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| El rendimiento de los mejores modelos de IA está mejorando rápidamente y la competencia entre ellos es cada vez más feroz. Fuente: Adaptado de Olivier Morin/AFP/Getty |
El informe sobre el estado de la industria también muestra que 2024 fue un año decisivo para los modelos pequeños y elegantes que rivalizan con los gigantes.
07 abril 2025.- La carrera por la inteligencia artificial (IA) se está intensificando: la cantidad y la calidad de los modelos de IA chinos de alto rendimiento están aumentando para desafiar el liderazgo estadounidense, y la ventaja de rendimiento entre los modelos superiores se está reduciendo, según un informe anual sobre el estado de la industria .
El informe destaca que, a medida que la IA continúa mejorando rápidamente, ninguna empresa se sitúa a la cabeza. En la tabla de clasificación de Chatbot Arena, que pide a los usuarios que voten sobre el rendimiento de varios bots, el modelo mejor clasificado obtuvo una puntuación aproximadamente un 12 % superior a la del décimo a principios de 2024, pero solo un 5 % superior a principios de 2025 . «La frontera es cada vez más competitiva y está cada vez más concurrida», afirma el informe.
El Informe del Índice de Inteligencia Artificial 2025 fue publicado hoy por el Instituto de IA Centrada en el Ser Humano de la Universidad de Stanford en California.
Fuente: Informe del Índice de IA 2025
El índice muestra que , en promedio, los modelos de IA generativa más destacados siguen creciendo gracias al uso de más variables de toma de decisiones, mayor potencia de procesamiento y conjuntos de datos de entrenamiento más grandes. Sin embargo, los desarrolladores también están demostrando que los modelos más pequeños y elegantes son capaces de grandes cosas. Gracias a mejores algoritmos, un modelo moderno ahora puede igualar el rendimiento que un modelo 100 veces más grande podía alcanzar hace dos años. «2024 fue un año decisivo para los modelos de IA más pequeños», afirma el índice.
Bart Selman, informático de la Universidad de Cornell en Ithaca, Nueva York, quien no participó en la redacción del informe del Índice, afirma que es positivo ver iniciativas relativamente pequeñas y económicas como DeepSeek de China demostrando su competitividad. "Predigo que veremos equipos individuales de cinco o dos personas que aportarán nuevas ideas algorítmicas que revolucionarán el mundo", afirma. "Lo cual es positivo. No queremos que el mundo esté gobernado únicamente por grandes empresas".
El informe muestra que la gran mayoría de los modelos de IA más destacados son desarrollados actualmente por la industria, no por el mundo académico: una situación opuesta a la de principios de la década de 2000, cuando las redes neuronales y la IA generativa aún no habían despegado. La industria produjo menos del 20 % de los modelos de IA más destacados antes de 2006, pero el 60 % en 2023 y casi el 90 % en 2024, según el informe.
Estados Unidos sigue siendo el principal productor de modelos notables, lanzando 40 en 2024, en comparación con los 15 de China y los 3 de Europa. Pero muchas otras regiones se están sumando a la carrera, entre ellas Medio Oriente, América Latina y el sudeste asiático.
El informe añade que el anterior liderazgo de EE.UU. en cuanto a calidad de modelos ha desaparecido. China, que produce la mayor cantidad de publicaciones y patentes de IA , está desarrollando ahora modelos que igualan en rendimiento a su competencia estadounidense. En 2023, los modelos chinos líderes se quedaron casi 20 puntos porcentuales por detrás del modelo estadounidense en la prueba de Comprensión Masiva del Lenguaje Multitarea (MMLU), un parámetro común para modelos lingüísticos de gran tamaño. Sin embargo, a finales de 2024, la ventaja de EE.UU. se había reducido a 0,3 puntos porcentuales.
El campo también ha experimentado un sorprendente aumento en la cantidad y el rendimiento de modelos en "abierto" como DeepSeek y LLaMa de Facebook . Los usuarios pueden ver libremente los parámetros que estos modelos aprenden durante el entrenamiento y utilizan para realizar predicciones, aunque otros detalles, como el código de entrenamiento, podrían permanecer en secreto. Originalmente, los sistemas cerrados, en los que no se revela ninguno de estos factores, eran notablemente superiores, pero la diferencia de rendimiento entre los principales contendientes en estas categorías se redujo al 8 % a principios de 2024 y a tan solo el 1,7 % a principios de 2025.
Mejor, más pequeño, más barato
Tras el lanzamiento público de ChatGPT en 2022, los desarrolladores dedicaron la mayor parte de su energía a mejorar los sistemas, haciéndolos más grandes. Esta tendencia continúa, según el índice: la energía utilizada para entrenar un modelo típico de IA líder se duplica anualmente; la cantidad de recursos computacionales utilizados por modelo se duplica cada cinco meses; y los conjuntos de datos de entrenamiento duplican su tamaño cada ocho meses.
Sin embargo, las empresas también están lanzando modelos pequeños muy eficaces. El modelo más pequeño que registró una puntuación superior al 60 % en la MMLU en 2022, por ejemplo, utilizó 540 000 millones de parámetros; en 2024, un modelo alcanzó la misma puntuación con tan solo 3800 millones de parámetros. Los modelos más pequeños se entrenan más rápido, ofrecen respuestas más rápidas y consumen menos energía que los más grandes .
Algunos modelos más pequeños pueden emular el comportamiento de modelos más grandes, o aprovechar algoritmos y hardware mejores que los de sistemas más antiguos. El índice indica que la eficiencia energética promedio del hardware utilizado por los sistemas de IA mejora aproximadamente un 40 % anualmente. Como resultado de estos avances, el costo de obtener una puntuación ligeramente superior al 60 % en el MMLU se ha desplomado, de aproximadamente 20 dólares estadounidenses por millón de tokens (fragmentos de palabras producidos por modelos de lenguaje) en noviembre de 2022 a 7 centavos por millón de tokens en octubre de 2024.
A pesar de las notables mejoras en varias pruebas de referencia comunes , el índice destaca que la IA generativa aún presenta problemas como el sesgo implícito y la tendencia a "desvariar" o a emitir información falsa, cometiendo incluso errores muy básicos.
Fuente: Nature
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