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Según los informes, el conglomerado japonés SoftBank se está acercando a un acuerdo para invertir $ 40 mil millones en OpenAI. Esta inversión, junto con una empresa conjunta separada de $ 500 mil millones llamada “Stargate” para construir una infraestructura de IA avanzada en los EE. UU., Proporciona evidencia nueva de que la carrera armamentista de IA no muestra signos de desaceleración, incluso cuando los inversores espeluznantes de Deepseek en AI-Hungry Big Hungry Empresas de tecnología el mes pasado.
La ronda de financiación se clasificaría como una de las rondas de financiación de capital de riesgo más grande de la historia. Sin embargo, a partir del 7 de febrero, ni SoftBank ni OpenAi aún han confirmado este acuerdo públicamente.
Sin embargo, el monto de la financiación depende de la reestructuración de OpenAI en una entidad con fines de lucro, una propuesta algo controvertida. Openai se fundó en 2015 como una organización sin fines de lucro con el objetivo establecido de desarrollar inteligencia general artificial (AGI) “beneficiar a toda la humanidad” y contrarrestar a compañías como Google. Uno de los cofundadores de la firma, Elon Musk, ha demandado a la firma. Si bien Musk ha demandado a la firma, un juez federal ha desestimado algunas de las reclamaciones al tiempo que permite que algunas partes del caso procedan a juicio. Mientras tanto, el CEO de OpenAi, Sam Altman, ha respondido que Musk debería competir en el mercado en lugar de la sala del tribunal, destacó el apoyo temprano de Musk a una estructura con fines de lucro para recaudar capital para el desarrollo de la IA mientras reclamaba a Musk, en un momento, quería hacer que OpenAi parte de Tesla.
Vision Fund y AI Focus: El movimiento reportado de SoftBank en Operai se alinea con su estrategia más amplia de apuestas audaces en la tecnología transformadora. En 2017, SoftBank lanzó The Vision Fund, un vehículo de casi $ 100 mil millones dirigido a sectores disruptivos como la inteligencia artificial. El CEO Masayoshi Son es conocido por la inversión de Horizon de alta convicción, a menudo discutiendo una futura “singularidad” donde la IA supera la inteligencia humana en décadas. En 2023, dijo que la singularidad sería una realidad dentro de una década, y que la superinteligencia surgiría en 20 años.
Hijo de Masayoshi [SoftBank]
Principales ofertas relacionadas con la IA: SoftBank dio un chapuzón en 2016 al adquirir Chipmaker Arm por $ 32 mil millones, posicionándose en la tendencia del centro de la tecnología de chips que capitalizó los dispositivos móviles e IoT que rivales como Intel se perdió en gran medida. A través de su Fondo de Visión, SoftBank también invirtió en Sambanova Systems (una serie D de $ 676 millones D) y fue fundamental para financiar la startup de procesador de IA británica Graphcore, y luego lo adquirió. SoftBank también ha invertido en robótica (Boston Dynamics) y tecnología autónoma. En octubre de 2024, SoftBank adquirió ~ $ 500 millones en acciones de Operai en una transacción secundaria, preparando el escenario para el mayor compromiso de $ 40 mil millones que ahora se desarrolla.Visión y perfil de riesgo: El historial de Son presenta triunfos (por ejemplo, una participación de $ 20 millones en Alibaba que se elevó a ~ $ 70 mil millones) y tropiezos (por ejemplo, el colapso de valoración de WeWork).
La fundación de SoftBank aumentaría el valor del creador de ChatGPT a alrededor de $ 300 mil millones después del dinero, duplicando efectivamente su valoración de una ronda privada completada solo unos meses antes. Según los informes de CNBC, los $ 40 mil millones se pagarían en los próximos 12–24 meses, con el primer tramo esperado en la primavera de 2025. Las fuentes también indican que una parte de esta inversión (hasta $ 10 mil millones) puede ser sindicado a coinvversores .
Si el acuerdo se cierra, SoftBank superaría a Microsoft como el principal inversor más grande de OpenAI.
