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Deepseek R1 es genial, pero Chatgpt todavía tiene la ventaja de IA

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Hace solo una semana, el 20 de enero de 2025, la startup china de IA Deepseek desató un nuevo modelo de IA de código abierto llamado R1 que inicialmente podría haber sido confundido con una de las masas cada vez más crecientes de rivales casi intercambiables desde OpenAi desde OpenAi debutó ChatGPT (impulsado por su propio modelo GPT-3.5, inicialmente) hace más de dos años.

Pero eso rápidamente resultó infundada, ya que la aplicación móvil de Deepseek ha incrementado en ese corto tiempo las listas de Apple App Store en los EE. UU. Para destronar el chatgpt por el lugar número uno y causado una corrección de mercado masiva cuando los inversores arrojaron acciones en chips de computadora anteriormente caliente. Los fabricantes como Nvidia, cuyas unidades de procesamiento de gráficos (GPU) han tenido una gran demanda de uso en superclusters masivos para entrenar nuevos modelos de IA y servirles a los clientes de manera continua (una modalidad conocida como “inferencia”).

El capitalista de riesgo, Marc Andreessen, haciéndose los sentimientos de otros trabajadores tecnológicos, escribió en la red social X anoche: “Deepseek R1 es el momento sputnik de AI”, comparándolo con el lanzamiento fundamental de octubre de 1957 del primer satélite artificial en la historia, Sputnik 1, por el La Unión Soviética, que provocó la “carrera espacial” entre ese país y los Estados Unidos para dominar los viajes espaciales.

El lanzamiento de Sputnik galvanizó a los Estados Unidos para invertir mucho en la investigación y el desarrollo de naves espaciales y cohetros. Si bien no es una analogía perfecta, no se necesitaba una gran inversión para crear Deepseek-R1, todo lo contrario (más sobre esto a continuación), parece significar un importante punto de inflexión en el mercado global de IA, como por primera vez, un El producto de IA de China se ha convertido en el más popular del mundo.

Pero antes de subir al tren de bombo de Deepseek, retrocedamos y examinemos la realidad. Como alguien que ha utilizado ampliamente el ChatGPT de OpenAI, tanto en plataformas web como móviles, y ha seguido de cerca los avances de IA, creo que si bien los logros de Deepseek-R1 son notables, no es hora de descartar las inversiones de ChatGPT o US AI todavía. Y tenga en cuenta que OpenAi no me paga para decir esto: nunca he tomado dinero de la empresa y no planeo.

¿Qué hace bien?

Deepseek-R1 es parte de una nueva generación de grandes modelos de “razonamiento” que hacen más que responder consultas de los usuarios: reflexionan sobre su propio análisis mientras producen una respuesta, intentando captar errores antes de servirlos al usuario.

Y Deepseek-R1 coincide o supera el propio modelo de razonamiento de OpenAI, O1, lanzado en septiembre de 2024 inicialmente solo para usuarios de suscripción ChatGPT Plus y Pro, en varias áreas.

Por ejemplo, en el punto de referencia Math-500, que evalúa la resolución matemática de problemas matemáticos a nivel de escuela secundaria, Deepseek-R1 alcanzó una tasa de precisión del 97.3%, superando ligeramente el 96.4% de OpenAI O1. En términos de capacidades de codificación, Deepseek-R1 obtuvo un 49.2% en el punto de referencia verificado SWE-Bench, superando el 48.9% de OpenAI O1.

Además, financieramente, Deepseek-R1 ofrece ahorros de costos sustanciales. El modelo se desarrolló con una inversión de menos de $ 6 millones, una fracción del gasto, estimado de múltiples miles de millones, se asocia informalmente con modelos de capacitación como OpenAI’s O1.

Deepseek se vio esencialmente obligado a ser más eficiente con GPU escasas y antiguas gracias a una restricción de exportación de los Estados Unidos en las ventas de la tecnología a China. Además, Deepseek proporciona acceso a API a $ 0.14 por millón de tokens, restringiendo significativamente la tasa de OpenAI de $ 7.50 por millón de tokens.

