Las grandes tecnológicas de IA pierden ventaja competitiva frente a startups

El desarrollo de modelos fundacionales de IA muestra rendimientos decrecientes. La atención se centra ahora en el post-entrenamiento y el aprendizaje por refuerzo, lo que beneficia a empresas más ágiles.

Cambio de estrategia en el sector

Las startups de IA ya no se centran en crear sus propios modelos base. Consideran estos modelos una mercancía intercambiable y se concentran en personalizarlos para tareas específicas y en el diseño de interfaces. Este enfoque se evidenció en la conferencia BoxWorks.

Ventaja competitiva erosionada

El beneficio de escalar el pre-entrenamiento se ha ralentizado. Empresas como OpenAI o Anthropic podrían convertirse en proveedores de bajo margen, perdiendo la ventaja en la capa de aplicación frente a alternativas de código abierto.

Repercusión en los grandes laboratorios

Se cuestiona que construir un modelo fundacional otorgue una ventaja duradera. No existe una ventaja por ser el primero en el mercado, como demuestra que OpenAI perdiera liderazgo en modelos de codificación, imagen y video frente a competidores.

Antecedentes

Durante el boom inicial de la IA, el éxito de la tecnología parecía inseparable del de las empresas que desarrollaban modelos fundacionales. Se asumía que la mayor parte del beneficio económico fluiría hacia estas compañías debido a la dificultad de replicar su trabajo.

Cierre

El panorama competitivo cambia, favoreciendo a negocios discretos y especializados. Aunque las grandes tecnológicas mantienen reconocimiento de marca e infraestructura, su estrategia de modelos masivos parece ahora menos atractiva y más arriesgada.