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OpenAI Deep Research Explains Itself
If you will be in San Francisco on February 13th, consider attending my reader dinner, New World Dinner 4.
I asked OpenAI Deep Research to explain itself. The result is impressively factual, at least at an initial read-through. I did catch a few errors, which are identified in footnotes, but it is impressively few errors.
More specifically, I asked for “a thorough report on the technical breakthrough in hardware, algorithm design, product engineering, and logistics necessary to create OpenAI Deep Research.” I have edited it briefly to reduce redundancy, but the factual content is largely unchanged.
The reports generated by ODR can be heavily repetitive and seen artificially long. Ideas spill out of their designated section and are repeated (sometimes in ways that are not relevant) in other sections. The excessive use of brackets for examples in run-on sentences also bothers me. Both these elements remain to some degree in the edited version, but are heavily edited out. There was some amount of topic drift outside of the specified topics.
Enjoy the following, informative of ODR in both form and content!
Early AI Hardware (Pre-GPU/TPU): Before GPUs and TPUs became dominant, researchers experimented with various specialized hardware for AI. Early vector processors and co-processors were used to accelerate linear algebra operations central to neural networks. Intel’s ETANN in the late 1980s used analog circuits for neural computations. By the early 1990s, all-digital neural network chips (e.g. the Nestor/Intel Ni1000) appeared, and digital signal processors (DSPs) were repurposed to speed up tasks like optical character recognition. Field-programmable gate arrays (FPGAs) were also explored for neural network acceleration as early as the 1990s, offering customizable hardware pipelines, though they often traded off maximum throughput for flexibility. These pre-GPU advances established the principle that domain-specific hardware could dramatically boost AI workloads by exploiting parallelism and low-precision arithmetic, a lesson that paved the way for later GPU and TPU innovations.
Graphics Processing Units (GPUs): Originally designed for rendering graphics, GPUs in the 2000s were retrofitted for general-purpose computing, excelling in the matrix and vector operations needed for machine learning. A modern GPU contains thousands of smaller cores arranged for massive parallelism, a large on-board memory (VRAM), and a fast memory hierarchy optimized for throughput. GPU manufacturers introduced AI-specific architectural features. For example, NVIDIA’s Volta architecture (2017) added Tensor Cores that perform mixed-precision matrix multiply-accumulate operations, delivering up to ~125 TFLOPS on 16-bit calculations in a single chip. These innovations dramatically increased training speed by performing many multiply-adds in hardware concurrently. GPUs also leverage high-bandwidth memory (HBM in newer models) to feed data to the cores quickly, and use programming models like CUDA to let developers optimize memory access patterns and parallel execution. Thanks to their programmability and an existing ecosystem from the graphics world, GPUs became the workhorse for neural networks.
Tensor Processing Units (TPUs) and ASICs: TPUs are application-specific integrated circuits (ASICs) developed by Google specifically for neural network workloads. First deployed in Google’s data centers in 2015, the TPU v1 was tailored for the inference phase of deep learning. Its core was a 65,536-unit systolic array (matrix multiply unit) operating on 8-bit integers, achieving a peak of 92 trillion operations per second, backed by 28 MiB of on-chip SRAM for fast data access. By stripping out general-purpose features (caches, branch prediction, etc.), TPUs sacrificed versatility in favor of determinism and efficiency. The initial TPU proved to be “about 15×–30× faster at inference than the contemporary GPU or CPU” (Nvidia K80 and Intel Haswell), while delivering 30×–80× higher performance per watt. Such gains came partly from the TPU’s streamlined dataflow design and aggressive low-precision computing. Subsequent TPU generations (v2, v3, v4) incorporated support for training (using bfloat16/FP16 for higher numeric range), much larger on-chip memory and high-bandwidth off-chip memory (HBM), and massive scalability via specialized interconnects between chips in a TPU pod. TPUs are cloud-hosted and optimized for Google’s software stack (TensorFlow XLA compiler). They are essentially hardware-as-a-service for AI. Other companies have similarly built AI ASICs – e.g. Amazon’s Inferentia for inference and Trainium for training in AWS data centers – aiming to outperform general GPUs by focusing on the matrix/tensor operations common to deep learning. These ASICs exemplify the trend of vertical integration, where the hardware is co-designed with machine learning algorithms for maximum efficiency.
GPU vs. TPU – Performance, Cost, and Scalability: GPUs and TPUs represent two different approaches to AI hardware:
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Raw Performance: TPUs tend to have an edge in raw throughput for dense tensor operations. For example, a single TPU v3 core can deliver 123 TFLOPs for BF16 multiply-add, comparable to or higher than a high-end GPU, and Google reported order-of-magnitude gains in throughput per dollar for TPUs on large neural workloads (infoq.com). However, GPUs have narrowed the gap by introducing similar tensor accelerators and by excelling at tasks requiring flexibility or high precision (e.g. scientific computing or custom operations). For many models, modern GPUs achieve training speeds on par with TPU pods when using optimized libraries.
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Cost & Ecosystem: GPUs benefit from economies of scale and a broad market. They can be deployed from a single desktop up to supercomputer clusters, and the GPU software ecosystem (CUDA, PyTorch, etc.) is very mature. This makes GPUs highly adaptable – researchers can experiment with new model types without waiting for new hardware. TPUs can offer lower cost-per-training for large production workloads, but they are less accessible for small-scale use and require using Google’s platform. Cost also depends on utilization – a TPU pod is cost-effective when fully utilized for large training jobs, whereas idle time or smaller jobs might waste its capacity.
