Más allá de Nvidia: la búsqueda del próximo avance de la IA
Durante unos días, el gigante de los chips de IA Nvidia se sentó en el trono como la empresa más grande del mundo, pero detrás de su asombroso éxito hay dudas sobre si los nuevos participantes pueden reclamar la bonanza de la inteligencia artificial.
Nvidia, que fabrica los procesadores que son la única opción para entrenar los grandes modelos de lenguaje de IA generativa, es ahora el miembro más nuevo de las Big Tech y su despegue en el mercado de valores ha impulsado a todo el sector.
Incluso el segundo peldaño de la tecnología en Wall Street ha dependido de Nvidia, con Oracle, Broadcom, HP y una serie de otros que han visto aumentar las valoraciones de sus acciones, a pesar de las ganancias a veces inestables.
En medio del champán, a las nuevas empresas que buscan la atención de los capitalistas de riesgo de Silicon Valley se les pide que innoven, pero sin una indicación clara de dónde se escribirá el próximo capítulo de la IA.
Cuando se trata de IA generativa, persisten las dudas sobre qué quedará exactamente para las empresas que no son fabricantes de modelos existentes, un campo dominado por OpenAI, Google y Anthropic, respaldados por Microsoft.
La mayoría está de acuerdo en que competir frontalmente con ellos podría ser una tontería.
«No creo que exista una gran oportunidad para iniciar una empresa de IA fundamental en este momento», dijo Mike Myer, fundador y director ejecutivo de la firma de tecnología Quiq, en la conferencia de tecnología Collision en Toronto.
Algunos han intentado crear aplicaciones que utilizan o imitan los poderes de los grandes modelos existentes, pero los principales actores de Silicon Valley están rechazando esto.
«Lo que me parece inquietante es que la gente no diferencia entre las aplicaciones que acaban con los modelos a medida que avanzan en sus capacidades, y aquellas que realmente añaden valor y estarán aquí dentro de 10 años», dijo el veterano del capital riesgo Vinod Khosla. .
Khosla, que habla con dureza, es uno de los primeros inversores de OpenAI.
«Grammarly no seguirá el ritmo», predijo Khosla sobre la aplicación de revisión ortográfica y gramatical, y otras similares.
Dijo que estas empresas, que sólo ponen un «envoltura delgada» en torno a lo que los modelos de IA pueden ofrecer, están condenadas al fracaso.
Uno de los campos maduros para ser tomado es el diseño de chips, dijo Khosla, ya que la IA exige procesadores cada vez más especializados que proporcionen poderes altamente específicos.
«Si analizamos la historia de los chips, en realidad nos hemos centrado principalmente en chips más generales», dijo a la AFP Rebecca Parsons, directora de tecnología de la consultora tecnológica Thoughtworks.
Proporcionar un procesamiento más especializado para las muchas demandas de la IA es una oportunidad aprovechada por Groq, una nueva startup que ha construido chips para el despliegue de la IA en lugar de su entrenamiento o inferencia, la especialidad de las GPU de Nvidia, que dominan el mundo.
El director general de Groq, Jonathan Ross, dijo a la AFP que Nvidia no será la mejor en todo, aunque no tengan rival en el entrenamiento de IA generativa.
«Nvidia y (su CEO) Jensen Huang son como Michael Jordan… los mejores de todos los tiempos en el baloncesto. Pero la inferencia es el béisbol, y tratamos de olvidar el momento en que Michael Jordan intentó jugar béisbol y no era muy bueno en eso», dijo.
Otra oportunidad vendrá de la inteligencia artificial altamente especializada que proporcionará experiencia y conocimientos basados en datos patentados que no serán cooptados por las voraces grandes tecnologías.
«La IA abierta y Google no van a crear un ingeniero estructural. No van a crear productos como un médico de atención primaria o un terapeuta de salud mental», dijo Khosla.
Beneficiarse de datos altamente especializados es la base de Cohere, otra de las nuevas empresas más populares de Silicon Valley que ofrece modelos fabricados específicamente a empresas que temen que la IA se salga de su control.
«Las empresas son escépticas ante la tecnología y tienen aversión al riesgo, por lo que debemos ganarnos su confianza y demostrarles que existe una manera de adoptar esta tecnología que sea fiable, digna de confianza y segura», dijo a la AFP el director general de Cohere, Aidan Gómez. .
Cuando tenía solo 20 años y trabajaba en Google, Gómez fue coautor del artículo fundamental «La atención es todo lo que necesitas», que presentó Transformer, la arquitectura detrás de modelos populares de lenguajes grandes como GPT-4 de OpenAI.
La empresa ha recibido financiación de Nvidia y Salesforce Ventures y está valorada en miles de millones de dólares.
© 2024 AFP