Las empresas de IA se centran en aplicaciones y no en modelos base

Las startups de IA tratan los modelos de base como un producto básico, según conversaciones del autor con el sector. El progreso se busca ahora en el ajuste fino y el diseño de interfaz.

Cambio de estrategia en el desarrollo de IA

El enfoque ha pasado de la carrera por un AGI todopoderoso a una multitud de negocios discretos como el desarrollo de software o la generación de imágenes. La ventaja competitiva de los grandes laboratorios se está viendo socavada.

La pérdida de ventaja de los modelos base

Empresas como OpenAI y Anthropic podrían convertirse en proveedores de back-end en un negocio de márgenes bajos. La abundancia de alternativas de código abierto les quita poder de fijación de precios.

Un panorama competitivo diferente

Para las startups, ya no importa si su producto funciona sobre GPT-5, Claude o Gemini. Esperan poder cambiar de modelo a mitad de un lanzamiento sin que los usuarios finales noten la diferencia.

Antecedentes del sector

Los beneficios de escala del pre-entrenamiento, el proceso inicial de enseñanza de los modelos de IA con conjuntos de datos masivos, se han ralentizado. La atención se ha dirigido hacia el post-entrenamiento y el aprendizaje por refuerzo como fuentes de progreso futuro.

Implicaciones para el futuro

La estrategia de construir modelos base cada vez más grandes resulta menos atractiva que hace un año. Aunque estas empresas conservan ventajas como el reconocimiento de marca y vastas reservas de efectivo, el panoria actual sugiere un ecosistema de IA más fragmentado y competitivo.