¿10²⁵ FLOPs sigue siendo la frontera?
En Capitol Hill está circulando un nuevo proyecto de ley de seguridad redactado por Anthropic. Algunas de sus propuestas podrían ser razonables si se limitaran a las verdaderas empresas de vanguardia. Sin embargo, tal como está redactado, con el tiempo acabaría abarcando a la mayor parte de Silicon Valley y perjudicando al ecosistema de startups.
El proyecto define como «de vanguardia» cualquier modelo entrenado con 10²⁵ FLOPs: el estándar de la UE de 2023. La orden ejecutiva de Biden, la SB 53 de California y la Ley RAISE de Nueva York usaron 10²⁶ (diez veces más). Hoy, la verdadera frontera está en 10²⁷ (por ejemplo, GPT-6 Astra).
Según se informa, Astra se entrenó con más de 100.000 GPU Grace Blackwell. Un modelo de 10²⁵ puede entrenarse en tres meses con apenas unos cientos de chips GB300. Eso no es estar a la vanguardia en 2026.
La definición también es acumulativa: suma los FLOPs del ajuste fino, el aprendizaje por refuerzo u otras modificaciones sustanciales. En la práctica, eso abarca casi todo el trabajo significativo de posentrenamiento, que se está volviendo habitual en las empresas.
La tendencia empresarial apunta a crear miles de modelos personalizados más pequeños, diseñados para tareas específicas. Estos no plantean ningún riesgo de vanguardia. Tratarlos como sistemas de vanguardia impondría grandes costos de cumplimiento a las empresas estadounidenses sin aportar ningún beneficio en materia de seguridad.
Dario ha afirmado que Anthropic diseña normas para perjudicar a empresas de vanguardia como la suya y favorecer a competidores más pequeños. Esta definición hace lo contrario.
Un umbral obsoleto de 2023 favorece a los actores establecidos, que ya superan el límite y pueden asumir los costos. Perjudica al ecosistema de modelos abiertos que amenaza el poder de fijación de precios de Anthropic.
La frontera sigue avanzando. Cualquier definición que pretenda seguir el ritmo del riesgo debería avanzar con ella.
Anthropic debería aclarar si realmente cree que 10²⁵ FLOPs representa la frontera.
En Capitol Hill está circulando un nuevo proyecto de ley de seguridad redactado por Anthropic. Algunas de sus propuestas podrían ser razonables si se limitaran a las verdaderas empresas de vanguardia. Sin embargo, tal como está redactado, con el tiempo acabaría abarcando a la mayor parte de Silicon Valley y perjudicando al ecosistema de startups.
El proyecto define como «de vanguardia» cualquier modelo entrenado con 10²⁵ FLOPs: el estándar de la UE de 2023. La orden ejecutiva de Biden, la SB 53 de California y la Ley RAISE de Nueva York usaron 10²⁶ (diez veces más). Hoy, la verdadera frontera está en 10²⁷ (por ejemplo, GPT-6 Astra).
Según se informa, Astra se entrenó con más de 100.000 GPU Grace Blackwell. Un modelo de 10²⁵ puede entrenarse en tres meses con apenas unos cientos de chips GB300. Eso no es estar a la vanguardia en 2026.
La definición también es acumulativa: suma los FLOPs del ajuste fino, el aprendizaje por refuerzo u otras modificaciones sustanciales. En la práctica, eso abarca casi todo el trabajo significativo de posentrenamiento, que se está volviendo habitual en las empresas.
La tendencia empresarial apunta a crear miles de modelos personalizados más pequeños, diseñados para tareas específicas. Estos no plantean ningún riesgo de vanguardia. Tratarlos como sistemas de vanguardia impondría grandes costos de cumplimiento a las empresas estadounidenses sin aportar ningún beneficio en materia de seguridad.
Dario ha afirmado que Anthropic diseña normas para perjudicar a empresas de vanguardia como la suya y favorecer a competidores más pequeños. Esta definición hace lo contrario.
Un umbral obsoleto de 2023 favorece a los actores establecidos, que ya superan el límite y pueden asumir los costos. Perjudica al ecosistema de modelos abiertos que amenaza el poder de fijación de precios de Anthropic.
La frontera sigue avanzando. Cualquier definición que pretenda seguir el ritmo del riesgo debería avanzar con ella.
Anthropic debería aclarar si realmente cree que 10²⁵ FLOPs representa la frontera.