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We asked OpenAI’s o1 about the top AI trends in 2025 — here’s a look into our conversation
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AI is already reshaping industries and society on a global scale. IDC predicts that AI will contribute $19.9 trillion to the global economy by 2030, comprising 3.5% of GDP. This momentum is exemplified by the recent announcement of “Project Stargate,” a partnership to invest up to $100 billion in new AI-focused data center capacity. This is all indicative of the tremendous activity going on with AI development. On a single day, AI made headlines for discovering proteins to counteract cobra venom, creating a Star Trek-style universal translator and paving the way for true AI assistants.
These and other developments highlight individual achievements, as well as their interconnected progress. This flywheel of innovation is where breakthroughs in one domain amplify advancements in others, compounding AI’s transformative potential.
Separating signal from noise
Even for someone who follows AI developments closely, the rapid technological breakthroughs and diffusion across industries and applications is dizzying, making it highly challenging to not only know and understand what is going on, but understand the relative importance of developments. It is challenging to separate the signal from noise.
In the past, I might have turned to an AI industry analyst to help explain the dynamics and meaning of recent and projected developments. This time, I decided instead to see if AI itself might be able to help me. This led me to a conversation with OpenAI’s o1 model. The 4o model might have worked as effectively, but I expected that a reasoning model such as o1 might be more effective.
I asked o1 what it thought were the top AI trends and why. I started by asking for the top 10 to 15, but over the course of our collaborative dialog, this expanded to 25. Yes, there really are that many, which is a testament to AI’s value as a general-purpose technology.
After about 30 seconds of inference-time “thinking,” o1 responded with a list of trends in AI development and use, ranked according to their potential significance and impact on business and society. I asked several qualifying questions and made a few suggestions that led to slight changes in the evaluation method and rankings.
Methodology
Rankings of the various AI trends are determined by a blended heuristic that balances multiple factors including both quantitative indicators (near-term commercial viability) and qualitative judgments (disruptive potential and near-term societal impact) further described as follows:
- Current commercial viability: The trend’s market presence and adoption.
- Long term disruptive potential: How a trend could significantly reshape industries and create new markets.
- Societal impact: Weighing the immediate and near-term effects on society, including accessibility, ethics and daily life.
In addition to the overall AI trend rankings, each trend receives a long-term social transformation score (STS), ranging from incremental improvements (6) to civilization-altering breakthroughs (10). The STS reflects the trend’s maximum potential impact if fully realized, offering an absolute measure of transformational significance.
The development of this ranking process reflects the potential of human-AI collaboration. o1 provided a foundation for identifying and ranking trends, while my human oversight helped ensure that the insights were contextualized and relevant. The result shows how humans and AI can work together to navigate complexity.
Top AI trends in 2025
For tech leaders, developers and enthusiasts alike, these trends signal both immense opportunity and significant challenges in navigating the many changes brought by AI. Highly-ranked trends typically have broad current adoption, high commercial viability or significant near-term disruptive effects.
Honorable mention list: AI trends 11 – 25
One can quibble whether number 11 or any of the following should be in the top 10, but keep in mind that these are relative rankings and include a certain amount of subjectivity (whether from o1 or from me), based on our iterative conversation. I suppose this is not too different from the conversations that take place within any research organization when completing their reports ranking the comparative merits of trends. In general, this next set of trends has significant potential but are either: 1) not yet as widespread and/or 2) have a potential payoff that is still several or more years away.
While these trends did not make the top 10, they showcase the expanding influence of AI across healthcare, sustainability and other critical domains.
Digital humans show the innovation flywheel in action
One use case that highlights the convergence of these trends is digital humans, which exemplify how foundational and emerging AI technologies come together to drive transformative innovation. These AI-powered avatars create lifelike, engaging interactions and span roles such as digital coworkers, tutors, personal assistants, entertainers and companions. Their development shows how interconnected AI trends create transformative innovations.
For example, these lifelike avatars are developed using the capabilities of generative AI (trend 1) for natural conversation, explainable AI (2) to build trust through transparency and agentic AI (3) for autonomous decision-making. With synthetic data generation, digital humans are trained on diverse, privacy-preserving datasets, ensuring they adapt to cultural and contextual nuances. Meanwhile, edge AI (5) enables near real-time responsiveness and multi-modal AI (17) enhances interactions by integrating text, audio and visual elements.
