Un Cambio de Dirección
Baichuan, uno de los ‘Seis Tigres’ originales, conmemoró recientemente su segundo aniversario anunciando un cambio significativo en su enfoque. El CEO Wang Xiaochuan enfatizó la necesidad de agilizar las operaciones y concentrarse en el sector de la salud. Este giro contrasta marcadamente con la visión inicial de la compañía de desarrollar un modelo fundacional similar a la versión china de OpenAI.
De manera similar, Zero One, otro miembro del grupo fundado por Kai-Fu Lee, ha declarado una transición a una estrategia ‘pequeña pero refinada’. La startup ha abandonado sus aspiraciones iniciales de construir una plataforma AI 2.0 y acelerar el advenimiento de la Inteligencia Artificial General (AGI). Esta tendencia, como señala Xpin, significa una transformación de ambiciosos tigres a ‘gatitos’ más pragmáticos.
La Onda Expansiva de DeepSeek
El cambio de estrategia se había estado gestando bajo la superficie antes de que se hiciera ampliamente evidente. Según el experto en tecnología Wang Wenguang, autor de Large Model Knowledge Graph, numerosas compañías chinas ya habían cesado el entrenamiento de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) debido a los costos prohibitivos.
El lanzamiento de DeepSeek R1 en enero envió ondas de choque a través de la industria, lo que provocó que muchas pequeñas y medianas empresas se dieran cuenta de que simplemente no podían competir. Esta constatación desencadenó un giro colectivo entre los Seis Tigres, alejándose del desarrollo de AGI y acercándose a otros dominios más especializados.
Baichuan y Zero One han abandonado por completo los modelos de pre-entrenamiento, centrándose en cambio en las aplicaciones de IA en la atención médica. MiniMax ha reducido sus operaciones B2B, cambiando su enfoque a los mercados extranjeros con aplicaciones de creación de video. Zhipu AI, Moonshot AI y Character AI permanecen activos dentro de la comunidad de código abierto, pero ninguno ha producido aún una herramienta que supere a DeepSeek R1.
Actualmente, los ‘Seis Gatitos’ se están centrando cada vez más en el mercado de Software como Servicio (SaaS) B2B, un área percibida como ‘menos innovadora’ dentro del panorama más amplio de la IA. Sin embargo, este mercado no está exento de desafíos. Wang Wenguang señala que las barreras técnicas de entrada para desarrollar una plataforma de modelo de lenguaje grande no son particularmente altas.
‘Me tomó alrededor de medio año desarrollar una plataforma de este tipo yo mismo. Creo que es difícil ganar dinero con este producto a través de una empresa, pero un individuo aún puede obtener un pequeño ingreso de él’, afirmó Wang.
Ahora hay aproximadamente mil plataformas similares en el mercado, y son fácilmente replicables. ‘Coopero con empresas B2B, proporcionando servicios por solo 40.000-50.000 RMB, un precio con el que las grandes empresas no pueden competir’, agregó Wang.
El Futuro de la IA en China
Los expertos de la industria coinciden en gran medida con la evaluación de Kai-Fu Lee de que, en el futuro, solo DeepSeek, Alibaba y ByteDance continuarán desarrollando modelos fundacionales en China.
‘Las startups que continúen persiguiendo la tecnología LLM probablemente fracasarán. El más prometedor es definitivamente DeepSeek, seguido de Alibaba y ByteDance. Se espera que el líder tome el 50-80% de la cuota de mercado, y el resto potencialmente tome el 10%. La pregunta central es: ¿quién crea AGI primero? Esa compañía es la máxima ganadora’, señaló Jiang Shao, especialista en IA de una firma financiera.
DeepSeek actualmente ocupa una posición de liderazgo, beneficiándose de una combinación de idealismo técnico, una fuerza laboral talentosa y recursos sustanciales. Wang Wenguang cree que la compañía podría lograr el dominio global si elige comercializar su tecnología de manera agresiva.
Según Xpin, los datos han surgido como un diferenciador crítico en un entorno donde identificar al ganador final sigue siendo incierto. ‘Para crear una ventaja competitiva, el factor decisivo es qué datos posee, porque cualquiera puede usar el modelo’, enfatizó Gao Peng, experto en tecnología de Alibaba.
Ya sea que se centren en el desarrollo de modelos fundacionales o en el mercado B2B, las startups de IA enfrentan importantes obstáculos para crear avances transformadores. Sin activos de datos únicos o años de experiencia acumulada, luchan por establecer una ventaja competitiva duradera. Esta realidad ha impulsado a los ‘Seis Tigres de la IA’ de China a reducir sus ambiciones y buscar oportunidades de supervivencia dentro de un ecosistema de IA en rápida evolución.
La Búsqueda de Nichos Viables
Los cambios estratégicos emprendidos por los ‘Seis Tigres’ resaltan la intensa competencia y el alto costo de entrada en el campo de los modelos de IA fundacionales. A medida que estas empresas redirigen sus recursos, están explorando activamente nichos especializados dentro del panorama más amplio de la IA. El sector de la salud, por ejemplo, presenta una oportunidad convincente para soluciones impulsadas por la IA, que van desde herramientas de diagnóstico hasta planes de tratamiento personalizados.