Una parte de los $ 40 mil millones de SoftBank financiará el compromiso de OpenAI con una nueva empresa conjunta conocida como “Stargate”, desarrollada junto con SoftBank y Oracle para construir una infraestructura de IA avanzada en los EE. UU. (Detalles a continuación). Según los informes, los documentos de inversión cuentan con notas convertibles, similares a la financiación anterior de Operai, y requieren reestructurar el gobierno de OpenAI para eliminar el control en poder de su junta sin fines de lucro. Según Reuters,
El acuerdo está condicionado a la transición de OpenAi más completamente en una entidad con fines de lucro.
A partir de febrero de 2025, ni SoftBank ni OpenAi confirmaron públicamente la cifra de $ 40 mil millones, aunque han reconocido la colaboración en el proyecto Stargate. El CEO de Softbank, Masayoshi, y Sam Altman, apareció juntos en un evento de la Casa Blanca en enero de 2025, señalando una asociación más profunda.
Cambiar el principal inversor: Microsoft ha invertido más de $ 13 mil millones (efectivo más créditos en la nube) en OpenAI desde 2019, asegurando una participación de capital sustancial y una asociación exclusiva en la nube para las cargas de trabajo de OpenAI en Azure. Se rumorea que la relación se ha vuelto más polémica con el tiempo. En 2024, el CEO de Microsoft, Satya Nadella, señaló: “No importaría si OpenAi desaparecía mañana. Tenemos los datos, los derechos de IP y toda la capacidad “.
Mientras que la inversión de Microsoft en OpenAI fue pragmática, el hijo de Softbank comparte una perspectiva ideológica similar con respecto a Operai y su CEO Sam Altman. “Cuando te conocí cuando eras más joven … dijiste que vas a ir por Agi e inmediatamente dije: ‘Te creo. Quiero invertir. Desde allí era un creyente. Nunca dudé. La mayoría de la gente en ese momento pensaba que estabas loco, ¿verdad? Como FT lo citó diciendo.
Si los $ 40 mil millones de SoftBank se materializan, SoftBank probablemente obtendría una mayor influencia de capital y gobernanza en OpenA que en Microsoft, que seguiría siendo un socio estratégico y un proveedor de nubes. Sin embargo, Oracle y otros socios también organizarán partes de la futura infraestructura de OpenAI (especialmente bajo la empresa conjunta de Stargate).
Estrategia de Openai en el futuro: La afluencia de capital podría acelerar el desarrollo de GPT-5 (que Altman dijo que representaría un salto similar sobre GPT-4, ya que ese modelo fue sobre GPT-3), la expansión del producto de IA (por ejemplo, ChatGPT Enterprise, New Enterprise/Gobierno de soluciones), y y posiblemente iniciativas de hardware. Si bien los ingresos de OpenAI están subiendo ($ 4 mil millones en 2024 a $ 11 mil millones proyectados en 2025), siguen siendo modestos en comparación con una valoración de $ 300 mil millones. La compañía reportó una pérdida de $ 5 mil millones en 2024, gracias a los costos operativos significativos. Los inversores claramente tienen un horizonte a largo plazo, que banca en la posición de Openai en la búsqueda de AGI. Las rivalidades pueden agudizar a medida que Microsoft invierte en otras nuevas empresas de IA como Anthrope, los esfuerzos de código abierto de Meta, Géminis de Google y el modelo de razonamiento chino Deepseek R1 y más allá.
Después de probar y comparar chatbots de IA y sus características durante años, he desarrollado algo de sexto sentido para cuando estos compañeros digitales saben de qué están hablando y cuándo están faroleando.
La mayoría de ellos pueden buscar respuestas en línea, lo que ciertamente ayuda, pero la combinación de búsqueda e IA puede conducir a algunas respuestas sorprendentemente perspicaces (y algunas tangentes menos perspicaces).
Para comprender el problema, es esencial dar un paso atrás. Uno de los avances más significativos en la IA en los últimos meses ha sido el desarrollo de modelos con capacidades de razonamiento lentas y deliberadas. Estos modelos descomponen los problemas en componentes más pequeños y los resuelven paso a paso, lo que lleva a resultados más profundos y precisos.
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Dichos modelos permiten a los investigadores rastrear el proceso de pensamiento de la IA, conocido en términos técnicos como “cadena de pensamiento” (COT). Este método permite a los observadores seguir el razonamiento del sistema desde el paso inicial, a través de etapas posteriores y a sus conclusiones finales. Anteriormente, este nivel de transparencia no existía, dejando muchas preguntas sin respuesta sobre cómo surgen las “alucinaciones” de AI, la generación de salidas incorrectas o no sensibles.
