Noticias
Google lidera con LLMS, Meta y Operai Struggle
La historia temprana de los modelos de grandes idiomas (LLM) estuvo dominado por OpenAi y, en menor medida, meta. Los primeros modelos GPT de OpenAI establecieron la frontera del rendimiento de LLM, mientras que Meta talló un nicho saludable con modelos de peso abierto que ofrecieron un rendimiento fuerte. Los modelos de peso abierto tienen un código de acceso público que cualquiera puede usar, modificar e implementar libremente.
Eso dejó a algunos gigantes tecnológicos, incluido Google, detrás de la curva. El trabajo de investigación innovador sobre la arquitectura del transformador que sustenta los modelos de idiomas grandes provino de Google en 2017, sin embargo, la compañía a menudo se recuerda más por su lanzamiento fallido de Bard en 2023 que por su innovadora investigación de IA.
Pero Strong New LLMS de Google, y fallas de Meta y OpenAi, están cambiando el ambiente.
LLAMA 4 El rebaño se pone en el casco equivocado
El lanzamiento de News of Llama 4 inesperadamente salió de Meta el sábado 5 de abril.
Si la decisión de lanzar un modelo importante en un fin de semana te parece extraño, no estás solo. El tiempo tomó a todos desprevenidos y enterró parcialmente el anuncio en el ciclo de noticias de la semana siguiente.
El nuevo LLM de peso abierto de Meta tiene sus puntos fuertes. Llama 4 es multimodal, lo que significa que puede manejar imágenes, audio y otras modalidades. Viene en tres sabores, Llama 4 Behemoth, Maverick y Scout, que tienen diferentes tamaños y fortalezas. Llama 4 Scout también cuenta con una gran ventana de contexto de hasta 10 millones de tokens. Los tokens son las pequeñas unidades de texto que LLMS procesan y se gnalizan, y la ventana de contexto es el número de tokens que un modelo puede procesar a la vez. Una ventana de contexto más grande ayuda al modelo a “recordar” y trabajar con mayores cantidades de texto en una sola sesión. La mayoría de los modelos tienen una ventana de contexto de un millón de tokens o menos.
Pero la recepción empeoró cuando los críticos notaron el enfoque astuto de Meta para clasificarse en Lmarena, un sitio que clasifica a LLMS basado en los votos de los usuarios. El modelo específico de LLAMA 4 que Meta usó para las clasificaciones no era el mismo modelo disponible como parte de su lanzamiento general. En una declaraciónLmarena dijo que Meta proporcionó “un modelo personalizado para optimizar la preferencia humana”.
Meta también atrapó a Flak por su jactancia sobre la ventana de contexto de 10 millones de Scout de Llama 4 Scout. Si bien esta figura parece ser técnicamente precisa, un punto de referencia del rendimiento de contexto largo encontró que Llama 4 se quedó atrás de los modelos competitivos.
Meta tampoco lanzó un modelo de “razonamiento” o “pensamiento” de Llama 4 y se retrasó variantes más pequeñas, aunque Meta dice que un modelo de razonamiento estará disponible.
“Se desviaron de la norma de una liberación más sistemática, donde tienen todos sus patos seguidos”, dice Ben Lorica, fundador de la compañía de consultoría de IA, Gradient Flow. “Esto parece que querían asegurar a las personas que tienen un nuevo modelo, incluso si no tienen todos los componentes, como un modelo de razonamiento y versiones más pequeñas”.
GPT-4.5 se ve obligado a retirarse
Operai también ha experimentado su parte de dificultades en los últimos meses.
GPT-4.5, publicado como una vista previa de investigación el 27 de febrero, fue promocionada como el “mejor y mejor modelo para chat de la compañía hasta ahora”. Y OpenAi descubrió que, de hecho, en general superó al modelo anterior GPT-4O en puntos de referencia.