By using the technologies described by these trends, digital humans exemplify how advancements in one domain can accelerate progress in others, transforming industries and redefining human-AI collaboration. As digital humans continue to evolve, they not only exemplify the flywheel of innovation, but also underscore the transformative potential of AI to redefine how humans interact with technology.
Why are AGI and ASI so far down the list?
The future is, indeed, hard to predict. Many expect artificial general intelligence (AGI) to be achieved soon. OpenAI CEO Sam Altman said recently: “We are now confident we know how to build AGI as we have traditionally understood it.” However, that is different from saying that AGI is imminent. It also does not mean that all agree on the definition of AGI. For OpenAI, this means “a highly autonomous system that outperforms humans at most economically valuable work.”
Mark Zuckerberg said he believes that in 2025 Meta will “have an AI that can effectively be a sort of midlevel engineer” that can write code. That is clearly economically viable work and could be used to claim the arrival of AGI. Perhaps, but even Altman is now saying that AGI is not arriving soon.
Google Deepmind co-founder and CEO Demis Hassabis said recently on the Big Technology podcast that AGI is likely “a handful of years away.” He added, however, that there is a 50% chance another one or two significant breakthroughs on the order of the transformer model that led to generative AI will still be needed to fully achieve AGI.
Superintelligence, too, could eventually be achieved in the next 5 to 10 years. Altman and Elon Musk have said as much, although the consensus expert opinion is closer to 2040 — and some believe it will never be achieved. Amara’s Law reminds us that we tend to overestimate the effect of any technology in the short run and underestimate the effect eventually. If achieved, the impact of superintelligence would be enormous — but at present, this “if” precludes this from the top 10 list.
Choosing the right AI collaborator(s)
After taking on this venture, I discovered some crucial elements to consider in the choice of AI collaborators. While o1 offered valuable insights into leading AI trends, its cutoff date for training data was October 2023, and it lacks web browsing capabilities. This became clear when it initially suggested No. 12 for agentic AI, a trend that has advanced rapidly in the last several months. Rerunning the analysis with the 4o model, which includes web browsing, led to a more proper ranking of agentic AI at No. 3.
Per ChatGPT: “Apologies for any confusion earlier. Given the rapid advancements and the significant attention agentic AI is receiving in 2025, it would be appropriate to rank it at No. 3 on the list of top AI trends. This adjustment reflects its growing impact and aligns with recent analyses highlighting its importance.”
In much the same way, I had a conversation with o1 about the placement of AI in education, healthcare and life sciences. However, 4o suggested that their order in the ranking be reversed, that healthcare should be No. 11, and education No. 12.
I agreed with the rationale and switched the order. These examples show both the challenges and benefits of working with the latest AI chatbots, and both the necessity and value of human and machine collaboration.
Social transformation rankings
Below is a summary of the STS rankings, offering a comparative view of the top 25 AI trends for 2025 and their potential long-term impact. These rankings highlight how AI trends vary in their potential to reshape society, from near-term enablers like generative AI and agentic AI, to longer-term innovations such as quantum AI and brain-computer interfaces.
Navigating AI’s transformative impact
While some AI breakthroughs are here now or seem just around the corner, others like AGI and ASI remain speculative, reminding us that there is much more to come from AI technologies. Yet it is already clear that AI, in all its manifestations, is reshaping human affairs in ways likely to become even more profound over time. These changes will extend to daily life and could even challenge our understanding of what it means to be human.
As AI continues to redefine industries and society, we are only at the beginning of a dramatic technological renaissance. These trends, ranging from generative models to humanoid robots powered by AI, highlight both the promise and complexity of integrating AI into our lives.
What is particularly striking about these 25 trends is not just their individual significance, but the interconnectedness of their progress. This flywheel of AI innovation will continue to amplify progress, creating a self-reinforcing cycle of breakthroughs that redefine industries and society. As these trends evolve, revisiting this analysis in six to 12 months could reveal changes in the rankings and how the flywheel of innovation continues to accelerate progress across industries.
Leaders, developers and society must monitor these advancements and ensure they are directed toward fair outcomes, striking a balance between innovation and responsibility. The next five years will define AI’s trajectory — whether it becomes a tool for societal benefit or a source of disruption. The choice is ours.
