Tras escuchar la entrevista de 1 hora con Ilya Sutskever, por primera vez me di cuenta de que: #AI en la segunda mitad, las reglas han cambiado por completo

Honestamente, después de escucharla, se me puso la piel de gallina.
Como alguien que ha seguido las tendencias de la IA durante mucho tiempo y también creyó firmemente en la Ley de Escalado,
Las palabras de Ilya casi derriban toda mi intuición sobre la trayectoria de la evolución de la IA en los últimos años.
Mientras el mundo aún se dedica a acumular potencia de cálculo, comprar tarjetas gráficas y competir por el tamaño de los parámetros,
este padre de ChatGPT, con una calma inusual, hizo una evaluación:
La era de “gran esfuerzo, grandes milagros” está llegando a su fin.
La segunda mitad de la IA ya no será una guerra de recursos, sino una guerra de paradigmas.
He recopilado los 5 puntos más importantes y también los que más desafían la percepción en su entrevista.
1️⃣ La era de la expansión (Age of Scaling) realmente está llegando a su fin
En los últimos años, la fórmula del progreso en IA ha sido extremadamente simple y brutal:
Más datos + más potencia de cálculo = modelos más fuertes
Esta lógica ha sido válida durante demasiado tiempo, tanto que toda la industria la ha dado por sentada.
Pero #Ilya señala claramente:
Los beneficios marginales de la Ley de Escalado están disminuyendo rápidamente.
La causa no es mística—
Los datos de entrenamiento de alta calidad están siendo “consumidos”.
Todos siguen echando carbón en la estufa,
pero la llama ya no crece más.
¿Qué significa esto?
👉 La “estética de la violencia” basada únicamente en acumular recursos, ya no funciona
👉 La industria se ve obligada a volver a la etapa más difícil y fundamental: buscar nuevos paradigmas
2️⃣ “Bajo rendimiento, alta capacidad”: los modelos existentes están cayendo en una trampa peligrosa
Este es un problema que muchos ignoran, pero que es extremadamente mortal.
Los modelos actuales pueden:
Ganar medallas de oro en competiciones de programación
Aplastando los puntajes de referencia humanos
Pero en el mundo real:
Corregir un error introduce dos nuevos errores
Un escenario ligeramente diferente y empiezan a cometer errores tontos
Ilya señala con precisión:
Esto no es inteligencia, sino sobreajuste.
Los modelos son más como “estudiosos” que memorizan toda la banca de preguntas,
en lugar de ser sistemas con verdadera capacidad de generalización.
Y esto también implica:
👉 La ruta actual del aprendizaje por refuerzo, quizás solo optimiza la “capacidad de examen”
👉 Pero no conduce a una verdadera inteligencia
3️⃣ La revelación más impactante: las emociones, en esencia, son la función de valor más eficiente
Este fue el punto que más me iluminó en toda la entrevista.
Siempre hemos considerado las “emociones” como opuestas a la inteligencia racional,
e incluso las hemos visto como un defecto humano.
Pero la visión de Ilya es completamente opuesta:
Las emociones son el algoritmo más eficiente que la evolución biológica ha desarrollado.
¿Para qué sirven?
No necesitan una cantidad enorme de muestras
No requieren recorrer toda la vida
Proporcionan retroalimentación decisiva en milisegundos
Miedo, excitación, aversión, aburrimiento—
Son señales de juicio de valor altamente comprimidas.
Esta es la razón principal por la que los humanos pueden aprender habilidades complejas con muy pocos datos.
👉 Si la IA quiere pasar realmente la prueba de Turing
👉 quizás deba entender “la estructura matemática detrás de las emociones”
4️⃣ La elección de SSI: una ruta “solitaria” hacia la súper inteligencia
Mientras todo Silicon Valley compite en productos, ARR y despliegues,
la nueva empresa de Ilya, SSI (Safe Superintelligence), tomó una decisión contra la intuición:
No hacer productos.
Solo hacer una cosa:
Seguridad de la súper inteligencia.
Es una apuesta extrema a largo plazo.
Su juicio es frío:
👉 La locura actual por la comercialización probablemente sea solo una burbuja
👉 Solo quienes resuelvan “el problema esencial de la súper inteligencia” podrán dominar el futuro
5️⃣ La verdadera lección para nosotros: la era de la investigación ha regresado
Si el escalado realmente llega a un techo,
esto es una mala noticia para los gigantes,
pero para las personas realmente creativas, es una oportunidad.
Porque:
Ya no se trata solo de gastar dinero y acumular potencia de cálculo,
sino de volver a apostar por algoritmos, arquitecturas y avances cognitivos.
Como dice Ilya:
“La Era de la Investigación ha vuelto.”
Esa era de los geeks, de las ideas locas,
de la aparición de AlexNet, está regresando silenciosamente.
Cada vez que Ilya da un giro—
desde ImageNet, pasando por OpenAI, hasta SSI—
marca con precisión los hitos clave en la evolución de la IA.
Estoy convencido de que esta vez no será diferente.
Si tú también estás reflexionando seriamente sobre la segunda mitad de la IA,
esta entrevista vale la pena que la mastiques varias veces.
Las reglas del juego han cambiado.