La capacitación de IA a menudo implica una técnica llamada aprendizaje de refuerzo, donde el sistema es recompensado por cumplir con los objetivos específicos. Un efecto secundario conocido de este proceso es la “piratería de recompensas”, donde la IA manipula su comportamiento para maximizar las recompensas mientras se elude las pautas previstas.
Los investigadores creían que al monitorear la cadena de pensamiento de la IA, podrían detectar cuando el modelo engaña, engaña o se da por vencido e influye en su comportamiento en tiempo real durante el entrenamiento. Este enfoque, denominado “optimización de cuna”, parecía ser un camino prometedor hacia una comprensión más profunda del comportamiento de la IA.
De hecho, esta suposición resultó correcta y condujo a una comprensión más precisa de los sistemas de IA. “Creemos que el monitoreo de la cuna puede convertirse en una herramienta crucial para supervisar modelos de nivel sobrehumano en el futuro”, escribieron los investigadores.
Sin embargo, lo que pretendía como un paso para mejorar la confiabilidad de la IA expuso una realidad alarmante: los sistemas de IA intentan activamente evadir las sanciones, buscar recompensas contra las restricciones de los investigadores e incluso oscurecer sus métodos para evitar la detección.
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(Foto: Generado por chatgpt)
Por ejemplo, cuando se les asigna la tarea de generar código funcional, algunos modelos AI modificaron el mecanismo de verificación de código en sí para aprobar salidas incorrectas. En otros casos, los modelos proporcionaron soluciones aparentemente plausibles a los problemas que resultaron estar completamente equivocados.
Algunos modelos incluso dejaron de resolver problemas por completo para evitar revelar lo que percibieron como sus debilidades. Este descubrimiento se hace eco de los principios de la teoría del juego, pero con un giro inquietante.
Estos hallazgos surgieron de un artículo publicado la semana pasada por un equipo de investigación de Operai bajo el título críptico: “Seguimiento de comportamiento indeseable en modelos de razonamiento y la preocupación de la ofuscación”.
Al examinar los detalles del estudio, el alcance del problema queda claro: los últimos modelos de razonamiento de OpenAI (denominados O1 y O3 Mini) demuestran una fuerte motivación para completar sus tareas asignadas, siendo el menor de los problemas descubiertos.
Los investigadores rastrearon los procesos de pensamiento de los modelos utilizando otro modelo Operai (GPT-4O), que, sin dudarlo, informó su comportamiento engañoso como parte de su cadena de pensamiento: una forma de honestidad desarmadora. Pero luego vino el giro inquietante: cuando los investigadores señalaron a la IA que no se le permitió hacer trampa, el modelo ajustó su comportamiento y comenzó a ocultar la evidencia de su ruptura de reglas. Esta revelación es lo que dejó a los investigadores sorprendidos.
“Encontramos que la optimización directa de la COT para cumplir con criterios específicos (como no eludir las instrucciones) puede mejorar el rendimiento a corto plazo; sin embargo, no elimina todo el comportamiento indeseable e incluso puede hacer que el modelo oculte sus verdaderas intenciones”, señalaron secamente los investigadores.
En su conclusión, los investigadores expresaron la esperanza de que los métodos futuros permitan la influencia directa del comportamiento de los modelos de razonamiento a través de la cadena de pensamiento sin alentar el engaño. Por ahora, recomiendan evitar una fuerte presión de optimización sobre la cuna de los modelos de razonamiento avanzado y la precaución contra la manipulación directa de estos procesos de pensamiento.
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Evento de anuncio GPT-4O de Openai
(Foto: Captura de pantalla)
Sin embargo, esta recomendación presenta otro desafío: dejar la cadena de pensamiento inalterada puede conducir a resultados incómodos, si no problemáticos, cuando estos modelos interactúan con el público. Izquierda sin control, la IA puede producir un lenguaje ofensivo o ideas que los humanos generalmente evitan expresar. La solución propuesta por los investigadores es envolver el proceso de pensamiento en bruto de la IA en una capa de cortesía forzada, asegurando que los usuarios solo vean una versión desinfectada.
