La batalla entre las empresas punteras de IA en el mundo de las startups se parece cada vez más a una lucha por la supervivencia del más rico. Basta con echar un vistazo a lo último de OpenAI.
Este miércoles, Bloomberg informaba de que la empresa pionera del auge de la IA generativa está en conversaciones para recaudar 6.500 millones de dólares de inversores con una valoración de 150.000 millones de dólares. También mantiene otras conversaciones con bancos para aumentar su deuda a través de una línea de crédito renovable de 5.000 millones de dólares.
Con una valoración de 150.000 millones de dólares, OpenAI prácticamente duplicaría el valor de 86.000 millones que tenía a principios de este año cuando presentó una operación de venta de acciones de sus empleados a firmas de capital riesgo. También acercaría a la empresa a las cotas de SpaceX, de Elon Musk, valorada en 210.000 millones de dólares, y ByteDance, matriz de TikTok, valorada en casi 230.000 millones de dólares.
Es una señal de lo lejos que ha llegado OpenAI desde noviembre de 2022, cuando su CEO, Sam Altman, describió ChatGPT como «una demostración temprana de lo que es posible». También es una señal de lo caro que se está volviendo el negocio de entrenar y ejecutar modelos de IA.
La IA generativa es una máquina de quemar dinero
El año pasado OpenAI reveló que había conseguido una inversión de 10.000 millones de dólares de Microsoft, en un acuerdo que ampliaba una alianza alcanzada por primera vez en 2019.
En aquel entonces, en enero de 2023, OpenAI dijo que ya había trabajado con Microsoft para «crear múltiples sistemas de supercomputación que podrían usarse para entrenar sus modelos», impulsados por la plataforma en la nube Azure del gigante tecnológico. OpenAI dijo que destinaría esa inversión de 10.000 millones de dólares a potenciar aún más estos sistemas.
Sin embargo, a medida que el boom de la IA generativa ha ido avanzando desde que OpenAI lanzó ChatGPT a finales de 2022, se ha hecho cada vez más evidente que hacer más inteligentes los grandes modelos de lenguaje que hay detrás de las aplicaciones de IA generativa —un objetivo básico— es un esfuerzo costoso.
No hay más que ver el gasto de las grandes empresas tecnológicas que trabajan para mejorar sus modelos de IA. Solo en el último trimestre, Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft han registrado unos gastos de capital de 52.900 millones de dólares, casi el doble de lo que gastaron en el mismo trimestre de 2023, según The Wall Street Journal.
Gran parte de esa cantidad se ha destinado a activos críticos para fortalecer sus estrategias de IA, como la compra de carísimos chips de empresas como Nvidia y la construcción de nuevos centros de datos para alojar esos chips con fines de entrenamiento e inferencia.
Aunque las startups que trabajan con grandes modelos lingüísticos (LLM) no se dedican a construir centros de datos como las grandes empresas de tecnología en la nube, han estado muy ocupadas intentando conseguir tantos chips potentes como han podido. Su objetivo es asegurarse la potencia de cálculo suficiente para construir sus modelos de próxima generación.
Las previsiones del sector apuntan a lo caro que va a resultar todo esto. A principios de este año, Dario Amodei, CEO de Anthropic, rival de OpenAI, señaló que podría costar 10.000 millones de dólares entrenar modelos de IA en los próximos dos años. Muy pronto, esa cifra podría alcanzar los 100.000 millones de dólares.
Se trata de una situación delicada para las startups, dado que no tienen los mismos recursos que sus homólogas que cotizan en bolsa. Sus fuentes de financiación tradicionales en capital riesgo pueden resultar insuficientes.
Según Bloomberg, OpenAI ha reclutado a grandes nombres, como Apple, Microsoft y Nvidia, como posibles financiadores de su próxima ronda de inversión, junto con el inversor principal Thrive Capital. Esto eleva el listón para el puñado de competidores a los que se enfrenta.
La empresa de Amodei, Anthropic, parece haber entendido el mensaje, ya que en marzo obtuvo 2.750 millones de dólares de Amazon, con lo que el total obtenido de la gran empresa tecnológica asciende a 4.000 millones de dólares. Su última valoración fue de 18.400 millones de dólares.
Mistral, el principal rival europeo de OpenAI, obtuvo en junio capital fresco con una valoración de 6.200 millones de dólares, y su ronda de financiación estuvo salpicada de grandes nombres corporativos como Nvidia y Samsung, junto a pesos pesados del capital riesgo como A16z y Lightspeed.
Queda por ver qué empresas mantendrán el rumbo a largo plazo. La fase de consolidación ha golpeado al sector de la IA en los últimos meses, en los que algunas de las principales startups que intentaban crear modelos de IA han sido arrasadas.
En agosto, por ejemplo, se supo que Google había contratado al CEO de Character AI, Noam Shazeer —un antiguo googler—, junto con otros grandes talentos, y se aseguró un contrato de licencia para su tecnología LLM.
Como señalaron el mes pasado mis colegas Ben Bergman y Sri Muppidi, el crecimiento de la startup «no ha sido fulgurante y los ingresos son mínimos». Como resultado, «no ha tenido suficiente impulso para recaudar otra gran ronda en el ultracompetitivo entorno actual de financiación».
Este parece ser el reto clave de cara al futuro para las startups que busquen obtener una ventaja en el ámbito de los LLM y recortar el liderazgo que ocupa OpenAI, sobre todo teniendo en cuenta que los beneficios siguen estando muy lejos. Según una información publicada en junio, los ingresos anuales de OpenAI podrían ascender a 3.400 millones de dólares este año, aunque todavía no es rentable.
En un reciente episodio del podcast No Priors, el inversor tecnológico Elad Gil sugirió que «están apareciendo enormes fosos de capital» entre las startups que buscan ampliar sus LLM a la mayor escala. El objetivo para muchos, por supuesto, es una IA que sea tan inteligente como los humanos.
«Todo el mundo se está asociando, por lo que es una pregunta realmente interesante», afirma Gil. «Para los otros actores del mercado, ¿dónde van a conseguir estas cantidades cada vez mayores de capital, y con quién se van a asociar?«.
Las startups de IA que se tomen en serio avanzar en los LLM tendrán que averiguar la respuesta a esto con bastante rapidez. De lo contrario, podrían fracasar.