Por qué no estoy apoyando a un ganador en la carrera de la IA. Opinión
Los modelos de peso abierto son tan importantes como los de OpenAI y Anthropic, como demuestran muy bien los crecientes costes y las interrupciones impredecibles.
Como periodista tecnológico cuyo trabajo es mantenerse al día con las últimas innovaciones, me consideraría un usuario de IA más intensivo que la persona promedio. Pago por acceso a algunos de los sistemas de IA cerrados más capaces del mundo: OpenAI recibe 20 dólares al mes de mi parte, al igual que Z.AI de China, y también tengo una suscripción a Opencode, que me da acceso a una variedad de modelos de vanguardia.
Pero además de las suscripciones mensuales que salen de mi cuenta bancaria, también ejecuto modelos de IA locales de peso variable en computadoras que poseo, donde los datos que les doy nunca tienen que salir de la habitación.
Y si me dijeras que solo puedo tener los sistemas de IA cerrados o los que tengo alojados localmente, me quedaría con los locales en un abrir y cerrar de ojos. La razón es la libertad de elección.
Durante gran parte del tiempo desde que el auge de la IA generativa se desencadenó con el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, se ha asumido que los modelos más capaces son desarrollados por un puñado de empresas estadounidenses enormemente ricas. Pero ese panorama ha cambiado. Desarrolladores chinos han lanzado sistemas de pesos abiertos cada vez más capaces, mientras que Mistral de Francia ha seguido desarrollando modelos que se pueden descargar y ejecutar en otros lugares, manteniendo a Europa en la competencia.
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La ventaja de los laboratorios pioneros sigue existiendo, pero se ha reducido. Índice de IA 2026 de la Universidad de Stanfordse constató que, en marzo, el modelo cerrado líder superó al mejor modelo abierto por un 3,3%. La diferencia entre los mejores modelos de EE. UU. y de China fue de solo un 2,7%, y es lo suficientemente pequeña como para que el liderazgo haya cambiado de manos repetidamente.
Esa competencia se puso en foco en julio cuando el lanzamiento de Kimi 3, de la empresa Moonshot con sede en Pekín, sacudió los mercados estadounidenses al ofrecer un rendimiento comparable al de los dos modelos de vanguardia con una fracción de su capacidad de cómputo. Eso ocurrió apenas días después de que Xi Jinping hubiera afirmado como política el compromiso de China con el desarrollo de código abierto.
Los modelos cerrados son un poco como contratar a un consultor brillante que trabaja en otro lugar. Les envías tu problema y te devuelven una respuesta, pero tienes una visibilidad limitada de lo que ocurre entre medias. Los modelos de peso abierto te permiten ver cómo funcionan y, aún mejor, te permiten cambiar los “pesos” que codifican lo que el modelo aprendió durante el entrenamiento según tus necesidades.
Para los usuarios finales, eso puede ser una bendición y, para los países fuera de las dos potencias dominantes en IA, puede ser especialmente valioso. Europa está descubriendo el mismo problema que enfrentan gobiernos y empresas en África, Asia y América Latina: usar la IA es un beneficio enorme hasta que te vuelves dependiente de la infraestructura de IA de otra persona, especialmente la de empresas que operan bajo un presidente caprichoso que ama declarar guerras comerciales.
En junio pasado, el gobierno de Estados Unidos ordenó brevemente a Anthropic que impidiera el acceso de ciudadanos extranjeros al modelo más potente del mundo. Y declaraciones de Trump desde entonces han indicado que él se ve a sí mismo como el regulador global de lo que él describe como "Superinteligencia".
Sin embargo, Trump no es el único estadounidense que quisiera decidir cómo debe desarrollarse y distribuirse la IA. En la última semana, ejecutivos de varios de los principales laboratorios de IA de Estados Unidos han advertido que el desarrollo de frontera podría necesitar ralentizarsedebido a los riesgos que plantean sistemas cada vez más capaces.
Y la interrupción también puede tener otras causas: a principios de septiembre, los modelos ChatGPT, Anthropic y Grok sufrieron interrupciones casi simultáneas, cuya causa aún está en duda.
Diferentes modelos, diferentes tareas
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Por eso necesitamos más competencia, incluso a través de modelos alojados localmente que uso a diario junto con esas suscripciones. Porque si un proveedor sube los precios, cambia sus reglas, retira un modelo o decide que un mercado ya no merece la pena, les da a los clientes, a todos nosotros, una vía alternativa que de todos modos es casi igual de buena.
Un banco puede preferir un modelo cerrado para una tarea y uno de pesos abiertos alojado localmente para otra, y de hecho muchas empresas con las que hablo están optando por construir sus sistemas de IA sobre modelos de pesos abiertos que controlan, en lugar de modelos cerrados de frontera que no controlan. Los gobiernos han firmado acuerdos para usar chatbots comerciales en trabajos rutinarios, pero podrían beneficiarse de mantener los datos sensibles dentro de sus fronteras y en modelos alojados localmente. Las startups pueden basarse en modelos como Qwen, Kimi, DeepSeek o Mistral porque hacerlo es más barato o les da mayor control.
Y esa elección probablemente se volverá más importante, no menos. La carrera por la IA suele presentarse como una competencia para construir el modelo más ingenioso, como si el resto de nosotros estuviéramos simplemente esperando a descubrir qué empresa gana y qué producto deberíamos usar a continuación. Pero ese sería un resultado bastante miserable para una tecnología que probablemente se integrará en empresas, gobiernos y nuestra vida cotidiana. Parte de la emoción es ver cómo distintos modelos se adaptan mejor a diferentes necesidades. Una vez entrevisté a aficionados tecnológicos en Egipto y otros lugares que tomaban esos modelos de pesos abiertos y los adaptaban para representar mejor su lengua y su cultura. Ese es el futuro que necesitamos, no uno en el que todos hablemos con acento del Silicon Valley estadounidense.
La soberanía de la IA es un objetivo importante, y es uno cuyo significado ha cambiado en los últimos años gracias al auge de los sistemas de IA con pesos abiertos. No implica que cada país deba gastar miles de millones en construir su propio modelo de vanguardia. Pero sí debería significar disponer de suficientes opciones para que ningún país o empresa se vea obligado a aceptar lo que un único proveedor decida ofrecerle.
OpenAI, Anthropic y los otros laboratorios de vanguardia seguirán siendo importantes, y seguirán recibiendo mis 20 dólares al mes en un futuro previsible. Pero los ordenadores junto a mi escritorio me recuerdan que ya no tienen que ser la única opción en la ciudad.
Chris Stokel-Walker es autor, profesor universitario y periodista especializado en medios y tecnología. Aparece con regularidad en televisión y en publicaciones impresas de todo el mundo. Las opiniones expresadas son suyas.
