EE. UU. prioriza la IA de código abierto en la carrera contra China

El gobierno de EE. UU. ha elevado recientemente el fomento de la Inteligencia Artificial (IA) de código abierto y de peso abierto a una prioridad nacional máxima, según se describe en el Plan de Acción de IA de EE. UU. del presidente Trump. Este cambio estratégico marca el reconocimiento de que lo que antes era un debate altamente técnico es ahora central para el esfuerzo urgente de la nación por ganar la carrera global de la IA, particularmente contra China.

El propio Plan de Acción de IA de China, publicado poco después de la versión estadounidense, también enfatiza el código abierto, convirtiendo este dominio en un campo de batalla crítico. El creciente liderazgo de China en modelos de IA abiertos se considera una fuente de poder blando global, lo que subraya el imperativo para EE. UU. de competir.

Un ejemplo notable de esta tendencia surgió a principios de este año con el lanzamiento de DeepSeek-R1, un potente modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto de China. A diferencia de los modelos propietarios, DeepSeek-R1 presentaba “pesos abiertos” y “ciencia abierta”. Los pesos abiertos significan que los individuos con las habilidades y recursos informáticos necesarios pueden ejecutar, replicar o personalizar el modelo, mientras que la ciencia abierta implica compartir los métodos y conocimientos subyacentes utilizados en su desarrollo.

Horas después de su lanzamiento, investigadores y desarrolladores de todo el mundo comenzaron a interactuar con DeepSeek-R1. En solo unos días, se convirtió en el modelo más popular en Hugging Face, una plataforma destacada para modelos de IA, lo que llevó a la creación de miles de variantes adoptadas por importantes empresas tecnológicas, laboratorios de investigación y startups a nivel mundial. Sorprendentemente, esta rápida adopción se extendió a Estados Unidos, marcando un momento significativo: la IA estadounidense, por primera vez, se estaba construyendo sobre cimientos chinos. Este evento causó repercusiones en el mercado de valores de EE. UU. en una semana.

DeepSeek-R1 no fue un incidente aislado. Decenas de grupos de investigación chinos están ahora avanzando activamente en la IA de código abierto, compartiendo no solo modelos robustos, sino también los datos, el código y las metodologías científicas detrás de ellos. Su rápido progreso en este entorno abierto contrasta fuertemente con la tendencia actual entre muchas empresas de IA con sede en EE. UU.

Históricamente, entre 2016 y 2020, EE. UU. fue el líder mundial indiscutible en IA de código abierto. Laboratorios de investigación de instituciones como Google, OpenAI y Stanford fueron pioneros en modelos y métodos innovadores, incluida la arquitectura fundamental del transformador (la “T” en ChatGPT). Esta cultura abierta fomentó una era de innovación, lo que llevó a plataformas como Hugging Face, diseñadas para democratizar el acceso a estas tecnologías.

Sin embargo, el panorama ha cambiado drásticamente. Los modelos insignia de EE. UU. como GPT-4, Claude y Gemini son cada vez más propietarios. Son accesibles principalmente a través de chatbots o interfaces de programación de aplicaciones (API), interfaces restringidas que permiten a los usuarios interactuar con el modelo pero no examinar su funcionamiento interno, volver a entrenarlo o usarlo libremente. Los pesos de los modelos, los datos de entrenamiento y el comportamiento permanecen celosamente guardados por unas pocas grandes corporaciones tecnológicas.

Este cambio tiene profundas implicaciones. Los científicos, startups e instituciones estadounidenses se ven cada vez más obligados a construir sobre modelos abiertos chinos porque los principales modelos de EE. UU. están bloqueados detrás de interfaces propietarias. A medida que surgen más modelos abiertos del extranjero, entidades chinas como DeepSeek y Alibaba están fortaleciendo su posición como capas fundamentales dentro del ecosistema global de la IA. En consecuencia, las herramientas que impulsan la próxima generación de productos, investigaciones e infraestructuras de IA de Estados Unidos se originan cada vez más en el extranjero.

Más allá de la innovación inmediata, se cierne un riesgo más fundamental: cada avance de la IA, incluso en los sistemas más cerrados, se basa en fundamentos abiertos, desde arquitecturas de transformadores hasta bibliotecas de entrenamiento y marcos de evaluación. Crucialmente, el código abierto acelera significativamente la velocidad de desarrollo de la IA de un país. Fomenta la experimentación rápida, reduce las barreras de entrada y genera una innovación compuesta. Si EE. UU. se queda atrás hoy en el código abierto, corre el riesgo de quedarse atrás por completo en la IA.

El movimiento hacia modelos abiertos y auditables es vital no solo para la innovación, sino también para la seguridad, el progreso científico y la gobernanza democrática. Los modelos abiertos ofrecen transparencia, permitiendo a gobiernos, educadores, instituciones de atención médica y pequeñas empresas adaptar la IA a sus necesidades específicas sin estar atados a un solo proveedor o depender de sistemas opacos de “caja negra”.

Para recuperar el liderazgo, EE. UU. necesita fomentar más y mejores modelos y artefactos de código abierto desarrollados internamente. Las instituciones estadounidenses existentes ya comprometidas con la apertura, como Meta con su familia Llama de peso abierto (que ha inspirado decenas de miles de variaciones en Hugging Face), el Allen Institute for AI con sus modelos completamente abiertos, y startups prometedoras como Black Forest que desarrollan sistemas multimodales abiertos, deben construir sobre sus éxitos. Incluso OpenAI ha insinuado la posibilidad de liberar pesos abiertos en el futuro.

Con un mayor apoyo público y político, como lo demuestra el Plan de Acción de IA de EE. UU., Estados Unidos puede reavivar un movimiento descentralizado arraigado en la ciencia abierta y la IA de código abierto. Este enfoque, impulsado por una comunidad colaborativa de laboratorios de vanguardia, grandes empresas tecnológicas, startups, universidades y organizaciones sin fines de lucro, es esencial para asegurar el liderazgo continuo de Estados Unidos en la IA. Para construir una IA que refleje los principios democráticos y ganar la carrera global de la IA, EE. UU. debe liderar la carrera de la IA de código abierto.