Sin embargo, los costos del modelo generaron críticas. El acceso a la API con precio de OpenAI al modelo a tokens de salida de US $ 150 por millón. Ese fue un asombroso aumento de 15 veces sobre GPT-4O, que tiene un precio de solo $ 10 por millón de tokens. La API es el método proporcionado por OpenAI a los desarrolladores que buscan usar modelos Operai en sus aplicaciones y servicios.
“GPT-4.5 fue probablemente la LLM tradicional más grande lanzada durante el primer trimestre de 2025. Estimé que era un modelo de mezcla de expertos con 5.4 billones de parámetros”, dice Alan D. Thompson, consultor de IA y analista de Life Architect. “Ese tipo de escala en bruto es difícil de justificar con nuestras limitaciones de hardware actuales, y aún más difícil de servir a una gran base de usuarios ahora”.
El 14 de abril, Openai anunció que terminaría el acceso GPT-4.5 a través de la API después de menos de tres meses. GPT 4.5 seguirá disponible, pero solo para los usuarios de ChatGPT a través de la interfaz CHATGPT.
Operai hizo el anuncio junto con la revelación de GPT-4.1, un modelo más económico con un precio de $ 8 por millón de tokens. Los puntos de referencia de OpenAI muestran que GPT-4.1 no es tan capaz como GPT 4.5 en general, aunque funciona mejor en algunos puntos de referencia de codificación.
Openai también lanzó nuevos modelos de razonamiento la semana pasada: O3 y O4-Mini. El modelo O3 puntúa particularmente bien en los puntos de referencia. Sin embargo, el costo es una vez más una preocupación, ya que el acceso a O3 a través de la API tiene un precio de $ 40 por un millón de tokens de producción.
A medida que los competidores luchan, Google asciende
La recepción media de Llama 4 y ChatGPT-4.5 dejaron una apertura para los competidores, y han impulsado su ventaja.
Es poco probable que el lanzamiento rocoso de Meta de Llama 4 aleje a los desarrolladores de Deepseek-V3, Gemma de Google y Qwen2.5 de Alibaba. Estos LLM, que llegaron a fines de 2024, son ahora los modelos preferidos de peso abierto en las tablas de clasificación de Lmarena y Huggingface. Son competitivos o superiores a Llama 4 en puntos de referencia populares, económicos de acceder a través de una API y, en algunos casos, disponible para descargar y usar en hardware de computadora de grado consumidor.
Pero es el nuevo LLM de vanguardia de Google, Gemini 2.5 Pro, lo que realmente llamó la atención.
Lanzado el 25 de marzo, Google Gemini 2.5 Pro es un “modelo de pensamiento”, similar a GPT-O1 y Deepseek-R1, que utiliza la autoinscripción para razonar a través de tareas. Gemini 2.5 Pro es multimodal, tiene una ventana de contexto de un millón de tokens y apoya una investigación profunda.
Gemini 2.5 rápidamente acumuló victorias de referencia, incluido el primer lugar en Simplebench (aunque perdió eso para Openi’s O3 el 16 de abril), y en el índice combinado de inteligencia de inteligencia artificial de análisis artificial. Gemini 2.5 Pro actualmente se encuentra en la cima de Lmarena, también. A partir del 14 de abril, Google Models ha obtenido 5 de las 10 mejores ranuras en Lmarena (esto incluye Gemini 2.5 Pro, tres variantes de Gemini 2.0 y Gemma 3-27B).
El fuerte rendimiento sería suficiente para atraer la atención, pero Google también es un líder de precios. Google Gemini 2.5 es actualmente gratuito a través de la aplicación Gemini de Google y a través del sitio web de AI Studio de Google. El precio de la API de Google también es competitivo; Gemini 2.5 Pro tiene un precio de $ 10 por un millón de tokens de salida y Gemini 2.0 Flash tiene un precio de solo 40 centavos por un millón de tokens.
