"Vender granos de café a Starbucks" - ¿Cómo hará que los gigantes de IA se queden atrasados

Los modelos básicos se consideran cada vez más como productos intercambiables, con nuevas empresas de IA centradas en el ajuste y el diseño de la interfaz en lugar de la capacitación previa. Los rendimientos decrecientes de los modelos de hiperescala han provocado que las personas centren su atención en el aprendizaje posterior al entrenamiento y el refuerzo. Esta tendencia debilita el dominio de los principales laboratorios de IA como OpenAi y Anthrope como alternativas de código abierto y competencia de capa de aplicación debilita su poder de precios. Si bien las compañías modelo subyacentes aún mantienen sus ventajas en la marca e infraestructura, la falta de un foso tecnológico duradero significa que en el futuro pueden convertirse en proveedores de fondo de bajo margen en lugar de líderes de la industria.