Las grandes tecnológicas de IA pierden ventaja competitiva frente a startups

El desarrollo de modelos fundacionales de IA muestra rendimientos decrecientes. Las startups priorizan ahora el ajuste fino y el diseño de interfaz, tratando los modelos base como commodities intercambiables.

Cambio de estrategia en el sector

Las empresas emergentes centran sus esfuerzos en personalizar modelos para tareas específicas y en el trabajo de interfaz, considerando el modelo fundacional como un commodity que puede ser intercambiado según necesidad. Este enfoque fue evidente en la conferencia Boxworks de la semana pasada.

Ventajas que se desvanecen

Los beneficios de escala del pre-entrenamiento se han ralentizado, dirigiendo la atención hacia el post-entrenamiento y el aprendizaje por refuerzo. Venture capitalist Martin Casado de a16z señaló que OpenAI perdió categorías que lideró inicialmente, como modelos de codificación y generativos.

Repercusión para los grandes laboratorios

Compañías como OpenAI, Anthropic y Google podrían convertirse en proveedores de back-end en un negocio de commodities con bajos márgenes. La abundancia de alternativas de código abierto reduce su posible ventaja de precio si pierden la competencia en la capa de aplicación.

Antecedentes del mercado

Durante años, el desarrollo de modelos fundacionales fue el único negocio de IA existente. El rápido progreso hizo que su liderazgo pareciera insuperable y se asumió que la mayor parte del beneficio económico fluiría hacia estas compañías.

Futuro incierto

El panorama competitivo cambia y socava las ventajas de los laboratorios más grandes. Aunque conservan reconocimiento de marca e infraestructura, la estrategia de construir modelos cada vez más grandes resulta menos atractiva y más arriesgada, como muestra la fuerte inversión de Meta.