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 elemento intercambiable. Esta aproximación fue evidente en la conferencia Boxworks de la semana pasada.
Ventajas que se desvanecen
Los beneficios del pre-entrenamiento a gran escala se han ralentizado. El progreso ahora depende más del post-entrenamiento y el aprendizaje por refuerzo. El éxito de Claude Code de Anthropic indica que las compañías de modelos fundacionales son competentes en estos campos, pero su ventaja ya no es tan duradera.
Nuevo panorama competitivo
El futuro inmediato consiste en una proliferación de negocios discretos como desarrollo de software o gestión de datos empresariales. Construir un modelo fundacional no garantiza ventaja en estos mercados. La abundancia de alternativas de código abierto podría eliminar su poder de fijación de precios.
Repercusión para los gigantes
Esta dinámica transformaría a empresas como OpenAI y Anthropic en proveedores de back-end de un negocio de commodities con bajos márgenes. Un fundador lo comparó con «vender granos de café a Starbucks».
Antecedentes
Durante el boom actual, el éxito de la IA estuvo ligado al de las empresas que construían modelos fundacionales. Se asumía que la mayor parte del beneficio fluiría hacia ellas por realizar el trabajo más difícil de replicar.
Cierre
Las implicaciones sugieren un sector donde el valor se desplaza hacia la capa de aplicación. Aunque las grandes tecnológicas mantienen ventajas como reconocimiento de marca y reservas de efectivo, la estrategia de construir modelos cada vez más grandes parece menos atractiva que hace un año.
