Autor: Wang Jianshuo, fundador de Baixing (百姓网)
Mucha gente afirma sin dudar que 'el gran modelo lo es todo'. Yo no lo creo tanto.
Cada vez que oigo frases como 'se lo tragará todo', pienso que, probablemente, es porque nuestra comprensión del futuro aún no ha alcanzado ese nivel, y por eso podemos soltarla tan a la ligera. De lo contrario, ¿cómo podría una sola cosa tragarse todo? Tomemos internet, por ejemplo. Ha estado diciendo que se tragaría todo durante tantos años, ¿realmente se lo ha tragado todo? ¿Cuál es entonces? ¿Que internet se traga todo o que el gran modelo se traga todo? Si ambos están tragando, ¿no va a quedar nada?
Por eso, prefiero otra forma de expresarlo: es una base fundamental muy importante. Sin esta base, el mundo entero no podría desarrollarse, al igual que internet sin su red troncal, o como la electricidad sin la central eléctrica. Eso sí lo reconozco.
Pero una vez que tienes la base, es encima donde está el verdadero bullicio.
Tomemos la electricidad. ¿Cuál fue la primera aplicación que la gente vio cuando se generó electricidad? La bombilla. Thomas Edison encendió la primera, y luego siguió brillando, brillando, brillando. Si el mundo se hubiera detenido ahí, con una sola bombilla, entonces podría afirmar con toda seguridad: la central eléctrica es el núcleo del mundo entero, la central eléctrica se traga todo.
Pero no fue así. Luego vino el motor, para accionar máquinas; más tarde te das cuenta de que una vez que tienes este elemento subyacente, la electricidad, sobre ella crecerán innumerables aparatos eléctricos que la utilizarán. La lavadora es para lavar la ropa, la televisión para ver programas, la aspiradora para aspirar el polvo: todos son aplicaciones de la electricidad. Sin electricidad, ninguno de ellos existiría. Pero si me dices 'la electricidad se lo traga todo', no lo creo.
Con los grandes modelos pasa lo mismo. Proporcionan inteligencia básica. Pero esta inteligencia debe integrarse en una 'máquina' concreta, orientada a un escenario específico, o en un 'aparato' concreto, para que despliegue su efecto y realmente cambie el mundo.
Claude Code es para escribir código, Claude Design es para diseño, VoiceDrop para escribir artículos. Con el mismo gran modelo, integrado en aparatos diferentes, resuelven problemas completamente distintos.
Con solo electricidad, solo agua, pero sin lavadora, la ropa no se lava. Imagínate: la central eléctrica produce una cantidad ingente de electricidad, la electricidad es muy potente, y entonces ¿qué? Sin lavadora, ¿puede ese montón de electricidad lavar la ropa por sí solo?
La inteligencia está muy bien, pero la mayoría de las cosas en el mundo necesitan combinar múltiples elementos para funcionar, al igual que una lavadora necesita combinar electricidad, agua e incluso un tambor; quizás el gran modelo pueda reemplazar muchas cosas en el ámbito del software, pero no hay muchos escenarios de aplicación en el mundo que solo requieran un único elemento.
Pongamos un ejemplo cercano. Ahora tenemos grandes modelos, pero solo con el gran modelo no basta, encima necesita una capa llamada 'Harness' (arnés/control) —esta capa es algo que ha surgido recientemente— es ella la que se relaciona con el código para finalmente formar algo realmente utilizable. Solo un gran modelo en sí mismo no puede escribir código. Por supuesto, el núcleo de algo como Claude Code, sinceramente, yo podría escribirlo con unas cincuenta líneas, un poco más largo con unas líneas extra, y hacer que funcione y escriba programas. Pero hay que ver: solo con el gran modelo, sin esta capa externa, sigue siendo difícil 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, depender del gran modelo para calcular matemáticas no es económico, a veces ni siquiera posible.
El valor central de esta capa de interfaz es ayudarnos a colocar esa inteligencia, que es como la electricidad o el agua, en un escenario de aplicación concreto, transformándola en una máquina que pueda resolver problemas específicos.
Llegados a este punto, por supuesto, la lógica subyacente a 'se lo tragará todo', tampoco la rechazo por completo.
Lo que principalmente expresa, se refiere al software existente. Hasta ahora, hemos acumulado una capa de software muy, muy grande —cosas ensambladas con muchas reglas, formularios, botones, flujos de trabajo—, bastantes. Gran cantidad de filtros, plantillas fijas, montones de operaciones de backend, muchas funciones de detección en SaaS. Y también todas esas cosas que antes conocíamos con la letra 'M', ya sea CRM, o HIS (sistema de información hospitalaria), es decir, todo tipo de cosas llamadas 'sistema', 'software', o como quiera que se llamen, un montón.
Esta capa, creo que los modelos de gran lenguaje sí se tragarán una buena parte.
¿Por qué? Porque originalmente este software consistía precisamente en instrucciones claras, ejecutables por ordenador, que se solidificaban y ejecutaban repetidamente —a esto lo llamamos software. Y esto es precisamente lo que los modelos de gran lenguaje son más hábiles para 'masticar'.
Sin embargo.
Dentro de esta capa, aparte del software, hay muchas otras cosas. Información del cliente. Capacidad de ejecución —por ejemplo, al reservar un billete de avión, la capacidad real de mover un avión y transportar personas de aquí para allá. También la confianza. Muchas cosas del mundo físico. Estas, no creo que vayan a ser devoradas.
Después de devorar esa capa, en realidad se abre un espacio aún mayor: el nuevo software que se construye sobre ella.
El nuevo software definitivamente tendrá una interfaz fluida, probablemente no solidificará tantas reglas como antes. Al delegar todas esas reglas a la IA, piénsalo, antes podíamos crear un CRM como Salesforce, eso ya era el máximo nivel humano, requería un esfuerzo titánico. Pero si esta parte se vuelve relativamente fácil de resolver, entonces lo que todos harán a continuación es, sobre esta base, abrir aún más imaginación y más posibilidades —y esa parte es precisamente lo que aún no vemos.
Aquí es donde solemos cometer el error. Cuando llega una nueva tecnología, como no vemos el camino más amplio que viene después, solo podemos fijarnos en la parte inmediatamente visible. Un árbol nos tapa el bosque.
Y no solo en este tipo de juicios de tendencia. Recuerdo que en 2004, un grupo de amigos y yo estábamos quejándonos, diciendo que en toda internet ya no podría surgir una compañía más grande que Sina, Sohu y NetEase, que internet estaba a punto de terminar, que ellas lo monopolizarían todo. ¡Y solo han pasado unos años! Ha sido un vuelco total. Nos daría vergüenza nuestra propia miopía de entonces.
Así que mi postura es esta: ¿Son importantes los grandes modelos? Sí, son la base, son el principal punto de aplicación en este periodo reciente. Pero una vez que se convierten en algo estable, que puede suministrarse de forma continua, se necesitan encima todo tipo de 'máquinas' y 'aparatos' para resolver problemas concretos uno por uno. Esa capa gruesa —dónde se usa, cómo se usa— será precisamente la corriente principal de la segunda ola de esta marea.
Las palabras 'se lo tragará todo' son demasiado imprecisas. ¿Qué cosa en el mundo, qué forma social, qué tecnología, se ha tragado realmente todo?
Encontrar las oportunidades dentro de lo que sí devora —eso es lo que realmente importa.