Gary Grossman is EVP of technology practice at Edelman and global lead of the Edelman AI Center of Excellence.
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El lunes, la startup china de inteligencia artificial DeepSeek tomó el codiciado lugar de su rival OpenAI como la aplicación gratuita más descargada en los EE. UU. Manzana‘s App Store, destronando a ChatGPT para el asistente de inteligencia artificial de DeepSeek. Las acciones tecnológicas mundiales se vendieron y estaban en camino de eliminar miles de millones en capitalización de mercado.
Líderes tecnológicos, analistas, inversores y desarrolladores dicen que la exageración (y el consiguiente temor de quedarse atrás en el siempre cambiante ciclo exagerado de la IA) puede estar justificada. Especialmente en la era de la carrera armamentista generativa de la IA, donde tanto los gigantes tecnológicos como las nuevas empresas compiten para asegurarse de no quedarse atrás en un mercado que se prevé superará el billón de dólares en ingresos dentro de una década.
¿Qué es DeepSeek?
DeepSeek fue fundada en 2023 por Liang Wenfeng, cofundador de High-Flyer, un fondo de cobertura cuantitativo centrado en la IA. Según se informa, la startup de IA surgió de la unidad de investigación de IA del fondo de cobertura en abril de 2023 para centrarse en grandes modelos de lenguaje y alcanzar la inteligencia artificial general, o AGI, una rama de la IA que iguala o supera al intelecto humano en una amplia gama de tareas, que OpenAI y sus rivales dicen que lo están persiguiendo rápidamente. DeepSeek sigue siendo propiedad total de High-Flyer y financiado por ella, según analistas de Jefferies.
Los rumores en torno a DeepSeek comenzaron a cobrar fuerza a principios de este mes, cuando la startup lanzó R1, su modelo de razonamiento que rivaliza con el o1 de OpenAI. Es de código abierto, lo que significa que cualquier desarrollador de IA puede usarlo, y se ha disparado a la cima de las tiendas de aplicaciones y tablas de clasificación de la industria, y los usuarios elogian su rendimiento y capacidades de razonamiento.
Al igual que otros chatbots chinos, tiene sus limitaciones cuando se le pregunta sobre ciertos temas: cuando se le pregunta sobre algunas de las políticas del líder chino Xi Jinping, por ejemplo, DeepSeek supuestamente aleja al usuario de líneas de preguntas similares.
Otra parte clave de la discusión: el R1 de DeepSeek se construyó a pesar de que Estados Unidos limitó las exportaciones de chips a China tres veces en tres años. Las estimaciones difieren sobre cuánto cuesta exactamente el R1 de DeepSeek o cuántas GPU se incluyen en él. Los analistas de Jefferies estimaron que una versión reciente tenía un “coste de capacitación de sólo 5,6 millones de dólares (suponiendo un costo de alquiler de 2 dólares por hora y 800 horas). Eso es menos del 10% del costo de Meta‘s Llama.” Pero independientemente de las cifras específicas, los informes coinciden en que el modelo fue desarrollado a una fracción del costo de los modelos rivales por OpenAI, Anthropic, Google y otros.
Como resultado, el sector de la IA está inundado de preguntas, entre ellas si el creciente número de rondas de financiación astronómicas y valoraciones de miles de millones de dólares de la industria es necesaria, y si una burbuja está a punto de estallar.
Acciones de NVIDIA cayó un 11%, con el fabricante de chips ASML bajó más del 6%. El Nasdaq cayó más del 2% y cuatro gigantes tecnológicos… Meta, microsoft, Manzana y ASML están listos para informar sus ganancias esta semana.
Los analistas de Raymond James detallaron algunas de las preguntas que afectan a la industria de la IA este mes y escribieron: “¿Cuáles son las implicaciones para la inversión? ¿Qué dice sobre los modelos de código abierto versus los propietarios? ¿Invertir dinero en GPU es realmente una panacea? ¿Existen restricciones a las exportaciones de Estados Unidos? ¿Cuáles son las implicaciones más amplias de [DeepSeek]? Bueno, podrían ser espantosos o no ser un evento, pero tengan la seguridad de que la industria está llena de incredulidad y especulación”.
