Cuando mis cofundadores y yo comenzamos a construir nuestra plataforma, la concepción predominante de la industria era que el futuro de la inteligencia artificial pertenecía exclusivamente a un puñado de laboratorios tecnológicos hipercapitalizados. La narrativa dominante insistía en que la escala centralizada masiva y el control propietario cerrado eran los únicos caminos viables hacia capacidades de frontera.

Hoy, esa apuesta multimillonaria por una infraestructura propietaria se está enfrentando a una disrupción de gran magnitud en el mercado. Desde mi perspectiva de fundador, la era de tratar la IA como una utilidad de alquiler está acercándose a su fin, reemplazada por una demanda global urgente de independencia de código abierto y soberanía de datos.

La primera gran fuerza impulsora de este cambio es la realidad de la contabilidad corporativa. Depender por completo de un proveedor de nube para la infraestructura central de capacidades cognitivas ha pasado de ser un inicio conveniente a convertirse en una gran liabilities en términos estratégicos y de seguridad. No tiene sentido permanecer en un monopolio de puerta cerrada de forma permanente.

Como lo muestran investigaciones recientes llevadas a cabo por una académica de UC Berkeley, mover un proyecto empresarial de una API propietaria a código abierto reduce el costo de cómputo de 3,000 a 31 dólares. Informes recientes señalan que esta revolución económica ocurre en todo el mundo debido a que la brecha de calidad entre sistemas abiertos y cerrados se ha vuelto inexistente.

Una tabla de líderes independiente de LMSYS muestra que los líderes de soluciones de código abierto están a solo un dos por ciento por detrás de los mejores sistemas propietarios, como Claude Opus.

Sovereign AI

Más allá de las obvias ventajas económicas, la llamada a una arquitectura abierta se ha vuelto altamente geopolítica. Tanto en el sector gubernamental como en el empresarial, las instituciones se están dando cuenta de que existen riesgos reales al depender de los productos de una empresa extranjera. Estamos empezando a ver cómo esos puntos de fricción se manifiestan a través de acciones gubernamentales.

En Alemania, los crecientes conflictos entre Baviera y Microsoft respecto a la protección de datos y regulaciones ilustran con precisión por qué las empresas no pueden permitirse depender de sistemas cerrados y de hyperscalers en el extranjero.

Por eso soy un simpatizante tan entusiasta de Sovereign AI, donde es posible tener control completo y absoluto de sus propios datos, sus propios modelos y sus propias jurisdicciones, en lugar de alquilarlo continuamente a un tercero.

Esta rápida deconstrucción provocará una gran ola de inversiones varadas debido a las enormes cantidades de capital que se canalizan hacia centros de datos centralizados y monolíticos.

La tendencia tecnológica ya no apunta hacia la dependencia de la hiperescalabilidad. Con el código abierto volviéndose mucho más eficiente y con una huella menor, ya no hace falta gestionar todo en unos pocos grandes graneros de servidores.

Los avances en ingeniería permiten que arquitecturas altamente especializadas hagan todo el trabajo pesado localmente o en una red distribuida de configuraciones de hardware diversas. No habrá competencia entre centros monolíticos destinados a alquilar ciclos de cómputo propietarios y redes soberanas locales gestionadas por las propias empresas.

Código abierto

No es un secreto que creo que los intentos de domesticar la IA limitando el acceso a modelos cerrados siempre terminarán volviéndose en contra de los intereses del desarrollador de software propietaria. Una vez que exista la posibilidad de perder acceso o de enfrentar restricciones políticas a la exportación, las empresas se verán empujadas a adoptar modelos abiertos que podrán poseer y controlar en su propia jurisdicción.

Ese es el núcleo de la filosofía del código abierto. Los resultados del trabajo científico y del progreso técnico no pueden restringirse a unos pocos laboratorios privados de grandes corporaciones. Con un modelo abierto, cualquiera puede ajustar sus parámetros para usos particulares.

Aplicaciones de una arquitectura basada en modelos abiertos demuestran claramente cuánto pueden lograr los modelos abiertos en términos de adaptación a un propósito localizado. Las arquitecturas de modelo cerrado pueden seguir liderando temporalmente en ciertos benchmarks, especialmente en las funciones más complejas y experimentales. Sin embargo, la mayoría de las empresas no requieren un Porsche para cada viaje.

Lo que necesitan es un modelo altamente avanzado que esté completamente optimizado para una tarea específica, al que siempre puedan acceder sin depender de las decisiones de unos pocos líderes tecnológicos.

Si bien la IA tiene el potencial de revolucionar todos los aspectos de nuestra existencia colectiva y de las operaciones empresariales en el mundo, tal proceso no puede ser controlado por un puñado de proveedores de ninguna manera que sea segura. El mercado en general no lo toleraría. Sería demasiado arriesgado para cualquier empresa contemporánea atar su ruta de desarrollo estratégico a un solo proveedor.

Por eso los líderes tecnológicos están invirtiendo recursos en infraestructuras neutrales y abiertas. No basta con invertir en software y hardware; hay que invertir en soberanía.

Este artículo se produjo como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica hoy.

Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no necesariamente las de TechRadarPro o Future plc. Si está interesado en contribuir, descubra más aquí: https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit

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