El campo de la inteligencia artificial está experimentando una profunda transformación. La expansión de escala de los modelos de lenguaje grandes (LLM) ya no es el objetivo principal, sino mejorar la "capacidad de pensamiento" del modelo. Esto indica que el desarrollo de la IA ha entrado en una nueva etapa que se centra en la calidad y el razonamiento. El editor de Downcodes le explicará los cambios en esta tendencia de la industria y las razones detrás de ella.
La industria de la inteligencia artificial ha llegado a un punto de inflexión importante: las empresas líderes han cambiado su dirección de desarrollo, pasando de buscar modelos de lenguaje a mayor escala a centrarse en mejorar la capacidad de pensamiento del modelo. Este cambio remodelará el patrón de desarrollo de toda la industria de la IA.
Según Reuters, los principales laboratorios de IA se enfrentan a dificultades. El desarrollo de modelos de lenguaje a gran escala no solo requiere una inversión de decenas de millones de dólares, sino que a menudo también encuentra dificultades técnicas, como fallas del sistema. A menudo se necesitan varios meses para evaluar el rendimiento de un modelo.
Este cuello de botella en el desarrollo ha afectado a los gigantes de la industria. Hay informes de que el nuevo modelo Orion de OpenAI tiene una mejora limitada en comparación con GPT-4, y Gemini2.0 de Google también encontró dificultades similares. En cuanto a Anthropic, su director general, Dario Amodei, afirmó que está replanificando la ruta de desarrollo de Opus 3.5.
Ilya Sutskever, ex cofundador de OpenAI y ahora director de Safe Superintelligence (SSI), señaló: La década de 2010 fue una era de expansión, y ahora hemos entrado en una nueva fase de exploración y descubrimiento. Esta afirmación es particularmente llamativa porque Sutskever ha sido un defensor de la idea de que cuanto más grande, mejor.
La nueva dirección en la industria apunta a la computación en tiempo de prueba, que da a los modelos de IA más tiempo para pensar y resolver problemas paso a paso. Este enfoque se centra en desarrollar las capacidades de razonamiento del sistema de IA para que pueda generar múltiples soluciones y evaluarlas, en lugar de simplemente responder rápidamente.
Este cambio también puede afectar el panorama del mercado de hardware. Si bien Nvidia domina el hardware tradicional de entrenamiento de IA, los nuevos paradigmas informáticos presentan oportunidades para otros fabricantes de chips como Groq. Sin embargo, la industria anticipa que en el futuro se podrán utilizar métodos tanto tradicionales como nuevos para lograr una rentabilidad óptima.
Muchos expertos de la industria creen que, aunque el desarrollo del modelo de lenguaje tradicional continuará, el enfoque de la industria ha comenzado a cambiar. Esto indica que el desarrollo de la IA ha entrado en una nueva etapa que presta más atención a la calidad y la capacidad de pensamiento.
La industria de la IA está pasando de la búsqueda de escala a la búsqueda de inteligencia. Esto no es solo un ajuste en el camino técnico, sino también un replanteamiento de la dirección del desarrollo futuro de la IA. Esta transformación traerá nuevos desafíos y oportunidades, que merecen atención continua. El editor de Downcodes seguirá ofreciéndote las últimas tendencias de la industria.