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Scalability: Both GPUs and TPUs scale to massive clusters, but the strategies differ. GPU clusters often use high-speed interconnects like NVLink and InfiniBand to connect dozens or hundreds of GPUs; Nvidia’s DGX SuperPOD, for instance, uses InfiniBand to ensure 1600+ GB/s cross-node bandwidth for scaling to thousands of GPUs. Google’s TPU pods, on the other hand, have an ultra-fast custom mesh network connecting up to thousands of TPU chips, allowing near-linear scaling on training jobs designed for TPU infrastructure. In practice, TPUs can be easier to scale for very large training runs because the hardware and software are designed together. GPU clusters can also scale well but may require more engineering by the user.
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Adaptability: GPUs are general-purpose processors. Aside from neural nets, they can accelerate graphics, physics simulations, or data analytics. This versatility means a GPU investment can be repurposed across different workloads and GPUs readily accommodate new model architectures or dynamic neural network operations that weren’t anticipated by hardware designers. TPUs, in contrast, are more specialized for matrix-heavy neural network patterns. Within their domain TPUs are programmable. They support many network architectures via high-level TensorFlow/XLA code. Moreover, Google continues to broaden their capabilities each generation. In summary, GPUs offer broad adaptability and a huge community/stack, while TPUs offer brute-force efficiency for mainstream deep learning tasks.
From Early AI Algorithms to Transformers: The evolution of AI algorithms has been marked by a series of breakthroughs that increased model expressiveness and scalability. Early AI models in the mid-20th century were limited by computational power and algorithmic understanding. The introduction of backpropagation in the 1980s enabled multi-layer neural networks to learn complex functions, leading to the first wave of deep learning (e.g. LeCun’s CNN for handwriting in 1989). Recurrent neural networks (RNNs) and their gated variants (LSTMs, GRUs in the 1990s) brought sequence modeling to the forefront, proving effective for speech and language by maintaining state across time steps. However, RNNs suffered from sequential processing constraints – they process one token at a time, making it hard to parallelize and capturing long-range dependencies was tricky even with gating mechanisms (mchromiak.github.io).
In the mid-2010s, the attention mechanism emerged as a game-changer. First used alongside RNNs in machine translation (Bahdanau et al., 2015) to allow models to focus on relevant parts of the input sequence, attention opened the door to better context handling. The culmination of these ideas was the Transformer architecture (Vaswani et al., 2017), which eschewed recurrence entirely and relied solely on attention to model global relationships in sequences. By encoding the position of tokens and using multi-head self-attention, Transformers can attend to different parts of a sequence in parallel, overcoming the bottlenecks of RNNs. This parallelism meant that Transformers could be trained much faster on GPUs/TPUs than RNN-based models for the same sequence lengths (mchromiak.github.io).
Within just a couple of years, transformers became the foundation of most state-of-the-art models in NLP, vision, and beyond, owing to their scalability and superior performance on long-range dependencies. They made major algorithmic breakthroughs: Multi-head attention allows the model to learn different types of relationships simultaneously. Positional encoding injects order information without recurrence. These were key enablers for this transformer revolution. These innovations, along with techniques like layer normalization and residual connections, allowed training extremely deep networks that converge faster and generalize better, setting the stage for today’s large-scale models.
Key Components Enabling Transformers: A few specific innovations were crucial for modern transformer-based networks.
(1) Scaled Dot-Product Attention – a mechanism that lets the model weigh the relevance of different tokens to each other, with a scaling factor to keep gradients stable. This idea, combined with multi-head attention, means the model effectively has multiple attention “subspaces” to capture different aspects of similarity in the data.
(2) Positional Encoding – since transformers have no built-in notion of word order (unlike RNNs which process sequentially), Vaswani et al. introduced adding sinusoidal position embeddings to token representations, giving the model awareness of sequence positions. This allowed the attention mechanism to consider relative positions.
(3) Feed-Forward and Residual Layers – each transformer layer includes a position-wise feed-forward network and uses residual connections and layer normalization, which help train very deep architectures by mitigating vanishing gradients and stabilizing learning.
(4) Parallelization Strategies – transformers significantly reduce the number of sequential operations needed to relate two distant positions in a sequence. In RNN-based models, the number of steps to connect tokens grows linearly with their distance. Transformers reduce this to one attention pass regardless of distance. This property, combined with parallel computation of sequence elements, means training time can be dramatically shorter for long sequences. Replacing recurrence with self-attention “leads to significantly shorter training time” due to the ability to parallelize sequence processing (mchromiak.github.io) .
Additionally, researchers developed better optimization techniques (like Adam optimizer, learning rate schedulers) and training tricks (dropout, initialization schemes). While not specific to transformers, they enabled stable training of very large models that would have been unstable before. The transformer architecture’s success is a prime example of algorithm design co-evolving with hardware capabilities. It trades off some computational intensity (O(n²) attention) for much greater parallelism, which is a good trade in the era of abundant GPU/TPU compute.