“Honestamente, cuando se trata de un gran volumen, probablemente termine usando Deepseek-R1 o Google Gemini para razonamiento. Usaré OpenAi, pero siento que debo ser más consciente en términos del precio”, dice Lorica.
Por supuesto, esto no quiere decir que Meta y OpenAi estén hundidos. Operai en particular tiene espacio para maniobrar gracias a la popularidad de ChatGPT, que, según los informes, ahora tiene mil millones de usuarios. Aún así, las fuertes clasificaciones de Gemini y el rendimiento de referencia muestran que los vientos de cambio están soplando en el mundo de LLMS, y actualmente favorecen a Google.
De los artículos de su sitio
Artículos relacionados en la web
Como inversionista en Alphabet (Googl), he notado la creciente narrativa: que Google está en “declive administrado”, amenazado por el rápido aumento de OpenAi con ChatGPT. Esta perspectiva, popularizada en podcasts y medios de comunicación, pinta el alfabeto como hinchado, lento y vulnerable a ser superado. Sin embargo, creo que estas afirmaciones son prematuras.
La inversión segura comienza aquí:
En lugar de simplemente enfrentar la competencia, Alphabet está evolucionando en silencio su negocio de búsqueda con Gemini AI. Lejos de disminuir, la compañía parece estar fortaleciendo su ventaja competitiva, posicionándose para un crecimiento sostenido y un rendimiento superior a largo plazo.
Géminis de Google es mucho más que un clon
Alphabet ha lanzado la experiencia generativa de búsqueda (SGE), una actualización de IA para incorporar directamente a los resultados de búsqueda tradicionales. A diferencia de ChatGPT, que se ejecuta independientemente del comportamiento de búsqueda típico, el SGE dirigido por Gemini se integra perfectamente en la página de búsqueda convencional que todos hemos conocido durante décadas.
En la última actualización trimestral de Alphabet para el año fiscal 2025, SGE ya tiene más de 1.500 millones de usuarios activos cada mes, lo que sirve como evidencia de una adopción extremadamente rápida. Está claro para mí que Alphabet comprende bien a sus usuarios: en lugar de reinventar completamente la experiencia de búsqueda, la han mejorado, aprovechando décadas de experiencia y datos del usuario. Esta versión híbrida profundiza la confianza del usuario, proporcionando una experiencia de usuario atractiva al tiempo que limita los incentivos para que los usuarios migren a productos y servicios competitivos.
Géminis no solo mantiene los ingresos, sino que lo aumenta
Otro aspecto significativo de la integración de Géminis de Google es la clara presencia de monetización. Alphabet mantuvo a propósito la publicidad en la mezcla de SGE. Justo en las respuestas de búsqueda generadas por IA, obtiene respuestas patrocinadas relevantes y ubicaciones de productos. Esto mantiene intacto el precioso modelo de chasis publicitario de Google sin romper los ingresos de él. Por ejemplo, la búsqueda de “mejores auriculares en ejecución” presenta recomendaciones y anuncios de productos patrocinados prominentemente.
Los informes más recientes de Alphabet muestran aumentos año tras año de dos dígitos en los ingresos publicitarios de búsqueda, lo que confirma que esta estrategia de monetización funciona bien para el alfabeto. Gemini aumenta la experiencia de búsqueda del usuario, verificando esta estrategia de monetización sin restar el flujo de ingresos del alfabeto central. Por lo tanto, no solo mantiene el flujo de caja actual de Google, sino que también potencialmente abre oportunidades adicionales para publicidad altamente específica, solidificando el liderazgo del Alphabet.
Por qué OpenAi puede enfrentar problemas a competir a largo plazo
Operai, aunque emocionante para el mercado con búsqueda impulsada por IA a través de ChatGPT, enfrentará limitaciones estructurales más significativas en comparación con el alfabeto. Parece que la mayor parte de la monetización OpenAI gira en torno a suscripciones o tarifas de aplicación, que es mucho menos lucrativa, pegajosa y sostenible que el modelo de ingresos publicitarios de Alphabet. Esta será potencialmente una desventaja competitiva a largo plazo para OpenAI cuando compite con el alfabeto, que está respaldada por un capital financiero más profundo e infraestructura.
