La primera estrella de internet de la IA, Karpathy, se une a Anthropic, ¿qué busca?

marsbitPublicado a 2026-05-21Actualizado a 2026-05-21

Resumen

El reconocido experto en IA Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI y exdirector de autopiloto de Tesla, se une a Anthropic para liderar un nuevo equipo centrado en la investigación de preentrenamiento. Su objetivo es utilizar el modelo Claude para acelerar la exploración en esta área fundamental, sentando las bases para futuras capacidades de los modelos grandes. Esta incorporación se produce en un momento de gran impulso para Anthropic, que recientemente superó a OpenAI en adopción empresarial y anunció una colaboración de 200 millones de dólares con la Fundación Gates. El movimiento de Karpathy es significativo no solo por su experiencia técnica, sino también por su credibilidad e influencia en la comunidad de IA, lo que podría señalar un cambio en la percepción de la industria y atraer más talento. Su elección de Anthropic, fundada por exmiembros de OpenAI, también se interpreta como un respaldo a su enfoque, en contraste con la acelerada comercialización de OpenAI. Anthropic apuesta así por una investigación fundamental a más largo plazo, explorando cómo la IA actual puede ayudar a desarrollar la próxima generación de modelos, en una competencia que va más allá de la tecnología hacia el liderazgo intelectual.

Autor|桦林舞王

Editor| Jingyu

Si alguien me hubiera dicho hace unos años que uno de los cofundadores de OpenAI se iría a Anthropic para ayudar al competidor con investigación de preentrenamiento, probablemente habría pensado que esa persona estaba describiendo una trama de ciencia ficción.

Pero esto, hoy, realmente ha sucedido.

Andrej Karpathy, un nombre que casi no necesita presentación en el círculo de la IA. Profesor principal del curso CS231n de Stanford, el divulgador más popular en el campo del aprendizaje profundo, cofundador de OpenAI, exlíder del equipo de conducción autónoma de Tesla. Un solo tuit suyo puede hacer que la popularidad de una dirección técnica se dispare; si sube un video explicando Transformer a YouTube, las reproducciones superan fácilmente el millón.

Es precisamente esta persona la que hoy anunció que se une a Anthropic.

Anuncio oficial de Karpathy en X|Fuente de la imagen: X

En esta incorporación a Anthropic, Karpathy se enfocará en la investigación de preentrenamiento y dirigirá un nuevo equipo, cuya tarea central es utilizar a Claude para acelerar la exploración en la dirección del preentrenamiento.

El preentrenamiento es la base de las capacidades de los modelos grandes. Quien logre un avance en este nivel, tendrá la ventaja en la competencia de los próximos años. El hecho de que Anthropic coloque a Karpathy aquí deja muy clara su intención.

Pero si solo vemos esto como "una persona talentosa cambiando de trabajo", lo estamos subestimando.

Karpathy posee algo extremadamente escaso en el círculo de la IA: la superposición dual de credibilidad técnica e influencia masiva. No es solo un investigador que puede escribir buen código y publicar buenos artículos; es el tipo de persona que puede hacer que otros investigadores de primer nivel lo sigan de buena gana.

Existe un dicho en la industria: la incorporación de un investigador prestigioso a menudo lleva a un grupo de personas a reevaluar sus propias opciones profesionales. La llegada de Karpathy podría ser la señal de que Anthropic está a punto de recibir una ola de afluencia de talento.

Lo más sugerente son sus motivaciones. En 2015, fue uno de los cofundadores de OpenAI, y vivió personalmente todo el proceso de transformación de la compañía desde su ideal sin fines de lucro. Luego se fue a Tesla, después regresó brevemente a OpenAI, para luego dejarlo nuevamente y emprender por su cuenta.

Esta vez, elegir Anthropic lleva cierta carga de "declaración".

01 Anthropic, que no deja de ganar

Ver el fichaje de Karpathy de forma aislada hace que perdamos un contexto importante: Anthropic, en este último tiempo, se encuentra en una rara fase ascendente.

