Startups de IA priorizan aplicaciones sobre modelos base, según Boxworks
Las empresas emergentes tratan los modelos fundacionales como productos básicos intercambiables. Este cambio estratégico, destacado en la conferencia Boxworks, se debe a la ralentización de los beneficios del preentrenamiento a gran escala.
Ventaja competitiva en entredicho
El paisaje competitivo cambia de forma que socava las ventajas de los grandes laboratorios de IA. La atención se centra ahora en el fine-tuning y el aprendizaje por refuerzo, no en el preentrenamiento. El futuro inmediato consiste en negocios discretos como herramientas de desarrollo o generación de imágenes.
Ventaja del primero en moverse, cuestionada
Un capitalista de riesgo de a16z, Martin Casado, señala que OpenAI perdió categorías que lanzó primero frente a competidores. Concluye que “no hay un foso inherente en la pila tecnológica para la IA”.
Riesgo para los gigantes
Esta dinámica podría convertir a empresas como OpenAI o Anthropic en proveedores de back-end en un negocio de productos básicos con bajos márgenes. Un fundador lo compara con “vender granos de café a Starbucks”.
Antecedentes del cambio
Durante años, el desarrollo de modelos fundacionales fue el único negocio de IA. El rápido progreso hizo que su ventaja pareciera insuperable, con la suposición de que la mayor parte del beneficio fluiría hacia estas empresas. El último año ha complicado esa narrativa.
Implicaciones inciertas
El sector se encuentra en un periodo de transición. Aunque las empresas de modelos base mantienen ventajas como el reconocimiento de marca y grandes reservas de efectivo, la estrategia de construir modelos cada vez más grandes parece menos atractiva. Avances en inteligencia general podrían alterar nuevamente el valor de los modelos.