Evolution of “Chain of Thought” Reasoning: A recent algorithmic development in AI is the concept of chain-of-thought (CoT) reasoning, particularly in large language models. Instead of providing an answer directly, the model is encouraged to generate a sequence of intermediate reasoning steps – essentially, to “think out loud.” Wei et al. (2022) demonstrated that simply by prompting a sufficiently large language model to output a step-by-step solution, one can significantly boost its problem-solving capabilities. This was surprising because it did not require changing the model’s architecture – it leveraged the model’s latent knowledge when guided properly.
The CoT approach improves problem-solving efficiency because the model can break a tough problem into smaller chunks, reducing errors at each step and allowing backtracking if needed. It’s an active research area, with work showing that chain-of-thought methods can lead to emergent abilities in very large models that smaller models do not exhibit.
Best Practices for Large-Scale AI Software: Engineering around large AI models (such as GPT-3-scale transformers) requires disciplined software practices to ensure reliability and efficiency. Teams now adopt MLOps practices – an extension of DevOps for machine learning – to streamline the model lifecycle from development to deployment. MLOps involves automation of data pipelines, reproducible training runs, model versioning, CI/CD for model deployment, and continuous monitoring of models in production (developer.harness.io).
Challenges in Training and Tuning at Scale: Training large AI models brings unique engineering challenges. The sheer scale of data and parameters means that distributed training is often necessary – no single machine has enough memory or compute. This requires strategies like data parallelism (split batches across GPUs), model parallelism (split the model itself across devices), or pipeline parallelism (chaining model segments on different hardware) – often all three in hybrid forms for trillion-parameter models. Sophisticated frameworks have been developed to automate these sharding strategies, but engineering oversight is needed to handle issues like synchronization, communication overhead, and fault tolerance. Google’s GPipe (2019) demonstrated how pipeline parallelism can train giant models by partitioning layers across accelerators and using micro-batches to keep all partitions busy. Such techniques require careful orchestration to ensure that each batch of data and the model partitions are in the right place at the right time. Engineers must also optimize the training throughput by tuning things like batch size (too small and GPUs underutilize, too large and convergence might slow or memory overflows).
Deployment, Inference, and MLOps: Once a model is trained, serving it to end-users at scale is another engineering feat. Large models often need to run on clusters of machines with accelerators to handle high query volumes with low latency. Best practices here include efficient serving architectures and model compression. The latter uses techniques like knowledge distillation, quantization, or sparse pruning to reduce model size and speed up inference.
Inference optimizations like using half-precision or INT8 quantized models can dramatically cut costs. Many industry deployments now run neural nets in INT8 where accuracy permits, since it doubles the throughput on compatible hardware. From a software engineering standpoint, deploying AI models involves a robust CI/CD pipeline: new model versions should go through automated integration tests.
MLOps also covers monitoring and maintenance: models in production need continuous monitoring for data drift, performance drift, and even adversarial or unexpected inputs. If anomalies are detected, an automated pipeline might trigger a model retraining or fallback to a safe model. Automation is key – leading AI firms have continuous training systems where models are periodically retrained on fresh data and redeployed, much like how software is continuously integrated and deployed (ml-ops.org, developer.harness.io). All these engineering practices ensure that large-scale AI models remain reliable, accurate, and efficient as they move from research to real-world products.
AI Hardware Supply Chain Challenges: The rapid growth of AI has put enormous strain on the global hardware supply chain. Cutting-edge AI training and inference rely on advanced semiconductors (GPUs, TPUs, ASICs), which in turn depend on a complex, global semiconductor manufacturing pipeline. In recent years, demand for AI chips has surged – Deloitte projected AI chip sales would account for 11% of a $576B semiconductor market in 2024, with generative AI and LLMs driving many enterprises to acquire GPUs by the thousands. This surge (over 20% increase in demand year-on-year) is straining the supply chain, leading to chip shortages and long lead times for acquiring hardware. A few factors make the supply fragile:
(1) Concentrated Suppliers – a large share of advanced AI chips are manufactured by TSMC in Taiwan or Samsung in South Korea. Any disruption (natural disaster, geopolitical tension) affecting these manufacturers or the specialized fabs that produce 5nm/7nm chips can create global bottlenecks. The sector “relies on a few key suppliers… any disruption can create significant bottlenecks, delaying production and impacting the entire supply chain.”
(2) Complex Production Process – producing high-end GPUs/TPUs involves dozens of steps across different countries (design in the US, fabrication in Taiwan, packaging and testing elsewhere). Production can halt due to shortages in critical materials like silicon wafers, photoresist chemicals, or neon gas for lasers. During the COVID-19 pandemic and subsequent supply crunch, lead times for GPU orders stretched to over 6-12 months, affecting not just research labs but any company relying on that hardware (logicalis.com, techrepublic.com).
(3) Geopolitical Risks – export controls and trade disputes also play a role; for instance, recent regulations on chip exports have limited access to top-tier AI GPUs in certain countries, which not only impacts availability but also prompts efforts to develop indigenous AI chips. To mitigate these issues, governments and companies are investing in diversifying and shoring up the supply chain. Initiatives like the US CHIPS Act (2022) earmark tens of billions of dollars to build new fabs in the US. However, building new semiconductor fabs is a slow process – it can take 2–3 years and billions of dollars to get a new plant online, and even then, ramping up yield for cutting-edge nodes is nontrivial (datacenterpost.com).