Hace dos semanas, unos datos del Ramp AI Index circularon discretamente por los medios tecnológicos.

Los datos mostraban que la tasa de adopción de Anthropic en el segmento empresarial aumentó 3.8 puntos porcentuales en abril, alcanzando el 34.4%, mientras que la de OpenAI cayó 2.9 puntos porcentuales en el mismo periodo, deslizándose hasta el 32.3%. Esta es la primera vez en la historia que Anthropic supera a OpenAI en la tasa de adopción empresarial. Aunque la diferencia aún no es abrumadora, su significado direccional es muy fuerte.

Esa misma semana, Anthropic lanzó una versión de Claude para pequeñas empresas, integrando herramientas de las que las pymes dependen a diario, como QuickBooks, PayPal, HubSpot, Canva, DocuSign, incorporando directamente las capacidades de IA en el flujo de trabajo de estos usuarios. Esta es una clara señal de descentralización; Anthropic ya no solo mira a los grandes clientes corporativos, sino que se dirige a un mercado más amplio.

Un día antes, Anthropic anunció una asociación con la Fundación Gates, comprometiéndose a invertir 200 millones de dólares en fondos, créditos de uso de Claude y soporte técnico durante cuatro años, cubriendo áreas como salud global, educación y desarrollo económico. El monto de esta colaboración no es lo más llamativo, pero su valor narrativo es alto: una empresa que originalmente se centraba en la "seguridad de la IA" está afianzando cada vez más la etiqueta de "IA responsable".

En el punto donde su valoración de financiación se acerca al billón de dólares y su tasa de adopción empresarial acaba de superar a la competencia, la incorporación de Karpathy es el broche de oro de todo esto.

El título del comentario de la revista Fortune fue muy directo: "Anthropic parece incapaz de dejar de ganar".

02 ¿Por qué no regresó a OpenAI?

Si alguien gana, necesariamente alguien más sufre presión.

Karpathy no es la primera persona que abandona el ecosistema de OpenAI y se dirige a Anthropic.

El propio equipo fundador de Anthropic, Dario Amodei, Daniela Amodei y un grupo de investigadores clave en ese momento, fueron quienes dejaron OpenAI colectivamente en 2021 para fundar esta empresa. En cierto modo, desde el día de su nacimiento, Anthropic ha sido producto de una divergencia de caminos dentro de OpenAI.

En los años siguientes, a medida que OpenAI avanzaba cada vez más rápido en la comercialización y la creación de productos, acelerando los lanzamientos, persiguiendo ingresos y acercándose gradualmente a Microsoft, algunos investigadores que valoraban más la "investigación pura" o la "seguridad primero" comenzaron a votar con los pies.

La elección de Karpathy por Anthropic llega en un momento sensible. OpenAI ha tenido recientemente una narrativa externa bastante densa, con las series GPT, la serie o, Sora, Operator avanzando simultáneamente en varios frentes. El ritmo interno es tan rápido que algunos en la industria lo describen en privado como "correr tres maratones al mismo tiempo". Bajo tal expansión acelerada, retener a aquellos que realmente se preocupan por la profundidad de la investigación y no solo por la valoración es un problema difícil de resolver.

Por supuesto, OpenAI aún posee una densidad de talento y una escala de recursos extremadamente fuertes; una sola partida no sacudirá sus cimientos. Pero si este flujo se convierte en una tendencia, lo que realmente debe alertarnos es el cambio en las expectativas de la industria que transmite.

Un analista tecnológico lo dijo de manera muy directa: "El desarrollo de la IA ya no es solo una competencia tecnológica, sino una guerra por el liderazgo del conocimiento. El movimiento de un investigador influyente puede remodelar las prioridades de investigación de toda la industria".