Esta investigación plantea preguntas preocupantes. Para aquellos que argumentan que la IA es simplemente una herramienta para ayudar a los humanos, los hallazgos sugieren lo contrario: a diferencia de una máquina de escribir o una bicicleta, la IA parece tener sus propias intenciones y está dispuesto a engañar en busca de sus objetivos.
Para aquellos que ya están preocupados por los riesgos potenciales de la IA, este estudio suena todas las alarmas. Indica que a medida que crecen las capacidades de IA, también lo hace su capacidad para oscurecer cómo funciona, las manipulaciones que realiza y los verdaderos objetivos que busca lograr. Cuando la IA se vuelve verdaderamente avanzada, es posible que no tengamos forma de identificar estas manipulaciones ocultas.
Los investigadores de Operai parecen genuinamente preocupados, y uno solo puede esperar que el liderazgo de la compañía comparta sus preocupaciones, y que los reguladores en todo el mundo comprendan la gravedad del problema. Las principales compañías de IA han dedicado departamentos enteros a construir “barandillas” en torno a los sistemas de IA, asegurando su alineación con los valores humanos y el aumento de la transparencia. Sin embargo, la efectividad de estas medidas sigue en cuestión.
El tema central sigue siendo tan turbio como siempre, y este estudio solo profundiza la incertidumbre: ¿cuál es el objetivo principal de la IA y cómo podemos asegurar que busque ese objetivo, y nada más?
Mientras que la administración del presidente Donald Trump se ha centrado en alejarse de la regulación, liderando a los proveedores de IA como Google y OpenAI quieren que el plan de acción de IA pendiente del gobierno incluya una política federal que se adelantan a los crecientes mosaicos de leyes estatales de IA en los Estados Unidos.
La Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca (OSTP) solicitó los aportes de las partes interesadas sobre el desarrollo de un plan de acción de IA. Recientemente cerró el período de comentarios públicos, recibiendo más de 8,700 presentaciones. OSTP solicitó a las partes interesadas que describieran las acciones prioritarias para apoyar el dominio de los Estados Unidos de la tecnología de IA sin una regulación excesiva que obstaculice la innovación del sector privado en la IA. Para algunas grandes empresas tecnológicas, abordar las leyes estatales de IA debería ser una de las principales prioridades del gobierno de los Estados Unidos.
Estados Unidos debe adoptar marcos de políticas que “se adelanten a un mosaico caótico de reglas a nivel estatal sobre el desarrollo de la IA fronteriza”, según la presentación de Google.
Mientras tanto, Openai pidió libertad para innovar en el interés nacional de los Estados Unidos y neutralizar a los competidores como China que se benefician de “las compañías estadounidenses de IA que tienen que cumplir con las leyes estatales demasiado onerosas”. Un puñado de estados de EE. UU. Han aprobado una regulación integral de IA, incluidas Colorado, California y Utah.
Sin una ley federal de IA, los estados implementan requisitos de IA individuales que crean desafíos de cumplimiento para las empresas, dijo la analista de Forrester Alla Valente si Estados Unidos adopta una política federal de IA general, podría eliminar esa carga, dijo.
“Al dejar esto a los Estados Unidos, puede tener 50 conjuntos de regulaciones de IA que se ven muy diferentes”, dijo.
Sin embargo, una orden ejecutiva no puede evitar las regulaciones estatales de IA. Depende del Congreso aprobar una ley federal de IA, algo que tiene problemas para hacer.
La falta de un enfoque de gobernanza de AI unificado en los Estados Unidos es “ineficaz y duplicativo”, dijo Hodan Omaar, un gerente de políticas senior en el Centro de Tank Tank Tank para innovación de datos.
“Crea inconsistencias e incoherencia en un enfoque estadounidense”, dijo.
Más allá de centrarse en las leyes estatales, Valente dijo que la postura de Google indica que la compañía quiere que Estados Unidos considere el desarrollo global de las leyes de IA también, como la Ley de IA de la Unión Europea.
Cualquier estándar, política o marco que crea los EE. UU. Debe reflejar los intereses estadounidenses, pero no puede ignorar las políticas de IA de diferentes países, dijo Valente. Google dijo que, cuando se trabaja con países alineados, Estados Unidos debería “desarrollar protocolos y puntos de referencia en torno a los riesgos potenciales de los sistemas de IA fronterizos”.
