Las grandes tecnológicas de IA pierden ventaja competitiva frente a startups

El desarrollo de modelos de base se enfrenta a rendimientos decrecientes. El avance de la inteligencia artificial se desplaza hacia el ajuste fino y el diseño de interfaces, reduciendo la ventaja competitiva de los principales laboratorios.

Cambio de estrategia en el sector

Las startups de IA se centran ahora en personalizar modelos para tareas específicas, tratando el modelo de base como una commodity intercambiable. Esta tendencia quedó patente en la conferencia BoxWorks, dedicada al software de usuario construido sobre modelos de IA.

Ventajas que se desvanecen

Los beneficios del pre-entrenamiento a gran escala se han ralentizado. El progreso futuro depende más del post-entrenamiento y el aprendizaje por refuerzo. Esto permite a nuevas empresas competir sin necesidad de invertir miles de millones en pre-entrenamiento.

Un nuevo panorama competitivo

El futuro inmediato de la IA consiste en una proliferación de negocios discretos como desarrollo de software o gestión de datos empresariales. Construir un modelo de base no garantiza ventaja en estos campos. La abundancia de alternativas de código abierto podría reducir el margen de beneficio de empresas como OPENAI o ANTHROPIC, convirtiéndolas en proveedores de bajo margen.

Antecedentes

Durante el auge actual de la IA, el éxito estuvo ligado al de las empresas que construían modelos de base. Se asumía que la mayor parte del beneficio fluiría hacia ellas por realizar el trabajo más difícil de replicar. OPENAI, ANTHROPIC y GOOGLE eran vistas como futuras dominadoras del sector.

Implicaciones

La estrategia de construir modelos de base cada vez más grandes resulta menos atractiva. La posible falta de ventaja del primer movilizante y el actual enfoque en el post-entrenamiento introducen incertidumbre en el negocio de la IA, haciendo que grandes apuestas como la de META parezcan arriesgadas.