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, responde a la ralentización de los beneficios del preentrenamiento a gran escala.

Ventajas en erosión

El progreso en IA se desplaza ahora hacia el fine-tuning y el aprendizaje por refuerzo. Los equipos de startups se centran en personalizar modelos para tareas específicas y en el diseño de interfaz, considerando que el modelo base es un commodity. Este enfoque socava la ventaja competitiva que tenían los grandes laboratorios.

Un nuevo panorama competitivo

El futuro inmediato consiste en negocios discretos como desarrollo de software o gestión de datos empresariales. No está claro que construir un modelo fundacional otorgue ventaja en estos campos. La abundancia de alternativas de código abierto podría privar a los modelos base de poder de fijación de precios.

Repercusión para los gigantes

Compañías como OpenAI o Anthropic arriesgan convertirse en proveedores de back-end en un negocio de bajos márgenes. Un fundador lo compara con «vender granos de café a Starbucks». Esto supone un cambio dramático respecto a la narrativa inicial que los situaba como dueños del ecosistema.

Antecedentes

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

Cierre

Las implicaciones sugieren una redistribución del valor en la cadena de la IA, donde el mérito podría residir más en la capa de aplicación que en la base. Aunque empresas como OpenAI mantienen ventajas duraderas, la estrategia de construir modelos cada vez más grandes parece ahora menos atractiva y más arriesgada.