Data Center Infrastructure Constraints: Building and operating the data centers that power advanced AI is another logistical challenge. AI supercomputing clusters (like those used for training GPT-4 or other large models) pack thousands of accelerators together, which creates extraordinary demands on power and cooling. Energy consumption is a major concern: training a single large model can consume megawatt-hours of electricity. For example, GPT-3’s training is estimated to have used ~1,300 MWh, equivalent to the annual power usage of 100+ U.S. homes (weforum.org). Data centers must be designed to deliver this power (often tens of MW for an AI cluster) and remove the corresponding heat. This has led to specialized cooling solutions, like liquid cooling plates on GPUs and even full immersion cooling for servers, to allow dense packing of chips. From a facilities standpoint, companies often choose locations with cheap electricity and cool climates for AI data centers to manage operating costs and sustainability concerns.
Additionally, bandwidth and networking inside these clusters are a limiting factor. Distributing a training job across hundreds of GPUs/TPUs requires extremely high network throughput and low latency. Architects use high-bandwidth switches, and sometimes novel network topologies (e.g. Fat-Tree or Dragonfly networks), to ensure each node can communicate at tens or hundreds of gigabits per second. Communication overhead can eat into scaling efficiency, so researchers have to optimize communication patterns to fully utilize big clusters. Another constraint is data storage and pipeline: feeding terabytes of training data to thousands of accelerators without stalls requires parallel storage systems (like NVMe RAID arrays or distributed file systems) that can stream data at dozens of GB/s. If the I/O can’t keep up, the expensive compute sits idle. Many AI datacenters now employ high-throughput flash storage and caching to pre-load datasets into local SSDs or even GPU memory. All these considerations mean that scaling AI is not just about more GPUs – it’s about balancing compute, memory, networking, and storage. As one illustration, NVIDIA’s DGX SuperPOD design notes that each node has to sustain >40 GB/s I/O to not bottleneck the GPUs. Ensuring such performance across an entire cluster is a major logistical feat, requiring careful planning of data center layout, power distribution, and network architecture.
Emerging Solutions and Future Trends: To address these logistical hurdles, the industry is exploring several promising directions. On the hardware supply side, one trend is the development of chiplet-based designs. Instead of one large, monolithic die (which is harder to manufacture at high yield), companies like AMD and Intel are building chips out of multiple smaller dies (chiplets) connected by high-speed interfaces. This improves yield and flexibility – different chiplets (compute, memory, I/O) can be mixed and matched. It could alleviate some supply issues by allowing more modular production. Another approach is wafer-scale integration: Cerebras Systems famously created a wafer-sized chip (over 80,000 cores on one huge silicon wafer) to accelerate AI, eliminating off-chip communication for certain workloads. While niche, it shows the appetite for novel form factors to speed up AI. In networking, there’s work on optical interconnects and silicon photonics to eventually replace or augment copper links, which could dramatically increase bandwidth and reduce latency between nodes, easing the data movement problem.
There is also a push toward distributed training across data centers. If one center doesn’t have enough capacity, frameworks could in theory utilize resources from multiple locations. However, network latency makes this challenging for synchronous training.
Another future trend is algorithmic: reducing the need for brute-force compute via smarter training methods. Techniques like sparsity (pruning models), low-rank approximations, and progressive training aim to cut down the required compute without sacrificing results. If successful, these could relieve pressure on hardware and infrastructure by making AI models less hungry for resources. Lastly, the industry is acutely aware of geopolitical considerations – there’s a focus on building more resilient and geographically distributed supply chains. This might mean more chip fabs in different countries, standardizing certain components to be interchangeable, and maintaining strategic stockpiles of critical materials.
In summary, while today’s AI boom is taxing the logistics of compute, a combination of technological innovation and strategic planning is underway to ensure that OpenAI Deep Research-scale projects remain feasible. The path involves not just more powerful chips, but smarter algorithms, better software infrastructure, and robust planning for the “nuts and bolts” that underpin AI at global scale. Each breakthrough in hardware, algorithms, product engineering, or logistics brings us a step closer to truly ubiquitous and sustainable advanced AI systems, enabling researchers to push the boundaries of what AI can do.
https://chatgpt.com/share/67a3a20c-d2d4-8005-92a7-feae93cb9b1e
Bonus: the o1-pro assisted factcheck did not help
Noticias
Revivir el compromiso en el aula de español: un desafío musical con chatgpt – enfoque de la facultad
Teen emprendedor que usa chatgpt para ayudarlo con su negocio
El emprendimiento adolescente sigue en aumento. Según Junior Achievement Research, el 66% de los adolescentes estadounidenses de entre 13 y 17 años dicen que es probable que considere comenzar un negocio como adultos, con el monitor de emprendimiento global 2023-2024 que encuentra que el 24% de los jóvenes de 18 a 24 años son actualmente empresarios. Estos jóvenes fundadores no son solo soñando, están construyendo empresas reales que generan ingresos y crean un impacto social, y están utilizando las indicaciones de ChatGPT para ayudarlos.
