¿Quién ganará la carrera de la IA?
La carrera por construir el mejor modelo de IA está que arde. Continuamente tenemos anuncios de todo tipo, incluyendo culebrones como el de OpenAI que provocan que el mundillo de la IA sea un hervidero de novedades.
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OpenAI, Anthropic, Google, xAI… ¿Qué empresa se llevará el gato al agua?
Ahora mismo, si me tengo que decidir por algún modelo, me decanto por ChatGPT en su versión multimodal. La verdad es que acceder a una herramienta que puede leer documentos, buscar información en la web, hacer analítica de datos, poder generar imágenes y poder incluso ver qué hay en ellas es toda una ventaja sobre la multitud de chatbots existentes actualmente. Pero también me dejo llevar por otros chatbots como Claude, que a pesar de que no se pueda utilizar en Europa de momento, es muy potente en muchos sentidos. De las comparativas que he hecho entre ChatGPT y Claude tengo que decir que este último me ofrece mejores resultados, teniendo en cuenta que el prompt y la información facilitada al inicio son las mismas.
Alianzas estratégicas
Por lo que se refiere a la competencia entre estos dos líderes (GPT vs. Claude) es interesante ver la financiación que están obteniendo uno y otro. GPT tiene a Microsoft que ha puesto 10.000 millones de dólares y Claude que ha recibido 2.000 millones de Google y 4.000 millones de Amazon. Estas multimillonarias inversiones no son las únicas de estas BigTech. La diversificación en estos momentos es vital para no quedarse atrás en ningún ámbito del mercado. Por ejemplo, Google va a invertir cientos de millones en la startUP Character.ai, una empresa especializada en chatbots que permiten a los usuarios conversar con versiones virtuales de celebridades y crear sus propios chatbots, de momento ha atraído a usuarios jóvenes de 18 a 24 años, que representan el 60% del tráfico de su sitio web.
El lejano oriente, un punto del horizonte para no perder de vista
Faltan, por otro lado, los modelos chinos. Baidu también está en la carrera de la IA, con un modelo similar a GPT y Ant Group, la fintech vinculada con Alibaba, obtuvo luz verde del gobierno chino para presentar su gran modelo de lenguaje, Bailing. Y no son los únicos, Alibaba y Tencent también se están lanzando a la carrera de la IA generativa con productos que recuerdan a ChatGPT.
Convergencia global y los datos como elemento diferenciador
El caso es que tantos unos como otros parecen que todos tienden a converger a modelos similares, al menos en su resultado final. Afinan las ventanas de entrada de datos para que cada vez tengan más en cuenta más y más información. Por ejemplo, Amazon está trabajando en un modelo llamado “Olympus” que cuenta con 2 mil millones de parámetros, el doble que GPT-4 de OpenAI. Todos estos modelos también permiten personalizaciones más y más específicas, no dejemos de lado los GPT personalizados que podemos crear y hacer que sean especialistas en lo que queramos. Y por supuesto, también trabajan en la necesidad de tener que utilizar menos recursos para poder utilizarlos.
Tenemos, por lo tanto, una primera carrera entre empresas:
¿Cuáles son las claves que influyen en esta carrera por liderar la IA?
Primera clave, la información
Más allá del desarrollo técnico, una de las claves es la cantidad de información con la que se entrenan estos modelos. Y actualmente podríamos decir que hay las siguientes bases de datos capaces de proporcionar una ventaja competitiva al modelo que pueda disponer de ellas:
- Tesla tiene muchos datos de entorno, por la trayectoria de la empresa diría que de las mejores, más allá de las que puedan disponer otras empresas de vehículos eléctricos.
- Twitter, gracias a su volumen de publicación durante muchos años sería la BBDD textual más grande existente, aunque también se debería de utilizar con cuidado debido a la toxicidad de gran parte de su contenido.
- Meta gracias a Facebook, Instagram y WhatsApp dispone de la mayor base de datos sobre preferencias y datos de comportamiento del mundo.
- Google tiene, por supuesto, el repositorio universal de intereses (búsquedas), de trabajo gracias a gmail y de ocio gracias a YouTube.
- Y no podemos dejarnos el gran archivo de compras que supone Amazon.
Como veis, ni OpenAI, ni Anthropic son poseedoras de ninguna de estas BBDD aunque estoy seguro de que en un momento u otro han llegado o llegaran a un acuerdo para acceder a ellas. Meta tiene una información muy valiosa, pero parece que de momento se ha quedado encallada en cuanto a IA se refiere, al menos a IA de consumo directo, otra cosa es que ya la esté empezando a aplicar en múltiples capas de servicio. Google es la que más potencial tiene, aunque el lanzamiento de GPT le pilló con el paso cambiado y parece que no acaba de despegar con Bard. Amazon por su parte, además de aplicar IA en su infraestructura, sobre todo en AWS, parece que opta por estrategias a más largo plazo ofreciendo formaciones gratuitas en IA e intentando atraer talento a sus filas.
