El CEO de Hugging Face advirtió en un evento de Axios que la atención y el capital están concentrados en los grandes modelos de lenguaje y que esa burbuja podría estallar el año que viene. Para la compañía, la respuesta pasa por modelos más pequeños, especializados y una gestión financiera conservadora: aún tiene la mitad de sus U$S 400 millones en caja.
Clem Delangue, cofundador y CEO de Hugging Face (en la imagen principal), lanzó una advertencia clara en un evento organizado por Axios: “Creo que estamos en una burbuja LLM, y creo que la burbuja LLM podría estallar el año que viene”. Con esa frase, Delangue distingue entre la ola de entusiasmo por los grandes modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) y la salud general del ecosistema de inteligencia artificial.
Para Delangue, el problema no es la inteligencia artificial en sí, sino la concentración desmedida de atención, recursos y expectativas en un solo enfoque técnico. “LLM es solo un subconjunto de la IA cuando se trata de aplicar IA a biología, química, imagen, audio y video. Creo que estamos al comienzo y veremos mucho más en los próximos años”, dijo el ejecutivo, subrayando que otras áreas de la IA seguirán creciendo aunque la moda por los LLMs baje.
De los monolitos a la multiplicidad de modelos
El CEO de Hugging Face insiste en que la tendencia futura será hacia “una multiplicidad de modelos” más pequeños y especializados: “Creo que toda la atención, todo el foco, todo el dinero, está concentrado en esta idea de que puedes construir un único modelo con mucho cómputo y que eso lo va a solucionar todo”. Según Delangue, en casos prácticos —como un chatbot de atención al cliente para un banco— “no necesitás que te hable sobre el sentido de la vida; podés usar un modelo más pequeño, más barato y más rápido, que quizá puedas ejecutar en tu propia infraestructura como empresa”.
Ese argumento coloca a Hugging Face en una posición natural: la compañía es conocida por su ecosistema de modelos abiertos y por facilitar modelos de distinta escala y especialización. La visión de Delangue apunta a una descentralización técnica donde las empresas eligen soluciones ajustadas a sus necesidades —rendimiento, costo y privacidad— en lugar de depender exclusivamente de grandes modelos centralizados.
Estrategia financiera: caja y capital eficiencia
Delangue fue contundente también sobre la estrategia financiera de la empresa: Hugging Face ha recaudado U$S 400 millones y todavía conserva la mitad en el banco (es decir, alrededor de U$S 200 millones). “En estándares de IA, eso se llama rentabilidad, porque los otros chicos —no son cientos de millones los que están gastando, son obviamente miles de millones de dólares”, afirmó, contrastando su enfoque de capital eficiente con la voracidad de gasto que muestra buena parte del sector LLM.
Esa prudencia financiera es, según el propio fundador, una lección de ciclos previos: “He estado en IA por 15 años, así que he visto algunos ciclos. Estamos aprendiendo de eso y tratando de construir una compañía a largo plazo, sostenible e impactante para el mundo”.
¿Qué significa para empresas e inversores?
Si la previsión de Delangue se confirma y la “burbuja LLM” se corrige, el mercado podría reorientar capital hacia soluciones de nicho: modelos multimodales para biotecnología, visión por computadora aplicada a industria, agentes de audio especializados, o plataformas que integren modelos ligeros en infraesctructura local. Para inversores, la recomendación implícita es distinguir entre valor real (tecnología aplicable, equipos y métricas operativas) y hype concentrado en apuestas monolíticas.
Para Hugging Face, la transición no sería catastrófica: su apuesta por modelos abiertos, la comunidad que sostiene su plataforma y la caja disponible le dan margen para adaptarse a un escenario donde la pluralidad de modelos sea la norma. Como sintetizó Delangue, la IA seguirá avanzando aunque la moda por los LLMs se enfríe: “El futuro de la IA es más diverso y aplicado de lo que mucha gente supone hoy”.