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Microsoft 365 de Microsoft aumentó recientemente sus precios, siendo el mayor incremento por regiones del 41%. Microsoft explicó que el aumento de precio se debió al costo del asistente de inteligencia artificial adicional Copilot. No hay aumento de precios en China continental porque no hay Copilot.
Coincidentemente, OpenAI también dijo que aumentaría los precios, y el aumento fue aún más exagerado. Las tarifas de suscripción para el nuevo modelo podrían aumentar de los 20 dólares mensuales actuales a 2.000 dólares mensuales .
La última noticia es que ChatGPT Pro, que se lanzó anoche, ha aumentado su precio a $200 por mes.
Estas dos noticias prueban una cosa: los modelos de IA son demasiado caros, ni siquiera las empresas más ricas del mundo pueden permitírselos y sólo pueden aumentar significativamente los precios.
No sólo Microsoft y OpenAI, todas las empresas que operan modelos de IA están atravesando momentos difíciles. Actualmente están vendiendo servicios de IA con pérdidas y compitiendo por participación de mercado.
Esta presión operativa probablemente existirá por mucho tiempo, porque el modelo de IA está destinado a no ser un buen negocio por las siguientes razones .
(1) Los modelos de IA requieren una gran inversión .
Se informa que OpenAI genera 7 mil millones de dólares al año, Anthropic espera gastar 2,7 mil millones de dólares este año y Facebook aumentó recientemente su inversión en su división de inteligencia artificial en miles de millones de dólares.
Con una inversión tan alta, sería imposible obtener ganancias sin cientos de millones de usuarios que paguen, lo cual es más fácil decirlo que hacerlo.
(2) No hay economía de escala en los costos del modelo .
En la mayoría de las industrias, cuanto mayor sea la escala, menor será el costo unitario. Sin embargo, con los modelos de IA ocurre lo contrario: cuanto más grande sea el modelo, más caro puede ser el coste unitario.
Porque a medida que los modelos se hacen más grandes, las mejoras adicionales pueden volverse más difíciles y la cantidad de fruta requerida para entrenar nuevos modelos también aumenta. Es como escalar el monte Everest. Después de 8.000 metros, cada paso se hace más difícil. Entrenar un modelo superior en 2024 requerirá un mayor esfuerzo fruta y será más costoso que entrenar un modelo superior en 2023.
Da la casualidad de que la eficacia de los modelos de IA está relacionada con su escala. Cuanto mayor sea la escala y la cantidad de cálculo, mejor será el efecto del modelo. Por lo tanto, los gastos operativos de las grandes empresas modelo no pueden disminuir, sino sólo aumentar.
(3) Los modelos de IA se están depreciando rápidamente .
Para ganar participación de mercado y retorno de la inversión, las empresas de modelos de IA deben lanzar continuamente nuevos modelos que sean mejores, más rápidos y más potentes.
Si la industria sigue lanzando nuevos modelos, los antiguos se depreciarán rápidamente. ¿Alguien querría utilizar GPT-3 cuando puede utilizar GPT-4? Si su competidor lanza un modelo mejor, ¿alguien seguirá usando el suyo?
Para seguir siendo relevante en el mercado, debes tener siempre uno de los mejores modelos de IA del mercado. Esto significa que su inversión nunca podrá reducirse.
Incluso si la industria de la IA no puede seguir lanzando modelos nuevos y más potentes porque ha alcanzado sus límites tecnológicos, los modelos antiguos se depreciarán rápidamente. Debido a que existen modelos de código abierto en el mercado, como Llama y Mistral, si el modelo de negocio deja de mejorar, el modelo de código abierto cerrará rápidamente la brecha y el antiguo modelo de negocio no tendrá valor.
Por ejemplo, Anthropic ha desarrollado diez modelos a lo largo de su historia y ha sufrido grandes pérdidas. Ocho de los modelos ya no valen nada, el noveno es de código abierto y el décimo le permite mantener una ligera ventaja tecnológica y vitalidad en el mercado.
Sólo podrá sobrevivir en el futuro si continúa desarrollando el undécimo modelo.
(4) Las empresas de modelos de IA no pueden mantener su ventaja monopolística .
