El fundador de Baixing.com: 'Los grandes modelos de lenguaje se tragan todo', en eso creo la mitad

链捕手Publicado a 2026-07-07Actualizado a 2026-07-07

Resumen

El fundador de Baixing, Wang Jianshuo, discute el eslogan de que "los modelos de lenguaje grandes (LLM) lo devorarán todo". Explica que no cree completamente en esta afirmación, ya que es una visión demasiado simplista y ambiciosa. Compara los LLM con la electricidad: ambos son infraestructuras fundamentales que permiten la innovación, pero no son la totalidad de la solución. Un LLM proporciona inteligencia básica, similar a cómo la electricidad proporciona energía. Sin embargo, para que sea útil, esta "inteligencia" debe integrarse en aplicaciones y herramientas específicas (como una lavadora usa electricidad y agua) para resolver problemas del mundo real, como escribir código (Claude Code) o diseñar (Claude Design). Wang reconoce que los LLM probablemente "devorarán" una gran parte del software existente basado en reglas fijas, formularios y flujos de trabajo predefinidos (como CRMs o sistemas hospitalarios), ya que son excelentes para automatizar ese tipo de lógica. Sin embargo, destaca que no reemplazarán elementos como la información del cliente, la capacidad de ejecución física (como reservar un vuelo real), la confianza o los elementos del mundo físico. Al liberarse de la complejidad del software tradicional, se abrirá un espacio mayor para una nueva generación de aplicaciones más fluidas e inteligentes. Concluye que los LLM son un pilar crucial, pero el verdadero valor y la próxima ola de innovación surgirán de las diversas "máquinas" y herramientas que se constru...

Autor: Wang Jianshuo, fundador de Baixing.com

Mucha gente dice a la ligera 'el gran modelo lo es todo'. No me lo creo mucho.

Cada vez que escucho frases como 'traga todo', pienso que probablemente nuestro conocimiento sobre el futuro aún no ha alcanzado ese nivel, por eso se dice algo tan vago. ¿Cómo es posible que una sola cosa se trague todo? Tomemos internet como ejemplo: internet ha estado gritando durante años que lo traga todo, ¿pero realmente se lo ha tragado todo? Entonces, ¿es internet lo que lo traga todo o el gran modelo? ¿Ambos están tragando y no queda nada?

Por eso prefiero decirlo de otra manera: es una base muy importante. Sin esta base, el mundo no puede desarrollarse, al igual que internet no podría existir sin su red troncal subyacente, o el uso de la electricidad sin las centrales eléctricas. Eso sí lo reconozco.

Pero una vez que tenemos la base, es encima donde está el verdadero bullicio.

Tomemos la electricidad. Cuando surgió la electricidad, ¿cuál fue la primera aplicación que la gente vio? La bombilla. Thomas Edison encendió la primera, y luego siguió encendida, encendida, encendida. Si el mundo se hubiera quedado ahí, con una sola bombilla, entonces podría decir con seguridad: la central eléctrica es el núcleo de todo el mundo, la central eléctrica lo traga todo.

Pero no fue así. Luego vinieron los motores, para mover máquinas; y más tarde te das cuenta de que una vez que tienes esta cosa subyacente que es la electricidad, encima de ella crecerán innumerables aparatos eléctricos que la utilicen. La lavadora sirve para lavar la ropa, el televisor para ver la tele, la aspiradora para aspirar el polvo: todos son aplicaciones de la electricidad. Sin electricidad, ninguno de estos aparatos existiría. Pero si dijeras 'la electricidad lo traga todo', no me lo creería.

Lo mismo pasa con los grandes modelos. Proporcionan inteligencia básica. Pero esta inteligencia debe integrarse en una 'máquina' concreta, orientada a un escenario específico, una especie de 'aparato', para que pueda desempeñar su función y realmente cambiar el mundo.

Claude Code es para escribir código, Claude Design es para diseño, VoiceDrop es para escribir artículos. El mismo gran modelo, integrado en aparatos diferentes, resuelve problemas completamente distintos.

Tener solo electricidad, solo agua, sin lavadora, la ropa sigue sin poder lavarse. Imagínate: una central eléctrica produce una inmensa cantidad de electricidad, la electricidad es muy potente, ¿y luego? Sin lavadora, ¿este montón de electricidad puede lavar la ropa por sí sola?

