{"id":1078,"date":"2025-06-16T17:49:56","date_gmt":"2025-06-16T17:49:56","guid":{"rendered":"http:\/\/6847311e7cd43aa1aaeb0317"},"modified":"2025-06-16T17:49:56","modified_gmt":"2025-06-16T17:49:56","slug":"el-futuro-de-la-ia-no-esta-en-los-modelos-mas-grandes-sino-en-los-mas-baratos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/06\/16\/el-futuro-de-la-ia-no-esta-en-los-modelos-mas-grandes-sino-en-los-mas-baratos\/","title":{"rendered":"El futuro de la IA no est\u00e1 en los modelos m\u00e1s grandes, sino en los m\u00e1s baratos"},"content":{"rendered":"<div class=\"media_block\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/media.es.wired.com\/photos\/684dd401a92bdfb8cc0ebb70\/master\/pass\/2195697316.jpeg\" class=\"media_thumbnail\"><\/div>\n<div><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/media.es.wired.com\/photos\/684dd401a92bdfb8cc0ebb70\/16:9\/w_1280,c_limit\/2195697316.jpeg\" class=\"ff-og-image-inserted\"><\/div>\n<p>De este modo, la inteligencia artificial podr\u00eda salir de los centros de datos de las <em>big tech<\/em> y extenderse a un ecosistema de modelos m\u00e1s peque\u00f1os y accesibles, sin sacrificar potencia y abaratando tambi\u00e9n el costo de uso para los usuarios finales. Como se\u00f1ala Bruegel, podr\u00edamos sustituir la ley de la escala por la &#8220;ley de destilaci\u00f3n de escala&#8221;, en la que el progreso se basa en la capacidad de aumentar el rendimiento y la eficiencia de modelos de tama\u00f1o similar, y ya no en construir modelos cada vez m\u00e1s grandes.<\/p>\n<h2>Silicon Valley vs. la destilaci\u00f3n<\/h2>\n<p>En un <em>post<\/em> de su <em>blog<\/em>, el Director General de Anthropic y te\u00f3rico de la ley de la escala, Dario Amodei, rechaz\u00f3 esta interpretaci\u00f3n, afirmando que el rendimiento de DeepSeek sigue siendo &#8220;dos factores&#8221; inferior al de los principales modelos estadounidenses, a pesar de haber reducido los costos &#8220;ocho veces&#8221;. Sin embargo, los propios (vagos) c\u00e1lculos de Amodei muestran c\u00f3mo la eficiencia de DeepSeek puede considerarse cuatro veces superior a la de los modelos de vanguardia, sin excluir que posiblemente mejore a\u00fan m\u00e1s.<\/p>\n<p>Ahora bien, \u00bfc\u00f3mo puede mejorarse a\u00fan m\u00e1s la eficiencia de los modelos destilados? Entre las diversas posibilidades, est\u00e1 la de encontrar la relaci\u00f3n perfecta (ratio) entre el &#8220;profesor&#8221; del LLM y sus &#8220;alumnos&#8221;. En pocas palabras (como se explica en <a data-offer-url=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2502.08606\" class=\"external-link\" data-event-click=\"{&quot;element&quot;:&quot;ExternalLink&quot;,&quot;outgoingURL&quot;:&quot;https:\/\/arxiv.org\/abs\/2502.08606&quot;}\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2502.08606\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">un art\u00edculo reciente<\/a>), las dimensiones de los dos modelos no deben ser ni demasiado similares ni demasiado dis\u00edmiles. En el primer caso, ser\u00eda como dejar que un alumno de primaria hiciera de profesor de sus compa\u00f1eros, con resultados obviamente malos. En el segundo, ser\u00eda como convertir a un profesor universitario en maestro de primaria, con lo que la diferencia ser\u00eda demasiado grande.<\/p>\n<p>M\u00e1s all\u00e1 de los tecnicismos, el argumento es sencillo: \u00bfpor qu\u00e9, en lugar de centrarnos en modelos cada vez m\u00e1s grandes para aumentar el rendimiento, no intentamos en cambio que los modelos existentes (o los destilados a partir de ellos con t\u00e9cnicas cada vez m\u00e1s sofisticadas) sean cada vez m\u00e1s eficientes? Un enfoque que tambi\u00e9n parece tener sentido a la luz de la &#8220;hambruna de datos &#8221; que se avecina r\u00e1pidamente: seg\u00fan <a data-offer-url=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2211.04325\" class=\"external-link\" data-event-click=\"{&quot;element&quot;:&quot;ExternalLink&quot;,&quot;outgoingURL&quot;:&quot;https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2211.04325&quot;}\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2211.04325\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">algunas estimaciones<\/a>, hacia 2030 todos los datos de la web habr\u00e1n sido explotados para el entrenamiento, sin que el crecimiento de la web pueda compensar el hambre de los LLM.<\/p>\n<p>En resumen, hasta 2024, el rendimiento de los LLM solo mejorar\u00eda aumentando los datos y la potencia de c\u00e1lculo, siguiendo la ley de la escala pero a costos crecientes y con rendimientos decrecientes. La llegada de DeepSeek (y de los modelos de razonamiento) desplaz\u00f3 la atenci\u00f3n hacia el ajuste fino, es decir, el perfeccionamiento de los modelos existentes. Este enfoque redujo los costos y elimin\u00f3 la dependencia del costoso preentrenamiento.<\/p>\n<p>La raz\u00f3n por la que las gigantes de Silicon Valley se resisten a este escenario es bastante obvia: su verdadera ventaja competitiva reside en las enormes cantidades de dinero de que disponen. Si desarrollar inteligencia artificial se vuelve cada vez m\u00e1s barato (ya hay modelos desarrollados en pocas horas y por unos cientos de d\u00f3lares), ser\u00e1 cada vez m\u00e1s dif\u00edcil para OpenAI, Google, Microsoft o Anthropic mantener su dominio en un mercado ya de por s\u00ed muy complejo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>De este modo, la inteligencia artificial podr\u00eda salir de los centros de datos de las big tech y extenderse a un ecosistema de modelos m\u00e1s peque\u00f1os y accesibles, sin sacrificar potencia y abaratando tambi\u00e9n el costo de uso para los usuarios finales. 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