Vicepresidente de Google advierte que dos modelos de startups de IA pueden tener dificultades para sobrevivir
Puntos clave
- Google's senior VP warns that AI startups merely wrapping large language models face a bleak outlook.
- Startups that act as AI aggregators are also under pressure due to limited growth and user demand for built‑in IP.
- Deep, differentiated intellectual property is essential for sustainable AI businesses.
- Success stories include specialized coding assistants and legal AI tools that add unique value.
- Developer platforms, direct‑to‑consumer AI tools, biotech and climate tech present promising opportunities.
Un alto ejecutivo de Google advirtió que las startups de IA que se centran únicamente en envolver grandes modelos de lenguaje o en agregar múltiples modelos enfrentan un futuro incierto. Destacó la necesidad de propiedad intelectual profunda y diferenciada, y advirtió que simplemente agregar una interfaz de usuario a modelos existentes ya no atrae el interés del mercado.
Antecedentes
Un vicepresidente senior de Google, que lidera la organización de startups globales de la empresa en Cloud, DeepMind y Alphabet, advirtió recientemente que dos modelos de negocios de IA que antes eran populares ahora enfrentan desafíos serios. El primer modelo implica startups que actúan como "envolturas de modelos de lenguaje grande", lo que significa que toman un modelo de lenguaje grande existente y agregan una capa de producto o experiencia del usuario para abordar un problema específico. El segundo modelo consiste en "agregadores de IA", que combinan múltiples modelos de lenguaje grande en una sola interfaz o API, ofreciendo herramientas de enrutamiento, monitoreo y gobernanza.
Por qué las envolturas están bajo presión
El ejecutivo explicó que depender principalmente del modelo de back-end sin una diferenciación sustancial ya no es tolerado por el mercado. Comparó la situación con una "luz de revisión" en estos negocios, lo que indica una debilidad fundamental. Según él, la propiedad intelectual delgada que simplemente etiqueta en blanco un modelo no logra crear una barrera sostenible. Citó ejemplos de empresas que han tenido éxito al construir capacidades más profundas y especializadas, como un asistente de codificación impulsado por un modelo de lenguaje grande o un asistente de IA legal que ofrece un valor único más allá del modelo subyacente.
Desafíos para los agregadores
Los agregadores, aunque son un subconjunto de las envolturas, enfrentan obstáculos similares. Proporcionan una capa de orquestación que permite a los usuarios acceder a múltiples modelos, pero el ejecutivo advirtió que los usuarios ahora exigen propiedad intelectual incorporada que dirija las consultas al modelo adecuado según necesidades reales, y no solo ventajas de cómputo detrás de la escena. Instó a los nuevos entrantes a evitar el negocio de agregación, señalando que el crecimiento y el progreso en este espacio se han estancado.
Paralelo histórico
Basándose en sus décadas de experiencia en servicios de nube, el ejecutivo comparó la actual presión sobre los agregadores de IA con una era anterior en la que los revendedores de infraestructura de nube fueron desplazados cuando el proveedor de nube principal introdujo sus propias herramientas empresariales. Esos revendedores que sobrevivieron lo hicieron agregando servicios reales, como seguridad, migración o consultoría. Sugirió que los agregadores de IA enfrentarán una presión similar sobre las ganancias a medida que los proveedores de modelos amplíen sus propias ofertas empresariales.
Dónde quedan las oportunidades
A pesar del tono de advertencia, el ejecutivo expresó optimismo sobre otros segmentos del ecosistema de IA. Destacó un crecimiento sólido en plataformas de desarrolladores y herramientas de codificación, señalando varias empresas que han atraído una inversión importante y una tracción de clientes. También vio promesa en tecnologías directas al consumidor que colocan herramientas de IA poderosas directamente en las manos de los usuarios, como un generador de video que ayuda a los estudiantes de cine y televisión a dar vida a sus historias. Más allá de la IA, señaló que la biotecnología y la tecnología climática están experimentando un momento, impulsado por la inversión de capital de riesgo y la disponibilidad de datos sin precedentes que permiten a las startups crear un valor real de maneras que antes eran imposibles.
Implicaciones para fundadores e inversores
El mensaje a los emprendedores de IA es claro: el éxito requerirá barreras profundas y diferenciadas que sean ya sea horizontalmente amplias o altamente específicas de un mercado vertical. Simplemente colocar una interfaz de usuario sobre un modelo de lenguaje grande es insuficiente para una tracción a largo plazo. Los inversores y los fundadores deben buscar startups que incorporen propiedad intelectual única, aborden necesidades concretas de los usuarios y se aventuren en sectores donde la IA basada en datos puede desbloquear un nuevo valor.