Los medios extranjeros afirman que las empresas de inteligencia artificial con pesos abiertos están convirtiéndose en el centro de la última ola de fusiones y adquisiciones en Silicon Valley. El foco del mercado está en la supuesta adquisición de Hugging Face por parte de NVIDIA por 13.000 millones de dólares. Esta empresa ofrece modelos de pesos abiertos y una plataforma de evaluación, considerada una importante puerta de distribución para desarrolladores de IA.
Las adquisiciones continúan ocurriendo
Antes de esta transacción rumorosa, NVIDIA ya había alcanzado un acuerdo de aproximadamente 6 mil millones de dólares con la empresa de modelos de pesos abiertos Poolside, cuya mayoría de empleados se trasladarán a NVIDIA. Dos semanas antes, Stripe adquirió OpenRouter por más de 7 mil millones de dólares; esta última empresa brinda principalmente servicios de acceso a modelos de pesos abiertos para empresas.
El artículo sostiene que este tipo de transacciones frecuentes refleja que las grandes empresas de tecnología están intentando anticiparse y ocupar otro segmento de la cadena de valor de la IA más allá de los modelos de vanguardia. Aunque los modelos con pesos abiertos aún no son dominantes, se han convertido en una opción importante para las empresas que buscan implementar servicios de IA económicos y personalizables.
NVIDIA quiere completar la entrada del modelo
Para NVIDIA, una de las razones para impulsar la adquisición es reducir la dependencia de los proveedores de nube a gran escala y las principales empresas de modelos. A medida que desarrolladores de modelos como OpenAI y Google avanzan en el diseño de sus propios chips de inferencia, NVIDIA no solo busca vender chips, sino también adquirir mayor control sobre la distribución y los puntos de acceso para el desarrollo de modelos.
El artículo menciona que NVIDIA ya tiene su propio modelo de peso abierto Nemotron, pero su adopción en el mercado ha sido limitada. Si adquiere Hugging Face, NVIDIA obtendrá una de las comunidades de desarrolladores de modelos abiertos más grandes de Estados Unidos y tendrá la oportunidad de dirigir a más usuarios hacia sus propios chips, cadenas de herramientas y estándares técnicos.
Las empresas primero consideran los costos, también la controlabilidad.
Otro contexto detrás del interés en los modelos de pesos abiertos es el escrutinio continuo por parte de las empresas sobre los costos de inferencia de IA. Algunas empresas han comenzado a probar modelos de menor costo provenientes de fabricantes chinos como Moonshot, DeepSeek y Alibaba. Según los datos citados en el artículo, el uso actual de modelos de pesos abiertos en las empresas aún es bajo, pero muestra una tendencia creciente.
- Ramp muestra que aproximadamente el 6% de las empresas utilizan modelos de pesos abiertos
- Jellyfish muestra que solo aproximadamente el 2% de los ingenieros de software utilizan estos modelos.
Nik Albarran, responsable del producto de Jellyfish AI, indicó que estos modelos son actualmente más adecuados para tareas de razonamiento de alta frecuencia y repetitivas, como conversaciones de atención al cliente, ya que los patrones de tarea son relativamente fijos y las empresas pueden reducir el costo por llamada mediante el ajuste fino del modelo.
Sin embargo, en programación y tareas de agentes, los modelos cerrados de vanguardia aún tienen ventaja. Las razones incluyen una capacidad de razonamiento más fuerte y una integración más sencilla, y algunos proveedores incluso ofrecen subsidios de tokens. El artículo sugiere que, a medida que las empresas optimicen progresivamente sus flujos de trabajo de IA, las barreras para adoptar modelos abiertos podrían seguir disminuyendo.
El siguiente paso es que cada empresa tenga su propio modelo
La plataforma de enrutamiento y alojamiento de modelos empresariales Fireworks también se menciona en el artículo como un posible objetivo de adquisición. Su CEO, Lin Qiao, indicó que la empresa procesa actualmente 40 billones de tokens diarios. Ella estima que, en el futuro, las empresas pondrán mayor énfasis en la diversidad de modelos y entrenarán modelos más adecuados para sus escenarios específicos.
El artículo sostiene que la posición líder actual de OpenAI y Anthropic no es inamovible. A medida que las grandes empresas tecnológicas buscan diversificar su dependencia de los laboratorios líderes, el valor estratégico de las tecnologías de pesos abiertos y las plataformas relacionadas está aumentando rápidamente.