Los analistas de Bernstein escribieron en una nota el lunes que “según las muchas (ocasionalmente histéricas) tomas calientes que vimos [over the weekend,] las implicaciones van desde ‘Eso es realmente interesante’ hasta ‘Esta es la sentencia de muerte del complejo de infraestructura de IA tal como lo conocemos'”.
Cómo están respondiendo las empresas estadounidenses
Algunos directores ejecutivos de tecnología estadounidenses están luchando por responder antes de que los clientes cambien a ofertas potencialmente más baratas de DeepSeek, y se informa que Meta está iniciando cuatro “salas de guerra” relacionadas con DeepSeek dentro de su departamento de IA generativa.
microsoft El director ejecutivo Satya Nadella escribió en X que el fenómeno DeepSeek era solo un ejemplo de la paradoja de Jevons: “A medida que la IA se vuelva más eficiente y accesible, veremos cómo su uso se dispara, convirtiéndola en un bien del que simplemente no podemos tener suficiente”. “. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, tuiteó una cita que atribuyó a Napoleón y escribió: “Una revolución no se puede hacer ni detener. Lo único que se puede hacer es que uno de sus hijos le dé una dirección a fuerza de victorias”.
Yann LeCun, científico jefe de IA de Meta, escribió en LinkedIn que el éxito de DeepSeek es indicativo del cambio de rumbo en el sector de la IA para favorecer la tecnología de código abierto.
LeCun escribió que DeepSeek se ha beneficiado de parte de la tecnología propia de Meta, es decir, sus modelos Llama, y que la startup “ideó nuevas ideas y las construyó sobre el trabajo de otras personas. Debido a que su trabajo está publicado y es de código abierto, todos pueden sacar provecho de ello. Ese es el poder de la investigación abierta y del código abierto”.
Alexandr Wang, director ejecutivo de Scale AI, dijo a CNBC la semana pasada que el último modelo de IA de DeepSeek fue “revolucionario” y que su versión R1 es aún más poderosa.
“Lo que hemos descubierto es que DeepSeek… tiene el mejor rendimiento, o aproximadamente está a la par de los mejores modelos estadounidenses”, dijo Wang, añadiendo que la carrera de IA entre EE.UU. y China es una “guerra de IA”. La empresa de Wang proporciona datos de entrenamiento a actores clave de la IA, incluidos OpenAI, Google y Meta.
A principios de esta semana, el presidente Donald Trump anunció una empresa conjunta con OpenAI, Oracle y SoftBank para invertir miles de millones de dólares en infraestructura de IA en Estados Unidos. El proyecto, Stargate, fue presentado en la Casa Blanca por Trump, el director ejecutivo de SoftBank, Masayoshi Son, el cofundador de Oracle, Larry Ellison, y el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman. Los socios tecnológicos iniciales clave incluirán a Microsoft, Nvidia y Oracle, así como a la empresa de semiconductores Arm. Dijeron que invertirían 100.000 millones de dólares para empezar y hasta 500.000 millones de dólares en los próximos cuatro años.
IA evolucionando
La noticia de la destreza de DeepSeek también llega en medio del creciente revuelo en torno a los agentes de IA (modelos que van más allá de los chatbots para completar tareas complejas de varios pasos para un usuario) que tanto los gigantes tecnológicos como las nuevas empresas están persiguiendo. Meta, Google, Amazon, Microsoft, OpenAI y Anthropic han expresado su objetivo de crear IA agente.
Anthropic, la startup de IA respaldada por Amazon y fundada por ex ejecutivos de investigación de OpenAI, intensificó su desarrollo tecnológico durante el año pasado y, en octubre, la startup dijo que sus agentes de IA podían usar computadoras como humanos para completar tareas complejas. La capacidad de uso de computadoras de Anthropic permite que su tecnología interprete lo que hay en la pantalla de una computadora, seleccione botones, ingrese texto, navegue por sitios web y ejecute tareas a través de cualquier software y navegación por Internet en tiempo real, dijo la startup.
La herramienta puede “usar computadoras básicamente de la misma manera que nosotros”, dijo a CNBC Jared Kaplan, director científico de Anthropic, en una entrevista en ese momento. Dijo que puede realizar tareas con “decenas o incluso cientos de pasos”.
OpenAI lanzó una herramienta similar la semana pasada, introduciendo una función llamada Operador que automatizará tareas como planificar vacaciones, completar formularios, hacer reservas en restaurantes y pedir alimentos.
