En 2023, 61 modelos de inteligencia artificial salieron de instituciones estadounidenses. Sin embargo, China lideró el origen mundial de patentes de IA por amplio margen. La industria, por sobre la academia, mantiene el dominio en la investigación en IA.
Estados Unidos lideró la creación de los principales modelos de IA en 2023, con 61 originados en instituciones estadounidenses, muy por delante de la Unión Europea con 21 y China con 15, según el informe anual AI Index de la Universidad de Stanford.
Sin embargo, China dominó las patentes de IA, acaparando el 61,1% de los orígenes mundiales en 2022, frente al 20,9% de Estados Unidos. Desde 2010, la participación estadounidense en las patentes de IA ha disminuido del 54,1%.
El número de patentes de IA se disparó. De 2021 a 2022, las concesiones de patentes de IA en todo el mundo aumentaron drásticamente, un 62,7%. Desde 2010, el número de patentes concedidas se ha multiplicado por más de 31.
De acuerdo al análisis, la industria mantiene el dominio en la investigación de la IA de vanguardia. En 2023, la industria tecnológica produjo 51 modelos notables de aprendizaje automático, mientras que la academia contribuyó con solo 15, según el informe anual de AI Index. Sin embargo, se registró un récord de 21 modelos notables resultado de colaboraciones entre la industria y la academia durante el año pasado. Asimismo, el número de publicaciones académicas sobre IA casi se triplicó entre 2010 y 2022, aunque el aumento en el último año fue solo del 1,1%.
La proliferación de modelos base y de código abierto también marcó un hito. Se lanzaron 149 modelos base en 2023, más del doble que en 2022. De estos nuevos modelos, el 65,7% fueron de código abierto, en comparación con solo el 44,4% en 2022 y el 33,3% en 2021.
La investigación de IA de código abierto experimentó un auge, con un aumento del 59,3% en los proyectos relacionados con IA en GitHub en 2023 y un marcado incremento en el número total de estrellas para estos proyectos.
Los costos de entrenamiento de los modelos de IA de vanguardia alcanzaron niveles sin precedentes. Por ejemplo, se estima que OpenAI gastó 78 millones de dólares en computación para entrenar GPT-4, mientras que Google invirtió 191 millones en su modelo Gemini Ultra.
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