El último modelo de Openai cambiará la economía del software

Sin embargo, desde entonces ha surgido un punto de consenso. El modelo, así como su predecesor, O1 (O2 se omitió porque es el nombre de una red móvil europea), produce mejores resultados cuanto más “pensando” en respuesta a un aviso. Más pensamiento significa más potencia informática, y Un costo más alto por consulta. Para consultar, la era de costo marginal cero se deja más atrás.

Los inversores valoran OpenAi como una querida tecnológica: vale $ 157 mil millones, pasando por una reciente recaudación de fondos. Esperan que gracias al éxito de productos como ChatGPT, se convierta en el próximo gigante de billones de dólares. Pero los mayores costos de los modelos de vanguardia, así como otras presiones de proveedores, distribuidores y competidores, sugieren que la creación de modelos puede no conferir los poderes similares a los monopolio que disfrutan la gran tecnología. “Una cosa muy importante que debe entender sobre el futuro: la economía de la IA está a punto de cambiar por completo”, dijo François Chollet, un investigador de IA, en X, un sitio de redes sociales, el día en que O3 se hizo público.

Chollet ha ayudado a aumentar la emoción por O3. En junio lanzó un premio de $ 1M para modelos que podrían ejecutar un guante que había creado cinco años antes llamado “Abstracción y corpus de razonamiento”, o arco. Es una gran cantidad de acertijos de redacción visual de aspecto simple (ver diagrama) previsto ser “fácil para los humanos e imposible para la IA moderna”. El premio no fue solo un desafío por sí mismo. Chollet dijo que superar una tarea de arco fue un paso “crítico” hacia la construcción de inteligencia general artificial, lo que significa que las máquinas superan a los humanos en muchas tareas.

Seis meses después, OpenAi realizó la prueba. Su modelo O3 logró un puntaje innovador del 91.5%. Su éxito en el desafío mostró un cambio de paso en la capacidad de AI para adaptarse a tareas novedosas, dijo Chollet. El nuevo modelo no es solo mejor; Es diferente. Al igual que O1, utiliza un enfoque de “tiempo de cálculo de tiempo de prueba”, que produce mejores resultados cuanto más tiempo se dedica a la inferencia (cuando un modelo de IA entrenado responde consultas). En lugar de simplemente producir una respuesta tan rápido como puede escupirlo , O3 está construido para, en efecto, pensar más en la pregunta.

Ahí es donde entran los costos más altos. El Sr. Chollet estableció un límite de $ 10,000 en la cantidad que los concursantes pueden gastar en el poder informático para responder las 400 preguntas en su desafío. Cuando Openai presentó un modelo bajo el límite, gastó $ 6,677 (aproximadamente $ 17 por pregunta) para obtener un puntaje del 82.8%. El puntaje del 91.5%, logrado por O3, provino de soplar el presupuesto. La compañía no reveló la cantidad gastada, pero dijo que la versión costosa del proceso utilizó 172 veces la cantidad de “cálculo” como el enfoque más barato, sugestando alrededor de $ 3,000 para resolver una sola consulta que toma los humanos segundos.

Los modelos de IA anteriores ya habían desafiado la norma de bajo costo marginal de la industria del software, porque responder consultas requería sustancialmente más potencia de procesamiento que usar herramientas equivalentes como un motor de búsqueda. Pero los costos de construir modelos de idiomas grandes y ejecutarlos fueron lo suficientemente pequeños en términos absolutos que OpenAi aún podría dar acceso gratuito.

Con los últimos modelos que ya no es el caso. Operai restringe la versión “Pro” del modelo O1 a los usuarios en su nivel de suscripción de $ 200 al mes (y pierde dinero, según Sam Altman, su jefe, porque los clientes están gastando más en consultas de lo que la compañía había presupuestado). Pierre Ferragu de New Street Research, una firma de analistas, reconoce que OpenAi puede cobrar hasta $ 2,000 al mes por el acceso total a O3.

El poder de tales modelos se basa en ellos acercando una versión de las “leyes de escala” del sector al usuario final. Hasta ahora, el progreso en la IA se había basado en ejecuciones de capacitación más grandes y mejores, con más datos y más potencia informática creando más inteligencia. Pero una vez que un modelo fue entrenado, era difícil usar el poder de procesamiento adicional.

Tales desarrollos cambian a los fabricantes de modelos que enfrentan la economía, como OpenAI. Una dependencia de una mayor potencia de procesamiento fortalece a sus proveedores, como Nvidia, un fabricante de chips especialistas en IA. También beneficia a los distribuidores de los modelos de IA, especialmente proveedores de servicios en la nube como Amazon, Microsoft y Alphabet. Y puede justificar las fortunas que estos gigantes tecnológicos continúan invirtiendo en centros de datos porque más inferencia necesitará más potencia informática. El 21 de enero, Trump anunció “Stargate”, un gran proyecto del sector privado para construir centros de datos en Estados Unidos que involucran a OpenAI. La empresa está siendo exprimida de ambos lados.

Luego hay competencia. Google ha lanzado su propio modelo de razonamiento, Gemini 2.0 Flash, y otras empresas tecnológicas probablemente también lo harán. Se espera que sigan los modelos de código abierto. Los clientes podrán recurrir a múltiples modelos de diferentes proveedores. Y aunque los modelos Generation-AI pueden mejorar un poco a través de sus interacciones con los clientes, carecen de verdaderos efectos de red, a diferencia de los productos que Google y Facebook fabricaron en la era pasada.

Los altos costos marginales significan que los constructores de modelos tendrán que generar un valor significativo para cobrar precios premium. La esperanza, dice Lan Guan de Accenture, una consultoría, es que modelos como O3 apoyarán a los agentes de IA que las personas y las empresas usarán para aumentar su productividad. Incluso un alto precio por el uso de un modelo de razonamiento puede valer la pena comparar con el costo de la contratación, por ejemplo, un doctorado matemático con pleno derecho. Pero eso depende de cuán útiles sean los modelos.

Diferentes casos de uso también pueden conducir a más fragmentación. Jeremy Schneider de McKinsey, una consultoría, dice que proporcionar servicios de IA a clientes corporativos requerirá modelos especializados para las necesidades de cada empresa, en lugar de los de uso general como ChatGPT.

En lugar de dominar por una empresa, algunos esperan que la fabricación de modelos se parezca más a un oligopolio, con altas barreras de entrada pero sin dominio de monopolio. Por ahora, Openai es el líder, pero uno de sus principales rivales, Anthrope, está recaudando dinero a una valoración de $ 60 mil millones, y Xai, propiedad de la mayoría por Elon Musk, vale $ 45 mil millones. Eso sugiere que también hay grandes esperanzas para ellos. Con O3 Openai ha demostrado su ventaja técnica, pero su modelo de negocio sigue sin probar.

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