Los laboratorios de IA se enfrentan a una prueba de rentabilidad ante la presión del sector

Esta es una época especial para las empresas de IA que desarrollan sus propios modelos básicos.

Por un lado, un grupo de veteranos con amplia experiencia en el sector, que se han labrado una reputación en importantes empresas tecnológicas, están ahora lanzándose por su cuenta. Al mismo tiempo, investigadores legendarios con profundos conocimientos pero objetivos comerciales poco claros están entrando en liza. Si bien existe una clara posibilidad de que algunos de estos nuevos laboratorios crezcan hasta rivalizar con gigantes como OpenAI, también hay un amplio margen para que se centren en investigaciones fascinantes sin la presión inmediata de comercializarlas.

¿El resultado? Cada vez es más difícil discernir quién se centra realmente en crear un negocio rentable.

Para aclarar este panorama, propongo una escala móvil para cualquier empresa que elabore un modelo básico. Este marco de cinco niveles no se refiere a si una empresa es rentable en la actualidad, sino a si está tratando activamente de serlo. El objetivo es evaluar la ambición, no necesariamente el éxito.

Considere la escala de la siguiente manera:

• Nivel 5: Ya estamos generando millones en ingresos diarios.
• Nivel 4: Contamos con una estrategia detallada y multifásica para lograr el dominio del mercado y una gran escala.
• Nivel 3: Tenemos numerosos conceptos de productos prometedores que se darán a conocer cuando sea el momento adecuado.
• Nivel 2: Tenemos el boceto preliminar de un plan potencial.
• Nivel 1: Nuestro verdadero valor reside en la búsqueda del conocimiento y en un propósito definido por nosotros mismos.

Los actores consolidados —OpenAI, Anthropic, Gemini y otros— ocupan firmemente el nivel 5. La escala se hace más reveladora cuando se aplica a la nueva generación de laboratorios, que a menudo tienen grandes visiones, pero trayectorias comerciales más ambiguas.

Es importante destacar que los fundadores de estos laboratorios suelen tener libertad para elegir su nivel. Con tanto capital fluyendo hacia la IA, pocos inversores exigen planes de negocio rígidos por adelantado. Incluso un laboratorio puramente orientado a la investigación puede atraer a patrocinadores entusiastas. Si tu principal motivación no es amasar una fortuna, es posible que encuentres mayor satisfacción operando en el nivel 2 que esforzándote en el nivel 5.

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Las complicaciones surgen porque la posición de un laboratorio de IA en esta escala a menudo no está clara, y gran parte de la intriga actual del sector proviene de esta incertidumbre. La ansiedad que rodea la transición de OpenAI de una organización sin ánimo de lucro se debió a su salto del nivel 1 al nivel 5 casi de la noche a la mañana. Por el contrario, se podría argumentar que la investigación inicial de Meta en materia de IA se situaba sólidamente en el nivel 2, mientras que la ambición corporativa siempre fue el nivel 4.

Teniendo en cuenta este marco, a continuación se presenta una evaluación de cuatro destacados laboratorios de IA contemporáneos y su posible ubicación en la escala.

Humans&

Humans& fue una de las noticias más importantes de esta semana en materia de IA y parte de la inspiración para crear esta escala. Sus fundadores presentan una visión convincente para la próxima ola de IA, desplazando el enfoque de las leyes de escalado puro a herramientas que mejoran la comunicación y la coordinación.

A pesar de la cobertura positiva, Humans& ha sido vago sobre cómo esta visión se traduce en productos listos para el mercado. El equipo sugiere que tiene la intención de crear productos, pero evita comprometerse con detalles específicos. Su objetivo declarado es crear herramientas para el lugar de trabajo impulsadas por IA destinadas a sustituir plataformas como Slack, Jira y Google Docs, reimaginando fundamentalmente cómo funciona ese software, esencialmente, software para el lugar de trabajo para un futuro más allá del software tradicional.

Descifrar visiones tecnológicas es parte de mi trabajo, y debo admitir que la última parte me deja algo perplejo. Sin embargo, la descripción es lo suficientemente específica como para situarlos provisionalmente en el nivel 3.

Thinking Machines Lab

Este es difícil de calificar. Normalmente, cuando un antiguo director técnico y jefe de proyecto de ChatGPT consigue una ronda de financiación inicial de 2000 millones de dólares, se supone que existe una hoja de ruta concreta. Mira Murati no parece alguien que actúe sin un plan, por lo que, al entrar en 2026, habría situado con confianza a TML en el nivel 4.

Pero entonces llegaron las últimas dos semanas. La salida del director técnico y cofundador Barret Zoph fue noticia, en parte debido a circunstancias inusuales. Al menos otros cinco empleados se marcharon con Zoph, y muchos expresaron su preocupación por la dirección de la empresa. En solo un año, casi la mitad del equipo ejecutivo fundador de TML se ha marchado. Una interpretación es que creían tener un plan sólido para convertirse en un laboratorio de IA de primer nivel, pero descubrieron que era menos firme de lo esperado. En nuestra escala, aspiraban al nivel 4, pero se encontraron en el nivel 2 o 3.

Aunque todavía no hay pruebas concluyentes de una rebaja formal, la situación se está acercando a ese punto.

World Labs

Fei-Fei Li es una de las figuras más estimadas en la investigación sobre IA, famosa por crear el desafío ImageNet que catalizó el aprendizaje profundo moderno. Ocupa una cátedra financiada por Sequoia en Stanford y codirige dos laboratorios de IA. La lista de sus honores y cargos es extensa, pero basta con decir que podría pasar fácilmente su carrera aceptando premios y galardones. ¡Su libro también es excelente!

Así que, en 2024, cuando Li anunció la recaudación de 230 millones de dólares para una empresa de IA espacial llamada World Labs, podría haber parecido una operación de nivel 2 o inferior.

Pero eso fue hace más de un año, toda una vida en IA. Desde entonces, World Labs ha lanzado tanto un modelo integral de generación de mundos como un producto comercial basado en él. Al mismo tiempo, hemos visto una demanda genuina de tecnología de modelado de mundos por parte de las industrias de los videojuegos y los efectos especiales, sin que ningún laboratorio importante ofrezca competencia directa. El resultado se asemeja cada vez más a una empresa de nivel 4, potencialmente a punto de alcanzar el nivel 5.

Safe Superintelligence (SSI)

Fundada por el antiguo científico jefe de OpenAI, Ilya Sutskever, Safe Superintelligence (SSI) parece ser una empresa típica de nivel 1. Sutskever ha trabajado diligentemente para proteger a SSI de las presiones comerciales, llegando incluso a rechazar una oferta de adquisición de Meta. No hay ciclos de productos y, más allá de la investigación básica sobre un modelo de base superinteligente, no parece haber ningún producto inmediato. Con este argumento de investigación pura, recaudó 3000 millones de dólares. Sutskever ha dado prioridad sistemáticamente a la ciencia de la IA sobre los negocios, y todo indica que este proyecto es fundamentalmente una búsqueda científica.

Dicho esto, el campo de la IA evoluciona rápidamente, y no sería prudente excluir por completo a SSI de futuras consideraciones comerciales. En una entrevista reciente, Sutskever sugirió dos escenarios que podrían desencadenar un cambio de rumbo: si los plazos de investigación resultaran inesperadamente largos, o si el valor de implementar la IA más potente del mundo para impactar en la sociedad se volviera abrumador. En otras palabras, tanto si la investigación va excepcionalmente bien como si se enfrenta a obstáculos importantes, podríamos ver a SSI ascender rápidamente varios niveles.