Dicho esto, creo que hay suficiente espacio para muchos jugadores exitosos en esta industria. Los modelos de Openai no deben subestimarse, y actualmente es la compañía líder del mercado para la IA generativa. El campo todavía está abierto a jugar, y veo muchas compañías dominantes ganando en grande, con Google y OpenAi reclamando el centro de atención de manera similar.
Los márgenes bajo fuego no deberían disuadir a los inversores de Googl
Dicho esto, el alfabeto enfrenta desafíos significativos en la gestión de los costos sustanciales asociados con la operación de la infraestructura informática necesaria para Géminis. Es probable que la búsqueda impulsada por IA sea significativamente más costosa que la búsqueda tradicional, lo que podría ejercer presión a largo plazo sobre los márgenes de ganancias. Para mitigar esto, Alphabet debe continuar diversificando sus flujos de ingresos. Waymo, parte del segmento de “otras apuestas”, ofrece una vía prometedora. Su servicio autónomo de transporte ya está operativo en partes de los EE. UU., Aunque enfrenta una fuerte competencia de la red emergente de autonomía de Tesla (TSLA).
También hay incertidumbre en torno al comportamiento del usuario. Como herramientas de IA, incluida las propias chatbots basadas en suscripción de Google, la tracción gana, podrían comenzar a desviar el tráfico lejos de la búsqueda tradicional. Este cambio podría reducir los ingresos impulsados por AD y conducir a una presión de margen adicional, lo que potencialmente obliga al alfabeto a inclinarse más en modelos basados en suscripción similares a CHATGPT. Como resultado, se puede justificar algún grado de compresión múltiple de valoración a largo plazo.
Aún así, estos riesgos parecen manejables cuando se ven a la luz de la fuerte historia de Alphabet de adaptar su modelo de negocio para generar rendimientos duraderos a largo plazo a medida que los mercados evolucionan.
¿Googl es una compra, venta o retención?
En Wall Street, Googl tiene una calificación de compra de consenso fuerte, basada en 29 compras, nueve retención y cero ventas en los últimos tres meses. El precio objetivo promedio de Googl es de $ 199.14, lo que indica un potencial de aumento del 15% en los próximos 12 meses.
El foso de Alphabet no se está encogiendo, está evolucionando
La narración de que Alphabet está en “declive administrado” me parece una reacción exagerada a cambios más amplios en el panorama tecnológico. En verdad, Alphabet está aprovechando activamente su vasta red de distribución, activos de datos patentados e infraestructura de monetización madura para forjar una posición defendible en el ecosistema de IA en evolución.
En lugar de mostrar signos de debilidad, Alphabet está ejecutando una evolución estratégica, metódicamente y sin fanfarria prematura. Para los inversores de crecimiento a largo plazo que buscan innovación y resiliencia, Gemini es un fuerte indicador de que el alfabeto sigue siendo una fuerza formidable. No es solo mantener el ritmo del cambio; Se está posicionando para entregar alfa sostenido y de alta calidad en un mercado que se transforma rápidamente.
Descargo de responsabilidad y divulgación
¿Busca una plataforma de negociación? Echa un vistazo a los mejores corredores en línea de Tipranks y encuentre el corredor ideal para sus operaciones.
