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El precio de la materia prima m\u00e1s importante que alimenta el \u00faltimo auge de la inteligencia artificial se est\u00e1 desplomando r\u00e1pidamente. Eso deber\u00eda impulsar la tecnolog\u00eda a la corriente principal mucho m\u00e1s r\u00e1pidamente. Pero tambi\u00e9n amenaza las finanzas de algunas de las nuevas empresas que esperan sacar provecho de este auge y podr\u00eda dejar el poder en manos de un peque\u00f1o grupo.<\/p>\n
La materia prima en cuesti\u00f3n es el poder de procesamiento de los modelos de lenguaje grande, o LLM, que sustentan servicios como ChatGPT y las nuevas respuestas de estilo de chat que Microsoft mostr\u00f3 recientemente para su motor de b\u00fasqueda Bing. <\/p>\n
Los altos costos inform\u00e1ticos de ejecutar estos modelos han amenazado con ser un serio obst\u00e1culo para su uso. Hace solo unas semanas, usar el nuevo lenguaje AI costaba al motor de b\u00fasqueda You.com un 50 por ciento m\u00e1s que realizar una b\u00fasqueda tradicional en Internet, seg\u00fan el director ejecutivo Richard Socher. Pero a fines del mes pasado, gracias a la competencia entre las empresas LLM OpenAI, Anthropic y Cohere, esa brecha de costos se hab\u00eda reducido a solo alrededor del 5 por ciento.<\/p>\n
D\u00edas despu\u00e9s, OpenAI lanz\u00f3 un nuevo servicio para permitir que los desarrolladores accedan directamente a ChatGPT y redujo sus precios por usar la tecnolog\u00eda en un 90 por ciento.<\/p>\n
Esto es excelente para los clientes, pero potencialmente ruinoso para los rivales de OpenAI. Varios, incluidos Anthropic e Inflection, han recaudado o est\u00e1n en proceso de intentar recaudar efectivo para respaldar sus propias ambiciones de LLM.<\/p>\n
Rara vez una tecnolog\u00eda ha pasado tan r\u00e1pido de la investigaci\u00f3n al uso generalizado, lo que provoc\u00f3 una carrera para “industrializar” los procesos que se desarrollaron para su uso en entornos de laboratorio. La mayor parte de las ganancias en el rendimiento, y la reducci\u00f3n de los costos, provienen de las mejoras en la plataforma inform\u00e1tica subyacente en la que se ejecutan los LLM, as\u00ed como del perfeccionamiento de la forma en que se entrenan y operan los modelos.<\/p>\n
Hasta cierto punto, la ca\u00edda de los costos de hardware beneficia a todos los contendientes. Eso incluye el acceso a los \u00faltimos chips dise\u00f1ados espec\u00edficamente para manejar las demandas de los nuevos modelos de IA, como las unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos o GPU H100 de Nvidia. Microsoft, que ejecuta los modelos de OpenAI en su plataforma en la nube Azure, ofrece las mismas instalaciones y beneficios de costos a otras compa\u00f1\u00edas de LLM.<\/p>\n