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Un análisis profundo sobre el modelo de negocio de la frontera. Todo esto se basa en cifras filtradas por The Information, NYT, etc.
🔵El Núcleo: Es una máquina de combustión de cómputo
En esencia, el modelo es brutalmente simple: casi todos los costes provienen de la computación – la inferencia y, especialmente, la formación. El entrenamiento sigue algo parecido a una ley de escala. Supongamos que los costes suben ~5 veces cada año; y el retorno de inversión en los costes de formación es el doble.
Eso crea una dinámica extraña:
Coste de la formación del primer año: 1
Ingresos del año 2 de ese modelo: 2
Pero el coste del entrenamiento del segundo año para el siguiente modelo: 5
Neto: +2 - 5 = -3
Si lo haces avanzar, empeora:
Ingresos del año 3: +10
Coste de la formación de 3º curso: -25
Neto: -15
Los modelos frontera, tal y como se ejecutan actualmente, son bolas de nieve con flujo de caja negativo. Cada generación gasta más dinero que la anterior.
Para que esto llegue a un flujo de caja positivo, solo dos cosas pueden cambiar lógicamente:
R. Los ingresos crecen mucho más rápido que el doble, o
B. El crecimiento del coste de entrenamiento se ralentiza de 5 veces al año a algo así como <2 veces
El CEO de Anthropic, Dario Amodei, ha desglosado el escenario B ("los costes de formación dejan de crecer exponencialmente") en dos posibles realidades:
1/ Límites físicos/económicos: Simplemente no se puede entrenar un modelo 5 veces más grande: no hay suficientes chips, no hay suficiente energía, o el coste se acerca al PIB mundial....

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