En Wit (lo que sea necesario), la organización que fundó en 2009, hemos trabajado con más de 10,000 jóvenes empresarios. Durante el año pasado, he observado un cambio en cómo los adolescentes abordan la planificación comercial. Con nuestra orientación, están utilizando herramientas de IA como ChatGPT, no como atajos, sino como socios de pensamiento estratégico para aclarar ideas, probar conceptos y acelerar la ejecución.
Los emprendedores adolescentes más exitosos han descubierto indicaciones específicas que los ayudan a pasar de una idea a otra. Estas no son sesiones genéricas de lluvia de ideas: están utilizando preguntas específicas que abordan los desafíos únicos que enfrentan los jóvenes fundadores: recursos limitados, compromisos escolares y la necesidad de demostrar sus conceptos rápidamente.
Aquí hay cinco indicaciones de ChatGPT que ayudan constantemente a los emprendedores adolescentes a construir negocios que importan.
1. El problema del primer descubrimiento chatgpt aviso
“Me doy cuenta de que [specific group of people]
luchar contra [specific problem I’ve observed]. Ayúdame a entender mejor este problema explicando: 1) por qué existe este problema, 2) qué soluciones existen actualmente y por qué son insuficientes, 3) cuánto las personas podrían pagar para resolver esto, y 4) tres formas específicas en que podría probar si este es un problema real que vale la pena resolver “.
Un adolescente podría usar este aviso después de notar que los estudiantes en la escuela luchan por pagar el almuerzo. En lugar de asumir que entienden el alcance completo, podrían pedirle a ChatGPT que investigue la deuda del almuerzo escolar como un problema sistémico. Esta investigación puede llevarlos a crear un negocio basado en productos donde los ingresos ayuden a pagar la deuda del almuerzo, lo que combina ganancias con el propósito.
Los adolescentes notan problemas de manera diferente a los adultos porque experimentan frustraciones únicas, desde los desafíos de las organizaciones escolares hasta las redes sociales hasta las preocupaciones ambientales. Según la investigación de Square sobre empresarios de la Generación de la Generación Z, el 84% planea ser dueños de negocios dentro de cinco años, lo que los convierte en candidatos ideales para las empresas de resolución de problemas.
2. El aviso de chatgpt de chatgpt de chatgpt de realidad de la realidad del recurso
“Soy [age] años con aproximadamente [dollar amount] invertir y [number] Horas por semana disponibles entre la escuela y otros compromisos. Según estas limitaciones, ¿cuáles son tres modelos de negocio que podría lanzar de manera realista este verano? Para cada opción, incluya costos de inicio, requisitos de tiempo y los primeros tres pasos para comenzar “.
Este aviso se dirige al elefante en la sala: la mayoría de los empresarios adolescentes tienen dinero y tiempo limitados. Cuando un empresario de 16 años emplea este enfoque para evaluar un concepto de negocio de tarjetas de felicitación, puede descubrir que pueden comenzar con $ 200 y escalar gradualmente. Al ser realistas sobre las limitaciones por adelantado, evitan el exceso de compromiso y pueden construir hacia objetivos de ingresos sostenibles.
Según el informe de Gen Z de Square, el 45% de los jóvenes empresarios usan sus ahorros para iniciar negocios, con el 80% de lanzamiento en línea o con un componente móvil. Estos datos respaldan la efectividad de la planificación basada en restricciones: cuando funcionan los adolescentes dentro de las limitaciones realistas, crean modelos comerciales más sostenibles.
3. El aviso de chatgpt del simulador de voz del cliente
“Actúa como un [specific demographic] Y dame comentarios honestos sobre esta idea de negocio: [describe your concept]. ¿Qué te excitaría de esto? ¿Qué preocupaciones tendrías? ¿Cuánto pagarías de manera realista? ¿Qué necesitaría cambiar para que se convierta en un cliente? “
Los empresarios adolescentes a menudo luchan con la investigación de los clientes porque no pueden encuestar fácilmente a grandes grupos o contratar firmas de investigación de mercado. Este aviso ayuda a simular los comentarios de los clientes haciendo que ChatGPT adopte personas específicas.
Un adolescente que desarrolla un podcast para atletas adolescentes podría usar este enfoque pidiéndole a ChatGPT que responda a diferentes tipos de atletas adolescentes. Esto ayuda a identificar temas de contenido que resuenan y mensajes que se sienten auténticos para el público objetivo.
El aviso funciona mejor cuando se vuelve específico sobre la demografía, los puntos débiles y los contextos. “Actúa como un estudiante de último año de secundaria que solicita a la universidad” produce mejores ideas que “actuar como un adolescente”.
4. El mensaje mínimo de diseñador de prueba viable chatgpt
“Quiero probar esta idea de negocio: [describe concept] sin gastar más de [budget amount] o más de [time commitment]. Diseñe tres experimentos simples que podría ejecutar esta semana para validar la demanda de los clientes. Para cada prueba, explique lo que aprendería, cómo medir el éxito y qué resultados indicarían que debería avanzar “.
Este aviso ayuda a los adolescentes a adoptar la metodología Lean Startup sin perderse en la jerga comercial. El enfoque en “This Week” crea urgencia y evita la planificación interminable sin acción.
Un adolescente que desea probar un concepto de línea de ropa podría usar este indicador para diseñar experimentos de validación simples, como publicar maquetas de diseño en las redes sociales para evaluar el interés, crear un formulario de Google para recolectar pedidos anticipados y pedirles a los amigos que compartan el concepto con sus redes. Estas pruebas no cuestan nada más que proporcionar datos cruciales sobre la demanda y los precios.