OpenAI es el líder actual del mercado y su ventaja se basa en cantidades masivas de fruta. Los recursos físicos necesarios para estos cálculos se alquilan a proveedores de servicios en la nube, en lugar de ser propiedad de la propia empresa. Cualquiera con suficiente dinero tiene acceso a los mismos recursos. No es difícil imaginar a un pequeño grupo de ingenieros senior abandonando OpenAI, recaudando una gran cantidad de fondos, alquilando recursos informáticos y representando una amenaza para el negocio principal de OpenAI en unos pocos meses.
En otras palabras, los centros de datos en cuya construcción los proveedores de servicios en la nube gastan miles de millones de dólares son un foso, mientras que las primeras versiones de GPT (como GPT-2 y GPT-3) en cuya construcción OpenAI gastó miles de millones de dólares no son un foso porque ahora hay mejores modelos disponibles de forma gratuita en Github.
De nada sirve que las grandes empresas modelo construyan sus propias salas de ordenadores. Como los competidores pueden alquilar salas de fruta a proveedores de servicios en la nube, pueden invertir menos y lograr el mismo efecto.
En resumen, los modelos de IA parecen ser una industria aterradora: se deben realizar enormes inversiones cada año para hacer frente a los crecientes costos de los modelos y a la presión competitiva de que los modelos actuales se vuelvan obsoletos en uno o dos años. Tampoco dispone de medios eficaces para protegerse de los competidores, es probable que sus mejores empleados se vayan y es poco probable que su experiencia técnica se convierta en una ventaja duradera.
Por lo tanto, las empresas comerciales que todavía están considerando lanzar modelos de IA deben pensarlo dos veces antes de ingresar a esta industria.
En cuanto a las empresas que ya se han embarcado en este camino y ahora están operando modelos de IA, dado que los modelos consumen tanto dinero, la empresa que recaude más dinero ganará (vivirá más tiempo), por lo que la máxima prioridad debe ser recaudar la mayor cantidad de dinero posible y lo más rápido posible.
Además, la estrategia de respuesta también incluye diferenciar tu modelo para retener a los usuarios. Por ejemplo, recordar los datos personales de los usuarios puede ser una contramedida . El modelo debe ser capaz de recordar las preguntas del usuario y así comprenderlo mejor. Cuanto más lo uses, más difícil será cambiar porque conoce todo tu historial, las preguntas que haces y las cosas que te importan.
Coincidentemente, OpenAI también dijo que aumentaría los precios, y el aumento fue aún más exagerado. Las tarifas de suscripción para el nuevo modelo podrían aumentar de los 20 dólares mensuales actuales a 2.000 dólares mensuales .
La última noticia es que ChatGPT Pro, que se lanzó anoche, ha aumentado su precio a $200 por mes.
Estas dos noticias prueban una cosa: los modelos de IA son demasiado caros, ni siquiera las empresas más ricas del mundo pueden permitírselos y sólo pueden aumentar significativamente los precios.
No sólo Microsoft y OpenAI, todas las empresas que operan modelos de IA están atravesando momentos difíciles. Actualmente están vendiendo servicios de IA con pérdidas y compitiendo por participación de mercado.
Esta presión operativa probablemente existirá por mucho tiempo, porque el modelo de IA está destinado a no ser un buen negocio por las siguientes razones .
(1) Los modelos de IA requieren una gran inversión .
Se informa que OpenAI genera 7 mil millones de dólares al año, Anthropic espera gastar 2,7 mil millones de dólares este año y Facebook aumentó recientemente su inversión en su división de inteligencia artificial en miles de millones de dólares.
Con una inversión tan alta, sería imposible obtener ganancias sin cientos de millones de usuarios que paguen, lo cual es más fácil decirlo que hacerlo.
(2) No hay economía de escala en los costos del modelo .
En la mayoría de las industrias, cuanto mayor sea la escala, menor será el costo unitario. Sin embargo, con los modelos de IA ocurre lo contrario: cuanto más grande sea el modelo, más caro puede ser el coste unitario.
Porque a medida que los modelos se hacen más grandes, las mejoras adicionales pueden volverse más difíciles y la cantidad de fruta requerida para entrenar nuevos modelos también aumenta. Es como escalar el monte Everest. Después de 8.000 metros, cada paso se hace más difícil. Entrenar un modelo superior en 2024 requerirá un mayor esfuerzo fruta y será más costoso que entrenar un modelo superior en 2023.
