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Cómo utilizar ChatGPT para la investigación de palabras clave (con indicaciones reales)
Si ha utilizado ChatGPT durante algún período de tiempo para tareas como crear contenido para SEO, probablemente haya notado algunas cosas:
- Es genial y supone un gran ahorro de tiempo para algunas tareas.
- Es mucho peor que lo que ya haces para otras tareas.
- Para aprovecharlo al máximo, debe comprender cómo funciona, estar dispuesto a perfeccionar sus indicaciones (a veces varias veces) y realizar un control de calidad del resultado de la plataforma.
Todas estas cosas son ciertas cuando se utiliza ChatGPT para la investigación de palabras clave. Para ayudarle a navegar el proceso, exploremos:
- Funciones de investigación de palabras clave en las que ChatGPT es bueno (con indicaciones específicas).
- Funciones de investigación de palabras clave en las que ChatGPT no es bueno.
- Cómo controlar la calidad de los resultados de su investigación de palabras clave desde ChatGPT.
Saldrá de este artículo con aplicaciones específicas de investigación de palabras clave para ChatGPT, además de un marco para incorporar la herramienta en sus procesos de SEO.
Cómo utilizar ChatGPT para la investigación de palabras clave
Una cosa importante que hay que entender desde el principio: ChatGPT no tiene acceso al volumen de búsqueda y otras métricas como lo hacen las herramientas de palabras clave como Google Keyword Planner, Semrush y Ahrefs.
Dicho esto, ChatGPT puede resultar muy útil para varias funciones de investigación de palabras clave.
Lluvia de ideas de palabras clave e ideación de temas
Una desventaja de las herramientas tradicionales de investigación de palabras clave es que sus competidores (y a menudo sitios con más autoridad que el suyo) son usando las mismas herramientas y apuntando a las mismas palabras clave.
A medida que crea una lista de temas y objetivos de palabras clave, las indicaciones correctas de ChatGPT pueden ayudarlo a encontrar áreas de palabras clave en gran medida sin explotar.
{Tema} para tontos
Si estuviera iniciando un sitio web sobre pickleball y quisiera obtener algunas ideas generales sobre qué escribir, podría usar algunas sugerencias creativas para obtener ideas de ChatGPT sobre por dónde empezar:
Obviamente, esta no es una lista de palabras clave, pero podría funcionar como una estructura general del sitio y darme ideas para crear grupos de palabras clave.
{Tema} agendas de conferencias
De manera similar, preguntarle a ChatGPT sobre temas de conferencias dirigidos a una persona específica en mi nicho proporciona algunas ideas interesantes:
Investigación competitiva rápida y sucia
ChatGPT no tiene los datos más recientes y no es una herramienta integral de investigación de palabras clave. Pero puede ayudarme a tener una idea rápida del panorama competitivo de un nicho y comenzar con ideas de alto nivel:
Además, más ideas para diferentes temas y subnichos:
Investigación sobre redes sociales e influencers
Puedo seguir conociendo el terreno en este nicho mirando cuentas de redes sociales en plataformas como X:
Sin embargo, tenga en cuenta que, si bien ChatGPT ahora puede rastrear la web cuando se le solicite, los datos son de octubre de 2023, que no están actualizados.
X también detuvo el acceso a Open AI a partir del 4 de diciembre de 2022:
También puedo mirar Reddit:
Esto puede ser aún más útil si profundizas un poco más:
El resultado es excelente como ángulos específicos para artículos o preguntas frecuentes.
También puede obtener una vista rápida de personas influyentes y líderes de opinión:
Luego puedo profundizar en más ideas de temas y conocer los temas de los que tuitean y hablan:
A continuación, puedo comenzar a reunir todo esto combinando indicaciones y pidiéndole a ChatGPT que me brinde un resumen de su investigación:
Seré honesto: ejecuto muchas indicaciones de ChatGPT y algunos de los resultados son exasperantemente malos.
Si contrató a un VA para investigar un nicho y proporcionar ideas de categorías y temas de alto nivel para un nuevo sitio, este resultado sería aceptable.
De manera similar, con ChatGPT, mejores indicaciones conducen a mejor información, por lo que debes responsabilizarte de tus comentarios.
Piense en palabras clave procesables
Ahora tenemos datos interesantes de categorías y “subnichos” de alto nivel. Entonces, ¿cómo convertimos eso en una lista real de palabras clave objetivo?
ChatGPT no puede brindarle datos estimados del volumen de búsqueda ni de la dificultad de las palabras clave. Si bien no son métricas perfectas, puedes perder tiempo y recursos si “vuelas a ciegas”.
