OpenAI atrae a firmas de adquisiciones con economías más atractivas mientras crece la rivalidad empresarial en IA

OpenAI está intentando superar a Anthropic con las firmas de capital privado, habiendo introducido según se informa un rendimiento mínimo garantizado del 17,5% y acceso anticipado a sus modelos más recientes.

Esa propuesta está dirigida a firmas como TPG y Advent, pero esto es realmente una lucha por la distribución.

Verás, el funcionamiento del mundo es que estas firmas de compra por apalancamiento (buyout) poseen grandes grupos de empresas privadas establecidas, por lo que esto le da a OpenAI una forma más rápida de lanzar herramientas, asegurar el uso y construir ingresos más recurrentes antes de posibles ofertas públicas tan pronto como este año, aunque si somos realistas, Anthropic está ganando esto claramente.

OpenAI intensifica su estrategia tras la entrada de firmas de compra por apalancamiento, ya que la batalla por los clientes empresariales se vuelve más costosa

La configuración de la empresa conjunta también ayuda a cubrir el alto costo inicial de integrar la IA en grandes empresas. Ese trabajo generalmente requiere que los ingenieros personalicen los modelos para cada cliente, y eso consume dinero rápidamente.

Tanto OpenAI como Anthropic están ahora compitiendo por firmar estas asociaciones con firmas de capital privado, y ese tipo de concurso sigue siendo bastante nuevo en el ámbito de la IA.

Mientras tanto, hablando a principios de este mes en la Cumbre de Infraestructura de EE. UU. de BlackRock en Washington, el CEO de OpenAI, Sam Altman, dijo: «Cualquier cosa a esta escala es como si tantas cosas salieran mal».

Señaló un grave evento meteorológico en un campus de centros de datos en Abilene, Texas, que temporalmente «lo dejó todo fuera de línea» ya que ese campus es el sitio insignia del proyecto de 500.000 millones de dólares Stargate que involucra a OpenAI, Oracle y SoftBank.

El mes pasado, OpenAI alcanzó una valoración de 730.000 millones de dólares en una ronda de financiación récord, justo después de que se alejara de algunos planes de gasto enormes, archivara algunas ambiciones mayores y aceptara que podría ser mejor comprar grandes cantidades de capacidad en la nube en lugar de intentar construir enormes centros de datos por sí misma.

Sam Altman se retira de las grandes expansiones a medida que la escasez de capacidad de cómputo sigue presionando a OpenAI

Ese cambio no hace que la competencia sea más fácil. OpenAI aún tiene que mantenerse al día con Anthropic, Google y otras empresas que construyen modelos, aplicaciones y funciones.

El problema es que entrenar y ejecutar modelos de IA requiere cantidades masivas de chips, capacidad de procesamiento, memoria y energía. Sam y otros ejecutivos han estado diciendo durante años que el cómputo es uno de los mayores cuellos de botella de la empresa.

Incluso con eso, OpenAI ha seguido recaudando cantidades descomunales de dinero, incluidos los 110.000 millones de dólares a principios de este año, de los cuales 50.000 millones provienen de Amazon.

Sam escribió en X en noviembre que OpenAI y otras empresas «tienen que limitar la velocidad de nuestras ofertas y no lanzar nuevas funciones y modelos porque enfrentamos una restricción de cómputo tan severa».

Antes de eso, gran parte de la narrativa sobre OpenAI giraba en torno a lo agresivamente que Sam estaba intentando asegurar capacidad.

La empresa firmó una serie de acuerdos de infraestructura por miles de millones de dólares con Nvidia, Advanced Micro Devices y Broadcom. En esa misma publicación de noviembre, Sam dijo que OpenAI estaba considerando compromisos de aproximadamente 1,4 billones de dólares durante los próximos ocho años.

¿Cómo puede una empresa con 13.100 millones de dólares en ingresos anuales (que, por cierto, aún no se han generado) asumir compromisos tan grandes? La última ronda de financiación añadió aún más acuerdos de capacidad.

Como parte del paquete de financiación de 110.000 millones de dólares anunciado el mes pasado, OpenAI acordó utilizar unos 2 gigavatios de capacidad Trainium a través de Amazon Web Services. Trainium es el chip de IA personalizado de AWS, y Amazon presentó Trainium3 en diciembre.

Nvidia también se unió a la ronda con una inversión de 30.000 millones de dólares. OpenAI dijo que amplió su relación con Nvidia y acordó utilizar 3 gigavatios de capacidad de inferencia dedicada y 2 gigavatios de capacidad de entrenamiento en los próximos sistemas Vera Rubin de Nvidia.