras, estos que te dan algo gratis, la velocidad es de 100. Y al tener una muy buena máquina, la velocidad es de 1.000. Entonces, ni en las cosas más básicas tenemos infraestructura. Porque las GPUs, que es el músculo de todo eso, están avanzando muy rápido”, reveló.
La metáfora del billete de 1.000 pesos
Además, Wolovick señaló que “la ley de Moore es la que rige el crecimiento del poder de cómputo. No es una ley física, es un objetivo comercial, básicamente. Esta ley dice que cada dos años se duplican los transitores, lo que más o menos significa que cada dos años se duplica la potencia de cálculo. En machine learning lo que está pasando es que cada dos años se multiplica por 5, por 7, y por 10 la potencia de cálculo. ¿Por qué aumenta la potencia de cálculo de machine learning y no del resto? Porque están poniendo todos los cañones ahí. Entonces, están apuntando con artillería pesada porque es un negocio fabuloso. Y eso hace que la obsolescencia de las GPUs sea muy rápida. Hay una cosa que nosotros le llamamos inflación de Moore. Esto es como si te guardabas un billete de 1.000 pesos en la época de Alberto (Fernández). Si lo guardabas en un cajón durante 6 meses y luego volvías a sacar el mismo billete, funcionaba pero valía mucho menos. Con los cómputos es lo mismo. No es porque el billete haya perdido nominación, sino porque el resto subió. Con los cómputos es lo mismo”.
Para finalizar, recordó que uno de los integrantes del Centro de Computación de Alto Desempeño de la UNC, el astrónomo Dante Paz, “dice que una supercomputadora es más parecida a una pera que a una mesa, ya que es un consumible que tiene fecha de vencimiento, lo cual genera una contradicción perceptiva muy fuerte porque la maquina está, funciona y no tiene ningún problema, pero no rinde porque todo el resto de las máquinas avanzaron muchísimo”.
“Entonces, no podes hacer nada competitivo. No podes hacer servicio competitivo, no podes hacer ciencia competitiva”, remató.