Podemos usar ChatGPT para preparar una lista de “palabras clave iniciales” para ejecutar con nuestra herramienta de palabras clave favorita:
A continuación, utilicé un mensaje para limpiar la lista (“Perfecto, tome estas palabras clave y conviértalas en una lista de palabras clave que pueda copiar y pegar fácilmente”) y las colgué todas en Ahrefs, miré los términos coincidentes, y filtrado por términos con una dificultad de palabra clave de 5 o menos para mi nuevo sitio:
Ahora que tengo algunos términos con dificultad y volumen de búsqueda, puedo volver a ChatGPT para ayudarme a agregar información para estos términos:
ChatGPT tuvo algunos problemas al generar esta tabla, pero finalmente el resultado es bastante impresionante:
Ahora, también puedo obtener otros datos de palabras clave interesantes en mi nueva lista de términos preguntando: “¿Puede decirme cuántas publicaciones hay en cada subtema y cuántas encajan en cada nivel de intención de búsqueda?”
Muchas veces puede equilibrar la producción de contenido entre categorías, líneas de negocio y soporte para diferentes herramientas o productos. Esta es una manera práctica de resumir esa información rápidamente.
Generación, expansión y limpieza de listas de palabras clave.
Encontrar palabras clave específicas a las que apuntar y agregar diferentes modificadores a sus términos para hacer crecer su lista son aspectos críticos de la investigación de palabras clave.
Una aplicación común es generar una lista de modificadores geográficos y unirlos con un término objetivo:
También puede obtener una lista de modificadores de tamaño y aplicarla a diferentes términos:
Como puede ver, luego debe agregar algunas indicaciones adicionales, dar ejemplos y pedirle a ChatGPT que limpie las cosas para que sean utilizables, pero puede ayudarlo a omitir un paso y brindarle algunas ideas nuevas para modificadores.
Investigación de palabras clave a nivel de página
Muchas herramientas crearán resúmenes de contenido y calificaciones para su contenido basándose principalmente en lo que actualmente tiene una buena clasificación en los motores de búsqueda.
Utilizo múltiples herramientas en mi trabajo diario, lo que puede resultar bastante costoso.
Podemos usar ChatGPT para comparar nuestro conjunto de palabras clave con los términos a los que se dirigen las publicaciones clasificadas para términos específicos.
Nuevamente, no es una herramienta de SEO nativa, por lo que los datos serán diferentes de los que utilizan esas herramientas.
Y puede obtener consejos más específicos con un mensaje de seguimiento:
Aquí, podría revisar varios artículos clasificados en la primera página para este término de búsqueda, pedirle a ChatGPT que extraiga temas y términos comunes utilizados en los encabezados de cada uno y luego mostrar las frases más populares en los artículos:
Para una experiencia más fluida y escalable en tareas con muchas indicaciones, es posible que desee utilizar la API OpenAI. Haga que ChatGPT genere el código por usted (ahora usando Canvas):
ChatGPT solicita API de investigación de palabras clave
Recordatorio: Proceda con cautela cuando trabaje con API programáticas que cuesten dinero o créditos. Control de calidad de todo lo que escupe la herramienta.
Otra función de investigación de palabras clave para ChatGPT es ayudar a los SEO a interactuar con diferentes API de herramientas de palabras clave:
Para mi nuevo sitio de pickleball, podría obtener una lista extensa de sitios de baja autoridad de dominio clasificados para algunos términos de pickleball y luego ejecutarlos a través de este script. (Asegúrese siempre de realizar un control de calidad exhaustivo de cualquier código que ChatGPT genere para usted).
Si no eres muy técnico, puedes obtener instrucciones paso a paso y preguntarle a la herramienta cómo completar una tarea genérica:
Quizás no sea relevante para mi nuevo sitio de pickleball, pero si quiero hacer una investigación de palabras clave sobre mis datos, puedo obtener la ayuda de ChatGPT con la API de Google Search Console para encontrar consultas de búsqueda que puedan necesitar su página o artículo:
La API de GSC no es la única forma de obtener datos de palabras clave mediante ChatGPT.
Expresiones regulares de investigación de palabras clave de ChatGPT
Al igual que la API de GSC, el uso de expresiones regulares (regex) en Search Console puede ser una excelente manera de descubrir oportunidades de orientación por palabras clave:
Construye tus propias herramientas
ChatGPT puede instruirle sobre cómo crear herramientas específicas para la investigación de palabras clave. (¡Nuevamente, siempre haga control de calidad y proceda con precaución!)
Consejos de control de calidad para la investigación de palabras clave de ChatGPT
Los ejemplos anteriores demuestran lo valioso que puede ser ChatGPT para la investigación de palabras clave. El precio es gratuito hasta 200 dólares al mes, por lo que vale la pena probarlo.