5. El aviso de chatgpt del generador de claridad de tono
“Convierta esta idea de negocio en una clara explicación de 60 segundos: [describe your business]. La explicación debe incluir: el problema que resuelve, su solución, a quién ayuda, por qué lo elegirían sobre las alternativas y cómo se ve el éxito. Escríbelo en lenguaje de conversación que un adolescente realmente usaría “.
La comunicación clara separa a los empresarios exitosos de aquellos con buenas ideas pero una ejecución deficiente. Este aviso ayuda a los adolescentes a destilar conceptos complejos a explicaciones convincentes que pueden usar en todas partes, desde las publicaciones en las redes sociales hasta las conversaciones con posibles mentores.
El énfasis en el “lenguaje de conversación que un adolescente realmente usaría” es importante. Muchas plantillas de lanzamiento comercial suenan artificiales cuando se entregan jóvenes fundadores. La autenticidad es más importante que la jerga corporativa.
Más allá de las indicaciones de chatgpt: estrategia de implementación
La diferencia entre los adolescentes que usan estas indicaciones de manera efectiva y aquellos que no se reducen a seguir. ChatGPT proporciona dirección, pero la acción crea resultados.
Los jóvenes empresarios más exitosos con los que trabajo usan estas indicaciones como puntos de partida, no de punto final. Toman las sugerencias generadas por IA e inmediatamente las prueban en el mundo real. Llaman a clientes potenciales, crean prototipos simples e iteran en función de los comentarios reales.
Investigaciones recientes de Junior Achievement muestran que el 69% de los adolescentes tienen ideas de negocios, pero se sienten inciertos sobre el proceso de partida, con el miedo a que el fracaso sea la principal preocupación para el 67% de los posibles empresarios adolescentes. Estas indicaciones abordan esa incertidumbre al desactivar los conceptos abstractos en los próximos pasos concretos.
La imagen más grande
Los emprendedores adolescentes que utilizan herramientas de IA como ChatGPT representan un cambio en cómo está ocurriendo la educación empresarial. Según la investigación mundial de monitores empresariales, los jóvenes empresarios tienen 1,6 veces más probabilidades que los adultos de querer comenzar un negocio, y son particularmente activos en la tecnología, la alimentación y las bebidas, la moda y los sectores de entretenimiento. En lugar de esperar clases de emprendimiento formales o programas de MBA, estos jóvenes fundadores están accediendo a herramientas de pensamiento estratégico de inmediato.
Esta tendencia se alinea con cambios más amplios en la educación y la fuerza laboral. El Foro Económico Mundial identifica la creatividad, el pensamiento crítico y la resiliencia como las principales habilidades para 2025, la capacidad de las capacidades que el espíritu empresarial desarrolla naturalmente.
Programas como WIT brindan soporte estructurado para este viaje, pero las herramientas en sí mismas se están volviendo cada vez más accesibles. Un adolescente con acceso a Internet ahora puede acceder a recursos de planificación empresarial que anteriormente estaban disponibles solo para empresarios establecidos con presupuestos significativos.
La clave es usar estas herramientas cuidadosamente. ChatGPT puede acelerar el pensamiento y proporcionar marcos, pero no puede reemplazar el arduo trabajo de construir relaciones, crear productos y servir a los clientes. La mejor idea de negocio no es la más original, es la que resuelve un problema real para personas reales. Las herramientas de IA pueden ayudar a identificar esas oportunidades, pero solo la acción puede convertirlos en empresas que importan.
Precio
ChatGPT y Gemini tienen versiones gratuitas que limitan su acceso a características y modelos. Los planes premium para ambos también comienzan en alrededor de $ 20 por mes. Las características de chatbot, como investigaciones profundas, generación de imágenes y videos, búsqueda web y más, son similares en ChatGPT y Gemini. Sin embargo, los planes de Gemini pagados también incluyen el almacenamiento en la nube de Google Drive (a partir de 2TB) y un conjunto robusto de integraciones en las aplicaciones de Google Workspace.
Los niveles de más alta gama de ChatGPT y Gemini desbloquean el aumento de los límites de uso y algunas características únicas, pero el costo mensual prohibitivo de estos planes (como $ 200 para Chatgpt Pro o $ 250 para Gemini Ai Ultra) los pone fuera del alcance de la mayoría de las personas. Las características específicas del plan Pro de ChatGPT, como el modo O1 Pro que aprovecha el poder de cálculo adicional para preguntas particularmente complicadas, no son especialmente relevantes para el consumidor promedio, por lo que no sentirá que se está perdiendo. Sin embargo, es probable que desee las características que son exclusivas del plan Ai Ultra de Gemini, como la generación de videos VEO 3.
Ganador: Géminis
Plataformas
Puede acceder a ChatGPT y Gemini en la web o a través de aplicaciones móviles (Android e iOS). ChatGPT también tiene aplicaciones de escritorio (macOS y Windows) y una extensión oficial para Google Chrome. Gemini no tiene aplicaciones de escritorio dedicadas o una extensión de Chrome, aunque se integra directamente con el navegador.