Sin embargo, penetrar en el mercado de la salud requiere algo más que destreza tecnológica. Exige una comprensión profunda de los flujos de trabajo médicos, los requisitos reglamentarios y las preocupaciones sobre la privacidad del paciente. Las startups que se aventuran en este espacio deben forjar asociaciones estratégicas con proveedores de atención médica, generar confianza con los pacientes y navegar por un panorama regulatorio complejo.
Del mismo modo, el mercado SaaS B2B ofrece una amplia gama de oportunidades para aplicaciones de IA, desde la automatización de las interacciones de servicio al cliente hasta la optimización de la logística de la cadena de suministro. Sin embargo, este mercado también es muy competitivo, con numerosos actores establecidos y una afluencia constante de nuevos participantes. Para tener éxito en este espacio, las startups deben diferenciarse a través de una calidad de producto superior, un servicio al cliente excepcional y modelos de precios innovadores.
El Imperativo de los Datos
En la carrera por desarrollar soluciones de IA de vanguardia, los datos han surgido como un diferenciador crucial. Las empresas con acceso a conjuntos de datos grandes y de alta calidad tienen una ventaja significativa en el entrenamiento y el ajuste fino de sus modelos. Estos conjuntos de datos pueden derivarse de una variedad de fuentes, incluidas las interacciones con los clientes, los datos de los sensores y la información disponible públicamente.
Sin embargo, simplemente poseer grandes cantidades de datos no es suficiente. Los datos deben ser debidamente seleccionados, limpiados y etiquetados para garantizar su precisión y relevancia. Además, las empresas deben desarrollar políticas sólidas de gobierno de datos para proteger la privacidad y cumplir con los requisitos reglamentarios.
La importancia de los datos ha provocado un aumento en la demanda de científicos de datos e ingenieros de datos. Estos profesionales poseen las habilidades y la experiencia necesarias para extraer información de los datos, construir modelos de aprendizaje automático e implementar soluciones de IA a escala. A medida que el panorama de la IA continúa evolucionando, la capacidad de aprovechar el poder de los datos se volverá cada vez más crítica para el éxito.
La Guerra por el Talento
La industria de la IA se caracteriza por una feroz competencia por el talento. Las empresas están reclutando activamente a los mejores ingenieros, investigadores y gerentes de producto de todo el mundo. La demanda de talento en IA supera con creces la oferta, lo que eleva los salarios y crea una fuerza laboral altamente móvil.
Para atraer y retener a los mejores talentos, las empresas deben ofrecer paquetes de compensación competitivos, tareas laborales desafiantes y oportunidades de crecimiento profesional. También deben fomentar una cultura de innovación, colaboración y aprendizaje continuo.
Además, las empresas están invirtiendo en programas de capacitación y desarrollo para mejorar las habilidades de su fuerza laboral existente. Estos programas cubren una amplia gama de temas, incluido el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. Al invertir en las habilidades de sus empleados, las empresas pueden asegurarse de tener el talento que necesitan para competir en el panorama de la IA en rápida evolución.
El Panorama Regulatorio
La industria de la IA se enfrenta a un escrutinio cada vez mayor por parte de los reguladores de todo el mundo. Los gobiernos están lidiando con las implicaciones éticas, sociales y económicas de la IA, y están desarrollando nuevas leyes y regulaciones para abordar estas preocupaciones.
Estas regulaciones cubren una amplia gama de temas, incluida la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y el uso de la IA en aplicaciones críticas. Las empresas deben mantenerse al tanto de estos desarrollos regulatorios y asegurarse de que sus soluciones de IA cumplan con todas las leyes y regulaciones aplicables.
Además, las empresas deben ser transparentes sobre cómo funcionan sus sistemas de IA y cómo se utilizan. También deben ser responsables de las decisiones tomadas por sus sistemas de IA. Al adoptar la transparencia y la rendición de cuentas, las empresas pueden generar confianza con sus clientes y partes interesadas.
El Camino a Seguir
Los cambios estratégicos emprendidos por los ‘Seis Tigres’ subrayan los desafíos y las oportunidades que enfrentan las startups de IA en China. Si bien el campo del modelo fundacional sigue estando dominado por algunos grandes jugadores, todavía existen numerosas oportunidades para que las startups se labren nichos viables dentro del panorama más amplio de la IA.
Para tener éxito, las startups deben centrarse en el desarrollo de soluciones de IA especializadas que aborden las necesidades específicas de los clientes. También deben priorizar la calidad de los datos, la adquisición de talento y el cumplimiento normativo. Al adoptar un enfoque pragmático y centrarse en la entrega de valor tangible, las startups de IA pueden prosperar en el ecosistema chino de IA en rápida evolución. El viaje de tigre a gatito podría ser la evolución necesaria para la supervivencia a largo plazo y el crecimiento sostenible.