Pero en definitiva, como dice Elon Musk, los datos son el condimento. Por eso seguramente su modelo Grok tiene algo de pícaro, aunque parte con cierta desventaja ante GPT o Claude.
Segunda clave, los chips
Otro elemento clave a tener en cuenta son los chips para procesar la información. De momento, NVidia tiene el liderazgo en este tipo de componentes y las restricciones de exportación e importación impuestas a China podría ser uno de los elementos que están marcando la diferencia en la carrera por la mejor IA entre este país y Estados Unidos.
Para intentar volver a tener ventaja, China planea construir fábricas de chips de inteligencia artificial utilizando aceleradores de partículas. Esta medida podría ayudar a eludir sanciones de Estados Unidos en la industria de semiconductores, ya que los aceleradores de partículas reemplazarían las máquinas de litografía en la producción de chips IA.
Los procesadores son muy importantes, tanto que ha sido uno de los elementos que se han barajado en todo el culebrón del despido y readmisión de Sam Altman. Y son muchas las empresas que están empezando a apostar por desarrollar sus propios chips. La primera es OpenAI de la que se rumorea que anda detrás de la compra de alguna empresa para hacer sus propios desarrollos. Microsoft está trabajando con AMD para desarrollar Athena, Google y AWS también están trabajando en los suyos propios. Y es que la posibilidad de reducir consumos de energía y mejorar la capacidad de computación son elementos de competitividad para reducir costes y tener una posición de ventaja en el mercado.
Una curiosidad en la batalla de los Chips. Los directores ejecutivos de NVidia y de AMD, Jensen Huang y Lisa Su son primos lejanos con raíces taiwanesas, algo les debe venir de familia.
Tercera clave, la geopolítica
Tener una posición de ventaja en una tecnología que está remodelando por completo el mundo que conocemos es la causa para la actual carrera por la IA. De momento, como ya he comentado, dominada por Estados Unidos y China, Europa a modo rezagado y con una Rusia que no quiere quedarse atrás. Una carrera que parece revivir los años más duros de la guerra fría en cuanto a espionaje se refiere, sobre todo entre China y EEUU. En este contexto, el departamento de defensa de Estados Unidos acaba de lanzar su estrategia de adopción de IA con el objetivo de mantener la superioridad en la toma de decisiones de defensa.
El reciente fallecido Henry Kissinger, hace unos días, reflexionaba sobre el control de armas y la Inteligencia Artificial. Nos advertía sobre la importancia de regular la IA en el ámbito militar, ya que el peligro que corremos es similar a la carrera armamentística nuclear, pero en este caso con la IA como motor de desarrollo.
Y el resto de países no quieren quedarse atrás en esta carrera. Hace poco, Xavier Niel, Rodolphe Saadé y el ex director ejecutivo de Google, Eric Schmidt, respaldan un nuevo laboratorio de investigación de inteligencia artificial sin fines de lucro llamado “kyutai” en París. Con una financiación total de 300 millones de euros, el laboratorio quiere realizar investigaciones de código abierto para ayudar a Francia a competir en la carrera mundial de la IA. Francia busca desarrollar tecnología de IA soberana y ponerse al día con países que invierten mucho en IA, como Estados Unidos.
Cuarta clave, los investigadores
Los investigadores y desarrolladores son el cuarto elemento de la fórmula del éxito para triunfar en la carrera por liderar la IA. Hemos visto que en el reciente caso de Altman, los trabajadores han jugado un factor esencial en el retorno de este a OpenAI. La fuerza de los trabajadores de esta empresa, amenazando irse a Microsoft en bloque, cambió totalmente el equilibrio de la balanza.
Las ofertas millonarias por “captar” investigadores top de otras empresas es algo que empieza a ser habitual. Es un buen momento para ser investigador en IA.
Quinta clave, la regulación
El caso es que la IA tiene a los gobiernos revolucionados intentando establecer reglas básicas para que las BigTech no se aprovechen de su situación y para que todo el mundo pueda llegar a tener la oportunidad de competir en este campo, tal como indica Andreas Mundt, jefe de la oficina de la competencia en Alemania. Otra voz que se ha alzado recientemente pidiendo una regulación mundial es Oliver Dowden, viceprimer ministro del Reino Unido, preparando el camino a la cumbre sobre seguridad de la IA que se celebró a principios de mes.
Una carrera que está abierta a todo tipo de apuestas
La carrera por liderar la inteligencia artificial es compleja y se puede abordar desde diferentes perspectivas, involucrando no solo los avances tecnológicos sino también consideraciones éticas, geopolíticas y socioeconómicas. Las empresas líderes como OpenAI, Anthropic y otros actores importantes están en constante competición, no solo en términos de innovación tecnológica sino también en su habilidad para navegar en un entorno regulador cambiante y en sus estrategias para forjar alianzas clave. Sin embargo, el verdadero ganador de esta carrera no será quien simplemente desarrolle el modelo más avanzado, sino quien logre dominar los diferentes elementos clave mencionados.