En mi experiencia, la plataforma tiende a fracasar en tres áreas centrales de la investigación de palabras clave:
- No específico de búsqueda: ChatGPT es una herramienta nativa de investigación de palabras clave. No tiene acceso directo a los datos de palabras clave y no puede realizar funciones clave para la investigación de palabras clave.
- Confiado pero equivocado: En ocasiones, la plataforma proporciona respuestas enfáticamente que no son ciertas, entregando datos presentados como un hecho pero que son rotundamente erróneos.
- código roto: El código de ChatGPT no siempre funciona. Si confía en él para interactuar con una API o crear una herramienta para automatizar ciertos aspectos de su proceso, Supongamos que habrá errores y problemas.
Aquí hay algunas sugerencias específicas para ayudar:
- Asegúrese de utilizar entornos de desarrollo y entornos sandbox cuando trabaje con código o instrucciones de ChatGPT.
- Verifique las sugerencias de palabras clave con los datos de búsqueda y competencia para confirmar que no está dando vueltas en temas que no tienen sentido para su sitio y su ancho de banda.
- Si le está pidiendo a la herramienta que analice algo, tome el resultado con cautela. Recuerde que ChatGPT podría estar equivocado, no puede rastrear URL y tiene un conjunto de datos desactualizado.
- Utilice ejemplos de resultados deseados, brinde comentarios específicos sobre los resultados que obtiene de la herramienta (con una calificación) y solicite a la propia herramienta comentarios y sugerencias sobre indicaciones.
Estrategias más amplias de investigación de palabras clave de ChatGPT
Dejando a un lado las advertencias, los SEO probablemente encontrarán aplicaciones útiles de investigación de palabras clave con ChatGPT.
Hágase estas preguntas para determinar cómo utilizar mejor la plataforma:
- ¿Cómo se puede aprovechar la API ChatGPT?
- Si el límite de caracteres del chat lo mantiene bajo o tiene una tarea de ideación de temas o palabras clave a mayor escala, puede usar la API para varias funciones.
- ¿Hay otras aplicaciones o API que desee utilizar pero a las que no puede dedicar tiempo y energía? ¿Qué tal una combinación de múltiples API (uniendo datos de, por ejemplo, GSC, Ahrefs o Semush)?
- ¿Cuáles son sus tareas de investigación de palabras clave más tediosas y que requieren más tiempo? ¿ChatGPT puede ayudar con esto?
Piensa en ChatGPT como un asistente virtual. Comprenda que usted es el responsable final de la implementación de cualquier dato o código que genere.
Considere las tareas que necesita completar, las cosas que probablemente sea capaz de hacer y pruébelas cuando tenga sentido.
Los autores contribuyentes están invitados a crear contenido para Search Engine Land y son elegidos por su experiencia y contribución a la comunidad de búsqueda. Nuestros colaboradores trabajan bajo la supervisión del personal editorial y se verifica la calidad y relevancia de las contribuciones para nuestros lectores. Las opiniones que expresan son propias.
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¿Qué es Deepseek? Nuevos rivales de inteligencia artificial chino Chatgpt, OpenAi
Línea superior
Una nueva compañía de IA china llamada Deepseek disparó a la cima de las listas de aplicaciones y se sacudió las acciones de Global Tech el lunes después de que obtuvo calificaciones de alto rendimiento a la par con los principales rivales estadounidenses a pesar de que aparentemente carecen del acceso a los chips de vanguardia, impulsados por las afirmaciones de la compañía desarrolladas Sus modelos a una fracción del costo necesario para las plataformas estadounidenses.
Hechos clave
La startup de Deepseek tiene menos de dos años, fue fundada en 2023 por el empresario chino de 40 años Liang Wenfeng, y lanzó sus modelos de código abierto para descargar en los Estados Unidos a principios de enero, donde desde entonces ha aumentado al La parte superior de los gráficos de descarga de iPhone, superando la aplicación para el chatgpt de Openai.
El último producto de Deepseek, un modelo de razonamiento avanzado llamado R1, se ha comparado favorablemente con los mejores productos de Operai y Meta, al tiempo que parece ser más eficiente, con costos más bajos para entrenar y desarrollar modelos y posiblemente haberse hecho sin depender de la IA más poderosa. Aceleradores que son más difíciles de comprar en China debido a los controles de exportación de los Estados Unidos.
Los modelos R1 y V3 de la compañía se clasifican en el Top 10 en el chatbot Arena, una plataforma de rendimiento organizada por la Universidad de California, Berkeley, y la compañía dice que está obteniendo casi tan bien o superando modelos rivales en tareas matemáticas, conocimiento general y cuestión de preguntas y preguntas -y-y-respuesta de referencia de rendimiento.