La ganancia de eficiencia masiva de Deepseek-R1, los ahorros de costos y el rendimiento equivalente al modelo de IA de EE. UU. Han causado que Silicon Valley y la comunidad empresarial más amplia se asusten por lo que parece ser un aumento completo del mercado de IA, la geopolítica y la economía conocida de la IA. Entrenamiento modelo.

Si bien las ganancias de Deepseek son revolucionarias, el péndulo se está balanceando demasiado hacia él en este momento

No se puede negar que la rentabilidad de Deepseek-R1 es un logro significativo. Pero no olvidemos que Deepseek debe gran parte de su éxito a las innovaciones de IA de EE. UU., Volviendo a la arquitectura de transformadores inicial de 2017 desarrollada por Google AI Investigers (que comenzó toda la locura de LLM).

Deepseek-R1 fue entrenado en preguntas y respuestas de datos sintéticos y específicamente, según el documento publicado por sus investigadores, en el “conjunto de datos de DeepSeek-V3” supervisado, que se encontró, que se encontró. ¡Tener muchos indicadores de ser generados con el modelo GPT-4O de Opensei!

Parece bastante claro decir que sin GPT-4O para proporcionar estos datos, y sin el lanzamiento de OpenAi del primer modelo de razonamiento comercial O1 en septiembre de 2024, que creó la categoría, Deepseek-R1 casi seguramente no existiría.

Además, el éxito de Openai requirió grandes cantidades de recursos de GPU, allanando el camino para los avances que Deepseek se ha beneficiado sin duda. El actual inversor en pánico sobre EE. UU. Y las compañías de IA se sienten prematuras y exageradas.

Las capacidades de visión y generación de imágenes de ChatGPT siguen siendo muy importantes y valiosas en el lugar de trabajo y en los entornos personales: Deepseek-R1 aún no tiene ninguna

Mientras que Deepseek-R1 ha impresionado con su razonamiento visible de “cadena de pensamiento”, una especie de flujo de conciencia en la que el modelo muestra texto a medida que analiza el aviso del usuario y busca responder a él, y eficiencia en flujos de trabajo basados ​​en texto y matemáticas, Carece de varias características que hacen que ChatGPT sea una herramienta más robusta y versátil hoy.

No hay capacidades de generación de imágenes o visión

El sitio web oficial de Deepseek-R1 y la aplicación móvil permiten a los usuarios subir fotos y archivos adjuntos de archivos. Pero, solo pueden extraer texto de ellos utilizando el reconocimiento de caracteres ópticos (OCR), una de las primeras tecnologías informáticas (que datan de 1959).

Esto palidece en comparación con las capacidades de visión de ChatGPT. Un usuario puede cargar imágenes sin ningún texto y hacer que ChatGPT analice la imagen, describirla o proporcionar más información basada en lo que ve y el texto del usuario solicita.

CHATGPT permite a los usuarios subir fotos y pueden analizar material visual y proporcionar información detallada o consejos procesables. Por ejemplo, cuando necesitaba orientación para reparar mi bicicleta o mantener mi unidad de aire acondicionado, la capacidad de ChatGPT para procesar imágenes resultó invaluable. Deepseek-r1 simplemente no puede hacer esto todavía. Vea a continuación para una comparación visual:

No hay generación de imágenes

La ausencia de capacidades de imagen generativa es otra limitación importante. Como alguien que genera frecuentemente imágenes de IA usando CHATGPT (como para el propio encabezado de este artículo) alimentado por el modelo Dall · E 3 subyacente de OpenAI, la capacidad de crear imágenes detalladas y estilísticas con ChatGPT es un cambio de juego.

Esta característica es esencial para muchos flujos de trabajo creativos y profesionales, y Deepseek aún no ha demostrado una funcionalidad comparable, aunque hoy la compañía lanzó un modelo de visión de código abierto, Janus Pro, que dice que supera a Dall · E 3, Difusión estable 3 y otros Modelos de generación de imágenes líderes en la industria en puntos de referencia de terceros.

