{"id":1709,"date":"2025-10-16T21:57:55","date_gmt":"2025-10-16T21:57:55","guid":{"rendered":"http:\/\/68f13003a7fa38c95404482b"},"modified":"2025-10-16T21:57:55","modified_gmt":"2025-10-16T21:57:55","slug":"robustecer-cada-vez-mas-los-modelos-de-ia-no-es-el-camino-para-hacerlos-mas-poderosos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/10\/16\/robustecer-cada-vez-mas-los-modelos-de-ia-no-es-el-camino-para-hacerlos-mas-poderosos\/","title":{"rendered":"Robustecer cada vez m\u00e1s los modelos de IA no es el camino para hacerlos m\u00e1s poderosos"},"content":{"rendered":"<div class=\"media_block\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/media.es.wired.com\/photos\/68f130035bbd27aeae7d098e\/master\/pass\/101525_AI-Lab-AI-Scaling-Obsession-5.jpg\" class=\"media_thumbnail\"><\/div>\n<div><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/media.es.wired.com\/photos\/68f130035bbd27aeae7d098e\/16:9\/w_1280,c_limit\/101525_AI-Lab-AI-Scaling-Obsession-5.jpg\" class=\"ff-og-image-inserted\"><\/div>\n<p>Un nuevo estudio <a data-offer-url=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2507.07931\" class=\"external-link\" data-event-click=\"{&quot;element&quot;:&quot;ExternalLink&quot;,&quot;outgoingURL&quot;:&quot;https:\/\/arxiv.org\/abs\/2507.07931&quot;}\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2507.07931\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">del Instituto de Tecnolog\u00eda de Massachusetts (MIT)<\/a> sugiere que los modelos de Inteligencia Artificial m\u00e1s grandes e intensivos desde el punto de vista computacional pronto podr\u00edan ofrecer rendimientos decrecientes en comparaci\u00f3n con los modelos m\u00e1s peque\u00f1os. Al comparar las leyes de escalado con las continuas mejoras en la eficiencia de los modelos, los investigadores descubrieron que podr\u00eda resultar m\u00e1s dif\u00edcil obtener un mayor rendimiento de los modelos gigantes, mientras que el aumento de la eficiencia podr\u00eda hacer que los modelos que funcionan con <em>hardware<\/em> m\u00e1s modesto fueran cada vez m\u00e1s capaces en la pr\u00f3xima d\u00e9cada.<\/p>\n<p>&#8220;En los pr\u00f3ximos cinco a diez a\u00f1os, es muy probable que las cosas empiecen a estrecharse&#8221;, afirma Neil Thompson, inform\u00e1tico y profesor del MIT que ha participado en el estudio.<\/p>\n<p>Los saltos en eficiencia, como los observados con <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/deepseek-adelantara-el-lanzamiento-de-r2-el-modelo-de-ia-que-desafia-a-occidente\">el modelo de costo extraordinariamente bajo de DeepSeek<\/a> en enero, ya han servido de golpe de realidad para la industria de la IA, acostumbrada a consumir cantidades ingentes de computaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Tal y como est\u00e1n las cosas, un modelo de frontera de una empresa como OpenAI es actualmente mucho mejor que un modelo entrenado con una fracci\u00f3n del c\u00e1lculo de un laboratorio acad\u00e9mico. Aunque la predicci\u00f3n del equipo del MIT podr\u00eda no cumplirse si, por ejemplo, nuevos m\u00e9todos de entrenamiento como el <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/aprendizaje-por-refuerzo-para-los-modelos-de-ia-gana-el-premio-turing\">aprendizaje por refuerzo<\/a> producen resultados sorprendentes, sugieren que las grandes empresas de IA tendr\u00e1n menos ventaja en el futuro.<\/p>\n<p>Hans Gundlach, investigador cient\u00edfico del MIT que dirigi\u00f3 el an\u00e1lisis, se interes\u00f3 por la cuesti\u00f3n debido a la naturaleza dif\u00edcil de manejar de los modelos de vanguardia. Junto con Thompson y Jayson Lynch, otro investigador del MIT, traz\u00f3 un mapa del rendimiento futuro de los modelos de vanguardia en comparaci\u00f3n con los construidos con medios computacionales m\u00e1s modestos. Gundlach asegura que la tendencia prevista es especialmente pronunciada en el caso de los modelos de razonamiento que est\u00e1n ahora de moda, que dependen m\u00e1s del c\u00e1lculo adicional durante la inferencia.