Deepseek dijo que la capacitación de uno de sus últimos modelos costó $ 5.6 millones, lo que sería mucho menos que el director ejecutivo de $ 100 millones a $ 1 mil millones de una IA estimó que cuesta construir un modelo el año pasado, aunque el analista de Bernstein, Stacy Rasgon, luego llamó a las cifras de Deepseek muy engañosas.
A pesar de las preguntas que quedan sobre el verdadero costo y el proceso para construir los productos de Deepseek, todavía enviaron el mercado de valores a un pánico: Microsoft (menos de 3.7%a las 11:30 a.m. ET), Tesla (1.3%), Nvidia (15%) y Broadcom (16%) se resbaló el lunes después de una venta de una venta de una venta de SE VOLVER por el éxito de Deepseek, y el NASDAQ pesado por la tecnología disminuyó un 3,5% en el camino a su tercer día de los últimos dos años.
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Cita crucial
“Deepseek R1 es el momento Sputnik de AI”, dijo el domingo el inversor multimillonario Marc Andressen.
Gran número
1.6 millones. Esa es cuántas veces se había descargado la aplicación Mobile Deepseek hasta el sábado, informó Bloomberg, la aplicación No. 1 en las tiendas de iPhone en Australia, Canadá, China, Singapur, Estados Unidos y el Reino Unido
¿Cómo uso Deepseek?
Deepseek es gratuito en Web, APP y API, pero requiere que los usuarios creen una cuenta.
¿Cómo se compara Deepseek con OpenAi y Chatgpt?
Deepseek-R1 es más similar al modelo O1 de OpenAI, que cuesta a los usuarios $ 200 por mes. Ambos son modelos de idiomas grandes con capacidades de razonamiento avanzado, diferentes de los chatbots de preguntas y respuestas de forma corta como el chatgtp de Openai. R1 y O1 se especializan en desglosar las solicitudes en una cadena de “pensamientos” lógicos y examinar cada uno individualmente. R1 ha logrado el rendimiento a la par con O1 en varios puntos de referencia y, según los informes, superó su rendimiento en la prueba Math-500. Chatbot Arena actualmente clasifica a R1 como empatado en el tercer mejor modelo de IA que existe, con O1 en cuarto lugar.
¿Es el código abierto Deepseek-R1?
Sí. Deepseek-R1 está disponible para que cualquiera pueda acceder, usar, estudiar, modificar y compartir, y no está restringido por licencias propietarias.
¿Quién posee Deepseek?
Deepseek opera de forma independiente, pero es financiado únicamente por High-Flyer, un fondo de cobertura de $ 8 mil millones también fundado por Wenfeng. La compañía lanzó su primer producto en noviembre de 2023, un modelo diseñado para la codificación de tareas, y sus lanzamientos posteriores, todos notables por sus bajos costos, obligaron a otros gigantes tecnológicos chinos a reducir sus precios del modelo de IA para seguir siendo competitivos. En una entrevista el año pasado, Wenfeng dijo que la compañía no tiene como objetivo obtener ganancias excesivas y precios de sus productos solo un poco por encima de sus costos.
¿Deepseek es realmente tan barato?
No todos están comprando las afirmaciones de que Deepseek hizo R1 con un presupuesto reducido y sin la ayuda de chips de IA de fabricación estadounidense. El CEO de Scale AI, Alexandr Wang, dijo a CNBC el jueves (sin evidencia) Deepseek construyó su producto utilizando aproximadamente 50,000 chips Nvidia H100 que no puede mencionar porque violaría los controles de exportación estadounidenses que prohíben la venta de tales chips a las empresas chinas. El multimillonario Elon Musk apoyó la teoría y dijo que era “obviamente” cierto en una publicación sobre X. Rasgon expresó pensamientos similares en una nota el lunes, escribiendo que Deepseek no cuantificaba los recursos que utilizaba para desarrollar el modelo R1 en sus informes y que “Las modelos se ven fantásticas … no creemos que sean milagros”. También dijo que la estimación de costos de $ 5 millones puede representar con precisión lo que Deepseek pagó para alquilar cierta infraestructura para capacitar a sus modelos, pero excluye la investigación anterior, experimentos, algoritmos, datos y costos asociados con la construcción de sus productos.
Que ver
Qué gran éxito Nvidia, el fabricante de chips de inteligencia artificial muy buscado, lleva el lunes. La compañía está rastreando hacia una pérdida del 11%, o $ 400 mil millones, que sería la mayor pérdida de valor de un solo día para cualquier empresa. Ese registro ya está en manos de Nvidia, que cayó casi un 10% en septiembre para perder $ 280 mil millones en valor de mercado.
