Resumen de los contenidos clave
Anthropic lanzó temprano en la mañana los modelos de IA Fable 5.1 y Mythos 5.1: el primero está dirigido a usuarios generales y empresas, mientras que el segundo está disponible para instituciones científicas específicas. El foco principal ha sido mejorar el rendimiento de las tareas continuas a largo plazo (Agentes) y reducir los costos de caché asociados a estas tareas. Es muy probable que este sea el último lanzamiento importante antes de la salida a bolsa de Anthropic, ya que la empresa ha presentado secretamente los documentos para su IPO y se espera que comience a cotizar públicamente después de septiembre, con una valoración de billones de dólares. Sin embargo, también enfrenta controversias sobre los límites de uso de los usuarios y la enorme presión de los costos de capacidad de cómputo.
I. Nuevos modelos: permiten que la IA trabaje durante más tiempo y a un costo más reducido
Fable 5.1 no es una “actualización completa”, sino una “optimización precisa”:
- Enfoque en tareas de larga duración: Mejora significativa en tareas de Agentes que involucran experimentos científicos y código complejo, con un aumento directo en las puntuaciones (de 24.7% a 52.6% en Terminal-Bench-Science), y es capaz de funcionar de manera continua durante 38 horas sin intervención humana (por ejemplo, corrigiendo errores en experimentos automáticamente o ejecutando 6 grupos de experimentos en paralelo). Sin embargo, los avances en tareas de razonamiento o código generales no son tan notables, lo que indica que está diseñado específicamente para escenarios en los que se necesita que la IA trabaje de manera continua.
- Reducción de costos en los aspectos clave: El precio base no ha aumentado (10 dólares por millón de tokens de entrada y 50 dólares por salida), pero los costos de lectura de caché se han reducido en un 75% (de 1 dólar a 0.25 dólar). ¿Qué significa esto? Cuando la IA trabaja de manera continua, puede utilizar información ya procesada por el sistema o bibliotecas de código sin tener que calcularlo todo de nuevo, lo que ahorra dinero especialmente en tareas largas. Según la empresa, los costos de tareas de Agentes complejas pueden reducirse hasta en un 45%, aunque el precio base sigue siendo 2.5 veces más alto que el de GPT. Los desarrolladores se quejan de que una tarea de código complejo podría costar entre 20 y 50 dólares.
II. Mythos 5.1: la versión “ilimitada” de la IA para instituciones científicas
Mythos y Fable tienen las mismas capacidades, la única diferencia es que tiene menos restricciones de seguridad:
- Solo está disponible para instituciones verificadas en seguridad cibernética y ciencias de la vida, lo que les permite realizar tareas de alto riesgo como la detección de vulnerabilidades y el diseño de proteínas. Por ejemplo, el porcentaje de éxito en el diseño de ligandos de proteínas es de casi el 50% (en comparación con un promedio del 10-15% en la industria), lo que es 10 veces mejor que los mejores resultados de competiciones. También puede utilizar datos antiguos de la NASA para generar mapas de Venus con mayor resolución (reduciendo los detalles de 10 a 2 kilómetros).
- ¿Por qué se separan? Porque los modelos generales podrían ser utilizados para fines maliciosos (como escribir código dañino), mientras que las instituciones científicas necesitan capacidades más libres; Anthropic controla estos riesgos a través de un “plan de acceso basado en la confianza”.
III. El último espectáculo antes de la salida a bolsa: una valoración impresionante, pero costos elevados
Este lanzamiento es un “esfuerzo final” de Anthropic para impresionar a Wall Street:
- Calendario del IPO: Los documentos han sido presentados en secreto y se espera que el prospecto de oferta pública se publique después del Día del Trabajo en septiembre, con un día para inversores a mediados de septiembre y una posible cotización a finales de septiembre.
- Valoración impresionante: En mayo de este año, la empresa fue valorada en 965 mil millones de dólares en una ronda de financiación privada; ahora los inversores estiman que su valoración en bolsa superará los 2 billones de dólares (algunos calculan hasta 3 billones basándose en 30 veces los ingresos). Los ingresos también han crecido drásticamente: los ingresos del segundo trimestre fueron 14 veces superiores a los del mismo período del año anterior, y la empresa obtuvo su primer beneficio, aunque las expectativas para el futuro son aún más ambiciosas (190-200 mil millones de dólares para 2028).
- Pero los costos siguen siendo elevados: Acabaron de firmar dos grandes contratos de capacidad de cómputo: uno con Nscale por 45 mil millones de dólares a lo largo de 6 años y otro con Lambda por 50 mil millones de dólares, sumando un total de 800 mil millones de dólares (alrededor de 537.7 mil millones de yuanes). Esto significa que están apostando todo su futuro financiero en capacidad de cómputo.
IV. Quejas de los usuarios: ¿Aumento nominal de los límites de uso, pero disminución real?
Tras el lanzamiento de los nuevos modelos, las áreas de comentarios se llenaron de quejas de los usuarios sobre los límites de uso:
- En agosto, Anthropic anunció que los límites semanales aumentarían un 25% a partir del 14 de septiembre, pero este aumento se basa en el estándar anterior a mayo. Los usuarios actualmente utilizan límites temporales que son un 50% más altos que el estándar anterior, por lo que los límites reales disminuirán de 150 a 125 después de septiembre, lo que representa una reducción del 17%. Los usuarios critican la empresa por jugar con las palabras y exigen límites de uso más transparentes y generosos.
V. Después de la salida a bolsa: ¿Los ingresos serán suficientes para cubrir los costos de capacidad de cómputo?
El problema central para Anthropic no es si sus modelos son lo suficientemente potentes, sino si pueden generar ingresos:
- Están dirigiendo sus modelos hacia escenarios de alto valor, como la investigación científica (diseño de proteínas), las empresas (seguridad financiera y médica) y tareas de Agentes de larga duración, donde los clientes están dispuestos a pagar. Por ejemplo, la reducción de los costos de caché tiene como objetivo incentivar a las empresas a utilizar la IA para tareas de larga duración.
- Sin embargo, los costos de capacidad de cómputo son un problema constante: con contratos por 800 mil millones de dólares, seguirán necesitando comprar más GPUs en el futuro. Después de la salida a bolsa, Wall Street esperará ver si las capacidades de los modelos se pueden convertir en ingresos suficientes para cubrir estos costos.
En resumen, Anthropic está mostrando sus capacidades a los inversores antes de su salida a bolsa, pero lo realmente importante es si podrá convertir estas capacidades en ingresos reales.