Mirando hacia la dirección del capital de los gigantes tecnológicos en 2025, se puede entender la verdadera estrategia de la competencia en IA actual.

Una lógica central atraviesa todo: quien controle datos de alta calidad, tendrá el futuro de los grandes modelos en sus manos.

El ejemplo más directo es la inversión de 143 mil millones de dólares —una empresa tecnológica intercambió en efectivo por el 49% de las acciones, además de atraer a los mejores talentos en IA. Con ese dinero, lo que se compra no son algoritmos ni la escala de servidores, sino datos. Datos de alta calidad, multimodales y del mundo real.

Para 2025, los grandes modelos ya han entrado en una fase de competencia saturada. Las diferencias en los algoritmos son mínimas, y los marcos de entrenamiento se vuelven cada vez más transparentes. La verdadera barrera está en quién puede seguir obteniendo los conjuntos de entrenamiento más óptimos —esto determina el límite superior del modelo.

Desde la adquisición de Scale AI, la estrategia de las grandes empresas tecnológicas ha pasado de «autosuficiencia» a «compra de cadenas de suministro de alta calidad». En lugar de gastar tiempo y esfuerzo en construir sistemas de etiquetado de datos, es más rápido y efectivo adquirir la infraestructura de datos más potente del sector. Así, se gana en rapidez y en contundencia.

En la competencia de IA en 2025, la última batalla será por la intensidad de capital—quién tiene más dinero, quién se atreve a gastar, quién gasta con precisión, ese podrá avanzar más rápido.