El mercado global de IA sintética se está expandiendo un 42% anual, según estimaciones de Bloomberg Intelligence, y se espera que alcance los 1,3 billones de dólares para 2032, aproximadamente 32 veces su tamaño de 40 mil millones de dólares en 2022.
A la cabeza están empresas tecnológicas estadounidenses como OpenAI, Google y Amazon: gigantes tecnológicos con bolsillos profundos y talento.
A pesar de la intensa competencia, VinGroup decidió desarrollar su propia versión, utilizando datos vietnamitas para crear IA con mayor precisión que la de sus competidores extranjeros, afirmó Vu Ha Van, profesor de matemáticas en la Universidad de Yale, quien se desempeña como director científico de VBD.
Hasta la fecha, los programas de IA generativa se han entrenado principalmente con datos en inglés. Eso significa que hay relativamente pocos datos de Vietnam, lo que reduce la precisión de esos programas cuando se trata de la cultura, la historia y las leyes locales.
Se dice que el modelo de lenguaje grande (LLM) de ViGPT consta de 1.6 mil millones de parámetros, un pequeño porcentaje del tamaño del GPT-4 de OpenAI.
Generalmente, más parámetros equivalen a una mayor inteligencia. Pero según la evaluación general de inteligencia artificial personalizada para el mercado vietnamita, ViGPT superó a muchos competidores extranjeros y logró una puntuación sólo superada por ChatGPT.
VinFast Group aplicará tecnología de IA a la producción de vehículos eléctricos. El conductor podrá controlar el vehículo mediante comandos verbales vietnamitas. El grupo también planea incorporar IA en las finanzas, los seguros y la logística.
La carrera por el desarrollo de la IA en Asia
Se estima que solo alrededor del 5% de la población mundial habla inglés como primera lengua, lo que significa que existe una enorme necesidad potencial de IA desarrollada para hablantes no nativos de inglés.
En Japón, las empresas están desarrollando IA que genera japonés. En agosto, la corporación electrónica NEC lanzó un servicio que utiliza LLM cotomi. La compañía de telecomunicaciones NTT iniciará en marzo el servicio basado en tsuzumi, otro LLM. El operador móvil japonés SoftBank también está desarrollando su propio LLM.
“Comprender las prácticas comerciales japonesas nos brinda ventajas en términos de usabilidad, como responder correos electrónicos y realizar el trabajo del centro de llamadas de forma más natural”, afirmó el presidente de SoftBank, Junichi Miyakawa.
Lo que alimenta la carrera por desarrollar una IA autóctona son los riesgos de una dependencia excesiva de Estados Unidos, especialmente cuando se trata de competitividad internacional y seguridad nacional. También existe la preocupación de que el uso de programas de IA desarrollados en otros países pueda provocar violaciones de datos que afecten a información confidencial.
El profesor Van dijo que la tecnología emergente no debería dejarse en manos de empresas extranjeras porque cada vez más estudiantes utilizan IA para estudiar, lo que significa que la innovación tiene un enorme impacto en la generación más joven.
En China, que compite con Estados Unidos en tecnología, Baidu, Tencent Holdings y Alibaba Group Holding están desarrollando IA innovadora. El Ernie Bot de Baidu contaba con más de 100 millones de usuarios a finales del año pasado.
"El modelo de lenguaje generativo a gran escala que estamos desarrollando ahora será más adecuado para el idioma chino y el mercado chino", afirmó el presidente y director ejecutivo de Baidu, Robin Li.
En agosto pasado, la empresa de servicios web surcoreana Naver presentó HyperClova X, una IA sintética personalizada para el idioma coreano. El programa se integrará con el motor de búsqueda de la compañía y la plataforma de compras en línea para permitir a los usuarios encontrar los resultados que desean de forma más eficiente.
Naver dice que su base de datos en coreano es 6.500 veces más grande que la base de datos en coreano de ChatGPT, lo que da como resultado una lectura de texto más natural y un reconocimiento del idioma más fluido.
El mes pasado, Singapur anunció planes para desarrollar programas de LLM adaptados a los idiomas indonesio, malasio y tailandés. Sin embargo, estas iniciativas enfrentarán desafíos, como la falta de datos entrenables en lenguajes menos utilizados y la rentabilidad del desarrollo de dichos modelos.
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