Fondo clave
China y los Estados Unidos son los principales jugadores en la carrera armamentista de inteligencia artificial que parecía ser dirigida principalmente por las empresas estadounidenses OpenAi (respaldadas por Microsoft), Meta y Alphabet. La semana pasada, el presidente Donald Trump respaldó el plan de infraestructura Stargate de $ 500 mil millones de OpenAI para superar a sus compañeros y, al anunciar su apoyo, habló específicamente sobre la importancia del dominio estadounidense sobre China en el espacio de la IA. La inteligencia artificial está impulsada en gran medida por chips semiconductores de alta tecnología y de alto dólar que proporcionan la potencia de procesamiento necesaria para realizar cálculos complejos y manejar grandes cantidades de datos de manera eficiente. Y aunque no todos los fabricantes de chips semiconductores más grandes son estadounidenses, muchos, incluidos Nvidia, Intel y Broadcom, están diseñados en los Estados Unidos. En 2022, Estados Unidos comenzó a limitar las exportaciones de semiconductores a China en un intento de obstaculizar la capacidad del país para avanzar en la IA por solicitudes militares u otras amenazas de seguridad nacional.
Lectura adicional
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Esto es lo que debes saber
El lunes, la startup china de inteligencia artificial DeepSeek tomó el codiciado lugar de su rival OpenAI como la aplicación gratuita más descargada en los EE. UU. Manzana‘s App Store, destronando a ChatGPT para el asistente de inteligencia artificial de DeepSeek. Las acciones tecnológicas mundiales se vendieron y estaban en camino de eliminar miles de millones en capitalización de mercado.
Líderes tecnológicos, analistas, inversores y desarrolladores dicen que la exageración (y el consiguiente temor de quedarse atrás en el siempre cambiante ciclo exagerado de la IA) puede estar justificada. Especialmente en la era de la carrera armamentista generativa de la IA, donde tanto los gigantes tecnológicos como las nuevas empresas compiten para asegurarse de no quedarse atrás en un mercado que se prevé superará el billón de dólares en ingresos dentro de una década.
¿Qué es DeepSeek?
DeepSeek fue fundada en 2023 por Liang Wenfeng, cofundador de High-Flyer, un fondo de cobertura cuantitativo centrado en la IA. Según se informa, la startup de IA surgió de la unidad de investigación de IA del fondo de cobertura en abril de 2023 para centrarse en grandes modelos de lenguaje y alcanzar la inteligencia artificial general, o AGI, una rama de la IA que iguala o supera al intelecto humano en una amplia gama de tareas, que OpenAI y sus rivales dicen que lo están persiguiendo rápidamente. DeepSeek sigue siendo propiedad total de High-Flyer y financiado por ella, según analistas de Jefferies.
Los rumores en torno a DeepSeek comenzaron a cobrar fuerza a principios de este mes, cuando la startup lanzó R1, su modelo de razonamiento que rivaliza con el o1 de OpenAI. Es de código abierto, lo que significa que cualquier desarrollador de IA puede usarlo, y se ha disparado a la cima de las tiendas de aplicaciones y tablas de clasificación de la industria, y los usuarios elogian su rendimiento y capacidades de razonamiento.
Al igual que otros chatbots chinos, tiene sus limitaciones cuando se le pregunta sobre ciertos temas: cuando se le pregunta sobre algunas de las políticas del líder chino Xi Jinping, por ejemplo, DeepSeek supuestamente aleja al usuario de líneas de preguntas similares.
Otra parte clave de la discusión: el R1 de DeepSeek se construyó a pesar de que Estados Unidos limitó las exportaciones de chips a China tres veces en tres años. Las estimaciones difieren sobre cuánto cuesta exactamente el R1 de DeepSeek o cuántas GPU se incluyen en él. Los analistas de Jefferies estimaron que una versión reciente tenía un “coste de capacitación de sólo 5,6 millones de dólares (suponiendo un costo de alquiler de 2 dólares por hora y 800 horas). Eso es menos del 10% del costo de Meta‘s Llama.” Pero independientemente de las cifras específicas, los informes coinciden en que el modelo fue desarrollado a una fracción del costo de los modelos rivales por OpenAI, Anthropic, Google y otros.
Como resultado, el sector de la IA está inundado de preguntas, entre ellas si el creciente número de rondas de financiación astronómicas y valoraciones de miles de millones de dólares de la industria es necesaria, y si una burbuja está a punto de estallar.
Acciones de NVIDIA cayó un 11%, con el fabricante de chips ASML bajó más del 6%. El Nasdaq cayó más del 2% y cuatro gigantes tecnológicos… Meta, microsoft, Manzana y ASML están listos para informar sus ganancias esta semana.
Los analistas de Raymond James detallaron algunas de las preguntas que afectan a la industria de la IA este mes y escribieron: “¿Cuáles son las implicaciones para la inversión? ¿Qué dice sobre los modelos de código abierto versus los propietarios? ¿Invertir dinero en GPU es realmente una panacea? ¿Existen restricciones a las exportaciones de Estados Unidos? ¿Cuáles son las implicaciones más amplias de [DeepSeek]? Bueno, podrían ser espantosos o no ser un evento, pero tengan la seguridad de que la industria está llena de incredulidad y especulación”.