El microsoft-La startup respaldada lo describe como “un agente que puede ir a la web para realizar tareas por usted” y agregó que está capacitado para interactuar con “los botones, menús y campos de texto que la gente usa a diario” en la web. También puede hacer preguntas de seguimiento para personalizar aún más las tareas que realiza, como información de inicio de sesión para otros sitios web. Los usuarios pueden tomar el control de la pantalla en cualquier momento.
- El zumbido alrededor de la startup de IA China Deepseek comenzó a recoger a Steam a principios de este mes, cuando la startup lanzó R1, su modelo de razonamiento que rivaliza con el O1 de Openai.
- El lunes, Deepseek se hizo cargo del lugar codiciado de su rival Openai para la aplicación gratuita más descargada en los EE. UU. En la App Store de Apple, destronando a Chatgpt para el asistente de IA de Deepseek.
- Global Tech Stocks se vendió, con el gigante de chip de IA Nvidia cayendo un 10%.
El lunes, la startup de inteligencia artificial china Deepseek se hizo cargo del lugar codiciado de su rival Openai como la aplicación gratuita más desactivada en los EE. UU. En la tienda de aplicaciones de Apple, destronando Chatgpt para el asistente de IA de Deepseek. Las acciones de Global Tech se vendieron y estaban en camino de acabar con miles de millones en el límite de mercado.
Los líderes tecnológicos, analistas, inversores y desarrolladores dicen que el bombo, y el consiguiente temor de quedarse atrás en el ciclo de bombo de IA en constante cambio, pueden estar justificados. Especialmente en la era de la carrera armamentista generativa de IA, donde los gigantes tecnológicos y las startups están corriendo para garantizar que no se queden atrás en un mercado previsto para superar los ingresos de $ 1 billón en una década.
¿Qué es Deepseek?
Deepseek fue fundada en 2023 por Liang Wenfeng, cofundador de High-Flyer, un fondo cuantitativo de cobertura centrado en la IA. Según los informes, la startup de IA surgió de la Unidad de Investigación de AI del fondo de cobertura en abril de 2023 para centrarse en modelos de idiomas grandes y alcanzar la inteligencia general artificial, o AGI, una rama de IA que iguala o supere el intelecto humano en una amplia gama de tareas, que se abren. Y sus rivales dicen que están persiguiendo rápidamente. Deepseek sigue siendo propiedad y financiado por High-Flyer, según analistas de Jefferies.
El zumbido alrededor de Deepseek comenzó a recoger a Steam a principios de este mes, cuando la startup lanzó R1, su modelo de razonamiento que rivaliza con el O1 de OpenAI. Es de código abierto, lo que significa que cualquier desarrollador de IA puede usarlo, y se ha disparado a la cima de las tiendas de aplicaciones y las tablas de clasificación de la industria, con los usuarios elogios de su rendimiento y capacidades de razonamiento.
Al igual que otros chatbots chinos, tiene sus limitaciones cuando se les pregunta sobre ciertos temas: cuando se le pregunta sobre algunas de las políticas del líder chino Xi Jinping, por ejemplo, Deepseek aleja al usuario de líneas similares de preguntas.
Otra parte clave de la discusión: R1 de Deepseek se construyó a pesar de las exportaciones de chips de EE. UU. A China tres veces en tres años. Las estimaciones difieren exactamente en la cantidad de R1 de Deepseek, o en cuántas GPU entró. Los analistas de Jefferies estimaron que una versión reciente tenía un “costo de capacitación de solo US $ 5,6 millones (suponiendo un costo de alquiler de US $ 2/h800 horas). Eso es menos del 10% del costo de la LLAMA de Meta”. Pero independientemente de los números específicos, los informes acuerdan que el modelo se desarrolló a una fracción del costo de los modelos rivales por OpenAI, Anthrope, Google y otros.
Como resultado, el sector de la IA está inundado de preguntas, incluido si es necesario el creciente número de rondas de financiación astronómica y las valoraciones de mil millones de dólares, y si una burbuja está a punto de estallar.
Las acciones de NVIDIA cayeron un 11%, con el fabricante de chips ASML más del 6%. El NASDAQ cayó por 2%, y cuatro gigantes tecnológicos: Meta, Microsoft, Apple y ASML están listos para informar las ganancias esta semana.