<\/p>\n<p>Thompson indica que los resultados demuestran el valor de perfeccionar un algoritmo y de aumentar la capacidad de c\u00e1lculo. &#8220;Si se gasta mucho dinero en el entrenamiento de estos modelos, se deber\u00eda dedicar una parte a desarrollar algoritmos m\u00e1s eficientes, porque eso puede ser muy importante&#8221;, a\u00f1ade.<\/p>\n<p>El estudio es especialmente interesante dado el auge actual de la infraestructura de IA (\u00bfo deber\u00edamos decir &#8220;burbuja&#8221;?), que muestra pocos signos de desaceleraci\u00f3n.<\/p>\n<p>OpenAI y otras empresas tecnol\u00f3gicas estadounidenses han firmado acuerdos por valor de cientos de miles de millones de d\u00f3lares para construir infraestructuras de IA en Estados Unidos. &#8220;El mundo necesita mucha m\u00e1s computaci\u00f3n&#8221;, <a data-offer-url=\"https:\/\/x.com\/gdb\/status\/1977739645040378267\" class=\"external-link\" data-event-click=\"{&quot;element&quot;:&quot;ExternalLink&quot;,&quot;outgoingURL&quot;:&quot;https:\/\/x.com\/gdb\/status\/1977739645040378267&quot;}\" href=\"https:\/\/x.com\/gdb\/status\/1977739645040378267\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">proclam\u00f3 esta semana<\/a> el presidente de OpenAI, Greg Brockman, al anunciar una asociaci\u00f3n entre la empresa y Broadcom para chips de IA personalizados.<\/p>\n<p>Cada vez son m\u00e1s los expertos que cuestionan la solidez de estos acuerdos. Aproximadamente <a data-offer-url=\"https:\/\/www.derekthompson.org\/p\/this-is-how-the-ai-bubble-will-pop\" class=\"external-link\" data-event-click=\"{&quot;element&quot;:&quot;ExternalLink&quot;,&quot;outgoingURL&quot;:&quot;https:\/\/www.derekthompson.org\/p\/this-is-how-the-ai-bubble-will-pop&quot;}\" href=\"https:\/\/www.derekthompson.org\/p\/this-is-how-the-ai-bubble-will-pop\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">el 60%<\/a> del costo de construcci\u00f3n de un centro de datos se destina a las GPU, que tienden a depreciarse con rapidez. Las asociaciones entre los principales actores tambi\u00e9n parecen circulares y opacas.<\/p>\n<p>Jamie Dimon, CEO de JP Morgan, es el \u00faltimo gran nombre de las finanzas en lanzar una advertencia, <a href=\"https:\/\/www.bbc.co.uk\/sounds\/play\/p0m7h23s\" target=\"_blank\">en declaraciones a la BBC<\/a> la semana pasada. &#8220;El nivel de incertidumbre deber\u00eda ser mayor en la mente de la mayor\u00eda de la gente&#8221;.<\/p>\n<p>La fiebre del oro de la infraestructura de IA no consiste \u00fanicamente en construir modelos m\u00e1s capaces. OpenAI est\u00e1 apostando efectivamente a que la demanda de nuevas herramientas de IA generativa crecer\u00e1 exponencialmente. La empresa tambi\u00e9n puede estar buscando disminuir su dependencia de Microsoft y Nvidia y convertir su enorme <a data-offer-url=\"https:\/\/techcrunch.com\/2025\/10\/02\/openai-is-the-worlds-most-valuable-private-company-after-private-stock-sale\/\" class=\"external-link\" data-event-click=\"{&quot;element&quot;:&quot;ExternalLink&quot;,&quot;outgoingURL&quot;:&quot;https:\/\/techcrunch.com\/2025\/10\/02\/openai-is-the-worlds-most-valuable-private-company-after-private-stock-sale\/&quot;}\" href=\"https:\/\/techcrunch.com\/2025\/10\/02\/openai-is-the-worlds-most-valuable-private-company-after-private-stock-sale\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">valoraci\u00f3n<\/a> de 500,000 millones de d\u00f3lares en infraestructura que pueda dise\u00f1ar y personalizar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un nuevo estudio del Instituto de Tecnolog\u00eda de Massachusetts (MIT) sugiere que los modelos de Inteligencia Artificial m\u00e1s grandes e intensivos desde el punto de vista computacional pronto podr\u00edan ofrecer rendimientos decrecientes en comparaci\u00f3n con los modelos m\u00e1s peque\u00f1os. 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