La mayoría de los inversores ven las salidas de IA como el producto. Cada vez pienso más que ahí es donde el mercado está mirando en el lugar equivocado.
A medida que la adopción de IA crece, el número de respuestas generadas por modelos se expandirá rápidamente. Pero más salidas no crean automáticamente más certeza. De hecho, crean el problema opuesto: desacuerdo. Diferentes modelos pueden analizar el mismo prompt y llegar a diferentes conclusiones, especialmente en áreas donde la precisión importa.
Por eso creo que el mercado más duradero puede no ser la producción de inteligencia, sino la verificación de inteligencia.
La razón a nivel de sistema es simple. Cada vez que dos modelos creíbles no están de acuerdo, surge una nueva demanda: alguien debe determinar cuál respuesta es más confiable. Esta demanda es recurrente, independiente de cuál modelo esté actualmente de moda, y crece junto con el uso de la IA. La verificación se convierte en un recurso económico escaso porque la corrección no se puede asumir cuando existen salidas en competencia.
Visto a través de esta lente, @OpenGradient es interesante no porque participe en la inferencia de IA, sino porque se sitúa más cerca de la parte de la pila donde el valor económico puede acumularse cuando el desacuerdo se vuelve normal. OpenGradient Chat resalta aún más esta dinámica al colocar las salidas de los modelos directamente frente a los usuarios, donde la verificación y la confianza son cada vez más importantes.
Si la IA se expande a un mundo de respuestas en competencia en lugar de un mundo de respuestas perfectas, entonces la oportunidad a largo plazo puede pertenecer menos a quienes generan inteligencia y más a quienes la prueban.
$OPG #OPG
A medida que la adopción de IA crece, el número de respuestas generadas por modelos se expandirá rápidamente. Pero más salidas no crean automáticamente más certeza. De hecho, crean el problema opuesto: desacuerdo. Diferentes modelos pueden analizar el mismo prompt y llegar a diferentes conclusiones, especialmente en áreas donde la precisión importa.
Por eso creo que el mercado más duradero puede no ser la producción de inteligencia, sino la verificación de inteligencia.
La razón a nivel de sistema es simple. Cada vez que dos modelos creíbles no están de acuerdo, surge una nueva demanda: alguien debe determinar cuál respuesta es más confiable. Esta demanda es recurrente, independiente de cuál modelo esté actualmente de moda, y crece junto con el uso de la IA. La verificación se convierte en un recurso económico escaso porque la corrección no se puede asumir cuando existen salidas en competencia.
Visto a través de esta lente, @OpenGradient es interesante no porque participe en la inferencia de IA, sino porque se sitúa más cerca de la parte de la pila donde el valor económico puede acumularse cuando el desacuerdo se vuelve normal. OpenGradient Chat resalta aún más esta dinámica al colocar las salidas de los modelos directamente frente a los usuarios, donde la verificación y la confianza son cada vez más importantes.
Si la IA se expande a un mundo de respuestas en competencia en lugar de un mundo de respuestas perfectas, entonces la oportunidad a largo plazo puede pertenecer menos a quienes generan inteligencia y más a quienes la prueban.
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