Informar un problema
El miércoles pasado, Openai anunció que estaba adquiriendo una compañía llamada IO, una firma de desarrollo de productos artificial-inteligencia cofundó, el año pasado, de Jony Ive, el diseñador muy influyente conocido por su trabajo con Steve Jobs en Apple. He liderado los diseños del iMac original, el iPad y el Apple Watch, entre otros productos que definen la época. Luego, en 2019, dejó a Apple para comenzar su propia firma de diseño llamada LoveFrom. La noticia de su movimiento para OpenAi sintió algo como aprender que LeBron James se unía al Miami Heat: me había convertido en sinónimo del éxito de Apple, quizás solo solo a Jobs. Ahora, después de un período de independencia, estaba eligiendo un nuevo equipo. El anuncio del acuerdo con OpenAI, por un presupuesto de $ 6.5 mil millones en Equity Operai, dueño a través de un comunicado de prensa, con un retrato bastante tierno de Ive con el CEO y cofundador de Operai, Sam Altman (filmado por el fotógrafo de moda británico Craig McDean) y una sesión de entrevista en videos informados en videos entre los dos en el Café de Café de Cafe de Cafe de Cafe de San Francisco. En él, Altman describe “una familia de dispositivos que permitiría a las personas usar IA para crear todo tipo de cosas maravillosas”, habilitadas por “inteligencia mágica en la nube”. El simbolismo de la asociación era claro: Altman son los nuevos trabajos, y juntos él y Ive prometen crear el próximo Ur-Device, una tecnología personal que remodelará nuestras vidas tal como lo hizo el iPhone. Una vez que esté listo, dicen, enviarán cien millones de dispositivos “más rápido que cualquier compañía”.
Todavía no sabemos cómo se verá, pero Altman jura que será “la mejor pieza de tecnología que el mundo haya visto”. Ming-Chi Kuo, un respetado analista de la fabricación china de Apple, publica en X que el producto está planeado para ser “tan compacto y elegante como un iPod shuffle” y que tendrá “cámaras y micrófonos para la detección ambiental”. Podría parecerse a otros dispositivos AI tempranos anunciados o lanzados en el último año, como amigo, otro compañero de chatbot tipo colgante; Humano, un alfiler de IA con un proyector láser; o conejo, un pequeño dispositivo de mano. Sin embargo, la funcionalidad de estos inventos nacientes es severamente limitada. “Vaporware” es un término de arte de los diecinueve ocho que se popularizó en la era temprana de Internet, refiriéndose a un nuevo software o tecnología que promite y subdirige, si el producto se lanza en primer lugar. Sin embargo, muchos titulares sin aliento sobre la adquisición de Openai, es solo vaporware hasta que Altman y Vive demuestren lo contrario. Hype, después de todo, es uno de los principales logros de OpenAI: predicciones a pesar de que Chatgpt cambia el mundo, la compañía está perdiendo miles de millones de dólares al año.
Mientras tanto, lo que podemos hacer es imaginar cómo se vería un iPhone de IA en base a la tecnología AI que hasta ahora existe. La IA generativa ya se ha integrado en muchas de nuestras experiencias digitales diarias, ya sea que lo queramos allí o no. Los iPhones ahora resumen los hilos de texto usando AI y permiten a los usuarios generar emojis personalizados. Google anunció recientemente un “modo de IA” que tiene la intención de suplantar su cuadro de búsqueda tradicional, un desarrollo que amenaza con ralentizar el tráfico de red abierta hasta un goteo. Las “Gafas de IA” de Meta, una colaboración con Ray-Ban, Integra el chat de voz y la traducción en vivo con el asistente de IA de la compañía. Y los chatbots con personalidades distintas, como replika y carácter. Quizás la máquina de Altman e Ive mezcle todas estas funcionalidades: podría escuchar e interpretar los sonidos a su alrededor; Podría responder con texto predictivo, entregado a usted instantáneamente y en un tono personalizable; Y podría convertirse en su vía principal para acceder a la información, como un conserje personal. Según los informes, no intentará suplantar las otras tecnologías de las que depende: según el Wall Street JournalAltman lo describió como una especie de tercer dispositivo, destinado a trabajar dentro de un ecosistema que incluye su computadora portátil y teléfono inteligente. Pero será efectivamente una máquina de autovalorización que crea un maletero tecnológico para su realidad personal. La participación de IVE invita a comparaciones inevitables con el iPhone, pero esto no es necesariamente un cumplido; Para muchos de nosotros, un iPhone de IA suena menos como una promesa utópica que como una amenaza de que la IA pronto se volverá ubicua e inevitable. Los teléfonos inteligentes ya nos han absorbido en nuestras pantallas, creando burbujas de información personalizadas; La IA omnipresente solo intensificará esa atomización, mientras que es más automatizada, más inescrutable y más ineludible.
