Bolet铆n Ninja
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En el episodio de hoy de Un podcast ninja sobre Big Data hablamos de聽OpenAI, la empresa detr谩s de ChatGPT, GPT-3, DALL路E2 y todos estos modelos tan chulos.
OpenAI naci贸 en San Francisco en diciembre del a帽o 2015.
La idea inicial es que fuera una organizaci贸n sin 谩nimo de lucro con el objetivo de hacer progresar el campo de la Inteligencia Artificial de una manera segura y beneficiosa para la humanidad.
Todo esto surge de una cena de verano de 2015 organizada por Sam Altman, que por aquel entonces era el CEO de una incubadora de startups, Y Combinator.
Tambi茅n estaba Elon Musk y Greg Brockman, CTO de Stripe y otras gentes notables que tambi茅n se dedicaban a invertir entre otras cosas.
Entre los primeros inversores de OpenAI estaban:
Algunos de los asistentes a la cena ten铆an experiencia en Inteliegencia Artificial y otros menos pero todos ellos cre铆an en que la Inteligencia Artificial General o Fuerte es posible y estaban preocupados de que cayera en malas manos.
Adem谩s por aquel entonces Google acababa de comprar DeepMind y claro hab铆a riesgo de monopolio si consegu铆an que aquello despegara.
As铆 que salieron de aquella cena con el objetivo de crear una organizaci贸n que fuera capaz de impedir este monopolio.
Adem谩s al ser una organizaci贸n sin 谩nimo de lucro, al contrario que Google, podr铆an centrarse en democratizar los beneficios de modelos avanzados de Machine Learning.
Y al ser una organizaci贸n sin 谩nimo de lucro pues podr铆an publicar todos sus trabajos de investigaci贸n, liberar sus soluciones y ser transparentes.
De ah铆 su nombre: OpenAI
As铆 que estas personas en diciembre de 2015 consiguieron recaudar mil millones de d贸lares para fundar OpenAI y se fueron a buscar talento para su empresa.
De hecho, Greg Brockman se cogi贸 un cuadernito, llam贸 a Yoshua Bengio, uno de los padres del Deep Learning, y los dos hicieron una lista de los mejores investigadores en el campo del Machine Learning.
Despu茅s se fue a llamar a sus puertas.
De ah铆 salieron los primeros 9 empleados de OpenAI.
Obviamente, al ser una organizaci贸n sin 谩nimo de lucro no pod铆a ofrecer los sueldos que ofrec铆an en Google o en Facebook donde tambi茅n se hace mucho Machine Learning peeero al ya tener grandes nombres y una misi贸n puramente enfocada en la propia investigaci贸n m谩s all谩 de los objetivos de beneficios econ贸micos pues esto hac铆a que fueran capaces de atraer mucho talento sin tener la capacidad de ofrecer sueldos alt铆simos.
Lo que pasa es que lo que s铆 ten铆an que pagar s铆 o s铆 era la capacidad de c贸mputo que usaban para entrenar sus modelos que iban desarrollando. En 2017 llegaban a gastar un cuarto de todo su presupuesto operacional s贸lo en pagar a los proveedores de computaci贸n en la nube, casi 8 millones de d贸lares.
Y a煤n les costaba atraer talento y necesitaban m谩s capacidad de computaci贸n.
As铆 que en 2019, pasaron de ser una organizaci贸n sin 谩nimo de lucro a una empresa de las de toda la vida, de las que ganan dinero con la salvedad de que el beneficio estar铆a capado a 100 veces la inversi贸n.
O m谩s bien pasaron de ser una organizaci贸n sin 谩nimo de lucro a desdoblarse en dos:
OpenAI se transformaba en una empresa normal para poder atraer inversi贸n y talento y as铆 poder competir con grandes como Google o Meta.
Y en cuanto abrieron las puertas a la inversi贸n apareci贸 Microsoft con mil millones de d贸lares.
En esa 茅poca, en Microsoft estaban un poco desesperados por demostrar que su empresa pod铆a jugar con los mayores a eso de la Inteligencia Artificial.
La cuesti贸n es que no consegu铆an que investigadores potentes fueran a trabajar para ellos pero lo que s铆 que estaban haciendo era invertir en capacidad de computaci贸n: La nube de Azure.
Justo lo que OpenAI necesitaba: poder de computaci贸n para sus modelos de lenguaje.
Esto era julio de 2019.
A partir de ah铆, en 2020 OpenAI anunci贸 GPT-3, un modelo del lenguaje que es capaz de generar texto a partir de otro texto. El predecesor de ChatGPT.
Y adem谩s desarroll贸 una API para que la gente pudiera integrar GPT-3 en sus propias aplicaciones, lo que ser铆a el primer producto comercial de OpenAI.
