Neolab, que no logra entrenar modelos, empieza a revender GPU.
Neolab, el laboratorio de IA emergente y el proyecto de capital de riesgo más candente del momento, es decir, esas startups de IA fundadas por investigadores estrella que primero consiguen una financiación enorme y luego la invierten en el desarrollo de modelos.
Nacidas bajo los reflectores, en apariencia todas trabajan en la tecnología más puntera, pero bueno...
Últimamente ha empezado a salir a la luz un modelo de negocio "descabellado", tanto que hasta Musk se ha acercado a observar:
Esas Neolab que, con su cuantiosa financiación, aseguraron por adelantado grandes cantidades de capacidad de cómputo pueden, aunque no hayan entrenado un buen modelo, ganarun dineral vendiendo GPU.
Sobre esta oportunidad de negocio, el fundador de Modal, unicornio de computación en la nube para IA, comentó:
El próximo año, es posible que veamos a un gran número de Neolab transformarse en Neocloud (proveedores de nube de capacidad de cómputo para IA).
Los internautas ya lo tienen todo planeado para las Neolab: el mejor escenario es lograr un avance técnico y convertirse en el próximo OpenAI; en segundo lugar, transformarse en agentes verticales empresariales para sobrevivir desde una posición superior; y en el peor caso, si el modelo se fracasa, siempre pueden subarrendar GPU y repartir dividendos a los accionistas como garantía.
Esto sí es dominar la cobertura de ciclos y riesgos.
Llegan los revendedores de capacidad de cómputo
En el emprendimiento de grandes modelos, la capacidad de cómputo es el mayorcosto hundido, y suele ocupar la mitad o incluso más del 70% del gasto total de una Neolab.
Para evitar que el clúster se quede sin suministro a mitad del entrenamiento, la mayoría de los laboratorios, tras completar la ronda semilla o la ronda A, lo primero que hacen es firmar contratos de arrendamiento garantizados de 1 a 3 con proveedores de nube o grandes centros de datos.
Por otro lado, debido a diversas razones, el mercado al contado de capacidad de cómputo estápersistentemente bajo presión.
La renta de mercado del H200 llegó a subir alrededor de un 160%, el B200, el nuevo caballo oscuro del cómputo, subió un 120%, e incluso el precio al contado del H100 mantiene una prima de alrededor del 35%.
Así que, ante el enorme diferencial de compraventa, muchos laboratorios con la investigación estancada y modelos que no funcionan se han convertido en revendedores de capacidad de cómputo.
Además delanzar modelos avanzados y vender tokens, han encontrado tres formas de ganar dinero.
La primera es traspasar directamente con prima sus contratos de arrendamiento de cómputo a largo plazo a intermediarios, obteniendo un margen intermedio sin riesgo;
la segunda es vender instancias de GPU al contado, fragmentando nodos ociosos y ofreciendo capacidad de cómputo a corto plazo por días o semanas a pequeños equipos con urgencia de cómputo;
la tercera es envolver modelos de código abierto para hacer inferencia, abandonando directamente el preentrenamiento y conectando los chips a los principales grandes modelos de código abierto, ofreciendo servicios de API facturados por token.
En fin, siempre se puede ganar de alguna manera, aplastado.
Frente a la tentación de monetizar el cómputo, una profesora asociada de la Universidad Carnegie Mellon también confesó en X:
Genios de la IA emprenden, el capital de riesgo de Silicon Valley empieza a hacer cuentas
Como la especie más rentable del mundo del capital de riesgo en los últimos dos años, las Neolab juegan todas con la misma estrategia.
Suelen ser fundadas por estrellas del mundo científico jefe de gigantes tecnológicos de primer nivel como OpenAI, DeepMind y Meta, jamás se dedican a un engorroso desarrollo de capa de aplicación, y al lanzarse declaran directamente que van a conquistar la AGI; gracias a una altísima densidad de talento, logran mover financiamientos de cientos de millones ya en la etapa de simple presentación.
Sin embargo, según el último informe revelado por Dealroom, la autoridad europea en datos de capital de riesgo, los 29 AI Neolab más representativos del mundo ya han acumulado un financiamiento total de 23.000 millones de dólares (equivalentes a 166.000 millones de yuanes), y de ellos, los que realmente han lanzado un producto comercial puesto a la venta,representan menos del 35%.
Es decir, queal menos 19 laboratorioso siguen en la etapa de investigación cerrada, o únicamente han publicado libros blancos técnicos o demos.
Un ejemplo bastante típico es Safe Superintelligence (SSI), cofundada por Ilya Sutskever, ex jefe científico de OpenAI.
Gracias al incomparable prestigio técnico de su equipo fundador, SSI, con menos de un año desde su creación y un equipo de menos de varias decenas de personas, vio cómo su valoración se disparaba hasta 32.000 millones de dólares. Semejante velocidad era difícil de imaginar antes de 23.
Sin embargo, SSI declaró desde su fundación que, hasta lograr la «superinteligencia segura (SSI)», el equipo no desarrollaría absolutamente ningún producto comercial de consumo o empresarial.
La nostalgia está muy bien, claro.
Pero un VC de Silicon Valley hizo esta cuenta: hoy en día, un ciclo completo de entrenamiento ordinario de un modelo basequema al menos 10 millones de dólares en cómputo.
Si esa suma quisiera recuperarse simplemente vendiendo tokens a través de APIs después, la empresa tendría que acumular, tras descontar electricidad, banda ancha y depreciación, 10 billones de tokens en llamadas efectivas vendidas con éxito al mercado.
Y, con los grandes laboratorios líderes actualmente vendiendo modelos open source a precio de.subsidio o incluso gratis, es poco realista que un laboratorio sin flujos de trabajo empresariales ni datos en monopolio recupere la inversión vendiendo APIs.
Según Business Insider, el veterano de Silicon Valley Matt Murphy, que participó en las primeras inversiones en Google y lideró la inversión de Menlo en Anthropic, opina queNeolab es actualmente uno de los sectores de inversión con más exageración.
Considera que el éxito temprano de Google fue como "lanzar una cerilla a una hoguera", mientras que hoy algunos Neolab intentan "encender una cerilla con un montón de hogueras".
En su opinión, inyectar decenas de miles de millones de dólares de golpe en los laboratorios frontera en fases tempranaseleva artificialmente el umbral de su éxito comercial.
One More Thing
Sobre esta operación de los Neolab de revender cómputo, Musk también acudió a mirar y comentar.
Su mensaje: comprar tantas tarjetas no sirve, porque ahora la escasez de cómputo no es de tarjetas,es de electricidad.
Según el último estudio de Goldman Sachs, la demanda eléctrica global de centros de datos crecerá un 170% entre 2025 y 2030, pero la construcción de redes eléctricas, las aprobaciones y la expansión de infraestructuras no siguen el ritmo de lejos.
Hasta el mes 10 de este año, ya se habían cancelado o pospuesto gravemente 86 proyectos de centros de datos en todo el mundo.
Ayer mismo Musk predijo que la industria Neocloud vivirá una ola de grandes consolidaciones y quiebras.
El camino de transformación de los Neolab se antoja difícil…