En el debate actual sobre una posible burbuja de la Inteligencia Artificial (IA), especialmente en lo que respecta a la financiación cruzada entre empresas como OpenAI y Anthropic, Clem Delangue, CEO del centro de recursos de aprendizaje automático Hugging Face, argumenta que la burbuja se limita a los modelos de lenguaje grandes (LLM), que representan solo una aplicación dentro del campo más amplio de la IA.
En un evento reciente de Axios, Delangue afirmó: “Creo que estamos en una burbuja de LLM, y creo que la burbuja de LLM podría estallar el próximo año”. Esta declaración fue recogida en un artículo de TechCrunch. Sin embargo, Delangue matizó su afirmación, señalando que “LLM es solo un subconjunto de la IA cuando se trata de aplicar la IA a la biología, la química, la imagen, el audio y el vídeo. Creo que estamos al principio de esto, y veremos mucho más en los próximos años”.
Recientemente se ha discutido extensamente sobre los temores en torno a la inversión en IA. Sin embargo, la mayoría de estas discusiones se centran en empresas cuyo producto principal son los modelos de lenguaje grandes, o los centros de datos diseñados para impulsarlos, específicamente aquellos enfocados en chatbots de propósito general destinados a ser una solución universal.
Especialización vs. Generalización
Delangue se muestra escéptico ante esta última aplicación. “Creo que toda la atención, todo el enfoque, todo el dinero, se concentra en esta idea de que se puede construir un modelo a través de un montón de computación y que va a resolver todos los problemas para todas las empresas y todas las personas”, expresó.
En cambio, Delangue prevé un futuro con “una multiplicidad de modelos que sean más personalizados, especializados y que vayan a resolver diferentes problemas”.
Es importante destacar que Hugging Face se centra en ser un repositorio similar a GitHub para este tipo de modelos especializados, incluyendo tanto modelos grandes publicados por empresas como OpenAI y Meta (gpt-oss y Llama 3.2, por ejemplo) como variantes ajustadas que los desarrolladores han adaptado a necesidades específicas o modelos más pequeños desarrollados por investigadores. Este es el núcleo del negocio de Hugging Face.
Si bien la postura de Delangue puede estar influenciada por los intereses de su empresa, no es el único que comparte esta visión. La firma de investigación Gartner predijo en abril que “la variedad de tareas en los flujos de trabajo empresariales y la necesidad de una mayor precisión están impulsando el cambio hacia modelos especializados ajustados en funciones específicas o datos de dominio”.
Inversión en otras áreas de la IA
Independientemente de la trayectoria que sigan las aplicaciones basadas en LLM, la inversión en otras aplicaciones de la IA está apenas comenzando. Recientemente, se reveló que el ex CEO de Amazon, Jeff Bezos, será co-CEO de una nueva startup de IA centrada en aplicaciones de aprendizaje automático en ingeniería y fabricación, y que esta startup se ha lanzado con más de 6 mil millones de dólares en financiación.
Si bien esto también podría convertirse en una burbuja, las declaraciones de Delangue sobre el debate de la burbuja de la IA, aunque en parte destinadas a promover Hugging Face, ofrecen un recordatorio valioso: el término general “IA” es mucho más amplio que los modelos de lenguaje grandes, y todavía estamos en las primeras etapas de descubrir hacia dónde nos llevarán estas metodologías.
Contexto
El auge de la Inteligencia Artificial ha generado un intenso debate sobre la sostenibilidad de las inversiones en este campo. Si bien la IA promete transformar múltiples industrias, existe preocupación sobre si el entusiasmo actual se centra demasiado en un subconjunto específico de la tecnología, creando una posible burbuja. Esta situación plantea interrogantes sobre la diversificación de la inversión y el potencial de otras áreas de la IA que podrían ofrecer soluciones más especializadas y eficientes.
La advertencia del CEO de Hugging Face resalta la importancia de no concentrar todos los recursos en los modelos de lenguaje grandes, sino de explorar otras aplicaciones de la IA en campos como la biología, la química y el procesamiento de imágenes y audio. Esta perspectiva invita a una reflexión más amplia sobre el futuro de la IA y la necesidad de un enfoque más equilibrado y diversificado en la inversión y el desarrollo.
Claves y próximos pasos
- La posible burbuja se centra en los modelos de lenguaje grandes (LLM).
- Existe un potencial significativo en otras áreas de la IA más allá de los LLM.
- Se espera una mayor especialización y personalización de los modelos de IA.
FAQ
¿Cómo me afecta? Si trabajas o inviertes en IA, es importante considerar la diversificación y el potencial de modelos más especializados.
¿Qué mirar a partir de ahora? Observa la evolución de la inversión en IA más allá de los LLM y el desarrollo de modelos especializados para diferentes industrias.
Fuente original: ver aquí