El video afirma que se compartirá más información sobre el nuevo producto el próximo año, lo que significaría que actualmente estamos en la etapa piloto de Palm de la IA, con la invención similar a iPhone que se avecina a la vuelta de la esquina, preparada para destruir la competencia. Pero hay grandes obstáculos logísticos para lograr esta línea de tiempo optimista para la IA de consumidores ubicua más de mil millones de personas en el mundo. Algunas investigaciones estima que generar un correo electrónico típico que usa AI consume agua de una botella para Siphon Heat Alejes de los servidores de los centros de datos para separar las torres de enfriamiento. Esto significa que, si todos comenzamos a usar nuestras máquinas de IA personales, docenas de veces al día, como hacemos nuestros iPhones, el costo ambiental de nuestra tecnología personal se dispararía: se iniciaría algo como convertir cada automóvil en la carretera en un camión diesel. Esto, a su vez, deformaría la dirección de las economías globales, requiriendo la construcción de centros de datos cada vez mayores. La revisión económica y ambiental se realizaría en nombre de la subcontratación de nuestros pensamientos y recuerdos humanos a una máquina omnipresente que descansa en nuestros bolsillos o colgando de nuestros cuellos.
Altman e Ive están posicionando su dispositivo como una solución para la fatiga de la pantalla. Prometen que su dispositivo nos liberará de la tecnología, como lo demuestran sus rostros suavemente sonrientes en su retrato conjunto y la calidez y compañía del café en el que realizaron su entrevista en video. Pero solo llegaremos a este lugar atractivo y humano, implican, al adoptar más tecnología: su tecnología. Las maquetas especulativas en línea imaginen un dispositivo complementario de IA que se ve simple, como un amuleto de metal redondeado: sería el estilo de Ive hacer que el diseño sea accesible pero austeros. Sin embargo, el objeto elegante y sin fricción dependerá de una vasta infraestructura de fábricas y granjas de servidores; el trabajo de los trabajadores y moderadores de mantenimiento humano; y, en última instancia, el corpus de información que se ha digerido como datos de entrenamiento, que es efectivamente toda la historia del pensamiento humano. Los pequeños colgantes alrededor de nuestros cuellos serán cien millones de caballos troyanos, de contrabando de IA en todos los aspectos de nuestras vidas. El tono reconfortante del tono de Altman e Ive desmiente la enorme incertidumbre de lo que su plan desataría. Un estudio reciente en el Reino Unido encontró que el cuarenta y seis por ciento de los jóvenes de dieciséis años a veintiún años preferiría vivir en un mundo en el que Internet no existe. Dado todo el arrepentimiento y el temor que la cultura digital ha provocado, unas dos décadas desde el advenimiento de las redes sociales, parece que vale la pena pensarlo dos veces antes de permitir que la creación incipiente de Altman e Ive también ocupe nuestro tiempo y nuestras mentes. ♦
¿Operai está desarrollando una plataforma de redes sociales?
Según los informes, Openai está desarrollando una plataforma de redes sociales similar a X, con un prototipo interno que integra las capacidades de generación de imágenes de ChatGPT.
queso Cheddar
- La competencia para los principales investigadores de IA se ha intensificado en niveles sin precedentes en Silicon Valley.
- Empresas como OpenAI y Google están ofreciendo paquetes de compensación exorbitantes, incluidos bonos y capital multimillonarios, para atraer y retener talento.
