1. Evaluaciones estilo "Trust Me Bro" por todas partes
Diversas startups se apresuran a presumir, utilizando métricas extravagantes para afirmar que han superado a O3 en un 80%, sin importarles si estas métricas son realmente fiables.
Al mercado le encantan las exageraciones, y los estándares de evaluación formales siguen sin llegar. Primero atraes la atención para conseguir más inversión; en cuanto a la verificación posterior, a quién le importa tanto.
2. Las startups de hardware brotan como setas
Todo el mundo dice que su chip es más rápido y económico, e incluso ofrecen servicios "todo incluido" a domicilio.
La demanda de potencia de cálculo por parte de los grandes modelos no deja de crecer; quien pueda hacerlo mejor y más barato se llevará los grandes pedidos.
3. La voz & el vídeo se convierten en los nuevos favoritos
La voz, la imagen y el vídeo generativos están por todas partes, y los usuarios no dejan de preguntar: "¿Puede ser aún más realista?".
A los humanos les importa más ver y oír que el texto. Quien domine la experiencia visual y auditiva conquistará el mercado.
4. La guerra de precios se intensifica
Las tarifas de las API y las suscripciones bajan una y otra vez, malacostumbrando a los usuarios al "úsalo primero y ya veremos".
Es la típica estrategia de Internet: primero quemar dinero en subsidios para captar a un gran número de usuarios y dejar a los competidores desangrándose en pérdidas.
5. El hardware especializado se afianza
No paran de surgir chips que afirman estar "hechos a medida para grandes modelos", y cada compañía presume de ser "el as de la potencia de cálculo para IA".
Las GPU de propósito general son cada vez más caras, mientras que la optimización específica permite obtener mayores ventajas en rendimiento, seguridad y consumo energético.
6. Los compiladores de IA entran con fuerza en escena
Ya no hace falta escribir un montón de código de compatibilidad para hardware diferente: con solo "compilar en un clic", el mundo se vuelve maravilloso al instante.
Ante un entorno de hardware cada vez más diversificado, una capa de compilación unificada capaz de optimizar automáticamente es la verdadera clave para reducir las barreras de desarrollo.
7. El protocolo de comunicación entre agentes arrasa
Múltiples modelos son como un chat grupal: sin un "lenguaje" común, hablarían sin entenderse y no lograrían nada.
Con la evolución del patrón de microservicios hacia la colaboración multiagente, se necesita un protocolo unificado para romper los silos de datos y mejorar la eficiencia colaborativa.
8. Agentes a nivel de navegador & SO omnipresentes
Ya no es necesario instalar un sinfín de aplicaciones; el asistente de IA integrado en el sistema puede encargarse de todo, desde buscar información hasta gestionar tareas de negocio.
El ser humano rehúye por naturaleza las complicaciones; los agentes integrados son más intuitivos y permiten a los fabricantes controlar con firmeza su propio ecosistema.
9. La ventana de contexto se expande a 1.000k
El modelo puede recordar todo lo que hiciste durante un mes entero, y algunos incluso quieren usarlo como un "cerebro externo".
Una mayor capacidad de memoria brinda servicios más personalizados, pero también expone la seguridad de los datos y la privacidad a riesgos mucho mayores.
10. Gran reestructuración de startups
Surgen constantemente nuevas generaciones de grandes modelos; los productos antiguos que no sigan el ritmo quedarán eliminados sin siquiera tener la oportunidad de quejarse.
La competencia del mercado es feroz y la iteración tecnológica se acelera; quienes evolucionen despacio inevitablemente se quedarán atrás.
11. Auge de modelos pequeños & hardware dedicado
No todo el mundo necesita un "monolito" al nivel de GPT-4; muchos solo quieren soluciones "pequeñas y rápidas".
Para la computación perimetral (edge) o los dispositivos móviles, el rendimiento y el consumo de energía son lo primordial; los grandes modelos descomunales no resultan tan rentables.
12. Los marcos de verificación y autorización de agentes entran en juego
A medida que proliferan los agentes, es inevitable que alguien intente suplantar identidades o abusar de los permisos; se requiere imperativamente un sistema integral de autorización.
En escenarios de colaboración multiagente, los permisos y los límites son indispensables; sin normas, es imposible lograr una implementación a gran escala.