Exinvestigador de OpenAI cuestiona las valoraciones de billones de dólares de los laboratorios de IA frontera

Según el monitoreo de Beating, el exinvestigador de OpenAI, Andrew Ho, publicó una entrada cuestionando la valoración de billones de dólares de los laboratorios de IA de vanguardia. Según el cálculo aproximado de Ho, incluso con un margen bruto del 80% en el negocio de inferencia y un múltiplo de ganancias de 20 veces, una empresa necesitaría ingresos anuales de entre 100 mil millones y 200 mil millones de dólares para justificar una valoración de 1 billón de dólares. Esto asume que la empresa ya no gasta dinero en entrenar nuevos modelos. En la realidad, empresas como OpenAI y Anthropic deben entrenar continuamente modelos de próxima generación. Si se detienen, los usuarios podrían migrar hacia opciones más económicas como Qwen o Kimi. Los ingresos aumentan, pero también lo hacen los costos de entrenamiento de los modelos de próxima generación. Los líderes deben seguir invirtiendo constantemente. Ho tampoco cree que las capacidades de la IA exploten rápidamente. Considera que los modelos grandes aún tienen limitaciones específicas, y que el progreso podría ser más lento y estar más restringido por la calidad de los datos. Incluso si las capacidades del modelo se estancaran en el nivel actual, podría tomar más de 20 años para que la IA se integre plenamente en todos los sectores. Él considera que los agentes de programación podrían ser simplemente uno de los pocos productos de alto valor ya encontrados. Incluso contratar a muchos ingenieros para ayudar a las empresas a integrar la IA no garantiza encontrar rápidamente el próximo escenario rentable. Ho sigue confiando en el crecimiento a largo plazo de la industria de la IA, pero no está dispuesto a comprar acciones de OpenAI o Anthropic a las valoraciones actuales.