IBM afirma que los modelos abiertos cuestan entre el 10 % y el 25 % de un modelo frontier
El CEO de IBM, Arvind Krishna, aseguró que la brecha entre modelos cerrados y de pesos abiertos se redujo y que el costo por token de los abiertos ya es una fracción del frontier. Para uso empresarial en servidores propios, lo describió como una decisión económica evidente.
El director ejecutivo de IBM, Arvind Krishna, afirmó durante la llamada de resultados del tercer trimestre que la brecha de rendimiento entre los modelos de lenguaje cerrados y los de pesos abiertos se ha reducido de forma notable, hasta el punto de que el costo por token de un modelo abierto equivale hoy a entre el 10 % y el 25 % del que cobra un modelo frontier.
Krishna ilustró la tendencia con una comparación de benchmark: una prueba que antes arrojaba 70 puntos para un modelo cerrado frente a 20 de uno abierto hoy muestra 70 contra 50. La diferencia, según el directivo, dejó de ser una limitación técnica insalvable y se trasladó al terreno del presupuesto.
La conclusión práctica que extrajo el CEO es que, para el uso empresarial sobre infraestructura propia, optar por un modelo abierto ya constituye una decisión económica evidente. El debate sobre dónde se ejecuta la inferencia, si en la nube de un proveedor o en servidores controlados por la propia organización, pasa así a resolverse con números antes que con preferencias tecnológicas.
El planteamiento se suma a una discusión más amplia en la industria sobre el costo real de operar inteligencia artificial, que no se limita al precio por token e incluye hardware, energía y mantenimiento de la infraestructura. Las declaraciones se producen en un momento en que las empresas revisan sus presupuestos de IA y comparan alternativas cerradas y abiertas con criterios de rentabilidad.
Fuente: The Register.