Carrera por la eficiencia en IA: OpenAI vs Google

OpenAI y Google compiten por modelos más rápidos, baratos y sostenibles sin perder calidad.

Palancas de eficiencia

• Sparsity y Mixture-of-Experts: activan menos parámetros por token para bajar FLOPs.
• Cuantización y destilación: reducen pesos y modelos estudiante para móvil y edge.
• Caché y retrieval: reutilizan contexto y fundamentan respuestas en datos externos.
• Compiladores de inferencia: kernels optimizados que exprimen GPU o TPU.

Por qué importa

• Mejor economía unitaria y precios más bajos por 1K tokens.
• Menor latencia para agentes en tiempo real y voz.
• Sostenibilidad: menos energía por consulta y menor huella de carbono.

Qué vigilar

• Nuevos precios en modelos insignia y planes de rendimiento dedicado.
• Variantes para edge con filtros de seguridad robustos y uso offline.
• Benchmarks que prueben eficiencia sin sacrificar seguridad ni razonamiento.

Para equipos: perfila tus prompts, elimina contexto sobrante y prepárate para migrar a variantes eficientes cuando lleguen.