La batalla por el control de los medios de producción
Los modelos de lenguaje son los nuevos medios de producción, y los laboratorios de IA quieren ser sus únicos dueños. Los modelos abiertos son la salida.
Esta semana, Alex Karp, CEO de Palantir, protagonizó una intervención, cuando menos curiosa, en televisión.
Curiosa, porque atacó salvajemente a Anthropic y a OpenAI, acusándolos, en pocas palabras, de robar a sus propios clientes.
Karp aseguró que decía en voz alta lo que muchos ejecutivos no se atreven a reconocer en público. Y es que cuestionar la IA es complicado cuando llevas dos años vendiéndola como el futuro de tu empresa.
El CEO de Palantir llega a sostener que se está librando una batalla por el control de los medios de producción. En la era industrial eran las fábricas; en la del software, los modelos y los datos que los hacen útiles. Las empresas que los poseen no quieren cederlos. Los proveedores de los LLM, en cambio, saben que vender tokens no basta para sostener sus valoraciones: también necesitan quedarse con lo que se construye sobre ellos.
La estrategia del sistema operativo
Este fin de semana, All-In, el podcast de algunos de los inversores más influyentes de Silicon Valley, dedicó buena parte del programa a explicar de dónde surge la sospecha de las empresas de que les quieren robar los medios de producción.
David Sacks, uno de sus participantes, la bautizó como la estrategia del sistema operativo. Primero dominas la capa sobre la que todos construyen; después subes por el stack y te quedas los verticales rentables.
La estrategia del sistema operativo la popularizó Microsoft con Windows. Así, Microsoft ponía la capa fundamental sobre la que terceros desarrollaban aplicaciones que podían vender. Y cuando detectaba una aplicación rentable, la replicaba para quedarse con la monetización incremental. Esta es la razón por la que hoy en día piensas en Excel cuando quieres trabajar con una hoja de cálculo, en lugar de en Lotus 1-2-3, el software de referencia en los años 80.
¿Y no es exactamente eso lo que está haciendo Anthropic? Cursor, el IDE de desarrollo IA, era el mejor cliente de Anthropic. Y esta, al ver el enorme volumen de tokens que Cursor le compraba, olió la oportunidad entre los desarrolladores. Al poco tiempo lanzó Claude Code y el resto es historia.
También podríamos hablar de Figma. El CPO de Anthropic era miembro del consejo de la compañía cotizada, puesto del que tuvo la decencia de dimitir tres días antes de lanzar un competidor directo: Claude Design. En lo que va de año, la acción de Figma ha caído más de un 40%, mientras que la valoración de Anthropic no ha dejado de crecer.
Según Sacks, Claude Design es solo el primero de una serie de verticales que Anthropic quiere asaltar. Claude Science, Claude Security, Claude Legal y Claude Financial son sólo algunos de los que ya han anunciado.
Es la continuación natural de lo que contamos en Anthropic quema hasta 4.800$ por usuario para destruir a Cursor: quien posee el modelo decide quién vive en la capa de arriba. O dicho con la tesis de El valor terminal del SaaS es cero, quien posee el modelo está en posición de absorber gran parte del software que vive encima.
Los que mejor conocen el producto no se fían
No hace falta creerse a Karp. Basta con mirar qué hacen quienes mejor conocen estos modelos por dentro.
Microsoft, que distribuye IA de frontera a medio planeta, bloqueó el uso interno de Claude Fable 5 un día después de su lanzamiento debido a la política de retención de datos de 30 días de Anthropic. La mayor empresa de software del mundo prefiere renunciar al mejor modelo del mercado antes que exponer sus datos a Anthropic.
El segundo ejemplo lo contó David Friedberg, otro de los participantes, en el mismo episodio: Anthropic estaría ofreciendo a las farmacéuticas acceso anticipado a Claude Science a cambio de sus datos. Y casi todas están diciendo que no. Han entendido que unos datos que costaron miles de millones generar valen cero en cuanto se agrupan con los de todos los demás y se venden, empaquetados en un modelo, a sus competidores.
A ese conocimiento acumulado que tienen las empresas, Karp lo denomina “alfa”. Tu alfa sería todo aquello que hace que tu negocio tenga valor: tus workflows, tus datos de clientes, tu lógica de precios, tus procesos internos que a la competencia le costaría años replicar.
Para Karp, Anthropic y OpenAI están robándote tu alfa, mientras les pagas tokens a precio de oro por hacerlo.
Es cierto que los términos empresariales de estos proveedores establecen que, por defecto, no entrenan con tus datos. Pero lo que hagan hoy importa menos que sus incentivos, que apuntan en la dirección contraria. Y tú no hay forma de auditarlos.
Ese es el trato que Karp llama robo: alquilas la inteligencia de otro mientras le entregas, consulta a consulta, la tuya propia.
La importancia de los modelos abiertos
Si necesitas depender de modelos cerrados como los de Anthropic u OpenAI, el panorama es desolador. Afortunadamente, cada día los modelos abiertos se acercan más y más al rendimiento de los cerrados, siendo, además, más baratos.
En el mismo episodio, Chamath Palihapitiya contó un experimento en el que hizo una migración de código sobre el mejor modelo abierto disponible. El resultado fue 16,4 veces más barato que usar directamente un modelo frontera, a cambio de ser unas tres veces más lento. Para una tarea que corre en segundo plano, dividir el coste por dieciséis a cambio de unas horas más es un intercambio más que respetable.
Con todo, la mayor ventaja es la propiedad. Un modelo de pesos abiertos lo descargas y lo ejecutas en tu infraestructura, así que tus consultas nunca salen de casa. No hay política de retención que tengas que creerte ni términos de servicio que no puedas auditar. Tu alfa se queda contigo.
Hay una última ventaja de la que se habla menos. Si tú y tu competidor alquiláis la misma inteligencia en el mismo sitio, vuestros productos acabarán convergiendo. Un modelo abierto, afinado con tu propio alfa, es la mejor forma de conservar el control de los medios de producción.
Y, gracias a los modelos abiertos, por primera vez desde que empezó esta ola, controlar los medios de producción empieza a ser más barato que alquilarlos.
¿Dónde vive hoy tu alfa, en tu casa o en la de Anthropic?
Gracias Simón por la información siempre actualizada con las tendencias.
De lo que comentas, en cuánto puede impactar para las organizaciones el implementar todos los recursos necesarios para correr sus modelos personalizados?
Después de leer el post, la cabeza me lleva directamente a pensar que el alfa es directamente lo que ya hace tiempo que conocemos como moats.
Dicho de otra manera, todo lo que no sea replicable con IA.
Tener los datos de los usuarios de FB no importa si no tienes una plataforma con usuarios (efectos de red). Lo mismo con copiar un SaaS para competir siendo un nuevo player que nadie conoce (marca) que no cuenta con un ecosistema que lo apoye (partners, o app store).
Estoy sobresimplificando ya que obviamente ciertas cosas que he mencionado podrían erosionar tu capacidad de precios, etc.; pero espero que más o menos se entienda mi punto.