Las grandes tecnológicas de IA pierden ventaja competitiva frente a startups

Las empresas emergentes utilizan modelos de base como commodities intercambiables, centrándose en el ajuste fino y el diseño de interfaz para aplicaciones específicas, lo que reduce la ventaja competitiva de los grandes laboratorios de IA.

El cambio de estrategia en el desarrollo de IA

El ritmo de progreso en el pre-entrenamiento de modelos fundacionales se ha ralentizado, llevando a que los beneficios de la escala hypersizada encuentren rendimientos decrecientes. La atención se centra ahora en el post-entrenamiento y el aprendizaje por refuerzo como fuentes de avance, áreas donde las startups pueden competir efectivamente.

Nuevo panorama competitivo

El ecosistema se orienta hacia negocios discretos y especializados como herramientas de desarrollo de software o generación de imágenes, en lugar de una carrera hacia una IA general (AGI). La abundancia de modelos de código abierto reduce el poder de fijación de precios de las grandes tecnológicas, arriesgando convertirlas en proveedores de back-end de bajos márgenes.

Consecuencias para los grandes actores

Se cuestiona la ventaja del primer movil, como ejemplificó el capitalista de riesgo Martin Casado de a16z, señalando que OpenAI perdió liderazgo en categorías que pionereó. Aunque empresas como OpenAI, Anthropic y Google mantienen reconocimiento de marca e infraestructura, su ventaja tecnológica ya no parece insuperable.

Antecedentes

Durante años, el desarrollo de modelos fundacionales fue el único negocio de IA, y el rápido progreso hizo que su liderazgo pareciera inalcanzable. Se asumía que la mayor parte del beneficio económico fluiría hacia estas empresas que realizaban el trabajo más difícil de replicar.

Cierre

La estrategia de construir modelos fundacionales cada vez más grandes resulta menos atractiva, situando a las grandes inversiones, como el gasto multimillonario de Meta, en una posición de mayor riesgo dentro del sector en evolución.