Tokenmaxxing y la brecha: OpenAI compra todo mientras Anthropic esconde un modelo

La brecha entre quienes están dentro de la industria de la IA y todos los demás sigue creciendo, y ya no se ve solo en los presupuestos, sino también en el vocabulario. Mientras unas empresas compran startups fintech y programas de televisión, otras se rebautizan como «empresas de infraestructura de IA» y otras afirman públicamente que han creado algo demasiado potente como para publicarlo en abierto.

OpenAI amplía últimamente su negocio mucho más allá del desarrollo de IA. La compañía adquiere de todo, desde aplicaciones financieras hasta productoras de contenido televisivo. Ya no es solo un laboratorio de IA: es un conglomerado tecnológico y de medios verticalmente integrado que se construye ante los ojos de toda la industria. La lógica es clara: cuantos más puntos de contacto con los usuarios, más datos, y los datos son el combustible de la próxima generación de modelos.

En este contexto, una conocida marca de calzado dio un giro inesperado y se reposicionó como actor de la infraestructura de IA. Suena extraño, pero refleja una tendencia real: la palabra «IA» se ha vuelto tan mágica para los inversores que hasta empresas de sectores completamente distintos se apresuran a incluirla en su identidad. Una salvedad importante: ni de lejos todas esas afirmaciones están respaldadas por capacidades técnicas reales.

Anthropic eligió otro camino. La compañía presentó un nuevo modelo y advirtió de inmediato que es demasiado potente para liberarlo al público. La reacción fue dispar. Por un lado, es honestidad, el reconocimiento de que las capacidades de los sistemas de IA empiezan a adelantarse a la disposición de la sociedad para manejarlas. Por otro, es marketing: nada despierta tanto el interés como la frase «no podemos enseñároslo». Aun así, Anthropic defiende de forma coherente el desarrollo responsable y tiene suficiente capital reputacional como para que se confíe en este relato.

El término «tokenmaxxing» surgió en los círculos de IA para describir un enfoque en el que los sistemas llenan literalmente todo el contexto disponible con tokens: generan la mayor cantidad posible de texto o procesan la mayor cantidad posible de datos de entrada. Suena productivo, pero los críticos se preguntan si no estamos persiguiendo la cantidad en detrimento de la calidad. Más tokens no significan mejor comprensión ni resultados más precisos. A veces es solo ruido multiplicado por potencia de cálculo.

Aquí es donde se manifiesta la principal brecha. Los insiders de la IA (investigadores, ingenieros, inversores, emprendedores) manejan términos y conceptos que al resto del mundo le suenan a idioma extranjero. Mientras dentro de la industria se discute sobre benchmarks, arquitecturas y tamaños de la ventana de contexto, la mayoría de la gente solo quiere entender en qué le sirve a ella ChatGPT o Claude.

La desconfianza hacia la IA crece en paralelo al gasto. Las empresas invierten miles de millones en infraestructura, cómputo y talento, y esas cifras siguen aumentando. Cuándo exactamente empezarán a rentabilizarse esas inversiones para el gran público sigue siendo una incógnita. Reguladores, periodistas y usuarios corrientes hacen las mismas preguntas: qué estamos construyendo exactamente, quién lo paga y quién gana al final.

Como metáfora, el tokenmaxxing describe bien lo que ocurre en conjunto: la industria genera cada vez más (modelos, anuncios, acuerdos, palabras) y la pregunta de si esto lleva a algo realmente importante se vuelve más aguda. Un auge tecnológico todavía no es una respuesta a para qué se emprendió todo esto.