La creación de un nuevo mercado es como el comienzo de una larga carrera. Los competidores compiten por una posición mientras los espectadores alientan con entusiasmo. Luego, como en las carreras, los mercados entran en una segunda fase más tranquila. El campo se ordena entre líderes y rezagados. Las multitudes disminuyen.

En la contienda por dominar el futuro de la inteligencia artificial, OpenAI, una empresa respaldada por Microsoft, estableció una temprana ventaja con el lanzamiento de ChatGPT en noviembre pasado. La aplicación llegó a los 100 millones de usuarios más rápido que cualquier otra app anterior. Los rivales se pelearon. Google y su empresa matriz, Alphabet, se apresuraron a lanzar su chatbot, Bard. También lo hicieron startups como Anthropic. Los grandes fondos invirtieron más de US$40.000 millones en empresas de inteligencia artificial en el primer semestre de 2023, El interés público por la IA alcanzó su punto máximo hace un par de meses, según datos de las búsquedas de Google. El número de visitantes al sitio web de ChatGPT cayó de 210 millones en mayo a los actuales 180 millones.

El orden emergente todavía ve a OpenAI a la cabeza tecnológicamente. Su último modelo de inteligencia artificial, GPT-4, está superando a sus rivales en una mayoría de los campos (como la capacidad de responder preguntas de lectura y matemáticas). En una pelea mano a mano, se sitúa por delante del actual subcampeón, Claude 2 de Anthropic, como lo está el mejor jugador de ajedrez del mundo frente a su rival más cercano: una ventaja decente, aunque no insuperable. Más importante aún, OpenAI está empezando a ganar dinero real. Según la publicación de tecnología Information, está obteniendo ingresos a una tasa anualizada de US$1000 millones, en comparación con los insignificantes US$28 millones del año anterior al lanzamiento de ChatGPT.

La inteligencia artificial está desatando una fiebre de “caza de datos”

¿Podrá OpenAI traducir su ventaja inicial en una ventaja duradera y unirse a las filas de las grandes tecnológicas? Para hacerlo, debe evitar el destino de los primeros pioneros tecnológicos, desde Netscape hasta MySpace, que fueron superados por rivales que aprendieron de sus primeros éxitos y tropiezos. Y como es un pionero, las decisiones que tome también dirán mucho sobre la dirección más amplia de una industria naciente.

OpenAI es una firma curiosa. Fue fundada en 2015 por un grupo de empresarios, entre ellos Sam Altman, su actual jefe, y Elon Musk, el director ejecutivo de Tesla, como una empresa sin fines de lucro. Su objetivo era construir inteligencia artificial general (agi), que igualaría o superaría la capacidad humana en todo tipo de tareas intelectuales. Un objetivo intermedio era una IA que pudiera dominar un videojuego llamado Dota. Al trabajar en ese problema, los expertos de OpenAI se centraron en un enfoque simple que implicaba aprovechar una gran cantidad de potencia informática. Cuando en 2017 investigadores de Google publicaron un artículo que describía una técnica revolucionaria de aprendizaje automático que bautizaron “transformador”, los ingenieros de OpenAI se dieron cuenta de que podían ampliarla combinando cantidades incalculables de datos extraídos de internet con energía de procesamiento. El resultado fue el transformador generativo pre-entrenado, o GPT para abreviar.

Obtener los recursos necesarios requirió que OpenAI empleara algo de ingeniería de tipo financiero. En 2019 creó una “empresa con límite de beneficios” dentro de su estructura sin fines de lucro. Para empezar, los inversores en este negocio podrían ganar 100 veces su inversión inicial, pero no más. En lugar de distribuir capital, la empresa distribuye derechos sobre una parte de las ganancias futuras que se obtienen sin derechos de propiedad (“unidades de participación en las ganancias”). Es más, OpenAI dice que puede reinvertir todas las ganancias hasta que la junta decida que se ha alcanzado el objetivo de OpenAI de desarrollar una inteligencia artificial general. OpenAI subraya que se trata de una “inversión de alto riesgo” y que debería considerarse más parecida a una “donación”. “No somos para todos”, dice Brad Lightcap, director de Operaciones de OpenAI.

Musk se retiró en 2018. Algunos inversores potenciales se asustaron de la ronda de financiación más reciente de OpenAI por su compleja estructura. Pero Altman y Lightcap pudieron ganarse a los demás. Para volverse más atractiva, la empresa ha aflojado su límite de ganancias a uno basado en una tasa de rendimiento anual (aunque no confirmará cuál es la tasa máxima). Y dejando de lado los debates académicos sobre el significado de la acción, las propias unidades de beneficio pueden venderse en el mercado como las acciones estándar. La empresa ya ha ofrecido varias oportunidades para que los primeros empleados vendan sus unidades. Los inversores que optaron por comprar parecen confiar en que podrán lograr rendimientos a escala de riesgo si la empresa sigue creciendo.

Se cree que el fondo SoftBank es el último inversor dispuesto a hacer una gran apuesta por OpenAI. Hasta ahora, la startup ha recaudado un total de alrededor de US$14.000 millones. La mayor parte, quizás US$13.000 millones, provino de Microsoft, cuya división de nube Azure también está proporcionando a OpenAI la potencia informática que necesita. A cambio, el titán del software recibirá la mayor parte de las ganancias de OpenAI, si es que alguna vez las entrega. A corto plazo, podrá licenciar la tecnología de OpenAI y ofrecerla a sus propios clientes, entre los que se incluyen la mayoría de las empresas más grandes del mundo.

