Startups de IA priorizan aplicaciones sobre modelos base en 2025

El desarrollo de modelos fundacionales de IA muestra rendimientos decrecientes. La atención se centra ahora en el ajuste fino y el diseño de interfaz para herramientas específicas, cambiando el panorama competitivo.

El cambio de estrategia en el ecosistema IA

Las startups tratan los modelos de base como un commodity que puede ser intercambiado, centrándose en personalizar modelos para tareas específicas y el trabajo de interfaz. Este enfoque fue evidente en la conferencia Boxworks de la semana pasada.

Ventaja competitiva en entredicho

Los beneficios de escala del pre-entrenamiento se han ralentizado. El progreso futuro provendrá del post-entrenamiento y el aprendizaje por refuerzo. Para una mejor herramienta de codificación, es más efectivo trabajar en el ajuste fino que invertir miles de millones en pre-entrenamiento.

Repercusión para los grandes laboratorios

Esta dinámica socava la ventaja de empresas como OpenAI, Anthropic y Google. Podrían convertirse en proveedores de back-end en un negocio de commodities de bajo margen, perdiendo leverage de precio ante la abundancia de alternativas de código abierto.

Antecedentes del sector

Durante años, el desarrollo de modelos fundacionales fue el único negocio de IA y su rápido progreso hizo que su ventaja pareciera insuperable. Se asumía que la mayor parte del beneficio económico fluiría hacia estas empresas.

Implicaciones futuras

El panorama actual sugiere un futuro con múltiples negocios discretos en lugar de una carrera hacia una IAG única. La estrategia de construir modelos cada vez más grandes parece menos atractiva que en 2024, haciendo que las grandes inversiones, como la de Meta, parezcan arriesgadas.