La inversión privada en inteligencia artificial (IA) ha experimentado un crecimiento impresionante en la última década, convirtiéndose en un motor clave para la innovación y el desarrollo tecnológico a nivel global.
Según el Índice Anual de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford, en el último año se invirtieron más de $95.900 millones en IA. Esta cifra es casi nueve veces mayor que la inversión realizada en 2022 y 30 veces superior a la de 2019. Este crecimiento exponencial refleja la creciente confianza y el interés de los inversores en el potencial de la IA para revolucionar diversos sectores.
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Entre 2013 y 2023, Estados Unidos lideró la creación de startups de IA con 5,509 nuevas empresas, seguido por China con 1,446 y el Reino Unido con 727.
Otros países destacados incluyen Israel (442), Canadá (397), Francia (391), India (338), Japón (333), Alemania (319) y Singapur (193). Números que subrayan la competitividad global en el ámbito de la IA y la importancia de la innovación en este campo.
Durante la última década, Estados Unidos se mantuvo a la cabeza en inversión privada en IA, con un total de US$338,240 millones, el doble de la inversión de China, que alcanzó los US$103,650 millones. El Reino Unido, con US$2,.250 millones, también se destacó, aunque a una escala menor.
Entrenar un modelo de IA de última generación es una tarea costosa que requiere grandes cantidades de datos y potencia computacional. El financiamiento para la c aumentó en casi un 800 % desde el 2022, alcanzando los $25,200 millones de dólares. Los principales actores en el mundo de la IA generativa, incluidos OpenAI, Anthropic, Hugging Face e Inflection, reportaron fructíferas rondas de inversión. Esta realidad plantea interrogantes sobre la accesibilidad de la IA y la posibilidad de una mayor concentración de poder en manos de unas pocas empresas.
En términos de inversión privada en 2023, Estados Unidos se destacó con más de US $67,200 millones, superando ampliamente a cualquier otro país. Para ponerlo en perspectiva, esta cifra es un 766 % superior a la inversión de China, que fue de US $7,760 millones. El Reino Unido ($3,780 millones), Alemania ($1,910 millones) y Suecia ($1,890 millones) también realizaron inversiones significativas en IA.
La IA ha logrado superar el rendimiento humano en varias tareas, como la clasificación de imágenes y el razonamiento visual. Modelos como GPT-4 y Gemini Ultra han demostrado capacidades asombrosas en generación de texto, traducción de idiomas y razonamiento. Sin embargo, el informe también destaca que la IA aún enfrenta desafíos en tareas más complejas como la comprensión profunda de conceptos abstractos y el razonamiento causal.
En 2023, la industria produjo 51 modelos de aprendizaje automático notables, mientras que la academia contribuyó con solo 15. Además, hubo 21 modelos resultantes de colaboraciones entre la industria y la academia, un nuevo récord. Esto demuestra la creciente importancia de la colaboración entre la industria y la academia en el desarrollo de la IA.
Los costos de entrenamiento de los modelos de IA de vanguardia han alcanzado niveles sin precedentes. Por ejemplo, el entrenamiento de GPT-4 de OpenAI costó aproximadamente $78 millones, mientras que el de Gemini Ultra de Google costó $191 millones. Estos costos elevados destacan la necesidad de invertir en infraestructura y recursos para desarrollar modelos de IA más avanzados.
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