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Las startups tratan los modelos de IA como commodities, desplazando el valor hacia la personalización y diseño de interfaz en lugar del pre-entrenamiento masivo.
TechCrunch
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El auge de la IA deja atrás a las grandes empresas de modelos fundacionales

Las startups de IA tratan los modelos fundacionales como un commodity intercambiable. El enfoque de la industria se desplaza hacia la personalización y el diseño de interfaz, reduciendo la ventaja competitiva de los grandes laboratorios.

Cambio de estrategia en el sector

Las empresas emergentes se centran ahora en customizar modelos para tareas específicas y en el trabajo de interfaz, viendo el modelo fundacional como un elemento que puede ser sustituido según sea necesario. Este enfoque fue evidente en la conferencia BoxWorks.

Ventajas que se desvanecen

Los beneficios del pre-entrenamiento a gran escala se han ralentizado. El progreso futuro proviene ahora del post-entrenamiento y el aprendizaje por refuerzo, no de invertir miles de millones en un pre-entrenamiento adicional.

Un nuevo panorama competitivo

La abundancia de alternativas de código abierto significa que los modelos fundacionales pueden perder poder de fijación de precios. Esto podría convertir a empresas como OpenAI o Anthropic en proveedores de back-end en un negocio de commodities de bajo margen.

Antecedentes de la industria

Durante el boom actual, el éxito de la IA estuvo ligado al de empresas como OpenAI, Anthropic y Google. Se asumía que la mayor parte del beneficio fluiría hacia estas compañías dueñas de los modelos fundacionales, por ser el trabajo más difícil de replicar.

Implicaciones inciertas

La estrategia de construir modelos fundacionales cada vez más grandes parece menos atractiva que hace un año. Aunque estas empresas conservan ventajas como reconocimiento de marca y vastas reservas de efectivo, el ritmo de desarrollo podría cambiar rápidamente el escenario de nuevo.

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