Da la casualidad de que la eficacia de los modelos de IA está relacionada con su escala. Cuanto mayor sea la escala y la cantidad de cálculo, mejor será el efecto del modelo. Por lo tanto, los gastos operativos de las grandes empresas modelo no pueden disminuir, sino sólo aumentar.
(3) Los modelos de IA se están depreciando rápidamente .
Para ganar participación de mercado y retorno de la inversión, las empresas de modelos de IA deben lanzar continuamente nuevos modelos que sean mejores, más rápidos y más potentes.
Si la industria sigue lanzando nuevos modelos, los antiguos se depreciarán rápidamente. ¿Alguien querría utilizar GPT-3 cuando puede utilizar GPT-4? Si su competidor lanza un modelo mejor, ¿alguien seguirá usando el suyo?
Para seguir siendo relevante en el mercado, debes tener siempre uno de los mejores modelos de IA del mercado. Esto significa que su inversión nunca podrá reducirse.
Incluso si la industria de la IA no puede seguir lanzando modelos nuevos y más potentes porque ha alcanzado sus límites tecnológicos, los modelos antiguos se depreciarán rápidamente. Debido a que existen modelos de código abierto en el mercado, como Llama y Mistral, si el modelo de negocio deja de mejorar, el modelo de código abierto cerrará rápidamente la brecha y el antiguo modelo de negocio no tendrá valor.
Por ejemplo, Anthropic ha desarrollado diez modelos a lo largo de su historia y ha sufrido grandes pérdidas. Ocho de los modelos ya no valen nada, el noveno es de código abierto y el décimo le permite mantener una ligera ventaja tecnológica y vitalidad en el mercado.
Sólo podrá sobrevivir en el futuro si continúa desarrollando el undécimo modelo.
(4) Las empresas de modelos de IA no pueden mantener su ventaja monopolística .
OpenAI es el líder actual del mercado y su ventaja se basa en cantidades masivas de fruta. Los recursos físicos necesarios para estos cálculos se alquilan a proveedores de servicios en la nube, en lugar de ser propiedad de la propia empresa. Cualquiera con suficiente dinero tiene acceso a los mismos recursos. No es difícil imaginar a un pequeño grupo de ingenieros senior abandonando OpenAI, recaudando una gran cantidad de fondos, alquilando recursos informáticos y representando una amenaza para el negocio principal de OpenAI en unos pocos meses.
En otras palabras, los centros de datos en cuya construcción los proveedores de servicios en la nube gastan miles de millones de dólares son un foso, mientras que las primeras versiones de GPT (como GPT-2 y GPT-3) en cuya construcción OpenAI gastó miles de millones de dólares no son un foso porque ahora hay mejores modelos disponibles de forma gratuita en Github.
De nada sirve que las grandes empresas modelo construyan sus propias salas de ordenadores. Como los competidores pueden alquilar salas de fruta a proveedores de servicios en la nube, pueden invertir menos y lograr el mismo efecto.
En resumen, los modelos de IA parecen ser una industria aterradora: se deben realizar enormes inversiones cada año para hacer frente a los crecientes costos de los modelos y a la presión competitiva de que los modelos actuales se vuelvan obsoletos en uno o dos años. Tampoco dispone de medios eficaces para protegerse de los competidores, es probable que sus mejores empleados se vayan y es poco probable que su experiencia técnica se convierta en una ventaja duradera.
Por lo tanto, las empresas comerciales que todavía están considerando lanzar modelos de IA deben pensarlo dos veces antes de ingresar a esta industria.
En cuanto a las empresas que ya se han embarcado en este camino y ahora están operando modelos de IA, dado que los modelos consumen tanto dinero, la empresa que recaude más dinero ganará (vivirá más tiempo), por lo que la máxima prioridad debe ser recaudar la mayor cantidad de dinero posible y lo más rápido posible.
Además, la estrategia de respuesta también incluye diferenciar tu modelo para retener a los usuarios. Por ejemplo, recordar los datos personales de los usuarios puede ser una contramedida . El modelo debe ser capaz de recordar las preguntas del usuario y así comprenderlo mejor. Cuanto más lo uses, más difícil será cambiar porque conoce todo tu historial, las preguntas que haces y las cosas que te importan.