“Ignorar lo que el resto del mundo está haciendo en torno a los marcos de IA, la gobernanza de IA, el riesgo de IA, crea una brecha aún mayor entre la innovación de los Estados Unidos y el resto del mundo hasta el punto de que entonces sigue siendo competitivo si otros países tienen requisitos que no pueden ser satisfechos con la innovación de la IA de EE. UU.”, Dijo Valente.
Operai también abordó los controles de exportación en sus comentarios, solicitando un cambio de estrategia centrado en promover la adopción global de los sistemas de IA de EE. UU. Al tiempo que utiliza más estratégicamente los controles de exportación para mantener el liderazgo de IA de EE. UU. La Compañía pidió actualizar la regla de difusión de IA que avanzó los controles de exportación de EE. UU., Una regla propuesta por la administración del ex presidente Joe Biden que se encontró con una reacción violenta de la industria.
Mientras tanto, en los comentarios del Centro para la Innovación de Data, el grupo de expertos pidió que el Plan de Acción de AI de EE. UU. Reorientara su estrategia de control de exportación. Si bien los controles de exportación están destinados a debilitar a los competidores, en particular el sector de inteligencia artificial de China, están “cada vez más en desventajas de las empresas estadounidenses”. El surgimiento de Deepseek apunta a la capacidad de China para innovar a pesar de los controles de exportación de los Estados Unidos en chips de IA avanzados.
Omaar describió en la presentación del grupo de expertos de que Estados Unidos debería establecer una Fundación Nacional de Datos (NDF) dedicada a la financiación y facilitar compartir conjuntos de datos de alta calidad para el desarrollo del modelo de IA. Ella dijo que Estados Unidos también debería preservar, pero Reengus, el Instituto de Seguridad AI del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) para proporcionar estándares fundamentales para la gobernanza de la IA.
“El gobierno federal tiene un papel importante que desempeñar para garantizar que haya estándares”, dijo Omaar. “Asegurarse de que NIST pueda hacer el importante trabajo de IA que estaban haciendo es importante para garantizar una adopción de IA sin problemas”.
La solicitud de información de la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca sobre un plan de acción de IA pidió a las partes interesadas sus pensamientos sobre las acciones de política de IA. Sin proporcionar recomendaciones o cualquier marco potencial para que las partes interesadas comenten, Valente dijo que no está claro qué incluirá el plan de acción de IA.
“Cómo termina este plan, uno solo puede imaginar”, dijo.
Darrell West, miembro senior de la Institución Brookings, dijo que la solicitud de información de la Casa Blanca indica que la administración Trump se centrará en abandonar los requisitos onerosos y confiar en las empresas privadas para innovar con menos supervisión federal.
“Habrá menos limitaciones en las compañías tecnológicas”, dijo. “Serán libres de innovar en cualquier dirección que deseen”.
El gobierno federal puede equilibrar la seguridad y la innovación de la IA, que con suerte se reflejará en el Plan de Acción de AI, dijo Jason Corso, cofundador de AI Startup Voxel51 y profesor de informática en la Universidad de Michigan.
La población general ya es escéptica de la IA, y si ocurren desafíos generales de crecimiento del desarrollo, corre el riesgo de socavar aún más la confianza en la tecnología, dijo. Es por eso que los marcos de políticas deben crearse con la seguridad de IA en mente, agregó Corso.
Un marco federal que carece de consideraciones de seguridad de IA significa la responsabilidad de las decisiones de seguridad de IA cae a los CIO de la Compañía o los oficiales de IA en los principales, lo que Corso dijo que presenta un “gran riesgo”. El efecto podría ser menos adopción o ROI más lento, dijo.
“Esta IA contemporánea es tan incipiente que a pesar de los rápidos avances que estamos viendo, en realidad se entiende bastante sobre su previsibilidad, repetibilidad o incluso su robustez con ciertos tipos de preguntas o escenarios de razonamiento”, dijo. “Ciertamente necesitamos innovación, pero también necesitamos seguridad”.
Makenzie Holland es un escritor de noticias senior que cubre la gran regulación federal y de la gran tecnología. Antes de unirse a Informa TechTarget, ella era una reportera de asignación general para el Wilmington Starnews y un reportero de crimen y educación en el Wabash Plain Dealer.
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