Los analistas de Raymond James detallaron algunas de las preguntas que afectan a la industria de la IA este mes, escribiendo: “¿Cuáles son las implicaciones de inversión? ¿Qué dice sobre los modelos de origen abierto versus patentado? ¿Está arrojando dinero a las GPU realmente una panacea? trabajando? ¿Cuáles son las implicaciones más amplias de [DeepSeek]? Bueno, podrían ser terribles o un no evento, pero tengan la seguridad de que la industria está llena de incredulidad y especulación “.
Los analistas de Bernstein escribieron en una nota el lunes que “según las muchas tomas (ocasionalmente histéricas) que vimos que vimos [over the weekend,] El rango de implicaciones en cualquier lugar desde ‘eso es realmente interesante’ hasta ‘Esta es la luz de muerte del complejo de infraestructura de IA tal como lo conocemos’ “.
Cómo están respondiendo las empresas estadounidenses
Algunos CEO de tecnología estadounidense están trepando por responder antes de que los clientes cambien a ofertas potencialmente más baratas de Deepseek, y Según los informes, Meta inicia cuatro “salas de guerra” relacionadas con Deepseek dentro de su departamento generativo de IA.
El CEO de Microsoft, Satya Nadella, escribió en X que el fenómeno de Deepseek era solo un ejemplo de la paradoja de Jevons, escribiendo, “A medida que AI se vuelve más eficiente y accesible, veremos su uso Skyroocket, convirtiéndolo en una mercancía, simplemente no podemos obtener suficiente de.” El CEO de Operai, Sam Altman, tuiteó una cita que atribuyó a Napoleón, escribiendo: “Una revolución no se puede hacer ni detener.
Yann Lecun, el jefe científico de AI de Meta, escribió en LinkedIn que el éxito de Deepseek es indicativo de cambiar las mareas en el sector de IA para favorecer la tecnología de código abierto.
Lecun escribió que Deepseek se ha beneficiado de algunas de la propia tecnología de Meta, es decir, sus modelos de llama, y que la startup “se les ocurrió nuevas ideas y las construyó en la parte superior del trabajo de otras personas. Debido a que su trabajo es publicado y de código abierto, todos pueden Se beneficia de él.
Alexandr Wang, CEO de Scale AI, le dijo a CNBC la semana pasada que el último modelo de IA de Deepseek fue “devastador de la tierra” y que su lanzamiento de R1 es aún más poderoso.
“Lo que hemos encontrado es que Deepseek … es el mejor desempeño, o aproximadamente a la par con los mejores modelos estadounidenses”, dijo Wang, y agregó que la carrera de IA entre los Estados Unidos y China es una “guerra de IA”. La compañía de Wang proporciona datos de capacitación a jugadores clave de IA, incluidos OpenAI, Google y Meta.
A principios de esta semana, presidente Donald Trump anunció una empresa conjunta con OpenAI, Oracle y Softbank para invertir miles de millones de dólares en infraestructura de IA de EE. UU. El proyecto, Stargate, fue presentado en la Casa Blanca por Trump, el CEO de SoftBank, Masayoshi,, cofundador Larry Ellison, y el CEO de Operai, Sam Altman. Los socios de tecnología iniciales clave incluirán Microsoft, Nvidia y Oracle, así como el brazo de la compañía de semiconductores. Dijeron que invertirían $ 100 mil millones para comenzar y hasta $ 500 mil millones en los próximos cuatro años.
AI evolucionando
La noticia de la destreza de Deepseek también se produce en medio de la creciente exageración en torno a los agentes de IA, modelos que van más allá de los chatbots para completar tareas complejas de varios pasos para un usuario, que los gigantes tecnológicos y las startups están persiguiendo. Meta, Google, Amazon, Microsoft, Openai y Anthrope han expresado su objetivo de construir IA de agente.
Anthrope, la startup de IA respaldada por Amazon fundada por ex ejecutivos de investigación de Openai, aumentó su desarrollo de tecnología durante el año pasado, y en octubre, la startup dijo que sus agentes de IA pudieron usar computadoras como humanos para completar tareas complejas. La capacidad de uso de la computadora de Anthrope permite que su tecnología interprete lo que está en la pantalla de una computadora, seleccione botones, ingrese texto, navegue por los sitios web y ejecute tareas a través de cualquier software y navegación en Internet en tiempo real, dijo la startup.
