Hace un mes, OpenAI afirmó que uno de sus modelos había resuelto uno de los problemas más importantes de las matemáticas. Esta vez, publicó de golpe toda una «biblioteca de artículos». En la madrugada del 7 de octubre, hora de Pekín, OpenAI hizo públicos 722 manuscritos matemáticos, que abarcan 372 series de resultados. La empresa afirma haber ofrecido soluciones o logrado avances importantes en cientos de problemas matemáticos y de informática teórica que llevaban mucho tiempo sin resolverse.
Hay varios detalles clave. Primero, muchos de los resultados ya se han verificado con Lean (un lenguaje de programación que permite comprobar pruebas matemáticas mediante una máquina), lo que prácticamente garantiza su corrección. Segundo, estos resultados proceden de un modelo interno que aún no se ha publicado y, según OpenAI, casi todos se obtuvieron dando una sola indicación a un único agente de IA. En cambio, el gran avance anterior requirió la colaboración de más de 10.000 agentes y un coste computacional de varios millones de dólares. Tercero, OpenAI afirma que, en promedio, cada resultado consumió una capacidad de cálculo equivalente a unas tres horas de razonamiento profundo en la versión avanzada.
¿Qué significa esto? Si es cierto, las capacidades de razonamiento matemático de primer nivel podrían estar pronto «al alcance de todos», y la forma de hacer investigación cambiaría por completo. Pero también hay muchas voces escépticas. Los matemáticos necesitarán meses, o incluso más, para asimilar estos resultados y determinar si son ideas realmente nuevas o una combinación de técnicas existentes. En el ámbito académico también se debate cómo deberían atribuirse y reconocerse los méritos en las empresas de IA, y cómo valorar las contribuciones de los matemáticos humanos sobre cuyos hombros «se apoyan» los modelos.
Para ello, un grupo de destacados matemáticos creó un comité asesor independiente, con el fin de ayudar a interpretar estos resultados de cara al público y a difundirlos de manera responsable.
Mi opinión: para los inversores, la importancia de noticias como esta no radica en que se haya resuelto un problema concreto, sino en que la curva de las «capacidades de razonamiento» sigue subiendo con fuerza. Cuanto mejor razonan los modelos, mayor es la demanda de capacidad de cálculo. Por eso las acciones vinculadas a los chips y los centros de datos siguen atrayendo capital. Por supuesto, los resultados de investigación aún están lejos de su comercialización, así que no hay que equiparar cada «avance» directamente con ingresos.
El contenido anterior se ofrece únicamente a título informativo y no constituye asesoramiento de inversión.