La IA es la tecnología que define a nuestro tiempo y se convierte rápidamente en una infraestructura empresarial central. Se alimenta de un ecosistema diverso de modelos: grandes y pequeños, abiertos y de propiedad exclusiva, generalistas y especializados.
Esta variedad es esencial para un futuro en el que cada aplicación estará impulsada por IA, cada país la desarrollará y cada empresa la usará. Y no es un debate entre la innovación abierta y la innovación cerrada.
Como el fundador y director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, dijo a los asistentes a una sesión especial sobre modelos de frontera abierta en NVIDIA GTC: «No hay diferencia entre lo de propiedad exclusiva y lo abierto. Es de propiedad exclusiva y abierto».
Es por eso que el futuro de la innovación de la IA no se trata de un solo modelo masivo. Cada industria (área de la salud, finanzas, manufactura) aborda sus propios desafíos únicos. Todos necesitan IA que pueda razonar sobre sus datos y workflows de varias maneras. Y eso requiere sistemas de modelos, ajustados y especializados para diferentes modalidades, dominios y organizaciones, que trabajen juntos para resolver un problema empresarial específico.
NVIDIA es un importante contribuyente a la IA de código abierto: ahora es la organización más grande en Hugging Face, con casi 4,000 miembros en el equipo. Y en GTC, la compañía anunció NVIDIA Nemotron Coalition, una colaboración global única en su tipo de desarrolladores de modelos y laboratorios de IA que trabajan para avanzar en modelos fundacionales abiertos y de nivel de frontera a través de la experiencia, los datos y la computación compartidos.
El primer proyecto derivado de la coalición será un modelo básico desarrollado conjuntamente por Mistral IA y NVIDIA, con miembros de la coalición que contribuirán con datos, evaluaciones y experiencia de dominio para respaldar el posentrenamiento y el desarrollo continuo del modelo. Se compartirá con el ecosistema abierto y constituirá la base de la próxima generación de modelos de NVIDIA Nemotron, que se han descargado más de 45 millones de veces de Hugging Face.
Varios miembros de Nemotron Coalition se unieron a otros líderes que desarrollan y consumen modelos abiertos para una sesión de paneles consecutivos en GTC.
El primer panel contó con la participación del cofundador y director ejecutivo de LangChain, Harrison Chase, la fundadora y directora ejecutiva de Thinking Machines Lab, Mira Murati, el director ejecutivo y cofundador de Perplexity, Aravind Srinivas, el director ejecutivo y cofundador de Cursor Michael Truell y el cofundador y director ejecutivo de Reflection IA, Misha Laskin. El segundo incluyó al cofundador y director ejecutivo de Mistral, Arthur Mensch, al director ejecutivo de OpenEvidence, Daniel Nadler y al cofundador y director ejecutivo de Black Forest Labs, Robin Rombach, junto con Hanna Hajishirzi, directora sénior de procesamiento de lenguaje natural de Ai2 y Anjney Midha, fundador de AMP PBC.
Cinco puntos clave se destacaron en la conversación:
1. Los agentes de IA se están convirtiendo en compañeros de trabajo altamente capaces.
«Pronto veremos a los agentes como colaboradores que pueden asumir tareas que toman muchas horas o muchos días, y ejecutar cargas de trabajo increíblemente complejas», dijo Truell, de Cursor.
2. La IA no es un solo modelo, es un sistema orquestado.
«Lo que usted quiere es una orquesta multimodal, de múltiples modelos y de múltiples nubes», dijo Srinivas de Perplexity. «Todo lo que tiene que hacer es delegar su tarea. No tiene que preocuparse por qué modelo es bueno en qué: depende del sistema de orquestación descubrirlo».
3. La apertura impulsa la innovación en todo el ecosistema de modelos.
«Los modelos son una infraestructura de conocimiento fundamental, y la infraestructura de conocimiento fundamental anhela la apertura», dijo Laskin de Reflection AI. «Hay un ecosistema floreciente de modelos potentes y cerrados, pero igualmente capaces, que vendrán en los próximos años».
Esta combinación de modelos abiertos y de propiedad exclusiva impulsa los avances en las empresas de IA de vanguardia, así como en el mundo académico.
«Hay mucho estudio que hacer, y no se puede hacer completamente en los grandes laboratorios», dijo Murati de Thinking Machines Lab. «Aquí es donde la apertura puede ser muy útil… avanza en la ciencia de la IA, la ciencia de la inteligencia».
4. Los sistemas abiertos son confiables y accesibles.
«Al final del día, está delegando confianza… y es mucho más fácil confiar en un sistema abierto», dijo Midha de AMP PBC.
Con un sistema confiable, los desarrolladores pueden implementar agentes de IA de larga duración que pueden abordar prácticamente cualquier tarea.
«Los modelos y los sistemas que orquestan los modelos serán mucho más capaces», dijo Chase de LangChain. «Y, por lo tanto, podrá tener agentes de productividad personales que pueden asumir tareas más complejas que se ejecutan durante más tiempo».
Los ecosistemas abiertos también fomentan la colaboración, lo que ayuda a democratizar el acceso a la IA.
«Creemos que los modelos abiertos deberían ser la base para desarrollar todo el software de IA en el mundo», dijo Mensch de Mistral. «Al tener un ecosistema abierto de personas que han alineado incentivos para crear recursos que van a ser excelentes para la humanidad, podemos acelerar el progreso y asegurarnos de que todos tengan acceso de manera justa a la inteligencia artificial en todo el mundo».
5. La sociedad necesita una IA generalista y especialista para proporcionar valor.
«Hay que dar forma a la IA de la misma forma en que se da forma a la sociedad», dijo Nadler de OpenEvidence, y describió cómo los hospitales están organizados en generalistas que trabajan junto a especialistas de clase mundial. «Creo que la forma de la IA reflejará eso».
La IA especializada está en aumento porque permite a las organizaciones combinar modelos básicos abiertos con sus propios datos de propiedad exclusiva. En esos datos únicos es donde obtienen un valor real y diferenciado en las empresas y el mundo académico.
«En estos días, se puede argumentar que el progreso en la IA se está limitando a unos pocos laboratorios cerrados, pero en realidad es muy importante para la gran mayoría de los académicos y los investigadores, o las organizaciones sin fines de lucro y otros lugares que también quieren ser parte de este progreso», dijo Hajishirzi de Ai2. «Y hemos visto que todo este progreso ya ha sucedido porque todo está abierto».
«En realidad, es uno de los momentos más emocionantes para trabajar en los modelos de vanguardia, los grandes modelos o los modelos abiertos más especializados que luego se implementan en el dispositivo», dijo Rombach de Black Forest Labs. «Hay muchas fronteras diferentes, y todas deberían tener algún componente abierto».
Vea los aspectos más destacados de la sesión de GTC en YouTube y comience a desarrollar con los modelos abiertos de NVIDIA Nemotron.