inteligencia artificial

Cuando una pequeña o mediana empresa comienza a expandirse, el primer problema al que se enfrenta normalmente no es el mercado o el producto, sino la falta de personal. Imagínate que hoy eres el responsable de esta empresa. Es posible que tengas que realizar tres tareas: responder a los clientes, redactar textos y gestionar las opiniones de los clientes al mismo tiempo.
Y en medio de estas tareas tediosas pero importantes, empiezas a escuchar acerca de un nuevo ayudante que podría cambiar la forma en que haces tu trabajo: la Inteligencia Artificial, o más específicamente: los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs).

La inteligencia artificial (IA) está cambiando rápidamente nuestro mundo. Ya sean chatbots, asistentes de voz o vehículos autónomos, todos ellos dependen de potentes tecnologías de entrenamiento y razonamiento de IA. Pero no todos los modelos de IA se entrenan del mismo modo: algunas empresas optan por utilizar hardware de última generación mientras que otras intentan lograr resultados similares con menos recursos.
DeepSeek, OpenAI y Anthropic son los tres principales competidores en el campo de la IA, y cada empresa tiene diferentes estrategias de capacitación. DeepSeek eligió utilizar la GPU A100, más antigua pero menos costosa, OpenAI se basó en la última NVIDIA H100 y Anthropic se basó en Google TPU para optimizar el entrenamiento de IA. En este artículo, profundizaremos en las estrategias de estas tres empresas en materia de entrenamiento y razonamiento de IA, y analizaremos su impacto en la industria de la IA. ¡Sigamos leyendo!

¿Quién es DeepSeek?
DeepSeek es una startup de China que recientemente desarrolló un modelo de IA que compite con OpenAI GPT-4 a un coste muy bajo. El éxito de DeepSeek se atribuye principalmente a su innovador método de entrenamiento de IA, que supera el alto costo del entrenamiento de IA mediante una combinación de GPU NVIDIA A100 más antiguas y chips de bajo costo.
El papel de NVIDIA
NVIDIA es líder en el mercado global de hardware de IA, y sus GPU de alta gama se utilizan ampliamente en el entrenamiento y la inferencia de IA. En el pasado, NVIDIA era el proveedor principal de casi todos los proyectos de IA a gran escala, y las empresas tenían que confiar en sus costosas GPU para entrenar modelos de IA.
DeepSeek y NVIDIA
Actualmente, DeepSeek todavía depende del hardware de NVIDIA para ejecutar modelos de IA, pero ha demostrado que el entrenamiento de IA no requiere necesariamente el uso de las últimas GPU de arquitectura H100 o Blackwell de NVIDIA, lo que también ha hecho que el mercado comience a repensar la necesidad del hardware de alta gama de NVIDIA.

En los últimos años, la competencia en el campo de la inteligencia artificial (IA) se ha vuelto cada vez más feroz y las empresas tecnológicas de todo el mundo han invertido recursos en un intento de aprovechar las oportunidades del mercado. En esta competencia de IA, DeepSeek ha emergido rápidamente con sus soluciones técnicas de bajo costo y alta eficiencia y se ha convertido en el foco de atención del mercado. En comparación con empresas tecnológicas estadounidenses como OpenAI y Anthropic, DeepSeek no solo demuestra fuertes capacidades de innovación tecnológica, sino que también subvierte la percepción existente de la gente sobre el costo del entrenamiento en IA.
En este artículo, analizaremos en profundidad el auge de DeepSeek y sus ventajas tecnológicas, su competitividad central y su inspiración para la industria de la IA desde múltiples perspectivas. ¡Sigamos leyendo!

Con una gran cantidad de fondos de la industria tecnológica fluyendo hacia el campo de la IA, al comprender el estado de recaudación de fondos y los conceptos detrás de varias nuevas empresas de IA, también podemos tener una comprensión más clara de las tendencias futuras de la inteligencia artificial.
Tomando como ejemplo la creación de IA generativa y modelos de lenguaje a gran escala, OpenAI no es el único que sobresale. Está respaldado por enormes inversiones de los gigantes tecnológicos Amazon y Google, que sin duda se ha convertido en el unicornio más destacado de este año. después de OpenAI.

¿Qué tipo de empresa es Anthropic? ¿Por qué los fundadores se separaron de OpenAI? ¿Cuál es la diferencia entre las posiciones estratégicas de las dos empresas?

¡Hoy voy a compartir contigo la historia de Anthropic!

A la edad de 19 años, abandonó la escuela para establecer Scale AI. Alexandr dijo que Scale AI proporciona servicios de etiquetado de datos, que es como vender palas en esta fiebre del oro de la IA generativa (¿te suena familiar esta descripción?).

Si bien muchas nuevas empresas de IA aún no han ganado un centavo, los ingresos de Scale AI el año pasado alcanzaron los 250 millones de dólares y su valoración alcanzó los 7.300 millones de dólares. Sus clientes van desde OpenAI y Tesla hasta el campo de la Fuerza Aérea, el Ejército, la CIA, etc.

¿Qué son exactamente las etiquetas de datos? ¿Por qué puede ser tan rentable? ¿Cómo encontró Scale AI su nicho de mercado en el altamente competitivo campo de la IA y se convirtió con éxito en un unicornio?

¡Hoy voy a compartir contigo la historia de Scale AI!