La incesante búsqueda del dominio de la inteligencia artificial ha desatado lo que muchos llaman las "guerras de modelos", una competencia de alto riesgo donde los gigantes tecnológicos compiten por la supremacía. Sin embargo, según el analista tecnológico experimentado Benedict Evans, el campo de juego es sorprendentemente nivelado. En un reciente discurso en la conferencia Brainstorm AI de Fortune en Londres, Evans planteó una idea que invita a la reflexión: el principal diferenciador entre los principales laboratorios de IA no es la tecnología innovadora o los algoritmos patentados, sino su acceso virtualmente ilimitado al capital.
La afirmación de Evans desafía la sabiduría convencional de que la innovación en IA está impulsada únicamente por la destreza intelectual y los avances algorítmicos. Argumenta que los modelos fundacionales, como GPT de OpenAI o Gemini de Google, se están convirtiendo rápidamente en productos básicos. Esto significa que estos modelos son cada vez más intercambiables y fácilmente disponibles, lo que disminuye la ventaja competitiva de cualquier empresa individual.
El Mito del Foso
El concepto de un "foso" económico, popularizado por Warren Buffett, se refiere a las ventajas competitivas sostenibles de una empresa que protegen sus ganancias a largo plazo y su cuota de mercado de sus rivales. En el contexto de la IA, muchos inicialmente creyeron que los algoritmos patentados, los conjuntos de datos únicos o el talento especializado crearían tal foso. Sin embargo, Evans sostiene que esto no se ha materializado.
Después de dos años de intensa competencia entre las grandes empresas tecnológicas, todavía no parece haber ningún foso fundamental en el panorama de la IA. No existen barreras de entrada significativas, ni fuertes efectos de red, ni una dinámica clara de "el ganador se lo lleva todo". En cambio, el principal impulsor del progreso ha sido una afluencia masiva de inversión de capital.
El año pasado, las cuatro grandes empresas de la nube gastaron colectivamente más de $200 mil millones en la construcción de infraestructura para respaldar el desarrollo de la IA. Se espera que este año, esa cifra supere los $300 mil millones. Este aumento exponencial en el gasto destaca la naturaleza intensiva en capital de la actual carrera de la IA.
"Esto se ha vuelto muy, muy intensivo en capital, al menos por el momento, muy, muy rápidamente", observó Evans. Además, señaló que una parte significativa de este capital finalmente está fluyendo hacia Nvidia, el principal fabricante de GPU, que son esenciales para el entrenamiento de modelos de IA.
El resultado de este gasto masivo es una proliferación de modelos de IA, que son cada vez más accesibles. Esto, a su vez, crea un entorno donde cualquiera con recursos financieros sustanciales puede construir un modelo fundacional que rivalice con los desarrollados por las principales empresas de IA.
DeepSeek, por ejemplo, es una empresa de IA que aprovechó los modelos de código abierto existentes y una inversión de $1.6 mil millones para crear un modelo de IA competitivo. Esto sirve como una ilustración convincente de cómo el capital puede nivelar el campo de juego y permitir que los nuevos participantes desafíen a los jugadores establecidos.
El Dilema de la Mercancía
Evans argumenta que los modelos de IA como GPT de OpenAI, Claude de Anthropic y Gemini de Google están evolucionando hacia "productos básicos". Estos modelos se están convirtiendo en servicios fácilmente disponibles e intercambiables, similares a una infraestructura no diferenciada y de bajo costo.
Esta tendencia a la mercantilización tiene profundas implicaciones para la industria de la IA. Sugiere que el campo de batalla final no se tratará de quién tiene el mejor modelo base, sino de quién puede empaquetar, integrar y gobernar más eficazmente ese modelo dentro de productos y servicios del mundo real.
En otras palabras, la ventaja competitiva puede no residir en el modelo fundacional en sí, sino en las capas de aplicaciones y servicios construidos sobre él. Este cambio de enfoque requiere un conjunto diferente de habilidades y capacidades, enfatizando el desarrollo de productos, la experiencia del usuario y el cumplimiento normativo.
Evans elaboró este punto en una publicación de blog, utilizando el reciente lanzamiento de la herramienta Deep Research de OpenAI como ejemplo. Argumentó que OpenAI y otros laboratorios de modelos fundacionales carecen de un verdadero foso o capacidad de defensa más allá del acceso al capital. No han logrado una adecuación del producto al mercado fuera de la codificación y el marketing, y sus ofertas se limitan esencialmente a cuadros de texto y API para que otros desarrolladores construyan sobre ellos.
Las Arenas Movedizas de la Competencia en IA
La mercantilización de los modelos de IA está remodelando el panorama competitivo, obligando a las empresas a reevaluar sus estrategias y centrarse en nuevas áreas de diferenciación. A medida que la tecnología subyacente se vuelve más accesible, el énfasis se está desplazando hacia el desarrollo de aplicaciones, la integración y la gobernanza.