- La escasez de personas con experiencia en modelos de idiomas grandes es impulsar las tácticas de reclutamiento agresivas.
SAN FRANCISCO – El concurso en Silicon Valley para dominar la inteligencia artificial se está desarrollando en una nueva corte: los investigadores superestrella.
Si bien la lucha para atraer el mejor talento y mantenerlos felices siempre ha sido un sello distintivo de la industria tecnológica, desde que ChatGPT se lanzó a fines de 2022, el reclutamiento se ha intensificado a los niveles profesionales de atletas, una docena de personas que han estado involucradas en el reclutamiento de investigadores de IA dijeron a Reuters.
“Los laboratorios de IA se acercan a la contratación como un juego de ajedrez”, dijo Ariel Herbert-Voss, CEO de la startup de ciberseguridad Runsybil y un ex investigador de Operai que ingresó a la pelea de talentos después de lanzar su propia compañía. “Quieren moverse lo más rápido posible, por lo que están dispuestos a pagar mucho por candidatos con experiencia especializada y complementaria, al igual que las piezas del juego. Son como, ‘¿Tengo suficientes torres?
Empresas, incluidas OpenAi y Google, ansiosas por obtener o mantenerse por delante en la carrera para crear los mejores modelos de IA, cortan a estos llamados “IC”: los contribuyentes individuales cuyo trabajo puede hacer o romper empresas.
Noam Brown, uno de los investigadores detrás de los recientes avances de IA de OpenAi en el razonamiento complejo de matemáticas y ciencias, dijo que cuando exploró las oportunidades de trabajo en 2023, se encontró siendo cortejado por la élite de Tech: el almuerzo con el fundador de Google Sergey Brin, póker de Sam Altman’s y una visita de avión privado de un ansioso inversor. Elon Musk también hará llamadas para cerrar candidatos para Xai, su compañía de IA, dijeron que dos personas que han hablado con él. Xai no respondió a una solicitud de comentarios.
Finalmente, dijo Brown, eligió OpenAi porque OpenAi estaba dispuesto a poner recursos, tanto las personas como el cálculo, detrás del trabajo que estaba entusiasmado.
“En realidad, no era financieramente la mejor opción que tenía”, dijo, explicando que la compensación no es lo más importante para muchos investigadores. Eso no ha impedido que las empresas arrojen millones de dólares en bonos y paquetes de paquetes a los investigadores STAR, según siete fuentes familiarizadas con el asunto.
Algunos investigadores de los principales abiertos que han indicado interés en unirse a la nueva compañía de la ex científica jefe Ilya Sutskever, SSI, se les ofreció bonos de retención de $ 2 millones, además de aumentos de capital de $ 20 millones o más, si se quedaron, a dos fuentes le dijeron a Reuters. Algunos solo se les ha requerido que se queden durante un año para obtener la bonificación completa. SSI y OpenAi declinaron hacer comentarios.
Otros investigadores de Operai que han presentado ofertas de once laboratorios han recibido bonos de al menos $ 1 millón para quedarse en OpenAI, dijeron dos fuentes a Reuters. Los principales investigadores de OpenAI reciben regularmente paquetes de compensación de más de $ 10 millones al año, dijeron las fuentes.
Google Deepmind ha ofrecido a los principales investigadores $ 20 millones por año paquetes de compensación, otorgados con subvenciones de capital fuera del ciclo específicamente a los investigadores de IA, y también ha reducido la adjudicación de algunos paquetes de valores a 3 años, en lugar de los 4 años normales, dijeron las fuentes. Google declinó hacer comentarios.
Por el contrario, los principales ingenieros de Big Tech Companies reciben una compensación anual promedio de $ 281,000 en salario y $ 261,000 en capital, según CompreHensive.io, una compañía que rastrea la compensación de la industria tecnológica.
