Las grandes tecnológicas de IA pierden ventaja competitiva frente a startups

Las empresas emergentes utilizan modelos de IA como commodities intercambiables. El progreso de la inteligencia artificial se desplaza hacia el ajuste fino y el diseño de interfaz, reduciendo la relevancia del preentrenamiento a gran escala.

Cambio de estrategia en el desarrollo de IA

Las startups se centran ahora en personalizar modelos para tareas específicas, considerando el modelo fundacional como un componente más que puede ser sustituido. Esta tendencia se evidenció en la conferencia BoxWorks, dedicada al software de usuario construido sobre modelos de IA.

Ventajas que se desvanecen

Los beneficios de escala del preentrenamiento se han ralentizado, lo que ha llevado a buscar progreso en el aprendizaje por refuerzo y postentrenamiento. Esto erosiona la ventaja competitiva duradera de los grandes laboratorios.

Un nuevo panorama competitivo

La abundancia de alternativas de código abierto reduce el poder de fijación de precios de las grandes tecnológicas. Empresas como OpenAI o Anthropic podrían convertirse en proveedores de back-end en un negocio de commodities de bajo margen.

Antecedentes del sector

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

Implicaciones de futuro

El escenario actual complica la preeminencia de los grandes laboratorios. Aunque conservan ventajas como reconocimiento de marca e infraestructura, la estrategia de construir modelos cada vez más grandes parece menos atractiva y más arriesgada que hace un año.