Las grandes tecnológicas de IA pierden ventaja competitiva frente a startups

El desarrollo de modelos fundacionales de IA muestra rendimientos decrecientes. Startups priorizan ahora el ajuste fino y el diseño de interfaz, tratando los modelos base como commodities intercambiables.

Cambio de estrategia en el sector

Las startups de IA se centran en personalizar modelos para tareas específicas, considerando el modelo fundacional como un commodity más. La conferencia BoxWorks destacó software de usuario construido sobre modelos existentes.

Ventajas que se desvanecen

Los beneficios del pre-entrenamiento masivo han ralentizado su progreso. El avance ahora depende del post-entrenamiento y el aprendizaje por refuerzo. Compañías como Anthropic demuestran competencia en estos campos, pero su ventaja ya no es duradera.

Nuevo panorama competitivo

El ecosistema se fragmenta en negocios discretos: desarrollo software, gestión de datos empresariales o generación de imágenes. La abundancia de alternativas de código abierto reduce el poder de fijación de precios de los grandes laboratorios.

Riesgo para los gigantes

OpenAI, Anthropic y Google podrían convertirse en proveedores de back-end en un negocio de bajos márgenes, perdiendo la competencia en la capa de aplicación. Un fundador lo compara con «vender granos de café a Starbucks».

Antecedentes

Durante años, el desarrollo de modelos fundacionales fue el único negocio de IA, con un progreso tan rápido que su liderazgo parecía insuperable. Se asumía que la mayor parte del beneficio económico revertiría en estas compañías.

Cierre

La estrategia de construir modelos fundacionales cada vez más grandes resulta menos atractiva. El gasto millonario de Meta se percibe ahora como arriesgado, mientras el futuro valor de los modelos de IA dependerá de avances en campos como la farmacéutica o la ciencia de materiales.