Los analistas de Bernstein escribieron en una nota el lunes que “según las muchas (ocasionalmente histéricas) tomas calientes que vimos [over the weekend,] las implicaciones van desde ‘Eso es realmente interesante’ hasta ‘Esta es la sentencia de muerte del complejo de infraestructura de IA tal como lo conocemos'”.
Cómo están respondiendo las empresas estadounidenses
Algunos directores ejecutivos de tecnología estadounidenses están luchando por responder antes de que los clientes cambien a ofertas potencialmente más baratas de DeepSeek, y se informa que Meta está iniciando cuatro “salas de guerra” relacionadas con DeepSeek dentro de su departamento de IA generativa.
microsoft El director ejecutivo Satya Nadella escribió en X que el fenómeno DeepSeek era solo un ejemplo de la paradoja de Jevons: “A medida que la IA se vuelva más eficiente y accesible, veremos cómo su uso se dispara, convirtiéndola en un bien del que simplemente no podemos tener suficiente”. “. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, tuiteó una cita que atribuyó a Napoleón y escribió: “Una revolución no se puede hacer ni detener. Lo único que se puede hacer es que uno de sus hijos le dé una dirección a fuerza de victorias”.
Yann LeCun, científico jefe de IA de Meta, escribió en LinkedIn que el éxito de DeepSeek es indicativo del cambio de rumbo en el sector de la IA para favorecer la tecnología de código abierto.
LeCun escribió que DeepSeek se ha beneficiado de parte de la tecnología propia de Meta, es decir, sus modelos Llama, y que la startup “ideó nuevas ideas y las construyó sobre el trabajo de otras personas. Debido a que su trabajo está publicado y es de código abierto, todos pueden sacar provecho de ello. Ese es el poder de la investigación abierta y del código abierto”.
Alexandr Wang, director ejecutivo de Scale AI, dijo a CNBC la semana pasada que el último modelo de IA de DeepSeek fue “revolucionario” y que su versión R1 es aún más poderosa.
“Lo que hemos descubierto es que DeepSeek… tiene el mejor rendimiento, o aproximadamente está a la par de los mejores modelos estadounidenses”, dijo Wang, añadiendo que la carrera de IA entre EE.UU. y China es una “guerra de IA”. La empresa de Wang proporciona datos de entrenamiento a actores clave de la IA, incluidos OpenAI, Google y Meta.
A principios de esta semana, el presidente Donald Trump anunció una empresa conjunta con OpenAI, Oracle y SoftBank para invertir miles de millones de dólares en infraestructura de IA en Estados Unidos. El proyecto, Stargate, fue presentado en la Casa Blanca por Trump, el director ejecutivo de SoftBank, Masayoshi Son, el cofundador de Oracle, Larry Ellison, y el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman. Los socios tecnológicos iniciales clave incluirán a Microsoft, Nvidia y Oracle, así como a la empresa de semiconductores Arm. Dijeron que invertirían 100.000 millones de dólares para empezar y hasta 500.000 millones de dólares en los próximos cuatro años.
IA evolucionando
La noticia de la destreza de DeepSeek también llega en medio del creciente revuelo en torno a los agentes de IA (modelos que van más allá de los chatbots para completar tareas complejas de varios pasos para un usuario) que tanto los gigantes tecnológicos como las nuevas empresas están persiguiendo. Meta, Google, Amazon, Microsoft, OpenAI y Anthropic han expresado su objetivo de crear IA agente.
Anthropic, la startup de IA respaldada por Amazon y fundada por ex ejecutivos de investigación de OpenAI, intensificó su desarrollo tecnológico durante el año pasado y, en octubre, la startup dijo que sus agentes de IA podían usar computadoras como humanos para completar tareas complejas. La capacidad de uso de computadoras de Anthropic permite que su tecnología interprete lo que hay en la pantalla de una computadora, seleccione botones, ingrese texto, navegue por sitios web y ejecute tareas a través de cualquier software y navegación por Internet en tiempo real, dijo la startup.
La herramienta puede “usar computadoras básicamente de la misma manera que nosotros”, dijo a CNBC Jared Kaplan, director científico de Anthropic, en una entrevista en ese momento. Dijo que puede realizar tareas con “decenas o incluso cientos de pasos”.
OpenAI lanzó una herramienta similar la semana pasada, introduciendo una función llamada Operador que automatizará tareas como planificar vacaciones, completar formularios, hacer reservas en restaurantes y pedir alimentos.