(Crédito: OpenAI/PCMAG)
Chatgpt está disponible en otros lugares, Como a través de Siri. Como se mencionó, puede acceder a Gemini en las aplicaciones de Google, como el calendario, Documento, ConducirGmail, Mapas, Mantener, FotosSábanas, y Música de YouTube. Tanto los modelos de Chatgpt como Gemini también aparecen en sitios como la perplejidad. Sin embargo, obtiene la mayor cantidad de funciones de estos chatbots en sus aplicaciones y portales web dedicados.
Las interfaces de ambos chatbots son en gran medida consistentes en todas las plataformas. Son fáciles de usar y no lo abruman con opciones y alternar. ChatGPT tiene algunas configuraciones más para jugar, como la capacidad de ajustar su personalidad, mientras que la profunda interfaz de investigación de Gemini hace un mejor uso de los bienes inmuebles de pantalla.
Ganador: empate
Modelos de IA
ChatGPT tiene dos series primarias de modelos, la serie 4 (su línea de conversación, insignia) y la Serie O (su compleja línea de razonamiento). Gemini ofrece de manera similar una serie Flash de uso general y una serie Pro para tareas más complicadas.
Los últimos modelos de Chatgpt son O3 y O4-Mini, y los últimos de Gemini son 2.5 Flash y 2.5 Pro. Fuera de la codificación o la resolución de una ecuación, pasará la mayor parte de su tiempo usando los modelos de la serie 4-Series y Flash. A continuación, puede ver cómo funcionan estos modelos en una variedad de tareas. Qué modelo es mejor depende realmente de lo que quieras hacer.
Ganador: empate
Búsqueda web
ChatGPT y Gemini pueden buscar información actualizada en la web con facilidad. Sin embargo, ChatGPT presenta mosaicos de artículos en la parte inferior de sus respuestas para una lectura adicional, tiene un excelente abastecimiento que facilita la vinculación de reclamos con evidencia, incluye imágenes en las respuestas cuando es relevante y, a menudo, proporciona más detalles en respuesta. Gemini no muestra nombres de fuente y títulos de artículos completos, e incluye mosaicos e imágenes de artículos solo cuando usa el modo AI de Google. El abastecimiento en este modo es aún menos robusto; Google relega las fuentes a los caretes que se pueden hacer clic que no resaltan las partes relevantes de su respuesta.
Como parte de sus experiencias de búsqueda en la web, ChatGPT y Gemini pueden ayudarlo a comprar. Si solicita consejos de compra, ambos presentan mosaicos haciendo clic en enlaces a los minoristas. Sin embargo, Gemini generalmente sugiere mejores productos y tiene una característica única en la que puede cargar una imagen tuya para probar digitalmente la ropa antes de comprar.
Ganador: chatgpt
Investigación profunda
ChatGPT y Gemini pueden generar informes que tienen docenas de páginas e incluyen más de 50 fuentes sobre cualquier tema. La mayor diferencia entre los dos se reduce al abastecimiento. Gemini a menudo cita más fuentes que CHATGPT, pero maneja el abastecimiento en informes de investigación profunda de la misma manera que lo hace en la búsqueda en modo AI, lo que significa caretas que se puede hacer clic sin destacados en el texto. Debido a que es más difícil conectar las afirmaciones en los informes de Géminis a fuentes reales, es más difícil creerles. El abastecimiento claro de ChatGPT con destacados en el texto es más fácil de confiar. Sin embargo, Gemini tiene algunas características de calidad de vida en ChatGPT, como la capacidad de exportar informes formateados correctamente a Google Docs con un solo clic. Su tono también es diferente. Los informes de ChatGPT se leen como publicaciones de foro elaboradas, mientras que los informes de Gemini se leen como documentos académicos.
Ganador: chatgpt
Generación de imágenes
La generación de imágenes de ChatGPT impresiona independientemente de lo que solicite, incluso las indicaciones complejas para paneles o diagramas cómicos. No es perfecto, pero los errores y la distorsión son mínimos. Gemini genera imágenes visualmente atractivas más rápido que ChatGPT, pero rutinariamente incluyen errores y distorsión notables. Con indicaciones complicadas, especialmente diagramas, Gemini produjo resultados sin sentido en las pruebas.
Arriba, puede ver cómo ChatGPT (primera diapositiva) y Géminis (segunda diapositiva) les fue con el siguiente mensaje: “Genere una imagen de un estudio de moda con una decoración simple y rústica que contrasta con el espacio más agradable. Incluya un sofá marrón y paredes de ladrillo”. La imagen de ChatGPT limita los problemas al detalle fino en las hojas de sus plantas y texto en su libro, mientras que la imagen de Gemini muestra problemas más notables en su tubo de cordón y lámpara.
Ganador: chatgpt
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Generación de videos
La generación de videos de Gemini es la mejor de su clase, especialmente porque ChatGPT no puede igualar su capacidad para producir audio acompañante. Actualmente, Google bloquea el último modelo de generación de videos de Gemini, VEO 3, detrás del costoso plan AI Ultra, pero obtienes más videos realistas que con ChatGPT. Gemini también tiene otras características que ChatGPT no, como la herramienta Flow Filmmaker, que le permite extender los clips generados y el animador AI Whisk, que le permite animar imágenes fijas. Sin embargo, tenga en cuenta que incluso con VEO 3, aún necesita generar videos varias veces para obtener un gran resultado.
