Meta Invierte $14.000 Millones en Scale AI Para 'Profundizar' su Trabajo en Superinteligencia

La empresa tecnológica multinacional estadounidense Meta ha realizado una inversión significativa en Scale AI, la startup de etiquetado de datos esencial para el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial, reclutando a su joven fundador Alexandr Wang para desarrollar un laboratorio de "superinteligencia" centrado en lograr la inteligencia artificial general (AGI).

Mediante la inversión de $14.300 millones, Meta adquirió una participación del 49% en Scale AI, elevando su valoración a más de $29.000 millones. Esta es la segunda inversión más grande de Meta, después de su adquisición de WhatsApp por $19.000 millones en 2014.

Scale AI anunció que Wang seguirá sirviendo como director en la Junta Directiva de la empresa, mientras que el Director de Estrategia de la empresa, Jason Droege, asumirá su cargo como CEO interino.

Wang compartió una nota con los empleados en un tweet, describiendo la inversión de Meta como un "hito importante y una poderosa validación del arduo trabajo que todos han puesto en la misión de Scale".

Para Meta, que ha estado trabajando en sus propias estrategias de inteligencia artificial y recientemente lanzó un nuevo modelo y una aplicación de inteligencia artificial independiente en los últimos meses, el acuerdo "profundizaría el trabajo" en el que ha estado involucrado para "producir datos para modelos de IA", según declaraciones de la empresa compartidas con los medios.

Carrera de IA de Meta

Esto habla de la urgencia del movimiento de Meta para ponerse al día en la carrera de la IA, ya que enfrenta una creciente presión de otros actores que trabajan en "modelos frontera" que son sistemas avanzados a gran escala que empujan los límites de la IA.

Sin embargo, el movimiento también destaca una tensión clave entre las grandes empresas tecnológicas como Meta y otros que se basan en plataformas descentralizadas, según Renz Chong, CEO de la plataforma modular on-chain respaldada por a16z Sovrun.

"A principios de este año, vimos el surgimiento de modelos frontera de código abierto que pueden competir de igual a igual con modelos cerrados de las grandes tecnológicas", dijo Chong a Decrypt. "Esa es una señal clara: el 'estado del arte' ya no tiene que significar centralizado o propietario".

Debido a que la mayoría de otros proyectos de IA on-chain aún dependen de "endpoints de inferencia centralizados o APIs fuera de la cadena", la situación coloca presión sobre los actores descentralizados.

"Los primeros actores de infraestructura están sentando las bases críticas, ofreciendo cómputo descentralizado y capas de entrenamiento incentivadas", señaló Chong.

¿Qué es Scale AI?

Scale AI se especializa en servicios de etiquetado de datos que son esenciales para entrenar sistemas de IA, trabajando con clientes como Google y OpenAI. La startup emplea anotadores humanos para clasificar datos que alimentan modelos de IA, con gran parte del trabajo realizado fuera de los EE. UU. a través de procesos intensivos en mano de obra.

La inversión de Meta le daría supuestamente una participación minoritaria en Scale AI, permitiendo a la startup mantener su independencia operativa, una estructura que podría ayudar a Meta a evitar un escrutinio regulatorio adicional en medio de las continuas batallas antimonopolio. A principios de abril, Meta fue acusada de asistir en las ambiciones de IA de China, lo que provocó una investigación del Senado.

Sin embargo, la consolidación de recursos de IA entre gigantes tecnológicos ha provocado visiones alternativas desde el sector descentralizado. Sovrun, por ejemplo, recientemente entró en una empresa conjunta con Virtuals Protocol para construir ReadyGamer, una plataforma que integra NPCs impulsados por IA en mundos de juegos populares.

Si bien esos proyectos experimentaron una caída en los ingresos a principios de este año, se está produciendo un resurgimiento, con los números diarios volviendo lentamente a niveles anteriores, según los datos mantenidos por Virtuals Protocol.

Chong argumenta que el verdadero cambio puede encontrarse no solo en la creación de sistemas mejores, sino en "cambiar quién tiene el poder de darles forma" y construir "resultados que importen a las comunidades a las que sirven".