mi opinión contraria es que la idea de que "los modelos son mercancías, solo intercámbialos" es una visión terminalmente ingenua sostenida casi exclusivamente por personas aquí que nunca han lanzado productos basados en llm en profundidad. estas personas suelen ser solo pontificadores. mi opinión personal es que la ventaja competitiva sí existe y es el ajuste acumulado... que son cosas como bibliotecas de prompts, manejo de casos extremos, intuición institucional sobre modos de fallo y calibración de confianza incorporada. y los costos de cambio se acumulan de manera no lineal con la profundidad de la integración. el consumidor de api a nivel superficial puede ser trivial. pero para cosas profundamente integradas como la lógica de segmentación, los canales de comunicación, flujos de trabajo clasificados, etc., el costo de cambio es básicamente un ciclo completo de reingeniería disfrazado como una decisión de proveedor. la situación de dow/anthropic es interesante porque las organizaciones militares probablemente tienen la versión más extrema de este problema. no pueden simplemente probar al azar en producción, y cada caso extremo de comportamiento tiene que ser revalidado de maneras que son lentas, costosas y requieren una experiencia especializada que no necesariamente se transfiere entre familias de modelos. soy muy consciente de esto porque nuestra startup tiene la capacidad de cambiar a cualquier modelo, pero es un dolor de cabeza porque todo o se rompe o se vuelve raro.