La herramienta puede “usar computadoras básicamente de la misma manera que lo hacemos”, dijo Jared Kaplan, director científico de Anthrope, a CNBC en una entrevista en ese momento. Dijo que puede hacer tareas con “decenas o incluso cientos de pasos”.
Openai lanzó una herramienta similar la semana pasada, presentando una característica llamada operador que automatizará tareas como planificar vacaciones, completar formularios, hacer reservas de restaurantes y ordenar comestibles.
La startup respaldada por Microsoft lo describe como “un agente que puede ir a la web para realizar tareas para usted”, y agregó que está capacitado para interactuar con “los botones, los menús y los campos de texto que las personas usan a diario” en la web . También puede hacer preguntas de seguimiento para personalizar aún más las tareas que completa, como la información de inicio de sesión para otros sitios web. Los usuarios pueden tomar el control de la pantalla en cualquier momento.
OpenAI lanzó su agente Operador AI para ChatGPT el jueves, lo que debería haber sido un hito importante para la empresa y el desarrollo de la IA en general. Si bien no pagaría $200 al mes para probar esta versión inicial de Operador, lo que vi en las demostraciones de OpenAI me dejó alucinado. El operador está muy por delante de los agentes de inteligencia artificial de Google, al menos en lo que respecta a demostraciones. No puedo esperar a tenerlo en mis manos una vez que OpenAI lo lleve a otros niveles pagos de ChatGPT y, lo que es más importante para mí personalmente, a la UE.
Sin embargo, la verdadera historia de la IA que se está apoderando del mundo no es ChatGPT, Operador o el enorme proyecto Stargate que se anunció la semana pasada. La historia de DeepSeek AI se apoderó del mundo cuando la startup china lanzó su modelo de razonamiento R1 que puede igualar el ChatGPT o1 de OpenAI.
No hay nada sorprendente en eso; Esperamos que otras empresas de IA igualen o1. Después de todo, OpenAI ya presentó o3, que debería anunciarse en unos días o semanas. Lo inusual de DeepSeek es que la empresa china hizo que sus modelos fueran de código abierto, por lo que cualquier empresa o desarrollador puede acceder a ellos e inspeccionarlos. Más interesante es el artículo de investigación sobre R1 que publicó DeepSeek, que afirma que el modelo altamente sofisticado fue entrenado a una fracción del costo del o1 de OpenAI.
La noticia de que el entrenamiento de DeepSeek R1 es posible con solo del 3% al 5% de los recursos que OpenAI necesita para un progreso similar con ChatGPT causó sensación en todo el mundo. Las acciones relacionadas con la IA se desplomaron durante las primeras operaciones del lunes, justo cuando DeepSeek saltó hasta convertirse en el número uno en la App Store, superando a ChatGPT.
Uno de los problemas del software de IA actual tiene que ver con el coste de desarrollo y uso del producto. Desarrollar modelos avanzados como o1 puede costar decenas de millones. El proceso requiere tarjetas gráficas (GPU) de alta gama que proporcionen la potencia informática y el gasto de energía necesarios.
Es por eso que los productos terminados como ChatGPT o1 no pueden estar disponibles de forma gratuita y sin limitaciones. Empresas como OpenAI necesitan cubrir costos y obtener ganancias. Es por eso que el enorme programa Stargate de 500 mil millones de dólares es una decisión tan monumental para el desarrollo de la IA, especialmente considerando la inevitable carrera armamentista de IA entre Estados Unidos y China.
Agregue las sanciones de EE. UU. que impiden que China acceda a los mismos chips y GPU de alta gama que hacen posible el desarrollo de productos ChatGPT o1, y uno pensaría que ChatGPT, Gemini, Meta AI y Claude no pueden obtener una competencia significativa de China.
Ahí es donde DeepSeek sorprendió al mundo. La startup china sabía que no podía competir contra OpenAI basándose en la potencia bruta. No podría tener acceso a la misma cantidad de GPU que acaparan empresas como OpenAI. Entonces, los investigadores de DeepSeek adoptaron otro enfoque para R1 y encontraron formas de entrenar un modelo de razonamiento avanzado sin acceso al mismo hardware.