En el ejemplo anterior, solicité a ChatGPT y Gemini a mostrarme un solucionador de cubos de Rubik Rubik que resuelva un cubo. La persona en el video de Géminis se ve muy bien, y el audio acompañante es competente. Al final, hay una buena atención al detalle con el marco que se desplaza, simulando la detención de una grabación de selfies. Mientras tanto, Chatgpt luchó con su cubo, distorsionándolo en gran medida.
Ganador: Géminis
Procesamiento de archivos
Comprender los archivos es una fortaleza de ChatGPT y Gemini. Ya sea que desee que respondan preguntas sobre un manual, editen un currículum o le informen algo sobre una imagen, ninguno decepciona. Sin embargo, ChatGPT tiene la ventaja sobre Gemini, ya que ofrece un reconocimiento de imagen ligeramente mejor y respuestas más detalladas cuando pregunta sobre los archivos cargados. Ambos chatbots todavía a veces inventan citas de documentos proporcionados o malinterpretan las imágenes, así que asegúrese de verificar sus resultados.
Ganador: chatgpt
Escritura creativa
Chatgpt y Gemini pueden generar poemas, obras, historias y más competentes. CHATGPT, sin embargo, se destaca entre los dos debido a cuán únicas son sus respuestas y qué tan bien responde a las indicaciones. Las respuestas de Gemini pueden sentirse repetitivas si no calibra cuidadosamente sus solicitudes, y no siempre sigue todas las instrucciones a la carta.
En el ejemplo anterior, solicité ChatGPT (primera diapositiva) y Gemini (segunda diapositiva) con lo siguiente: “Sin hacer referencia a nada en su memoria o respuestas anteriores, quiero que me escriba un poema de verso gratuito. Preste atención especial a la capitalización, enjambment, ruptura de línea y puntuación. Dado que es un verso libre, no quiero un medidor familiar o un esquema de retiro de la rima, pero quiero que tenga un estilo de coohes. ChatGPT logró entregar lo que pedí en el aviso, y eso era distinto de las generaciones anteriores. Gemini tuvo problemas para generar un poema que incorporó cualquier cosa más allá de las comas y los períodos, y su poema anterior se lee de manera muy similar a un poema que generó antes.
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Ganador: chatgpt
Razonamiento complejo
Los modelos de razonamiento complejos de Chatgpt y Gemini pueden manejar preguntas de informática, matemáticas y física con facilidad, así como mostrar de manera competente su trabajo. En las pruebas, ChatGPT dio respuestas correctas un poco más a menudo que Gemini, pero su rendimiento es bastante similar. Ambos chatbots pueden y le darán respuestas incorrectas, por lo que verificar su trabajo aún es vital si está haciendo algo importante o tratando de aprender un concepto.
Ganador: chatgpt
Integración
ChatGPT no tiene integraciones significativas, mientras que las integraciones de Gemini son una característica definitoria. Ya sea que desee obtener ayuda para editar un ensayo en Google Docs, comparta una pestaña Chrome para hacer una pregunta, pruebe una nueva lista de reproducción de música de YouTube personalizada para su gusto o desbloquee ideas personales en Gmail, Gemini puede hacer todo y mucho más. Es difícil subestimar cuán integrales y poderosas son realmente las integraciones de Géminis.
Ganador: Géminis
Asistentes de IA
ChatGPT tiene GPT personalizados, y Gemini tiene gemas. Ambos son asistentes de IA personalizables. Tampoco es una gran actualización sobre hablar directamente con los chatbots, pero los GPT personalizados de terceros agregan una nueva funcionalidad, como el fácil acceso a Canva para editar imágenes generadas. Mientras tanto, terceros no pueden crear gemas, y no puedes compartirlas. Puede permitir que los GPT personalizados accedan a la información externa o tomen acciones externas, pero las GEM no tienen una funcionalidad similar.
Ganador: chatgpt
Contexto Windows y límites de uso
La ventana de contexto de ChatGPT sube a 128,000 tokens en sus planes de nivel superior, y todos los planes tienen límites de uso dinámicos basados en la carga del servidor. Géminis, por otro lado, tiene una ventana de contexto de 1,000,000 token. Google no está demasiado claro en los límites de uso exactos para Gemini, pero también son dinámicos dependiendo de la carga del servidor. Anecdóticamente, no pude alcanzar los límites de uso usando los planes pagados de Chatgpt o Gemini, pero es mucho más fácil hacerlo con los planes gratuitos.
Ganador: Géminis
Privacidad
La privacidad en Chatgpt y Gemini es una bolsa mixta. Ambos recopilan cantidades significativas de datos, incluidos todos sus chats, y usan esos datos para capacitar a sus modelos de IA de forma predeterminada. Sin embargo, ambos le dan la opción de apagar el entrenamiento. Google al menos no recopila y usa datos de Gemini para fines de capacitación en aplicaciones de espacio de trabajo, como Gmail, de forma predeterminada. ChatGPT y Gemini también prometen no vender sus datos o usarlos para la orientación de anuncios, pero Google y OpenAI tienen historias sórdidas cuando se trata de hacks, filtraciones y diversos fechorías digitales, por lo que recomiendo no compartir nada demasiado sensible.
Ganador: empate
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