El microsoft-La startup respaldada lo describe como “un agente que puede ir a la web para realizar tareas por usted” y agregó que está capacitado para interactuar con “los botones, menús y campos de texto que la gente usa a diario” en la web. También puede hacer preguntas de seguimiento para personalizar aún más las tareas que realiza, como información de inicio de sesión para otros sitios web. Los usuarios pueden tomar el control de la pantalla en cualquier momento.
Noticias
Esto es lo que debes saber: NBC 6 South Florida
- El zumbido alrededor de la startup de IA China Deepseek comenzó a recoger a Steam a principios de este mes, cuando la startup lanzó R1, su modelo de razonamiento que rivaliza con el O1 de Openai.
- El lunes, Deepseek se hizo cargo del lugar codiciado de su rival Openai para la aplicación gratuita más descargada en los EE. UU. En la App Store de Apple, destronando a Chatgpt para el asistente de IA de Deepseek.
- Global Tech Stocks se vendió, con el gigante de chip de IA Nvidia cayendo un 10%.
El lunes, la startup de inteligencia artificial china Deepseek se hizo cargo del lugar codiciado de su rival Openai como la aplicación gratuita más desactivada en los EE. UU. En la tienda de aplicaciones de Apple, destronando Chatgpt para el asistente de IA de Deepseek. Las acciones de Global Tech se vendieron y estaban en camino de acabar con miles de millones en el límite de mercado.
Los líderes tecnológicos, analistas, inversores y desarrolladores dicen que el bombo, y el consiguiente temor de quedarse atrás en el ciclo de bombo de IA en constante cambio, pueden estar justificados. Especialmente en la era de la carrera armamentista generativa de IA, donde los gigantes tecnológicos y las startups están corriendo para garantizar que no se queden atrás en un mercado previsto para superar los ingresos de $ 1 billón en una década.
¿Qué es Deepseek?
Deepseek fue fundada en 2023 por Liang Wenfeng, cofundador de High-Flyer, un fondo cuantitativo de cobertura centrado en la IA. Según los informes, la startup de IA surgió de la Unidad de Investigación de AI del fondo de cobertura en abril de 2023 para centrarse en modelos de idiomas grandes y alcanzar la inteligencia general artificial, o AGI, una rama de IA que iguala o supere el intelecto humano en una amplia gama de tareas, que se abren. Y sus rivales dicen que están persiguiendo rápidamente. Deepseek sigue siendo propiedad y financiado por High-Flyer, según analistas de Jefferies.
El zumbido alrededor de Deepseek comenzó a recoger a Steam a principios de este mes, cuando la startup lanzó R1, su modelo de razonamiento que rivaliza con el O1 de OpenAI. Es de código abierto, lo que significa que cualquier desarrollador de IA puede usarlo, y se ha disparado a la cima de las tiendas de aplicaciones y las tablas de clasificación de la industria, con los usuarios elogios de su rendimiento y capacidades de razonamiento.
Al igual que otros chatbots chinos, tiene sus limitaciones cuando se les pregunta sobre ciertos temas: cuando se le pregunta sobre algunas de las políticas del líder chino Xi Jinping, por ejemplo, Deepseek aleja al usuario de líneas similares de preguntas.
Otra parte clave de la discusión: R1 de Deepseek se construyó a pesar de las exportaciones de chips de EE. UU. A China tres veces en tres años. Las estimaciones difieren exactamente en la cantidad de R1 de Deepseek, o en cuántas GPU entró. Los analistas de Jefferies estimaron que una versión reciente tenía un “costo de capacitación de solo US $ 5,6 millones (suponiendo un costo de alquiler de US $ 2/h800 horas). Eso es menos del 10% del costo de la LLAMA de Meta”. Pero independientemente de los números específicos, los informes acuerdan que el modelo se desarrolló a una fracción del costo de los modelos rivales por OpenAI, Anthrope, Google y otros.
Como resultado, el sector de la IA está inundado de preguntas, incluido si es necesario el creciente número de rondas de financiación astronómica y las valoraciones de mil millones de dólares, y si una burbuja está a punto de estallar.
Las acciones de NVIDIA cayeron un 11%, con el fabricante de chips ASML más del 6%. El NASDAQ cayó por 2%, y cuatro gigantes tecnológicos: Meta, Microsoft, Apple y ASML están listos para informar las ganancias esta semana.
Los analistas de Raymond James detallaron algunas de las preguntas que afectan a la industria de la IA este mes, escribiendo: “¿Cuáles son las implicaciones de inversión? ¿Qué dice sobre los modelos de origen abierto versus patentado? ¿Está arrojando dinero a las GPU realmente una panacea? trabajando? ¿Cuáles son las implicaciones más amplias de [DeepSeek]? Bueno, podrían ser terribles o un no evento, pero tengan la seguridad de que la industria está llena de incredulidad y especulación “.