Sin modo de voz

Deepseek-R1 también carece de un modo de interacción de voz, una característica que se ha vuelto cada vez más importante para la accesibilidad y la conveniencia. El modo de voz de ChatGPT permite interacciones naturales y conversacionales, lo que lo convierte en una opción superior para uso de manos libres o para usuarios con diferentes necesidades de accesibilidad.

Estar emocionado por el potencial futuro de Deepseek, pero también desconfíe de sus desafíos

Sí, Deepseek-R1 puede, y probablemente lo hará, agregar capacidades de voz y visión en el futuro. Pero hacerlo no es una hazaña pequeña.

La integración de la generación de imágenes, el análisis de la visión y las capacidades de voz requieren recursos de desarrollo sustanciales y, irónicamente, muchas de las mismas GPU de alto rendimiento que los inversores ahora están subvalorando. Implementar estas características de manera efectiva y de manera fácil de usar es otro desafío por completo.

Los logros de Deepseek-R1 son impresionantes y indican un cambio prometedor en el panorama global de IA. Sin embargo, es crucial mantener la emoción bajo control. Por ahora, ChatGPT sigue siendo el producto mejor redondeado y más capaz, ofreciendo un conjunto de características que Deepseek simplemente no puede igualar. Apreciamos los avances al tiempo que reconocemos las limitaciones y la importancia continua de la innovación e inversión de la IA de EE. UU.

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ChatGPT, Google Gemini y otros modelos de IA están utilizando sus datos para capacitación; aquí le mostramos cómo detenerlo

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Los modelos de IA se han convertido rápidamente en una parte diaria de la vida para muchos de nosotros. Ya sea que se trate de una consulta rápida con ChatGPT, una inmersión profunda con Gemini o una sesión de imagen con MidJourney, estas herramientas pueden ser útiles en casi todas las situaciones.

Sin embargo, a través de todas estas conversaciones, creaciones de imágenes extrañas y muescas mental, se están generando muchos datos. Esto plantea dos grandes preguntas: ¿Se utilizan todos estos datos en algún lugar y puede optar por no participar?

¿Cómo se utilizan sus datos para la capacitación?

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Google Cloud Next 2025: Gemini y actualizaciones de AI de Agente, nuevas TPUS

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Pichai destacó que Géminis ahora impulsa cada uno de GoogleLos productos de medio billón de usuarios, incluidos siete con más de dos mil millones de usuarios, y se burlaron de la llegada de Gemini 2.5 Flash, un nuevo modelo de baja latencia optimizado para un razonamiento rápido y una rentabilidad.

Thomas Kurian, CEO de Google Cloudexpandido en esta visión: “Lo que alguna vez fue una posibilidad es ahora la realidad vibrante que estamos construyendo colectivamente”.

Kurian reveló que más de cuatro millones de desarrolladores ahora están construyendo con Gemini, mientras que el uso de Vertex Ai ha crecido 20 veces año tras año, impulsado por la creciente adopción de modelos como Gemini, Imagen y VEO.

Este aumento en el uso está respaldado por la vasta infraestructura de Google: 42 regiones, más de dos millones de millas de fibra submarina y terrestre, y más de 200 puntos de presencia a nivel mundial, todos accesibles para las empresas a través del nuevo servicio WAN en la nube.

En todos los modelos de IA, sistemas de agente, redes y seguridad, el mensaje de Google Cloud fue claro: esta no es solo una plataforma de IA; Es un motor de transformación de pila completa para la empresa.

Estos son todos los anuncios principales de Google Cloud Next 2025:

El CEO de Alphabet, Pichai, subió a la etapa de apertura para provocar el próximo modelo en el arsenal Ai de HyperScaler: Géminis 2.5 Flashun modelo de razonamiento de baja latencia. No se reveló un marco de tiempo de lanzamiento específico, pero el CEO dijo que representa una evolución de su popular modelo de caballo de batalla.

