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El desarrollo de modelos fundacionales de IA muestra rendimientos decrecientes, permitiendo a startups competir mediante personalización y diseño de interfaz en aplicaciones específicas.
TechCrunch
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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 ajuste posterior y el diseño de interfaz, lo que permite a nuevas empresas competir en aplicaciones específicas.

Cambio de estrategia en el sector

Las startups de IA ya no se centran en crear modelos base desde cero. Tratan estos modelos como una mercancía intercambiable, enfocándose en personalizarlos para tareas específicas y en el trabajo de interfaz. Este enfoque fue evidente en la conferencia BoxWorks.

Ventaja competitiva erosionada

Los beneficios de escalar el preentrenamiento se han ralentizado. El progreso ahora depende del postentrenamiento y del aprendizaje por refuerzo. Esto reduce la ventaja duradera que tenían los grandes laboratorios como OpenAI, Anthropic y Google.

Futuro incierto para los gigantes

Abundan los modelos de código abierto, lo que elimina el poder de fijación de precios de las grandes empresas si pierden la competencia en la capa de aplicación. Podrían convertirse en proveedores de bajo margen, como «vender granos de café a Starbucks».

Antecedentes

Durante el auge inicial de la IA, el éxito de la tecnología estuvo ligado al de las empresas que construían modelos fundacionales. Se asumía que la mayor parte del beneficio económico fluiría hacia estas compañías debido a la dificultad de replicar su trabajo.

Implicaciones

El panorama competitivo cambia, favoreciendo a empresas ágiles con aplicaciones específicas. La estrategia de construir modelos cada vez más grandes parece menos atractiva y arriesgada, aunque las grandes tecnológicas mantienen ventajas como marca y reservas de efectivo.

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