Los analistas de Bernstein escribieron en una nota el lunes que “según las muchas tomas (ocasionalmente histéricas) que vimos que vimos [over the weekend,] El rango de implicaciones en cualquier lugar desde ‘eso es realmente interesante’ hasta ‘Esta es la luz de muerte del complejo de infraestructura de IA tal como lo conocemos’ “.
Cómo están respondiendo las empresas estadounidenses
Algunos CEO de tecnología estadounidense están trepando por responder antes de que los clientes cambien a ofertas potencialmente más baratas de Deepseek, y Según los informes, Meta inicia cuatro “salas de guerra” relacionadas con Deepseek dentro de su departamento generativo de IA.
El CEO de Microsoft, Satya Nadella, escribió en X que el fenómeno de Deepseek era solo un ejemplo de la paradoja de Jevons, escribiendo, “A medida que AI se vuelve más eficiente y accesible, veremos su uso Skyroocket, convirtiéndolo en una mercancía, simplemente no podemos obtener suficiente de.” El CEO de Operai, Sam Altman, tuiteó una cita que atribuyó a Napoleón, escribiendo: “Una revolución no se puede hacer ni detener.
Yann Lecun, el jefe científico de AI de Meta, escribió en LinkedIn que el éxito de Deepseek es indicativo de cambiar las mareas en el sector de IA para favorecer la tecnología de código abierto.
Lecun escribió que Deepseek se ha beneficiado de algunas de la propia tecnología de Meta, es decir, sus modelos de llama, y que la startup “se les ocurrió nuevas ideas y las construyó en la parte superior del trabajo de otras personas. Debido a que su trabajo es publicado y de código abierto, todos pueden Se beneficia de él.
Alexandr Wang, CEO de Scale AI, le dijo a CNBC la semana pasada que el último modelo de IA de Deepseek fue “devastador de la tierra” y que su lanzamiento de R1 es aún más poderoso.
“Lo que hemos encontrado es que Deepseek … es el mejor desempeño, o aproximadamente a la par con los mejores modelos estadounidenses”, dijo Wang, y agregó que la carrera de IA entre los Estados Unidos y China es una “guerra de IA”. La compañía de Wang proporciona datos de capacitación a jugadores clave de IA, incluidos OpenAI, Google y Meta.
A principios de esta semana, presidente Donald Trump anunció una empresa conjunta con OpenAI, Oracle y Softbank para invertir miles de millones de dólares en infraestructura de IA de EE. UU. El proyecto, Stargate, fue presentado en la Casa Blanca por Trump, el CEO de SoftBank, Masayoshi,, cofundador Larry Ellison, y el CEO de Operai, Sam Altman. Los socios de tecnología iniciales clave incluirán Microsoft, Nvidia y Oracle, así como el brazo de la compañía de semiconductores. Dijeron que invertirían $ 100 mil millones para comenzar y hasta $ 500 mil millones en los próximos cuatro años.
AI evolucionando
La noticia de la destreza de Deepseek también se produce en medio de la creciente exageración en torno a los agentes de IA, modelos que van más allá de los chatbots para completar tareas complejas de varios pasos para un usuario, que los gigantes tecnológicos y las startups están persiguiendo. Meta, Google, Amazon, Microsoft, Openai y Anthrope han expresado su objetivo de construir IA de agente.
Anthrope, la startup de IA respaldada por Amazon fundada por ex ejecutivos de investigación de Openai, aumentó su desarrollo de tecnología durante el año pasado, y en octubre, la startup dijo que sus agentes de IA pudieron usar computadoras como humanos para completar tareas complejas. La capacidad de uso de la computadora de Anthrope permite que su tecnología interprete lo que está en la pantalla de una computadora, seleccione botones, ingrese texto, navegue por los sitios web y ejecute tareas a través de cualquier software y navegación en Internet en tiempo real, dijo la startup.
La herramienta puede “usar computadoras básicamente de la misma manera que lo hacemos”, dijo Jared Kaplan, director científico de Anthrope, a CNBC en una entrevista en ese momento. Dijo que puede hacer tareas con “decenas o incluso cientos de pasos”.
Openai lanzó una herramienta similar la semana pasada, presentando una característica llamada operador que automatizará tareas como planificar vacaciones, completar formularios, hacer reservas de restaurantes y ordenar comestibles.
La startup respaldada por Microsoft lo describe como “un agente que puede ir a la web para realizar tareas para usted”, y agregó que está capacitado para interactuar con “los botones, los menús y los campos de texto que las personas usan a diario” en la web . También puede hacer preguntas de seguimiento para personalizar aún más las tareas que completa, como la información de inicio de sesión para otros sitios web. Los usuarios pueden tomar el control de la pantalla en cualquier momento.
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