La influencia del propio Karpathy en la comunidad del aprendizaje profundo encaja perfectamente con este juicio. Sus conferencias de Stanford y sus videos de YouTube son material introductorio para muchos de los investigadores que ahora trabajan en los principales laboratorios de IA. A dónde vaya él, lleva implícita cierta garantía de que "esta dirección vale la pena apostar".

03 Preentrenamiento, jugando al futuro

Volviendo al enfoque específico de esta incorporación de Karpathy a Anthropic: el preentrenamiento.

En los últimos dos años, la atención de la industria se ha concentrado en gran medida en direcciones relativamente "cercanas a la capa de aplicación", como la inferencia, la multimodalidad, los agentes, RAG. Los avances en la capacidad de los modelos base han sido vistos por algunos como una fase que ya ha entrado en el "ajuste fino y la optimización", más que en una mejora fundamental.

Anthropic claramente no piensa así. Encargar a Karpathy que forme específicamente un equipo para explorar "usar a Claude para acelerar la investigación de preentrenamiento" es apostar por una dirección más fundamental, de ciclo más largo, pero con un rendimiento potencial mucho mayor.

Aquí hay una lógica interesante: usar los modelos grandes existentes para ayudar en el preentrenamiento de la próxima generación de modelos grandes es un enfoque de "la IA ayudando a la IA a evolucionar". Este camino aún es muy nuevo, no tiene un mapa de ruta maduro, pero si se puede transitar, significa que tanto la eficiencia del entrenamiento como los límites de capacidad podrían experimentar mejoras no lineales.

Encomendarle esto a Karpathy es una apuesta audaz de Anthropic en la dirección tecnológica.

La guerra por el talento en la industria de la IA, llegada a este punto, ya no puede describirse con la intensidad de captar a unos pocos ingenieros. Se asemeja más a una lucha por la "narrativa": quién atrae a las personas que pueden definir la dirección de la investigación, está enviando una señal a toda la industria: nosotros somos los protagonistas futuros de este juego.

La elección de Karpathy, quizás, sea precisamente esa señal.

Preguntas relacionadas

Q¿Por qué es significativa la incorporación de Andrej Karpathy a Anthropic?

ASu incorporación es significativa porque Karpathy posee una credibilidad técnica excepcional e influencia pública en el campo de la IA. Su llegada podría atraer a más talento a Anthropic y representa una declaración sobre la dirección de la investigación en IA, especialmente en el ámbito del preentrenamiento.

Q¿Qué logro reciente de Anthropic se menciona como un punto de inflexión clave?

ASegún datos de Ramp AI Index, en abril Anthropic superó a OpenAI en tasa de adopción empresarial por primera vez, alcanzando un 34,4% frente al 32,3% de OpenAI. Esto marca un cambio significativo en el panorama competitivo.

Q¿En qué se enfocará Karpathy en su nuevo rol en Anthropic?

AKarpathy se centrará en la investigación de preentrenamiento y liderará un nuevo equipo. Su tarea principal será explorar cómo utilizar a Claude para acelerar la investigación en preentrenamiento, un área fundamental para las capacidades futuras de los modelos de IA.

QSegún el artículo, ¿qué factor podría estar motivando a algunos investigadores a dejar OpenAI por Anthropic?

AEl artículo sugiere que la rápida comercialización y orientación hacia productos de OpenAI, junto con su estrecha alianza con Microsoft, podría alejar a investigadores que valoran más la 'investigación pura' o priorizan la 'seguridad de la IA', valores con los que se alinea más Anthropic.

Q¿Qué concepto de investigación prometedor se menciona en relación con el trabajo de Karpathy en preentrenamiento?

ASe menciona el concepto de usar modelos de IA existentes (como Claude) para ayudar en el preentrenamiento de la próxima generación de modelos. Esta idea de 'la IA ayudando a evolucionar a la IA' podría conducir a mejoras no lineales en la eficiencia del entrenamiento y las capacidades de los modelos.

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Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

537 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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