Entre todos los padres fundadores de OpenAI pusieron mil millones de dólares, que enseguida usaron para atraer a los mejores talentos del campo del deep learning, talento al que había que pagar muy bien, porque también era deseado por Facebook y Google, entre otros.
Y aquí había una contradicción, porque OpenAI era inicialmente una organización sin ánimo de lucro, con una intención clara de compartir sus avances y colaborar con otras instituciones. Pero el panorama competitivo, y el coste de procesar modelos cada vez más potentes, amenazaba con hacer casi imposible esa misión y valores. Por ejemplo, en 2017 gastaron unos 32 millones de dólares sólo en gastos operacionales, mientras que su rival DeepMind gastó en lo mismo 442 millones.
En 2018 Musk salió de la junta directiva, citando posibles conflictos de interés, ya que pensaba trabajar con una tecnología similar en Tesla.
Al mismo tiempo, se desarrollaba otro conflicto en el seno de OpenAI, que veían que necesitaban atraer más inversión, para poder hacer frente a los gastos y sobre todo atraer más talento. Pero para interesar a los inversores, había que quitarse la etiqueta de “sin ánimo de lucro”.
Altman y su círculo cercano dieron con una solución: pivotar a empresa con ánimo de lucro, pero poniéndole un techo a los beneficios: nunca podrían ser mayores que la inversión recibida por 100. Abrieron una rama "for profit", y con esta fórmula, en 2019 Microsoft invirtió mil millones de dólares en OpenAI, firmando con ellos un acuerdo de colaboración por el que OpenAI usaría exclusivamente sus máquinas Azure. Y OpenAI anunciaba al mismo tiempo su intención de explotar comercialmente sus tecnologías.
Más que un pivot, un giro de 180º, que Altman justifica diciendo que cuando empezaron en 2015 no sabían ni lo cerca que estaban de tecnologías útiles para el gran público, ni el coste que tendrían, y que llegados a 2019, la única forma de convertir la misión en realidad era con más dinero y unos objetivos atractivos para los inversores.
Interesante paralelismo con Google, cuyos fundadores inicialmente no querían “ensuciar” con anuncios, y que al introducir Adwords, aceptaron hacerlo porque al menos eran anuncios relevantes para la búsqueda del usuario, como conté en este post.
En cualquier caso, la entrada de Microsoft y el nuevo carácter de la compañía aceleraron las cosas. El primer GPT, la base sobre la que construirían el resto de sus avances, había llegado en junio de 2018, dos años y medio después de su fundación. En febrero de 2019 ya tenían GPT-2, al que sólo dieron acceso limitado, y en junio de 2020 introdujeron GPT-3, el primer LLM comercial que realmente atrajo la atención del gran público (al que se permitió acceder poco a poco a su API de pago).
Pocos meses después, se había creado ya un pequeño ecosistema de empresas ofreciendo productos basados en sus APIs (lideradas por Jasper, que en octubre de 2022 recibía una valoración de 1500 millones de dólares).
Pero esto no era más que la punta del iceberg, porque a finales de noviembre de 2022 OpenAI hacía público GPT-3.5, y junto con esta nueva versión, daba acceso público a ChatGPT, el mayor éxito por ahora de la era de la inteligencia artificial. Al poco tiempo llegó una nueva ronda de inversión de Microsoft, comprometiéndose a invertir varios miles de millones de dólares a lo largo de varios años (y “atando” así su relación preferente con OpenAI).
De oscura startup sin ánimo de lucro a ser la compañía más “caliente” de todo el sector tecnológico en sólo unos siete años.
¿Poco o mucho? Depende de como se mire. Google, por ejemplo, lo logró en menos tiempo. Pero una cosa está clara: Paul Graham tenía razón.
