La verdadera carrera de la IA ya no está en la vanguardia
The real AI race may no longer be at the frontier
Durante varias semanas de este verano, la industria de la inteligencia artificial (IA) se centró en los últimos modelos de vanguardia de Anthropic y en la lucha de Washington por controlar quién tenía acceso a ellos. Sin embargo, mientras todos observaban la vanguardia, los desarrolladores continuaban construyendo sin esperar el permiso de gigantes como Anthropic y OpenAI.
Los modelos de peso abierto chinos representaron el 41% de las descargas en Hugging Face esta primavera, superando a los modelos estadounidenses. En OpenRouter, los seis modelos más populares son todos modelos abiertos de empresas chinas, incluyendo Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax y Z.ai. El modelo Claude Opus 4.7 de Anthropic se encuentra en séptimo lugar en el momento de escribir este artículo. Además, datos de Vercel muestran que los modelos de peso abierto están absorbiendo gran parte de la infraestructura de aplicaciones de IA, mientras que los modelos cerrados funcionan como la capa premium de mayor costo. Los modelos abiertos manejaron casi un tercio de las solicitudes de IA en la plataforma en junio.
Estas plataformas solo capturan una parte del ecosistema de IA; en particular, dejan de lado las sesiones alojadas por grandes laboratorios, que probablemente representen la mayor parte del uso de OpenAI y Anthropic. Sin embargo, la gran y creciente cuota de mercado de los modelos de código abierto plantea una pregunta difícil: ¿Cuánto importan todavía los modelos de vanguardia si la mayoría de la producción de IA termina funcionando con alternativas más económicas y personalizables?
Algunos ven el crecimiento de los modelos de código abierto como un signo de que los modelos más inteligentes pueden terminar siendo utilizados solo para casos de uso muy especializados. «Tal vez en unos años, los modelos de vanguardia serán para experimentar y para algunas tareas de muy alto valor, y la mayoría de las cargas de trabajo de producción estarán impulsadas por modelos privados dentro de las empresas o por modelos de código abierto», dijo Clem Delangue, CEO de Hugging Face, en un reciente episodio de Equity.
Hugging Face es una plataforma y comunidad de desarrolladores conocida por alojar, compartir y ayudar a las empresas a implementar modelos abiertos. Delangue dice que los clientes y miembros de la comunidad de Hugging Face están cada vez más convencidos de los beneficios de poseer sus propios modelos de IA en lugar de alquilarlos, una tendencia que ha cobrado fuerza después de recibir la factura asociada con el costo de escalar modelos cerrados de vanguardia.
«Si eres una empresa de IA o una empresa tecnológica, no quieres externalizar tus capacidades principales a otra empresa, a una API de caja negra que no controlas, no tienes visibilidad y realmente no tienes ningún tipo de propiedad», dijo Delangue.
Ese cambio, argumenta Delangue, se refleja en la actividad que ocurre en Hugging Face. Se crea un nuevo repositorio cada siete segundos en la plataforma, que alberga casi tres millones de modelos públicos y un millón de conjuntos de datos públicos, según Delangue. Esto apunta a un panorama diferente al de «un modelo para gobernarlos a todos», dice. En realidad, parece más como empresas utilizando muchos modelos diferentes, muchos de los cuales están personalizados para su caso de uso específico. La mitad de todas las empresas Fortune 500 están utilizando Hugging Face para implementar sus propios modelos privados y modelos de código abierto, afirma.
La creciente popularidad de los modelos abiertos coincide con un flujo constante de lanzamientos cada vez más capaces de laboratorios de IA chinos. Cada pocos meses, otra empresa de IA china lanza un modelo de peso abierto poderoso que es más barato de implementar y más fácil de personalizar que los competidores cerrados, socavando la economía de la IA propietaria en la que las empresas estadounidenses han invertido miles de millones. Recientemente, la empresa de IA con sede en Beijing, Z.ai, lanzó un modelo de peso abierto llamado GLM-5.2 que sobresale en codificación agéntica y compite con los últimos modelos de Anthropic en la identificación de vulnerabilidades de seguridad.
Delangue no es el único ejecutivo que argumenta que las empresas deberían evitar atarse a un único proveedor de modelos. El CEO de Microsoft, Satya Nadella, advirtió recientemente contra el bloqueo de un solo proveedor, argumentando que el control de los datos debería ser una preocupación principal para las empresas que utilizan IA.
«Si bien la gran innovación que proviene de los proveedores de modelos al tener derechos de uso justo para entrenar modelos con datos públicos es necesaria, encuentro irónico que el status quo sea luego imponer términos restrictivos sobre la destilación y reservarse el derecho de aprender del uso del cliente y los datos de interacción», dijo Nadella. «Si el aprendizaje fluye en una sola dirección, el valor económico converge hacia los propietarios de la infraestructura de aprendizaje en lugar de hacia los creadores del conocimiento mismo. Por lo tanto, es imperativo que distribuyamos la infraestructura de aprendizaje a todas las empresas para que puedan controlar su propio ciclo de aprendizaje.»
El auge de los modelos abiertos también ha intensificado un debate sobre si los modelos cada vez más capaces deberían estar disponibles de manera amplia. El CEO de Anthropic, Dario Amodei, ha argumentado que escalar pesos de modelos abiertos poderosos podría volverse peligroso porque, una vez liberados, son difíciles de controlar. Otros han argumentado que los modelos abiertos son más accesibles para actores malintencionados que podrían usarlos para difundir desinformación o llevar a cabo ciberataques o guerras biológicas.
Delangue ve el intercambio de manera diferente. «El mayor riesgo en la IA es la concentración de poder», dijo Delangue. «La forma de hacer el mundo más seguro, en mi opinión, es nivelar el campo de juego y crear transparencia en estos modelos.»
La transparencia significa que los defensores pueden «parchear los riesgos de ciberseguridad que ya saben que los modelos de código abierto pueden explotar», dijo.
El ejecutivo de Hugging Face argumenta que mantener los modelos poderosos cerrados no elimina los riesgos asociados con los sistemas avanzados de IA, en parte porque es fácil superar las barreras de las API de los modelos de vanguardia y robar los pesos y diseminarlos abiertamente. Restringir los modelos poderosos, argumenta Delangue, simplemente concentra la tecnología en manos de unas pocas empresas mientras reduce la transparencia.