Estas son algunas de las tendencias clave que están surgiendo en la industria de la IA:
IA Específica para Aplicaciones: Las empresas se están centrando cada vez más en el desarrollo de soluciones de IA adaptadas a industrias o casos de uso específicos. Este enfoque les permite crear aplicaciones más específicas y eficaces que aborden las necesidades específicas de los clientes.
Productos Impulsados por IA: La integración de la IA en los productos y servicios existentes se está volviendo cada vez más común. Esto puede mejorar la funcionalidad, mejorar la experiencia del usuario y crear nuevas fuentes de ingresos.
Gobernanza y Ética de la IA: A medida que la IA se vuelve más omnipresente, crecen las preocupaciones sobre el sesgo, la equidad y la responsabilidad. Las empresas están comenzando a invertir en marcos de gobernanza de la IA y directrices éticas para garantizar un desarrollo y una implementación responsables de la IA.
IA en el Borde: La implementación de modelos de IA en dispositivos de borde, como teléfonos inteligentes y sensores de IoT, está ganando terreno. Esto permite el procesamiento de datos en tiempo real sin depender de la conectividad en la nube, lo que reduce la latencia y mejora la privacidad.
IA como Servicio: La aparición de plataformas de IA como Servicio (AIaaS) está haciendo que la IA sea más accesible para empresas de todos los tamaños. Estas plataformas proporcionan modelos pre-entrenados, herramientas de desarrollo e infraestructura, lo que permite a las empresas integrar rápida y fácilmente la IA en sus operaciones.
El Papel Duradero del Capital
Si bien la mercantilización de los modelos de IA puede disminuir la importancia de la tecnología patentada, el capital seguirá desempeñando un papel crucial en la industria de la IA. El acceso a la financiación será esencial para que las empresas puedan:
Entrenar y ajustar modelos de IA: El entrenamiento de grandes modelos de IA requiere importantes recursos computacionales y experiencia. Las empresas con acceso a capital pueden permitirse entrenar modelos más grandes con más datos, lo que podría lograr un mejor rendimiento.
Desarrollar e implementar aplicaciones de IA: La construcción e implementación de aplicaciones de IA requiere inversión en desarrollo de software, infraestructura y talento. Las empresas con acceso a capital pueden invertir en estas áreas para crear productos y servicios convincentes impulsados por la IA.
Adquirir talento en IA: La demanda de talento en IA es alta, y los ingenieros e investigadores cualificados en IA exigen salarios superiores. Las empresas con acceso a capital pueden atraer y retener a los mejores talentos, lo que les da una ventaja competitiva.
Llevar a cabo investigación y desarrollo: La innovación continua es esencial en el panorama de la IA, que evoluciona rápidamente. Las empresas con acceso a capital pueden invertir en investigación y desarrollo para explorar nuevas técnicas y aplicaciones de IA.
Navegar por los obstáculos reglamentarios: A medida que la IA se vuelve más regulada, las empresas deberán invertir en cumplimiento y experiencia jurídica. Las empresas con acceso a capital pueden permitirse navegar por estos obstáculos reglamentarios de forma eficaz.
El Futuro de la Competencia en IA
La industria de la IA está experimentando un período de rápida transformación. La mercantilización de los modelos de IA está nivelando el campo de juego, pero el capital seguirá siendo un determinante crítico del éxito. Las empresas que puedan aprovechar eficazmente el capital para desarrollar aplicaciones de IA convincentes, atraer a los mejores talentos y navegar por el panorama regulatorio en evolución estarán mejor posicionadas para prosperar a largo plazo.
Es probable que el futuro de la competencia en IA se caracterice por:
Mayor especialización: Las empresas se centrarán en el desarrollo de soluciones de IA para industrias o casos de uso específicos, en lugar de intentar construir modelos de IA de propósito general.
Mayor énfasis en el desarrollo de aplicaciones: El enfoque cambiará de la construcción de modelos base a la creación de aplicaciones convincentes impulsadas por la IA que resuelvan problemas del mundo real.
Creciente importancia de la gobernanza de la IA: Las empresas priorizarán el desarrollo y la implementación éticos y responsables de la IA, garantizando que la IA se utilice para el bien.
Innovación continua en el hardware de IA: La demanda de hardware de IA más potente y eficiente seguirá impulsando la innovación en áreas como las GPU, las TPU y la computación neuromórfica.
Colaboración y código abierto: La colaboración y las iniciativas de código abierto desempeñarán un papel cada vez más importante en el ecosistema de la IA, acelerando la innovación y democratizando el acceso a la tecnología de la IA.
En conclusión, si bien el acceso al capital puede ser el principal diferenciador en el panorama actual de la IA, el éxito a largo plazo de las empresas de IA dependerá de su capacidad para innovar, adaptarse y construir soluciones convincentes impulsadas por la IA que creen valor para los clientes y la sociedad en su conjunto.