Las empresas de modelos de IA base pierden ventaja competitiva frente a aplicaciones especializadas
El desarrollo de modelos de IA base muestra rendimientos decrecientes. La atención se centra ahora en el ajuste posterior y el diseño de interfaces para aplicaciones específicas, reduciendo la ventaja de los grandes laboratorios.
Cambio en el panorama competitivo
Las startups ya no se centran en crear modelos base, sino en personalizar modelos existentes para tareas concretas. Ven el modelo base como una commodity intercambiable. Este enfoque se evidenció en la conferencia BoxWorks, dedicada al software de usuario construido sobre modelos de IA.
Ventajas que se desvanecen
Los beneficios del pre-entrenamiento a gran escala se han ralentizado. El progreso futuro provendrá del post-entrenamiento y el aprendizaje por refuerzo. Para crear una mejor herramienta de codificación, es más eficaz trabajar en el fine-tuning que invertir miles de millones en pre-entrenamiento.
Un nuevo escenario para los gigantes
Este cambio socava la ventaja de los grandes laboratorios como OpenAI, Anthropic y Google. En lugar de una carrera hacia una IA general (AGI), el futuro inmediato son negocios discretos: desarrollo de software, gestión de datos empresariales o generación de imágenes.
Pérdida de influencia
No está claro que construir un modelo base otorgue ventaja en esos negocios. La abundancia de alternativas de código abierto significa que estos modelos pueden perder poder de fijación de precios. Podrían convertirse en proveedores de back-end en un negocio de commodity de bajo margen.
El fin de una narrativa dominante
Se cuestiona la idea de que el beneficio de la IA fluiría mayoritariamente hacia las empresas de modelos base. Ahora, los servicios de terceros usan modelos de forma intercambiable, sin que los usuarios finales noten la diferencia. El capitalista de riesgo Martin Casado (a16z) señala que no hay ventaja por ser el primero ni un foso tecnológico inherente.
¿Un futuro incierto para los modelos base?
Estas empresas aún cuentan con reconocimiento de marca, infraestructura y vastas reservas de efectivo. Un avance hacia la inteligencia general podría cambiar radicalmente el valor de los modelos. No obstante, la estrategia de construir modelos cada vez más grandes parece menos atractiva que hace un año, haciendo que las grandes apuestas, como la de Meta, parezcan arriesgadas.
