Anthropic advierte a Silicon Valley que mayores presupuestos para IA no garantizan mejores resultados

La alta ejecutiva de Anthropic tiene un mensaje para el mundo tecnológico, que se apresura a invertir miles de millones en inteligencia artificial. Afirma que más grande no siempre es mejor.

Daniela Amodei, quien preside la empresa y ayudó a fundarla dent habla a menudo de una idea que define todo lo que hace la empresa. Ella la llama "hacer más con menos".

Esa forma de pensar contradice la opinión actual de la mayoría de Silicon Valley sobre Anthropic. Las mayores empresas tecnológicas y sus patrocinadores actúan como si el tamaño determinara quién gana. Están acumulando cantidades de dinero sin dent , comprando chips informáticos años antes de necesitarlos y construyendo enormes edificios llenos de servidores por todo el centro de Estados Unidos. Su apuesta es simple: quien construya la operación más grande, gana.

OpenAI es el ejemplo más claro de este enfoque. La empresa ha comprometido aproximadamente 1,4 billones de dólares en potencia informática e infraestructura relacionada. En colaboración con diversos socios, la compañía está construyendo enormes centros de datos y obteniendo chips avanzados con una rapidez sin precedentes en la industria.

Anthropic cree que hay un camino diferente. La empresa cree que un gasto prudente, mejores algoritmos y formas más inteligentes de usar la tecnología pueden mantener su competitividad sin intentar superar a los demás.

La situación cobra mayor relevancia porque Daniela Amodei y su hermano Darío contribuyeron a crear la misma filosofía contra la que ahora luchan. Darío dirige Anthropic como director ejecutivo y anteriormente trabajó en Baidu y Google. Formó parte del equipo de investigación que popularizó el enfoque de escalado que ahora guía la forma en que las empresas construyen modelos de IA. El principio básico establece que añadir más potencia de cálculo, más datos y ampliar los modelos tiende a mejorarlos en términos de predicción .

Las leyes de escalamiento impulsan la economía de la industria

Ese patrón ahora sustenta toda la estructura financiera de la competencia de la IA. Explica por qué las empresas que ofrecen servicios en la nube gastan tanto dinero, por qué los fabricantes de chips alcanzan precios de acciones tan altos y por qué los inversores privados valoran de forma tan elevada a empresas que siguen perdiendo dinero a medida que crecen.

Pero Anthropic quiere demostrar que la siguiente etapa de la competencia no la ganará solo quien pueda permitirse las mayores pruebas iniciales de entrenamiento. Su plan se centra en el uso de información de mejor calidad para el entrenamiento, técnicas aplicadas después del entrenamiento inicial que mejoran la forma en que los modelos analizan los problemas y decisiones de producto que reducen el coste de operación de los modelos y facilitan su uso a gran escala para los clientes. Este último aspecto es importante porque las facturas de computación no terminan una vez que los modelos están en funcionamiento.

Anthropic no trabaja con dinero de bolsillo. La compañía tiene compromisos de computación por valor de alrededor de 100 000 millones de dólares y prevé que estas necesidades aumenten si quiere mantenerse a la vanguardia. Como informó recientemente Cryptopolitan, Amazon impulsó el modelo Claude de Anthropic con su nueva infraestructura de IA Rainier, que cuenta con más de un millón de chips Trainium2.

“Los requisitos de computación para el futuro son muy altos”, declaró Daniela Amodei a CNBC. “Por lo tanto , nuestra expectativa es que sí, necesitaremos más computación para poder mantenernos en la vanguardia a medida que crecemos ” .

Aun así, la compañía afirma que las grandes cifras que se reportan en todo el sector a menudo no pueden compararse directamente. La confianza en la industria sobre la cantidad correcta a invertir no es tan firme como parece.

"Muchas de las cifras que se manejan no son exactamente comparables, debido a cómo está configurada la estructura de algunos de estos acuerdos " , dijo, hablando de cómo las empresas se sienten presionadas a comprometerse pronto para poder obtener el hardware años después.

La realidad más amplia, señaló, es que incluso las personas que ayudaron a desarrollar la teoría de escalamiento se han visto sorprendidas por el constante crecimiento del desempeño y los resultados comerciales.

“Nos hemos seguido sorprendiendo, incluso como pioneros de esta creencia en las leyes de escala”, dijo Daniela Amodei. “Algo que escucho mucho de mis colegas es que la exponencial continúa hasta que deja de hacerlo. Y cada año decíamos: 'Bueno, esto no puede ser cierto, que las cosas continuarán en la exponencial', y cada año así ha sido”.

¿Qué pasa cuando el crecimiento se detiene?

Daniela Amodei separó la tendencia tecnológica de la económica, una diferencia importante que a menudo se confunde en el debate público. Considerando únicamente la tecnología, afirmó que Anthropic no prevé una desaceleración del progreso según sus observaciones.

“Por muy buena que sea la tecnología, lleva tiempo utilizarla en un contexto empresarial o, en cierto modo , personal”, dijo. “La verdadera pregunta para mí es: ¿Con qué rapidez pueden las empresas , en particular, pero también los particulares, aprovechar la tecnología?”

“La tendencia exponencial continúa hasta que deja de hacerlo”, dijo Daniela Amodei. La pregunta para 2026 es qué pasará con la carrera de la IA y las empresas que la desarrollan si el patrón de crecimiento favorito de la industria finalmente deja de funcionar.

Mientras la industria lucha con una demanda de computación de IA que crece dos veces más rápido que la Ley de Moore , requiriendo 500 mil millones de dólares anuales hasta 2030, la apuesta de Anthropic a la eficiencia por sobre la escala bruta puede resultar profética, o puede descubrir que en la carrera de la IA no hay sustituto para un poder computacional abrumador.

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