El informe de Stanford muestra que la IA china está aumentando en general, y que los modelos de las empresas chinas obtienen puntuaciones similares a las de sus homólogos estadounidenses en la prueba de referencia LMSYS. Señala que China publica más artículos sobre IA y registra más patentes relacionadas con la IA que Estados Unidos, aunque no evalúa la calidad de ninguno de ellos. Estados Unidos, en cambio, produce más modelos de IA notables: 40 frente a los 15 modelos de vanguardia producidos en China y los tres de Europa. El informe también señala que recientemente han surgido modelos potentes en Oriente Medio, América Latina y el Sudeste Asiático, a medida que la tecnología se hace más global.
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La investigación muestra que varios de los mejores modelos de IA son ahora de “peso abierto”, lo que significa que pueden descargarse y modificarse gratuitamente. Meta ha estado en el centro de la tendencia con su modelo Llama, lanzado por primera vez en febrero de 2023. La empresa lanzó su última versión, Llama 4, el pasado fin de semana. Tanto DeepSeek como Mistral, una empresa francesa, ofrecen ahora también modelos avanzados de peso abierto. Desde marzo, OpenAI anunció que también tenía previsto lanzar un modelo de código abierto, el primero desde GPT-2. En 2024, la diferencia entre modelos abiertos y cerrados se redujo del 8% al 1.7%, según el estudio. Dicho esto, la mayoría de los modelos avanzados (el 60.7%) siguen siendo cerrados.
El informe de Stanford señala que el sector de la IA ha experimentado una mejora constante de la eficiencia, y que el hardware se ha vuelto un 40% más eficiente en el último año. Esto ha reducido el costo de la consulta de modelos de IA y también ha hecho posible ejecutar modelos relativamente capaces en dispositivos personales.
El aumento de la eficiencia ha llevado a especular con la posibilidad de que los modelos de IA más grandes necesiten menos GPU para entrenarse, aunque la mayoría de los creadores de IA afirman que necesitan más potencia de cálculo, no menos. El estudio muestra que los últimos modelos de IA se construyen utilizando decenas de billones de tokens (componentes que representan partes de datos como las palabras de una frase) y decenas de miles de millones de petaflops de cálculo. Sin embargo, cita investigaciones que sugieren que el suministro de datos de entrenamiento de internet se agotará entre 2026 y 2032, lo que acelerará la adopción de los llamados datos sintéticos o generados por IA.
Los centros de datos duplicarán su consumo eléctrico en 2030, pero la IA también podría optimizar toda la industria.
El informe ofrece un panorama general del impacto de la IA. Muestra que la demanda de trabajadores con conocimientos de aprendizaje automático se ha disparado, y cita encuestas que muestran que una proporción creciente de trabajadores espera que la tecnología cambie sus puestos de trabajo. Según el informe, la inversión privada alcanzó la cifra récord de 150,800 millones de dólares en 2024. Los gobiernos de todo el mundo también destinaron miles de millones a la IA ese mismo año. Desde 2022, la legislación relacionada con la IA se ha duplicado en Estados Unidos.
Parli señala que, aunque las empresas se han vuelto más reservadas sobre cómo desarrollan modelos de IA de vanguardia, la investigación académica está floreciendo y mejorando en calidad.
El informe también señala los problemas derivados de la adopción generalizada de la IA. Señala que en el último año han aumentado los incidentes relacionados con el mal comportamiento o el uso indebido de los modelos de IA, así como la investigación para hacerlos más seguros y fiables.
En cuanto al tan cacareado objetivo de la inteligencia artificial general, el informe destaca que algunos modelos de IA ya superan las capacidades humanas en pruebas comparativas que evalúan habilidades específicas, como la clasificación de imágenes, la comprensión del lenguaje y el razonamiento matemático. Esto se debe en parte a que los modelos están diseñados y optimizados para sobresalir en estos barómetros, pero también pone de manifiesto la rapidez con la que ha avanzado la tecnología en los últimos años.
Artículo originalmente publicado en WIRED. Adaptado por Mauricio Serfatty Godoy.
