Informe de Morgan Stanley señala que los modelos de pesos abiertos reducen costos de IA, pero la demanda de potencia de cálculo podría seguir creciendo

Morgan Stanley, en su informe "Modelos de pesos abiertos y tres escenarios futuros", señala que los modelos de pesos abiertos pueden no debilitar la demanda de potencia de cálculo de la IA. Por el contrario, la reducción de los costos de uso podría acelerar la adopción de la IA, formando la "paradoja de Jevons": una vez que el costo por inferencia disminuye, las empresas utilizarán más la IA, lo que finalmente aumentará la demanda total de tokens, potencia de cálculo, electricidad e infraestructura. El informe enfatiza que los pesos abiertos no significan que sean completamente gratuitos; las empresas aún deben asumir costos relacionados con GPU, servicios en la nube, operaciones y seguridad, y la viabilidad económica real depende del escenario de aplicación específico. Morgan Stanley considera que, independientemente de cómo cambie el grado de apertura del modelo, empresas como NVIDIA tienen perspectivas de beneficiarse.