- OpenAI vale ahora 157 mil millones de dólares, pero aún no puede estar tranquilo.
- Los altos costos, la competencia y la falta de rentabilidad siguen siendo desafíos en su intento por construir modelos de IA más potentes.
- Los inversores y fundadores ahora deben considerar cuánto tiempo puede durar esta competencia.
Abierto AI acaba de cerrar la ronda de financiación más lucrativa en la historia de Silicon Valley. Ahora viene la parte difícil: salir victorioso en una industria de la IA ferozmente competitiva.
Aunque la empresa de Sam Altman consolidó su estatus como pionera en el auge de la IA generativa esta semana, consiguiendo una nueva valoración de 157.000 millones de dólares tras recaudar 6.600 millones de dólares de capital fresco de inversores destacadossu posición de liderazgo difícilmente está garantizada.
Desde el lanzamiento de OpenAI ChatGPT A finales de 2022, quedó claro que su misión de construir grandes modelos de lenguaje que rivalicen con la inteligencia humana implicará costos exorbitantes que requerirán vastos recursos.
Seguro, la empresa de altman ahora arroja una enorme sombra sobre la industria con su nueva valoración de 157 mil millones de dólares. Dicho esto, muchos rivales lo persiguen en un esfuerzo por competir por capital y recursos, lo que complica el camino de la startup hacia la rentabilidad.
Entonces, si bien OpenAI tiene un momento para celebrar, estamos a punto de descubrir qué tan profundo es su foso y si se avecina una ola brutal de consolidación. La industria más popular de Silicon Valley.
Comienza una carrera cara
Un informe dijo que el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, pidió a sus patrocinadores que no invirtieran en sus rivales. Andrew Caballero-Reynolds/AFP/Getty Images
Si bien la nueva valoración de OpenAI y su nueva inyección de capital representan sumas enormes que serían la envidia de cualquier fundador en Silicon Valley, hay señales de que Altman sigue nervioso.
Según un Financial Times informe En cuanto a la recaudación de fondos, la empresa de Altman, fundada hace casi nueve años, pidió a sus nuevos patrocinadores (una formación liderada por Thrive Capital e incluye a empresas como Nvidia, SoftBank y Microsoft) que evitaran invertir en empresas rivales, de las cuales hay muchas.
Anthropic y Mistral, ambos con un valor de miles de millones de dólares, buscan enfrentarse a OpenAI. Así también lo son xAI de Elon Musk y Superinteligencia Segura (SSI)la startup lanzada en junio por Ilya Sutskever, el ex científico jefe de OpenAI que lideró un golpe fallido contra su exjefe.
“Para los mayores constructores de modelos, estas mega rondas son la nueva normalidad, ya que el costo de las sesiones de entrenamiento para los modelos más grandes está ascendiendo a cientos de millones de dólares”, dijo Nathan Benaich, fundador y socio de Air Street Capital, una empresa de inversión.
Hay algunas buenas razones por las que OpenAI no puede estar tranquilo.
Por un lado, los costos de ofrecer avances innovadores en IA generativa parecen a punto de dispararse. Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, dijo a principios de este año que Se espera que las sesiones de entrenamiento para modelos de IA superen los 10 mil millones de dólares en 2026. y dispararse a 100 mil millones de dólares después de eso.
Los propios costes de formación de OpenAI podrían superar los 3.000 millones de dólares al año. La información previamente estimada. GPT-4o cuesta alrededor $100 millones entrenar, pero el costo probablemente aumentará, dependiendo de la complejidad de los futuros modelos de IA.
En parte, los costos se deben a las compras de chips potentes, conocidos como GPU, comprados principalmente a La Nvidia de Jensen Huang para construir clusters en centros de datos. Estos son esenciales para proporcionar la potencia informática necesaria para ejecutar los LLM.
La batalla para retener el talento también ha sido cruel en el frenesí actual, con laboratorios de inteligencia artificial que compiten por una ventaja sobre sus competidores y se ven obligados a ofrecer paquetes de compensación cada vez más atractivos.
Las empresas de inteligencia artificial han estado gastando enormes sumas de dinero para comprar chips de Nvidia de Jensen Huang. Jeff Chiu/AP Imágenes
“Estos costos solo crecerán a medida que las empresas inviertan más y más para luchar por ventajas de desempeño a menudo marginales sobre sus competidores. Esta carrera no tiene paralelos históricos obvios, gracias a las enormes demandas de gasto de capital y la falta de un camino claro hacia la rentabilidad”. Benaich dijo a BI.
Aunque el nuevo arsenal de capital de OpenAI le ayudará a financiar algunos de los elementos más caros de su negocio, todavía no está operando exactamente desde una posición de fortaleza. La semana pasada, un informe de El New York Times reveló que el laboratorio de IA más popular del planeta estaba en camino de terminar el año con una pérdida de 5 mil millones de dólares.
Y el rumoreado intento de OpenAI de insistir en la exclusividad entre los inversores podría tener inconvenientes. Benaich describió la medida como “inusual”, pero también como una “percepción de cómo percibe su propio poder de mercado”.
“También es una medida audaz que corre el riesgo de atraer una atención no deseada por parte de las autoridades de competencia”, añadió.
Para los expertos de la industria, esto plantea dudas sobre cuán sostenible es esto para la industria a largo plazo.
Los inversores ven la consolidación en el horizonte
A medida que OpenAI avanza para consolidar su posición como líder de la industria, los inversores anticipan cierto grado de consolidación entre las nuevas empresas en la capa del modelo fundamental durante el próximo año.
Las nuevas empresas de LLM necesitan acceso constante a una gran cantidad de capital, pero no todos pueden aprovechar la misma afluencia de efectivo que OpenAI. Con la adquisición por parte de Microsoft de Inflexión.aiy Google absorbiendo de manera similar Personaje.aiSegún el equipo fundador, los inversores esperan más adquisiciones de este tipo en el futuro próximo.
“Esta también es una carrera de capital, y sólo inversores como los fondos soberanos podrán en última instancia proporcionar los tipos de capital necesarios para estas nuevas empresas de LLM”, dijo a BI un capitalista de riesgo europeo en etapa de crecimiento.
Una vez que se agote la financiación, los gigantes existentes, incluidos los gigantes de las grandes tecnologías, pueden hacerse con empresas más pequeñas con un enfoque vertical. Estas empresas tienen acceso a una gran cantidad de datos de propiedad sobre el que entrenar sus modelos.
Los capitalistas de riesgo también ven un enfoque más aleccionador para respaldar a los gigantes del LLM con valoraciones elevadas. “Muchas otras empresas están recaudando capital basándose en la visión y la esperanza, y creo que vamos a empezar a ver cierta racionalización en torno a eso”, dijo a BI otro capitalista de riesgo en etapa de crecimiento, añadiendo que habría “un nivel de enfriamiento”. “La espuma en torno a la IA se reducirá el próximo año”.
“No se necesitan 50 empresas modelo fundamentales; se termina con dos o cuatro, tal vez”, dijo.
Añadió que las empresas que sobrevivan serán las que sirvan tangiblemente a los consumidores. “Es posible que tenga Amazon, Anthropic, OpenAI, Meta y Google, pero no puedo imaginar que haya muchos otros”.