Google Cloud también proporcionó una actualización en VEO 2, Un modelo de generación de videos desarrollado por Google DeepMind, revelando que ahora está “listo para la producción” en la API de Géminis.

El modelo puede seguir instrucciones simples y complejas, así como simular la física del mundo real en videos de alta calidad que abarcan una amplia gama de estilos visuales.

Los primeros usuarios incluyen Wolf Games, que está utilizando VEO 2 para construir “experiencias cinematográficas” para su plataforma de juego de historia interactiva personalizada.

https://www.youtube.com/watch?v=-uqle4fmvka

Conozca el nuevo hardware de hipercomutadores: Ironwood

AI HyperComuter de Google Cloud es el caballo de batalla detrás de casi todas las cargas de trabajo de IA en su plataforma en la nube. El sistema de supercomputación integrado ahora presenta el Última iteración de su línea de hardware personalizadaUnidades de procesamiento de tensor (TPU).

Madera de hierroLa TPU de la 7ª generación ofrece 5 veces más capacidad de cómputo pico y 6x la capacidad de memoria de alto ancho de banda (HBM) en comparación con la generación previa, Trillium.

Las nuevas TPU de Ironwood vienen en dos configuraciones: 256 chips o 9,216 chips, cada una disponible como una cápsula de una sola escala, con la vaina más grande que ofrece 42.5 exafultos de cómputo.

El hardware HyperComuter está diseñado para ser 2 veces más eficiente de energía en comparación con Trillium, al tiempo que ofrece más valor por vatio.

Los desarrolladores ahora pueden acceder a Ironwood a través de la pila optimizada de Google Cloud en Pytorch y Jax.

Google Cloud vio al hiperscaler duplicar su AI agente Ofertas, presentando nuevas herramientas para permitir que las empresas construyan, implementen y escalaran sistemas de múltiples agentes.

En el corazón de las actualizaciones estaba la nueva Kit de desarrollo de agentes (ADK)-Un marco de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes de IA sofisticados en menos de 100 líneas de código. Ya está siendo utilizado por marcas como Renault y Revionics para automatizar los flujos de trabajo y la toma de decisiones.

Para implementar estos agentes en producción, Google introdujo Motor de agenteun tiempo de ejecución totalmente administrado en Vertex AI. Admite memoria a corto y largo plazo, herramientas de evaluación incorporadas e integración nativa con la plataforma Agentspace de Google para un intercambio interno seguro.

El segundo gran anuncio de agente fue el Protocolo de Agente2Agent (A2A) – Un estándar de interoperabilidad abierto que permite a los agentes comunicarse y colaborar en diferentes marcos como ADK, Langgraph y Crew.ai. Ya están a bordo más de 50 socios, incluidos Box, ServiceNow, Uipath y Deloitte.

Actualizaciones de redes: Cloud Wan, Reducciones de costos de servicio Gen AI

Las redes en el próximo 2025 se centraron en la escala para la IA y la mejora del rendimiento de la nube.

Un nuevo Interconexión de nube de 400 g e interconexión de nubellegando a finales de este año, promete 4X el ancho de banda para la incorporación de datos más rápidos y el entrenamiento de modelos de múltiples nubes.

Google Cloud también se introdujo Soporte para grupos de IA de hasta 30,000 GPU En una configuración sin bloqueo, ahora disponible en la vista previa, dirigida a sobrealimentar la capacitación y el rendimiento de inferencia.

Se han reducido los costos generativos de servicio de IA hasta hasta un 30%, con mejoras de rendimiento de hasta el 40%, gracias a innovaciones como GKE Inference Gateway.

Google también debutó Nube wanuna columna vertebral empresarial totalmente administrada que abre su infraestructura de red global para redes de área amplia. Diseñado para simplificar y asegurar arquitecturas WAN Enterprise, ofrece un rendimiento hasta un 40% más rápido en comparación con Internet público.

