Neolabs hoy enfrenta un mandato imposible: entregar tanto un avance de investigación como un negocio de escala venture, aunque cada uno tenga solo una probabilidad de éxito de 1 en 100. Combinados, las probabilidades caen a 1 en 10,000. El autor argumenta a favor de un mejor modelo tomado de la industria farmacéutica.
Los laboratorios de frontera como Open AI, Anthropic y Google Deep Mind están atrapados en una carrera para enviar mejoras probadas—canalizaciones de datos, infraestructura, cómputo—mientras que los investigadores persiguen 'el próximo gran avance'. Esta tensión ha dado lugar a los neolabs, startups financiadas fuertemente antes de tener un producto, donde los equipos se dividen entre construir una empresa y perseguir la AGI.
El autor propone un cambio radical: dejar que los neolabs se enfoquen únicamente en la investigación revolucionaria, esperen ingresos cercanos a cero y acepten adquisiciones de talento si tienen éxito. Esto refleja la división de trabajo de décadas en la industria farmacéutica, donde las pequeñas biotecnológicas manejan el descubrimiento de alto riesgo y las grandes empresas escalan la producción y distribución.
Aunque esto funciona para la ciencia, falla para los VC, que necesitan empresas que retornen el fondo, más que adquisiciones, especialmente en las valoraciones multimillonarias de hoy.
Entidades clave: Empresas: Open AI, Anthropic, Google Deep Mind, Databricks | Personas: Ali Ghodsi
Preguntas frecuentes: ¿Por qué luchan los neolabs por tener éxito?
Se espera que entreguen tanto un avance de investigación como un negocio de escala venture simultáneamente. Cada objetivo por sí solo tiene solo una probabilidad de éxito de 1 en 100, lo que hace que las probabilidades combinadas sean 1 en 10,000.
Fuente: Hacker News · Resumido por HeadlinesBriefing