OpenAI presentó el 3 de septiembre GPT-6 Astra, su modelo de inteligencia artificial más avanzado, en medio del debate mundial sobre si la industria ya llegó a la Inteligencia Artificial General (AGI): sistemas capaces de igualar o superar a los humanos en casi cualquier tarea intelectual. La compañía lo describe como “el más inteligente y mejor alineado” que ha construido, con mejoras en manejo de computador, programación, ciencia y trabajo profesional.
En sus pruebas internas acertó 98,0% en FrontierMath Tier 4 (matemáticas avanzadas), 99,9% en ARC-AGI-3 (problemas nunca antes vistos) y 100,0% en ExploitBench (seguridad informática), lo que le valió la primera clasificación “Crítica” en ciberseguridad que OpenAI asigna a uno de sus modelos. Entrenarlo fue el proceso más grande hecho hasta ahora por la compañía: usó más de 100.000 chips especializados, o GPU, en su centro de datos Stargate, en Texas. El acceso arrancó con clientes empresariales seleccionados y se ampliará esta semana a los usuarios de pago de ChatGPT y a desarrolladores, a US$10 por millón de tokens que el modelo lee y US$50 por millón que escribe. Su presidente, Greg Brockman, resumió el lanzamiento con “bienvenidos a la era de la AGI” y dijo creer, personalmente, que ya llegaron a ese punto, aunque dejó la conclusión a cada usuario.
Según el diario El Colombiano, el domingo posterior al lanzamiento, el CEO de Nvidia (el mayor fabricante de chips para inteligencia artificial), Jensen Huang, escribió en X que “la AGI ha llegado”. Felicitó a OpenAI y, en el mismo mensaje, anunció que su empresa enviaría 400.000 chips adicionales. Primero dijo que Astra se había entrenado con 300.000 de sus sistemas; horas después borró ese mensaje y lo reemplazó por otro que bajaba la cifra a 100.000, sin dar explicaciones, mientras el anuncio de los 400.000 chips nuevos se mantuvo intacto. Nvidia no es un observador neutral: vendió el hardware con el que se entrenó Astra y además tiene invertidos cerca de US$30.000 millones en OpenAI, a la vez proveedor e inversionista. OpenAI, en cambio, nunca declaró oficialmente haber alcanzado la AGI, y el escepticismo no es solo suyo: en una encuesta de la Asociación Americana de Inteligencia Artificial a 475 investigadores, el 76,0% consideró poco probable que los métodos actuales lleven a una inteligencia artificial general.
El contrato entre OpenAI y Microsoft, según una fuente citada por El Colombiano, ofrece una definición menos filosófica y más concreta: la AGI se alcanzaría cuando la tecnología genere al menos US$100.000 millones en utilidades cada año, una cifra todavía muy lejana frente al tamaño actual de OpenAI. Las cifras del sector ayudan a entender el interés por declarar la AGI cuanto antes. Nvidia facturó US$96.200 millones en su último trimestre, de los cuales US$89.000 millones vinieron de la venta de infraestructura para centros de datos, un alza de 117,0% frente al año anterior, y este año ha invertido cerca de US$40.000 millones en empresas de inteligencia artificial. OpenAI, en cambio, es mucho más pequeña en términos financieros: factura unos US$13.000 millones al año, gasta US$8.000 millones más de lo que gana y no espera equilibrar sus cuentas antes de 2030.
Desde Sectorial, se considera clave separar dos aspectos que suelen confundirse en la conversación sobre GPT-6 Astra: por un lado, el avance real y medible en pruebas técnicas; por otro, la etiqueta de “inteligencia artificial general”, un concepto sin una definición única en la industria y que, incluso según el contrato entre OpenAI y Microsoft, termina asociado más a una cifra económica que a un criterio estrictamente científico. Para una empresa colombiana que evalúa incorporar herramientas como Astra, la discusión verdaderamente relevante no es si ya se alcanzó o no la AGI, sino cuánto cuesta utilizar el modelo, qué tan rápido crece la inversión en cómputo y energía que respalda estos desarrollos, y cómo ese ritmo contrasta con la capacidad, aún limitada, de los gobiernos para regularlos.
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