En el borde, Google anunció Programabilidad y rendimiento mejoradoscon extensiones de servicio ahora GA para equilibrio de carga en la nube. Cloud CDN Support está en camino, lo que permite a los desarrolladores personalizar el comportamiento de la aplicación en el borde utilizando estándares abiertos como WebAssembly.

https://www.youtube.com/watch?v=xzgu02ycsvc

Actualizaciones de seguridad: Google Unified Security, agentes de Géminis

La infraestructura empresarial está creciendo en complejidad, ampliando la superficie de ataque y sobrecargando a los equipos de seguridad aislados. ¿La respuesta de Google? Seguridad unificada de Google (Gus), que ahora está generalmente disponible.

Gus está diseñado para unificar la inteligencia de amenazas, las operaciones de seguridad, la seguridad en la nube y la navegación segura en una sola plataforma con IA, integrando la experiencia de la empresa. Mandante Subsidiaria para ofrecer una protección más escalable y eficiente.

La nueva solución de seguridad crea un tejido de datos de seguridad de búsqueda en toda la superficie de ataque, que ofrece visibilidad, detección y respuesta en tiempo real en redes, puntos finales, nubes y aplicaciones. Las señales de seguridad se enriquecen automáticamente con la inteligencia de amenazas de Google, y cada flujo de trabajo se simplifica con sus modelos insignia de IA Gemini.

Google también introdujo Agentes de seguridad con Géminis. Entre las nuevas herramientas de AI de agente incluyen un agente de triaje de alerta en las operaciones de seguridad de Google, que investiga automáticamente alertas, compila evidencia y realiza veredictos.

Un nuevo agente de análisis de malware en Google Amenazing Intelligence evalúa un código potencialmente malicioso, ejecuta scripts de deobfuscación y entrega veredictos con plena explicación. Ambos están previsamente en la Q2.

Asociaciones: Equipo Ups con Nvidia, Juniper, SAP y más

No sería una nube de Google a continuación sin una serie de asociaciones golpeadas o extendidas, y este año no fue diferente.

El hiperscaler amplió su asociación con Lumen Para mejorar las soluciones de nube y de red. El equipo se centrará en integrar WAN en la nube con los servicios de Lumen, proporcionar acceso directo a la fibra a las regiones de Google Cloud y ofrecer conexiones seguras y obtenidas de aire a Google Distributed Cloud.

Google Cloud también unió fuerzas con Nvidia Para llevar su familia Géminis de modelos de IA a los sistemas Blackwell del fabricante de chips. La medida ve que los modelos de Géminis están disponibles en el momento, lo que permite a los clientes bloquear la información confidencial, como los registros de pacientes, las transacciones financieras e información del gobierno clasificada.

“Al llevar nuestros modelos de Géminis en las instalaciones con el rendimiento innovador de Nvidia Blackwell y las capacidades informáticas confidenciales, estamos permitiendo a las empresas desbloquear todo el potencial de la IA agente”, dijo Sachin Gupta, vicepresidente y gerente general de infraestructura y soluciones en Google Cloud.

Sus modelos Géminis también están llegando a SAVIAEl centro de IA generativo en su plataforma de tecnología comercial. La hiperescala también agregó sus capacidades de video e inteligencia del habla para apoyar la generación (RAG) de recuperación multimodal para el aprendizaje basado en video y el descubrimiento de conocimiento en los productos SAP.

También anunciado fue una colaboración con Redes de enebro para acelerar los nuevos despliegues de campus y ramas empresariales. Los clientes podrán usar la solución WAN Cloud WAN de Google junto con Juniper Mist Wired, Wireless, NAC, Firewalls y Secure SD-WAN Solutions, lo que les permite conectar aplicaciones críticas y cargas de trabajo de IA, ya sea en Internet, en nubes o dentro de los centros de datos.

El hiperscaler se asoció con Oráculo Para presentar un programa de socios diseñado para permitir a Oracle y Google Cloud Partners ofrecer Oracle Database@Google Cloud a sus clientes.