No es sólo eso, sino que DeepSeek hizo que el acceso a R1 fuera mucho más barato que ChatGPT de OpenAI, lo cual es un avance significativo. Agregue la naturaleza de código abierto de los modelos DeepSeek y podrá ver por qué los desarrolladores acudirían en masa para probar la IA de la empresa china y por qué DeepSeek surgiría en la App Store.
Según la investigación, la startup china reemplazó la tecnología Supervised Fine-Tuning (SFT) que OpenAI utiliza para entrenar ChatGPT con Reinforcement Learning (RL) para producir resultados más rápidos y económicos. SFT se basa en mostrarle a la IA formas de resolver problemas brindando acceso a los datos para que la IA sepa qué tipo de respuestas brindar a varias indicaciones.
RL se basa en el modelo de IA, intenta descubrir las respuestas con un sistema de recompensa implementado y luego proporciona retroalimentación a la IA. RL permitió a DeepSeek mejorar las capacidades de razonamiento de R1 y superar la falta de computación. Sin embargo, como VentureBeat explica, se necesitaba algo de entrenamiento SFT, donde los humanos supervisan la IA, en las primeras fases de R1 antes de cambiar a RL.
Si bien señalé los inconvenientes obvios de depender de un rival de ChatGPT de China en este momento, no hay duda de que DeepSeek merece atención.
Como mínimo, las innovaciones que desarrollaron los investigadores de DeepSeek se pueden copiar en otros lugares para lograr avances similares. Después de todo, las primeras versiones de DeepSeek mostraron que la startup china podría haber copiado el trabajo de desarrollo de ChatGPT. Ya sea IA u otra cosa, las innovaciones tecnológicas siempre serán robadas y adaptadas.
Piénselo: a DeepSeek se le ocurrió una forma más eficiente de entrenar la IA utilizando solo unas 50.000 GPU, 10.000 de las cuales eran GPU NVIDIA compradas antes de las restricciones a las exportaciones de EE. UU. Comparativamente, empresas como OpenAI, Google y Anthropic operan con más de 500.000 GPU cada una, por VentureBeat.
Me imagino que los investigadores de estas empresas ahora están compitiendo para ver cómo y si pueden replicar el éxito de DeepSeek R1. También me imagino que encontrarán formas de hacerlo.
Con tanta computación y recursos a disposición de OpenAI, Google, Meta y Anthropic, pronto serán posibles avances similares a R1 además de lo que ya está disponible en los modelos de IA.
Además, si bien el mercado se vio afectado por las noticias sobre la IA de DeepSeek en China, no creo que el hardware, la potencia informática y la energía no importen en el futuro del desarrollo de la IA. Nuevamente, combine las innovaciones de DeepSeek con, digamos, un fondo de 500 mil millones de dólares y acceso a tarjetas gráficas de alta tecnología NVIDIA, y podría obtener las primeras fases de AGI.
Una vez que se empleen métodos similares a DeepSeek R1 para el desarrollo de ChatGPT y Gemini, los costos del acceso avanzado a la IA probablemente disminuirán para los usuarios premium. Esta sería una victoria clave para los consumidores.
Las empresas occidentales de IA no podrán mantener los costos altos y competir con DeepSeek R1 y sus sucesores. Algunos desarrolladores siempre elegirán los modelos más baratos a pesar del país de origen de la IA y el sesgo de entrenamiento. Como recordatorio, los modelos de DeepSeek mostrarán un sesgo hacia China. Este sigue siendo un software que debe cumplir con las leyes de censura locales.
Señalaré que China no se quedará de brazos cruzados. Estas son victorias tempranas. DeepSeek no está solo, ya que ByteDance también lanzó un chatbot de primer nivel. Se invertirán miles de millones de dólares en el desarrollo de la IA en el país para computación y energía. Recuerde, no todo lo que viene de China puede tomarse al pie de la letra. No está claro si los costos de entrenar DeepSeek son reales. La transparencia sólo funciona hasta cierto punto.
Afortunadamente, debido a que DeepSeek es de código abierto, otros pronto podrán ver si el entrenamiento similar al R1 se puede realizar con éxito en otros lugares.
VentureBeat hace un gran trabajo explicando las complejidades del desarrollo de DeepSeek R1 en este enlace. El documento técnico de DeepSeek que acompaña al lanzamiento de R1 el lunes se puede encontrar en GitHub.
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