La inteligencia está bien, pero la mayoría de las cosas en el mundo necesitan que se combinen múltiples elementos para funcionar, al igual que una lavadora necesita combinar elementos como la electricidad, el agua e incluso un tambor. Es posible que los grandes modelos puedan reemplazar mucho en el campo del software, pero no hay muchos escenarios de aplicación en el mundo que solo requieran un elemento.

Pongamos un ejemplo cercano. Ahora tenemos grandes modelos, pero solo con grandes modelos no basta, encima de ellos debe haber una capa llamada 'Harness' - esta capa ha surgido recientemente - que se encarga de relacionarse con el código, para finalmente formar algo realmente utilizable. Un gran modelo por sí solo no puede escribir código. Por supuesto, el núcleo de Claude Code, sinceramente, podría escribirlo yo mismo con unas cincuenta líneas, un poco más largo añadiendo unas líneas más, podría ejecutarse y escribir programas. Pero hay que ver: solo con el gran modelo, sin esta capa exterior, sigue sin ser fácil de usar. Es decir, la inteligencia del gran modelo, si no se combina con la capacidad de ejecución de código que proporciona el sistema operativo, confiar en el gran modelo para cálculos matemáticos no es económico, e incluso a veces imposible.

El valor central de esta capa de interfaz es ayudarnos a integrar esa inteligencia, que es como la electricidad o el agua, en un escenario de aplicación concreto, convirtiéndola en una máquina capaz de resolver problemas específicos.

Dicho esto, por supuesto, la lógica subyacente a 'traga todo', no la descarto por completo.

Su significado principal se refiere al software existente. Hasta ahora, hemos acumulado una capa de software enorme: cosas ensambladas con muchas reglas, formularios, botones, flujos de trabajo, muchas. Gran cantidad de filtros, plantillas fijas, montones de operaciones de back-end, muchas funciones de detección de SaaS. Y todas las variedades de cosas que solíamos llamar con 'M', ya sea CRM, o HIS (sistema de información hospitalaria), es decir, todo tipo de cosas llamadas 'sistemas', 'software' o lo que sea, un montón.

Esta capa, creo que los grandes modelos de lenguaje ciertamente se tragarán bastantes cosas.

¿Por qué? Porque este software original, en realidad, estaba compuesto por instrucciones claras ejecutables por un ordenador, solidificadas y ejecutadas repetidamente; a eso lo llamamos software. Y esto, precisamente, es lo que los grandes modelos de lenguaje son mejores para devorar.

Pero.

Dentro de esta capa, además del software, hay muchas otras cosas. Información del cliente. Capacidad de ejecución, como reservar un billete de avión, la capacidad real de transportar un avión y a personas de un lugar a otro. También la confianza. Muchas cosas del mundo físico. Estas, no creo que vayan a ser devoradas.

Después de devorar esa capa, en realidad libera un espacio aún mayor: encima de ella, el nuevo tipo de software.

El nuevo software definitivamente tendrá una interfaz fluida, probablemente no solidificará tantas reglas como antes. Al entregar todas esas reglas a la IA, piensa, antes podíamos hacer CRM como Salesforce, eso ya era el máximo nivel humano, ya requería un esfuerzo titánico. Pero si esta parte se vuelve relativamente fácil de resolver, entonces lo que todos harán después es abrir aún más imaginación, más posibilidades encima de eso, y esa parte es precisamente lo que aún no vemos.

Aquí es donde solemos cometer errores. Cuando llega una nueva tecnología, como no vemos el camino más grande que hay después, solo podemos fijarnos en la parte que tenemos delante. Un árbol nos impide ver el bosque.

Y no hablemos solo de este tipo de juicios de tendencias. Recuerdo en 2004, un grupo de amigos quejándose juntos, diciendo que era imposible que en toda internet surgiera una empresa más grande que Sina, Sohu y NetEase, que internet estaba terminando, que iban a monopolizar todo. ¿Y cuántos años han pasado desde entonces? Un cambio radical. Nos daría vergüenza nuestra miopía de entonces.