Firma de almacenamiento de datos DataDirect Reds (DDN) también se unió a Google Cloud en su servicio de sistema de archivos paralelo de Luster Administrado, que proporciona hasta 1 TB/s de rendimiento para servicios de acceso rápido para empresas y startups que construyen AI y aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC).

Acentuar También amplió su asociación estratégica con Google Cloud, con la pareja comprometida a trabajar juntos para desarrollar soluciones de IA específicas de la industria.

Estas últimas asociaciones se suman a las que se escriben a principios de este año, como con Deutsche Telekom, con la pareja trabajando juntos en AI Avancement and Cloud Integration en la infraestructura de red del operador.

Google Cloud para impulsar la modernización de red de Deutsche Telekom con IA, Cloud

Google Cloud, Infovista unen fuerzas en la planificación de la red de RF

Google Cloud admite DT y Vodafone Italia con Ran-Driven AI y una revisión de datos

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Operai golpea a Elon Musk con contador • El registro

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Operai ha contrarrestado al cofundador Elon Musk, acusándolo de tácticas ilegales e injustas para descarrilar sus planes de reestructuración y exigir que un juez lo responsabilice por el daño presuntamente infligido en la AI Super-Lab.

El contador considerable [PDF] y la respuesta a las afirmaciones de Musk se presentó ayer en el Tribunal Federal de California. Si bien acusa al magnate de Tesla de una amplia gama de comportamientos destinados a socavar las operaciones de OpenAI, incluido “acoso, interferencia y información errónea”, las dos reclamaciones de alivio de la Contadora se concentran en el intento de febrero de Musk para comprar el fabricante de ChatGPT por $ 97.375 mil millones. Si bien el equipo de Musk ha retratado la oferta como genuina, los abogados de OpenAi lo llaman algo completamente diferente.

En lugar de una oferta de adquisición seria, OpenAI afirma que la medida de Musk fue una “simulada” diseñada “para interferir con la reestructuración corporativa contemplada de OpenAI”. Musk ya no está involucrado en OpenAi y dirige un atuendo de inteligencia artificial rival, Xai, entre otros negocios.

“La carta no incluía evidencia de financiamiento para pagar el precio de compra de casi $ 100 mil millones”, dijo Openai en su presentación de contadores, y agregó que ninguno de los inversores enumerados en la carta de intención de Musk había hecho ninguna diligencia debida. Más tarde, un inversor admitió, según los registros de la corte, que la intención de Musk era obtener acceso a los materiales internos de Openi a través de los procedimientos legales y “detrás de la pared” en el Super Lab de respaldo de Microsoft.

“Aunque OpenAi reconoció la oferta como una finta, su mera existencia, y la tormenta de fuego de los medios que lo rodean, requirió OpenAi para gastar recursos significativos en la respuesta”, dijo el gigante de la IA.

Es ese esfuerzo, y la llamada “oferta simulada”, lo que llevó a OpenAi a acusar a Musk de prácticas comerciales injustas y fraudulentas, así como una interferencia tortuosa con prospectivo ventaja económica (es decir, cuando un tercero interrumpe un posible acuerdo en detrimento del demandante).

Operai está buscando un alivio cautelar para detener la supuesta interferencia y restitución de Musk por los recursos que, según los que afirma, respondieron a su oferta.

Le preguntamos a OpenAi qué esperaba lograr, y nos dirigió a la presentación de la corte y a sus comentarios realizados en la X de Musk, donde el negocio AI dijo que el contador estaba destinado a detener sus “tácticas de mala fe para reducir la velocidad de OpenAi y aprovechar el control de las innovaciones principales de la IA para su beneficio personal”.

[Musk] Intenté confiscar el control de OpenAi y fusionarlo con Tesla como un fin de lucro: sus propios correos electrónicos lo demuestran. Cuando no se salió con la suya, se quedó

“Elon nunca ha sido sobre la misión. Siempre ha tenido su propia agenda”, continuó Openai. “Trató de confiscar el control de OpenAi y fusionarlo con Tesla como una con fines de lucro: sus propios correos electrónicos lo demuestran. Cuando no se salió con la suya, se fue”.