La guerra de talentos de IA
Si bien el talento siempre ha sido importante en Silicon Valley, la diferencia con el auge de la IA es cuán pocas personas están en este grupo de élite, dependiendo de a quién le pregunte, el número podría variar de unas pocas docenas a alrededor de mil, ocho fuentes dijeron a Reuters.
Eso se basa en la creencia de que este pequeño número de “IC” ha hecho contribuciones de gran tamaño al desarrollo de grandes modelos de idiomas, la tecnología en la que se basa el auge de IA de hoy y, por lo tanto, podría hacer o romper el éxito de un modelo de IA.
“Seguro que los ingenieros 10X son geniales, pero maldita sea esos 10,000x ingenieros/investigadores …”, tuiteó el CEO de OpenAI, Sam Altman, a finales de 2023, aludiendo a una máxima larga que los mejores ingenieros de software fueron 10 veces más buenos que el promedio (10X), pero ahora en la industria de la IA, los mejores investigadores son 10,000 veces (10,000x) tan efectivos que el promedio.
La partida de septiembre del director de tecnología de OpenAi, Mira Murati, quien luego fundó una startup rival de IA, ha intensificado la Guerra de Talento AI. Murati, conocido en Operai por sus habilidades de gestión y destreza de ejecución, reclutó a 20 empleados de Operai antes de anunciar su empresa en febrero. Ahora ha atraído aún más investigadores de Operai y otros laboratorios, y el equipo ahora tiene alrededor de 60 personas, dijeron dos fuentes a Reuters. Aunque la compañía no tiene ningún producto en el mercado, Murati está en medio de cerrar una ronda de semillas récord que se basa en la fuerza del equipo. Un representante de Murati declinó hacer comentarios.
La escasez de talento ha obligado a las empresas a acercarse a la contratación creativamente. Zeki Data, una empresa de datos centrada en identificar el talento de IA de los mejores IA, dijo que está empleando técnicas de análisis de datos de la industria del deporte como la popularizada por la película “Moneyball” para identificar talento prometedor pero no descubierto. Por ejemplo, los datos de Zeki descubrieron que Anthrope ha estado contratando investigadores con antecedentes de física teórica, y otras compañías de inteligencia artificial han contratado individuos con antecedentes de computación cuántica.
Anthrope no respondió a una solicitud de comentarios.
“En mi equipo, tengo matemáticos extraordinariamente talentosos que no habrían venido a este campo si no fuera por el rápido progreso que estamos viendo ahora”, dijo Sébastien Bubeck, quien dejó su papel como vicepresidente de investigación de Genai en Microsoft el año pasado para unirse a Openi. “Estamos viendo una afluencia de talento de todos los campos que están en IA ahora. Y algunas de estas personas son muy, muy inteligentes, y marcan la diferencia”.
Informes de Anna Tong en San Francisco; Edición de Kenneth Li y Claudia Parsons
Inside the OpenAI-DeepSeek Distillation Saga & Alibaba’s Most Powerful AI Model Qwen2.5-Max
De ChatGPT a mil millones de agentes
-
Startups1 año agoRemove.bg: La Revolución en la Edición de Imágenes que Debes Conocer
-
Tutoriales1 año agoCómo Comenzar a Utilizar ChatGPT: Una Guía Completa para Principiantes
-
Startups11 meses agoStartups de IA en EE.UU. que han recaudado más de $100M en 2024
-
Recursos1 año agoCómo Empezar con Popai.pro: Tu Espacio Personal de IA – Guía Completa, Instalación, Versiones y Precios
-
Startups1 año agoDeepgram: Revolucionando el Reconocimiento de Voz con IA
-
Recursos1 año agoPerplexity aplicado al Marketing Digital y Estrategias SEO
-
Estudiar IA1 año agoCurso de Inteligencia Artificial de UC Berkeley estratégico para negocios
-
Tutoriales1 año agoGoogle Gemini: Guía Completa para Comenzar a usarlo y ganar tiempo en nuestras tareas diarias