Altman ha dicho que OpenAI bien podría terminar siendo “la startup con mayor uso de capital en la historia de Silicon Valley”. Se estima que entrenar el modelo más reciente de OpenAI, GPT-4, costó alrededor de US$100 millones, varias veces más que GPT-3.

Por el momento, los inversores parecen felices de invertir más dinero en el negocio. Pero finalmente esperan un retorno.

GPT-4 ya muestra cierto grado de conciencia de los costos. Por ejemplo, señala Dylan Patel de la firma de investigación SemiAnalysis, estaba dividido en 16 partes que se especializan en diferentes tipos de tareas. Eso hace que su diseño sea más complicado que un modelo monolítico. Pero luego es más barato utilizar el modelo una vez que ha sido entrenado, porque no todos los especialistas están obligados a responder preguntas. El costo también es una razón importante por la cual OpenAI no está entrenando su próximo gran modelo, GPT-5. En cambio, dicen fuentes familiarizadas con la empresa, están construyendo GPT-4.5, que tendría “calidad similar” a GPT-4 pero costaría “mucho menos para ejecutarlo”.

Pero es en el lado de la generación de ingresos del negocio donde OpenAI se ha transformado más y donde ha estado más enérgico últimamente. “La IA puede crear mucho valor mucho antes de actuar. Los cerebros son tan versátiles como los humanos”, afirma Lightcap. Los modelos de OpenAI son generalistas, se basan en una gran cantidad de datos y son capaces de realizar una variedad de tareas. La moda de ChatGPT ha convertido a OpenAI en la opción predeterminada para consumidores, desarrolladores y empresas deseosas de adoptar la tecnología. A pesar de la reciente caída, ChatGPT todavía recibe el 60% del tráfico a los 50 principales sitios web de IA generativa, según un estudio del fondo Andreessen Horowitz, que ha invertido en OpenAI.

Las grandes tecnológicas y la búsqueda del predominio en inteligencia artificial

Sin embargo, OpenAI ya no se trata solo, ni siquiera principalmente, de ChatGPT. Se está convirtiendo cada vez más en una plataforma b2b. Está creando productos propios a medida para grandes clientes corporativos, incluyendo al banco Morgan Stanley. También ofrece herramientas para que los desarrolladores creen productos utilizando sus modelos.

Además, la empresa tiene un fondo de US$175 millones para invertir en nuevas empresas de inteligencia artificial más pequeñas que crean aplicaciones sobre su plataforma, lo que al mismo tiempo promueve sus modelos y le permite capturar valor si los creadores de aplicaciones encuentran oro.

Ser el primero en actuar ciertamente juega a favor de OpenAI. Los altos costos fijos de los modelos tipo GPT levantan grandes barreras de entrada para los competidores. Esto, a su vez, puede facilitar que OpenAI atraiga clientes corporativos. Si van a compartir datos internos de la empresa para ajustar el modelo a sus necesidades, muchos clientes pueden preferir no hacerlo más de una vez, por razones de ciberseguridad o simplemente porque es costoso mover datos de un solo proveedor a otro, como ya ocurre entre nubes informáticas. Enseñar a pensar a los grandes modelos también requiere muchos conocimientos tácitos de ingeniería, desde reconocer datos de alta calidad hasta conocer los trucos para depurar rápidamente el código fuente. Altman ha especulado que menos de 50 personas en el mundo se encuentran en la verdadera frontera del entrenamiento modelo. Mucho trabajo para OpenAI.

Todas estas son ventajas reales. Pero no garantizan el dominio de OpenAI. Por un lado, el tipo de efectos de red en los que la escala engendra más escala, que han ayudado a convertir a Alphabet, Amazon y Meta en cuasi monopólicas en las búsquedas, el comercio electrónico y las redes sociales, respectivamente, aún no han aparecido. A pesar de su gran número de usuarios, GPT-4 no es mejor hoy que hace seis meses. Aunque un mayor ajuste de los datos del usuario ha hecho que sea menos probable que se descarrile, su rendimiento general ha cambiado de manera impredecible, en algunos casos para peor.

La cuestión central, señala Kevin Kwok, un capitalista de riesgo (que no apoya a OpenAI), en un ensayo de próxima publicación, es cuánto valor se deriva de la generalidad de un modelo. Si no es mucho, entonces la industria puede estar dominada por muchas empresas especializadas, como Replit o Character AI. Si son muchos, entonces los modelos grandes como los de OpenAI o Google pueden llegar a la cima. Altman todavía cree en el tamaño. “Seguramente seguiremos escalando”, afirma, aunque muchos de los avances “con suerte provendrán de otras cosas”.

Mike Speiser de Sutter Hill Ventures (un fondo que no invierte en OpenAI) sospecha que el mercado terminará conteniendo un puñado de grandes modelos generalistas, con una larga cola de modelos para tareas específicas. Tal oligopolio podría limitar la posibilidad de un resultado astronómico similar al de Google, pero aún así podría hacerle ganar a OpenAI. ¿Y si la empresa realmente logra su misión de crear una máquina pensante que supere a los humanos? Entonces todas las apuestas están canceladas.