Meta planea una multimillonaria inversión sin precedentes en Scale AI
- Malka Mekler
- hace 2 días
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El posible desembolso de US$10.000 millones convertiría a Scale AI en el mayor aliado externo del gigante para potenciar su infraestructura de datos en inteligencia artificial.
Meta está evaluando una inversión multimillonaria en Scale AI, en una movida que podría redefinir su estrategia en inteligencia artificial. Según diversos reportes, la operación, aún en conversaciones preliminares, superaría los US$10.000 millones, lo que la convertiría en la mayor inversión externa en IA realizada por la empresa matriz de Facebook y una de las más grandes registradas en una compañía privada.
El interés de la empresa se centra en la capacidad técnica de Scale AI, una empresa especializada en el etiquetado de datos a gran escala, una labor esencial para entrenar modelos de inteligencia artificial avanzados. Scale AI ya colabora con gigantes tecnológicos como Microsoft y OpenAI, y su tecnología se ha convertido en un componente crítico del ecosistema de entrenamiento de modelos de lenguaje.
La posible inversión tiene implicaciones significativas para la infraestructura de datos que respalda los modelos fundacionales, incluido el propio Llama 3 de Meta. De hecho, Scale AI desarrolló “Defense Llama”, un modelo de lenguaje de gran escala para uso militar, construido sobre la base tecnológica de Llama 3, lo que indica una relación técnica ya consolidada entre ambas compañías.
Según Bloomberg, Scale AI generó US$870 millones en ingresos durante 2024 y proyecta alcanzar los US$2.000 millones este año, cifras que reflejan la creciente demanda por soluciones de entrenamiento de datos confiables. Aunque Meta ya participó en la ronda Serie F de Scale AI, valorada en US$13.800 millones, esta nueva inversión podría no solo reforzar su liderazgo en IA, sino también asegurar el acceso a una infraestructura de datos clave para el desarrollo de futuros modelos.
Para Meta, esta apuesta no parece ser comercial sino estratégica: al asegurar una relación aún más estrecha con un proveedor crítico de datos anotados, la compañía busca ganar ventaja en un entorno donde la calidad del entrenamiento de los modelos puede marcar la diferencia entre liderar o quedarse atrás en la carrera de la inteligencia artificial.
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