Por lo tanto, mi propuesta es esta: ¿Son importantes los grandes modelos? Sí, son importantes, son la base, son el punto de aplicación principal en este período reciente. Pero una vez que se convierten en algo estable, capaz de proporcionar de manera sostenida, entonces necesitan encima todo tipo de máquinas, todo tipo de aparatos, para resolver problemas concretos uno por uno. Esa capa gruesa, dónde se usa, cómo se usa, es la corriente principal de la segunda ola de esta tendencia.

'Traga todo', estas cuatro palabras, son muy imprecisas. ¿Qué cosa, qué forma social, qué tecnología en el mundo ha tragado realmente todo alguna vez?

Encontrar las oportunidades dentro de lo que ha devorado: eso es lo realmente importante.

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Preguntas relacionadas

Q¿Por qué el autor no cree completamente en que los grandes modelos lingüísticos lo 'consumen todo'?

APorque considera que, aunque son una base fundamental, necesitan integrarse en herramientas específicas para resolver problemas concretos, al igual que la electricidad requiere electrodomésticos para ser útil.

Q¿Cómo compara el autor los grandes modelos lingüísticos con la electricidad?

ALos compara como bases esenciales: la electricidad alimenta diversos aparatos, y los grandes modelos proporcionan inteligencia básica que debe aplicarse en 'máquinas' específicas para cambiar el mundo.

Q¿Qué tipo de software cree el autor que sí será 'consumido' por los grandes modelos lingüísticos?

AEl software basado en reglas, formularios y flujos de trabajo predefinidos, como CRMs o sistemas de información, ya que los modelos lingüísticos son muy eficaces en automatizar tareas estructuradas.

QSegún el autor, ¿qué oportunidades surgen después de que los grandes modelos lingüísticos 'consuman' parte del software existente?

ASe abre un espacio para un nuevo tipo de software más fluido e imaginativo, que aproveche la inteligencia artificial para resolver problemas más complejos y creativos.

Q¿Qué error común señala el autor al evaluar tecnologías emergentes como los grandes modelos lingüísticos?

ASuele subestimarse su potencial futuro y centrarse solo en lo inmediato, olvidando que, como con internet, pueden surgir oportunidades mucho mayores a largo plazo.

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El fundador de百姓网, Wang Jianshuo, opina sobre la afirmación de que "los grandes modelos lingüísticos lo devorarán todo". Sostiene que creer esto solo a medias. No cree que una sola tecnología pueda "devolorarlo todo", al igual que internet, que tras años de promesas, no lo ha hecho. Argumenta que los grandes modelos lingüísticos son más bien una **infraestructura fundamental**, como la electricidad o internet. Sin ella, el mundo no puede avanzar, pero la verdadera innovación y valor surge **sobre esta base**. Compara el modelo con la electricidad: la electricidad por sí sola no lava la ropa; necesita una lavadora. Del mismo modo, la inteligencia básica de un gran modelo debe integrarse en aplicaciones específicas (un "aparato" o "herramienta") para resolver problemas concretos, como Claude Code para programar o Claude Design para diseño. Reconoce que estos modelos **sí "degluten" una capa significativa del software existente**, especialmente aquel basado en reglas fijas, formularios y flujos de trabajo predefinidos (como muchos CRM o sistemas SaaS), ya que son excelentes para automatizar instrucciones claras. Sin embargo, señala que no devorarán elementos como la información del cliente, la capacidad de ejecución en el mundo real (como reservar un vuelo), la confianza o los aspectos físicos. Al reemplazar esa capa de software rígido, en realidad **abren un espacio mayor para un nuevo tipo de software**: más fluido, con menos reglas predefinidas y donde la IA maneja la lógica, liberando la creatividad para posibilidades que aún no imaginamos. Concluye que el verdadero enfoque no debe estar en el eslogan "deglutirlo todo", sino en reconocer la importancia de esta base y, sobre todo, en **encontrar las oportunidades en las capas de aplicaciones específicas que se construirán sobre ella**, que serán la corriente principal de la próxima ola de innovación. Usa el ejemplo de 2004, cuando se pensaba que las grandes portales web dominarían internet para siempre, una visión que pronto quedó obsoleta ante nuevas olas de cambio.

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