La muy breve historia de una disputa multimillonaria

Para aquellos que han hecho todo lo posible para ignorar la disputa del jefe de Musk y Operai, Sam Altman, puede ser necesaria un poco de historia.

Musk fue uno de los cofundadores de OpenAi, pero se asaltó en 2018 luego de desacuerdos internos sobre el control y la dirección estratégica. Operai alega que el Oligarch SpaceX propuso fusionarse OpenAi con Tesla (que tiene objetivos autónomos impulsados ​​por IA) o buscó un control total, que el equipo de Altman rechazó, lo que llevó a su salida.

En un momento, el liderazgo de Openi temía que Musk se convertiría en un “dictador” de AGI, o poderosa inteligencia general artificial, si se le permitiera un control completo sobre el laboratorio, a juzgar por correos electrónicos surgió durante esta batalla legal.

“Usted declaró que no desea controlar el AGI final, pero durante esta negociación, nos ha demostrado que el control absoluto es extremadamente importante para usted”, escribió Musk, cofundador y mega-boffin Ilya Sutskever. “El objetivo de OpenAi es hacer el futuro el futuro y evitar una dictadura AGI”.

En marzo de 2024, Musk demandó a Openai y Altman alegando incumplimiento de contrato, prácticas comerciales injustas y fallas fiduciarias relacionadas con la estrecha asociación de OpenAI con Microsoft y el establecimiento de una subsidiaria con fines de lucro. (Openai comenzó como una organización sin fines de lucro).

Musk retiró esta demanda en junio del año pasado sin proporcionar una razón pública, pero presentó una casi idéntica un par de meses después. Afirmó el cambio de OpenAi hacia un modelo con fines de lucro contradecía su misión original de desarrollar IA en beneficio de la humanidad.

El equipo legal de Openai describió la queja de Musk como “Lurch[ing] De la teoría a la teoría, distorsione[ing] sus propias exhibiciones y comercio[ing] De principio a fin en conclusiones sin hechos y a menudo ad hominem “.

Operai niega que se esté convirtiendo en una empresa única con fines de lucro, afirmando en su contratación que su plan de reestructuración solo vería que su subsidiaria con fines de lucro se convirtió en una corporación de beneficios público. Ese movimiento es necesario, afirmado Openai, para permitir que el equipo compita mejor por el capital “al servicio de la misión de desarrollar AGI en beneficio de la humanidad”. Dicho esto, Operai continúa recaudando decenas de miles de millones de dólares en fondos, $ 40 mil millones tan recientemente como finales de marzo.

Un portavoz de Operai le dijo además El registro No tenía intención de abandonar su núcleo sin fines de lucro.

“Nuestra junta ha sido muy clara de que tenemos la intención de fortalecer la organización sin fines de lucro para que pueda cumplir su misión a largo plazo”, nos dijo Openai. “No lo estamos vendiendo, estamos duplicando su trabajo”.

Operai también nos señaló el anuncio de la semana pasada de una comisión que comprende expertos en salud, ciencia, educación y servicios públicos para guiar la evolución planificada de las ORG.

“Esperamos los aportes y los consejos de los líderes que tienen experiencia en organizaciones comunitarias sobre cómo podemos ayudarlos a lograr sus misiones”, dijo Openai en un comunicado enviado por correo electrónico.

Sin embargo, OpenAi tiene que completar su transición a una entidad con fines de lucro a fines de 2025 para asegurar que los $ 40 mil millones mencionados anteriormente en fondos dirigidos por SoftBank.

Es probable que la demanda de Musk solo desacelere, especialmente porque el juicio, según una orden previa al juicio esta semana, no se debe comenzar hasta marzo de 2026.

Ni Musk, famoso ahora, la grasa Eminence del presidente Trump, ni su equipo legal respondieron a preguntas para esta historia. ®

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