En 2021, OpenAI present贸 DALL路E, un modelo de aprendizaje profundo que genera im谩genes digitales a partir de descripciones en lenguaje natural y al cual mejor贸 mucho en abril de 2022 con su versi贸n DALL路E2, que ya dio el salto al p煤blico general.
Y en diciembre de 2022 OpenAI ya lo pet贸 con ChatGPT, que es un chatbot basado en GPT-3.5 y que ofrecieron en una beta abierta y gratuita a todo el mundo que se quisiera registrar.
ChatGPT super贸 el mill贸n de usuarios 5 d铆as despu茅s de su lanzamiento y lleg贸 incluso a las portadas de peri贸dicos y telediarios.
Visto el 茅xito, en enero de 2023 Microsoft anunci贸 una nueva inversi贸n repartida en varios a帽os de, se comenta, 10000 millones de d贸lares en OpenAI.
Con esta nueva inversi贸n, despu茅s de que los primeros inversores de OpenAI recuperen su capital inicial, Microsoft tendr谩 derecho al 75% de las ganancias de OpenAI hasta que recupere los $13 mil millones que ha invertido.
Despu茅s, la participaci贸n de Microsoft se reducir谩 al 49%, hasta que obtenga unas ganancia de $92 mil millones.
Mientras tanto, los otros inversores de capital riesgo y los empleados de OpenAI tambi茅n tendr谩n derecho al 49% de las ganancias de OpenAI hasta que ganen unos $150 mil millones.
Si se alcanzan estos l铆mites, lo que sobre ir铆a a la parte sin 谩nimo de lucro de OpenAI.
Esos tiempos podr铆an alargarse bastante porque OpenAI tiene ingresos bastante modestos y gastos bastante elevados, de nuevo volvemos a todo lo que gasta en capacidad de computaci贸n en la nube para entrenar sus modelos.
El a帽o pasado, se supon铆a que iban a generar poco menos de $30 millones en ingresos y que iban a gastar $416,45 millones en computaci贸n y datos y casi $90 millones en personal.
Adem谩s, mientras ChatGPT sea gratis las p茅rdidas pueden ir a m谩s ya que el mismo Altman dec铆a que cada consulta de usuarios a ChatGPT le estaba costando a OpenAI algunos centavos.
Pero recordad que en solo 5 d铆as ya hab铆a un mill贸n de usuarios haciendo consultas a chatgpt, as铆 que imaginad.
Aunque Microsoft tarde alg煤n tiempo en recuperar su inversi贸n no creo que les importe mucho porque ya ha integrado un mont贸n de productos de OpenAI en su nube Azure, incluyendo GPT y DALL路E.
Tambi茅n ha integrado un generador de im谩genes basado en DALL路E en su buscador Bing y pretende integrar adem谩s a ChatGPT.
Por si no fuera poco, al estar asociado con OpenAI, que est谩 ahora en auge de popularidad est谩n mejorando su imagen de marca.
Lo que pasa es que con el cambio de modelo y la entrada tan fuerte de Microsoft se comenta que las prioridades de la startup est谩n cambiando un poco.
Antes tocaban un poco todas las ramas de investigaci贸n dentro del Machine Learning y la Inteligencia Artificial y ahora se est谩n centrando principalmente en el procesamiento del lenguaje natural.
Hay gente que dice que al tener estos modelos aplicaciones comerciales inmediatas a Microsoft, que es quien ha puesto los d贸lares, le interesan m谩s.
Tambi茅n hay gente que piensa que ha pasado de ser una organizaci贸n sin 谩nimo de lucro a una simple herramienta de una empresa tecnol贸gica como Microsoft y que el enfoque ha derivado de responder preguntas sobre la Inteligencia Artificial General a crear productos que Microsoft pueda vender.
OpenAI es mucho menos abierta que en sus or铆genes aunque sigue siendo m谩s transparente que sus competidores, Google en particular.
Ya hab铆a dejado de publicar toda su investigaci贸n y abrir su c贸digo antes de la llegada de Microsoft, por si la tecnolog铆a no se utilizaba bien. Pero adem谩s, al hacer que sus modelos est茅n disponibles s贸lo a trav茅s de las API pueden rentabilizar en parte su trabajo.
As铆 que algo de intereses comerciales tambi茅n puede ser que haya.
Estos cambios de estrategia respecto a sus inicios han hecho que algunos de los investigadores que llegaron a OpenAI atraidos por la idea tras su concepci贸n, ser una organizaci贸n sin 谩nimo de lucro enfocada en avanzar en el campo de la IA para beneficiar a toda la humanidad y alejada de las restricciones de tener que responder ante inversores, hayan decidido dejar la empresa.
Espero que os guste el episodio.
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Muchas gracias por estar ah铆 y os espero en el pr贸ximo episodio de Un Podcast Ninja sobre Big Data.