En los días de oro en los que los capitalistas de riesgo estaban contentos de pagar miles de millones a la última startup de inteligencia artificial, mientras los investigadores gastaban dinero sin mucho que mostrar, pueden estar llegando a su fin. Un «juicio» se acerca pronto para las empresas de IA que no logren obtener ganancias a medida que la nueva tecnología madura, dijo Kai-Fu Lee, presidente y director ejecutivo de Sinovation Ventures, en el Foro de Innovación de Fortune en Hong Kong el miércoles.
Lee afirmó que demasiadas startups de modelos de lenguaje grande (LLM) se enfocan en buscar avances revolucionarios y muy poco en comercializar su trabajo. «Muchas de las empresas LLM por ahí están dirigidas por investigadores que solo se preocupan por crear un gran modelo», dijo en una conversación con la editora en jefe de Fortune, Alyson Shontell. «Esa fase de feria de ciencias necesita terminar».
Si hay un aspecto que tienen en común las tres principales megacap tecnológicas de EE. UU., es que lograron monetizar con éxito una tecnología emergente: Microsoft con la computadora personal, Apple y Google con el teléfono inteligente.
Ex presidente de Google China y él mismo investigador en el campo, Lee fundó su propia startup de IA en marzo de 2023. La empresa, llamada 01.AI, fue valorada en más de $1 mil millones en menos de ocho meses.
Lee dijo que su antiguo empleador, Google, sirve como un ejemplo de lo que no se debe hacer. Incluso con la red de talento de IA más densa del mundo hasta el día de hoy, argumentó que Google perdió su liderazgo frente a OpenAI porque desperdició tiempo y recursos indulgiendo todos los planes competidores de sus empleados.
«Si tienes demasiados investigadores y una cultura en la que todos pueden probar sus ideas, rápidamente te quedarás sin dinero como startup», dijo.
Enfocarse en la eficiencia y el ahorro de costos es crucial para el éxito de una empresa de IA, según Lee. Señaló a Huawei como ejemplo de cómo ese enfoque puede funcionar en la práctica. El principal fabricante de equipos de telecomunicaciones de China aprovechó un avance poco conocido del investigador de TI turco Erdal Arıkan, invirtiendo sus esfuerzos casi exclusivamente en comercializar su avance en códigos polares. Esto les permitió superar eventualmente a competidores occidentales más grandes como Ericsson y controlar la mayor parte del mercado de redes móviles 5G.
«Esto marcó la diferencia», dijo Lee. «Estamos tomando ese mismo enfoque para ser muy, muy diligentes en ahorrar costos de GPU».
Gracias a su enfoque en la ejecución eficiente, cree que 01.AI, que publica toda su investigación en sitios abiertos como Hugging Face, ha reducido la brecha con empresas estadounidenses como OpenAI de ocho años a menos de doce meses en solo un año.
Los rivales de IA que adopten la estrategia de «dejar que florezcan cien flores» de Google, como dijo Lee, lucharían por alcanzar la rentabilidad en comparación.
«Existe un punto de juicio en el que los inversores van a decir: ¿Qué tienes para mostrar? ¿Cuál es tu P&L? ¿Cuál es tu ingreso? ¿Cuál es tu crecimiento? ¿Cuándo alcanzas el punto de equilibrio?», dijo Lee.
Si una startup de IA no tiene una respuesta convincente, entonces sus días de feria de ciencias han terminado.
