Chamath Palihapitiya quiere que el gobierno de EE. UU. sepa algo: si prohíbes la IA de código abierto, básicamente le estás entregando al resto del mundo un truco de ventaja competitiva.
El inversionista de capital de riesgo y copresentador del podcast All-In publicó el 18 de julio en X que EE. UU. debería adoptar la IA de código abierto en lugar de restringirla. Su argumento principal se reduce a simples cálculos matemáticos. Las empresas estadounidenses podrían terminar pagando entre $26 y $56 por millón de tokens para acceder a IA propietaria, mientras que los competidores extranjeros que usan modelos de código abierto pagarían aproximadamente $0,50 a $1 por la misma capacidad.
Eso representa una desventaja de costos potencial de 50 veces para las empresas estadounidenses.
La economía de bloquearte a ti mismo
Palihapitiya no se anduvo con rodeos sobre lo que considera el resultado inevitable de una política restrictiva de IA.
El futuro es de código abierto. Debemos adoptarlo y avanzar.
Él señaló que los costos de los tokens de IA en su propia empresa se duplican aproximadamente cada 45 días.
Si el gobierno de EE. UU. impone controles de exportación o prohibiciones totales sobre modelos de IA de peso abierto, esto no hace que la IA de código abierto desaparezca a nivel global. Solo significa que las empresas estadounidenses no pueden usarla. Mientras tanto, los competidores en China, Europa y en todas partes más continúan desarrollando sobre modelos disponible gratuitamente a una fracción del costo.
Jack Dorsey, exdirector ejecutivo de Twitter, respondió con un simple “sí” a la publicación de Palihapitiya.
Qué significa esto para los mercados y las valoraciones
Si las empresas estadounidenses enfrentan repentinamente costos operativos mucho más altos para la integración de IA, las estimaciones de ganancias se revisan a la baja. Los márgenes se comprimen. Las valoraciones siguen.
Para los inversores que siguen este espacio, la señal es clara: preste atención a qué empresas han diversificado sus cadenas de suministro de IA en comparación con aquellas que dependen completamente de un solo proveedor propietario.
La disparidad de costos que Palihapitiya describió, de $26 a $56 frente a $0.50 a $1 por millón de tokens, no es el tipo de brecha que los mercados pueden ignorar durante mucho tiempo. O bien la política se ajusta, o lo hacen las valoraciones.