En cambio, imagina que el resultado final será “una multiplicidad de modelos más personalizados, especializados y que resolverán diferentes problemas”.

Por supuesto, es importante tener en cuenta que su empresa se centra en ser un repositorio similar a GitHub exactamente para ese tipo de modelos especializados, incluidos los grandes modelos lanzados por empresas como OpenAI y Meta (gpt-oss y Fogata 3.2, por ejemplo) y variantes afinadas que los desarrolladores han adaptado a micción específicas o modelos más pequeños desarrollados por investigadores. De eso se tráfico esencialmente Hugging Face.

Entonces sí, es natural que Delangue dijera eso. Sin secuestro, no está solo. Por ejemplo, la empresa de investigación Gartner previsto en abril que “la variedad de tareas en los flujos de trabajo empresariales y la exigencia de una viejo precisión están impulsando el cambio cerca de modelos especializados ajustados a funciones o datos de dominio específicos”.

Independientemente del rumbo que tomen las aplicaciones basadas en LLM, la inversión en otras aplicaciones de IA casi nada está comenzando. A principios de esta semana, se reveló que el ex director ejecutor de Amazon, Jeff Bezos, será codirector ejecutor de una nueva startup de inteligencia sintético centrada en aplicaciones de formación automotriz en ingeniería y fabricación, y esa startup se lanzó con más de 6 mil millones de dólares en financiación.

Eso todavía podría ser una burbuja. Pero a pesar de que algunas de las declaraciones de Delangue sobre el discurso de la burbuja de la IA están claramente destinadas a apuntalar a Hugging Face, hay un recordatorio útil allí: el término excesivamente amplio “IA” es mucho más amplio que solo grandes modelos de jerga, y todavía estamos en los primeros días de ver adónde nos llevarán estas metodologías.