Acabo de ver el último episodio del All-In Podcast, sobre soberanía de IA, modelos de código abierto y el empleo futuro. Aquí un resumen de sus ideas:

1. Palantir se alía con NVIDIA y se enfrenta directamente a OpenAI y Anthropic
Palantir y NVIDIA han desarrollado un "sistema operativo de IA soberano", utilizando modelos de código abierto para personalizar una IA de nivel de defensa para el gobierno de EE. UU., donde el hardware, los datos y los pesos del modelo pertenecen completamente al gobierno. El CEO de Palantir, Alex Karp, disparó directamente en una entrevista, diciendo que si las empresas y los gobiernos entregan sus datos centrales y propiedad intelectual a empresas de modelos cerrados, están cediendo su futura soberanía. David Sacks también agregó su punto de vista, diciendo que las tácticas actuales de los laboratorios de frontera se parecen mucho a las de Microsoft y Google en el pasado: primero monopolizan los modelos subyacentes, luego se adentran en las líneas de productos ascendentes, compitiendo directamente con sus propios clientes del ecosistema (por ejemplo, Anthropic lanza Claude Code y Claude Design, compitiendo directamente con clientes como Cursor y Figma). Los clientes empresariales ya están comenzando a protegerse contra esto.
2. Los modelos de código abierto realmente ahorran dinero, Chamath muestra los datos directamente
Chamath compartió datos reales de su propio equipo al migrar el código empresarial: usar directamente Claude Opus cerrado tiene el costo más alto; al cambiarlo a su propio marco que envuelve modelos de código abierto, el costo se redujo en más de 16 veces, aunque la velocidad fue aproximadamente 3 veces más lenta. La conclusión es directa: seguir alimentando datos a empresas de modelos cerrados sin pensar equivale a ayudar a los competidores a entrenar sus productos, lo cual no es sensato. Friedberg también mencionó que Anthropic intentó obtener datos experimentales de gigantes de las ciencias de la vida a cambio de acceso prioritario, pero fue rechazado de manera generalizada. Todos se dan cuenta de que los datos son el verdadero foso. Predice que la arquitectura de IA futura se moverá hacia "modelos grandes generales + entrenamiento en nube privada empresarial + implementación de inferencia local", y las empresas terminarán ejecutando sus propios modelos bifurcados localmente para proteger su "soberanía de inteligencia".
3. ¿La IA causará un desempleo masivo?
Jason es un firme defensor de la disrupción tecnológica, y cree que en 5 a 10 años, los puestos de trabajo en atención al cliente, entrada de datos, conducción autónoma, logística de fábrica, etc., serán reemplazados en gran medida. Pero Sacks, Friedberg y Chamath están básicamente en el lado opuesto. Sacks citó un estudio conjunto de Ramp y Relio Labs sobre 21,000 empresas, que muestra que las empresas que usan intensivamente IA vieron un aumento promedio del 10% en el número total de empleados en dos años, y los puestos de nivel inicial aumentaron un 12%, mientras que las empresas que no usaban IA se quedaron estancadas. Friedberg fue más directo, diciendo que "la IA causa un gran desempleo" es básicamente una falsa premisa creada por los medios. La IA actualmente es más como una herramienta de eficiencia un poco torpe que provocará una reorganización de los puestos de trabajo, pero a largo plazo creará más puestos de alto valor que requieren "colaboración hombre-máquina".