El equilibrio de poder en los modelos abiertos de IA

En una reciente sesión informativa para miembros del Congreso y su personal, un experto presentó el estado de los modelos de pesos abiertos en el contexto de la competencia entre Estados Unidos y China. Los modelos abiertos son aquellos cuyos pesos están disponibles públicamente para su inspección o uso posterior, y se dividen principalmente en dos categorías: los de pesos abiertos, como Llama, Qwen, Gemma o DeepSeek, y los de código abierto, que además incluyen el código y los datos de entrenamiento para reproducir el modelo, como los Olmo del Allen Institute for AI, Marin de OpenAthena y Pythia de EleutherAI. Desde aproximadamente abril de 2025, las empresas chinas de IA han sido líderes claras en modelos de pesos abiertos.

Los modelos chinos de pesos abiertos superaron a los estadounidenses hace unos 18 meses, y en julio de 2025 China tomó la delantera en descargas en Hugging Face, principalmente gracias a los modelos Qwen de Alibaba. Según el Proyecto ATOM, la ventaja de descargas de China ha crecido a alrededor de 1.6 mil millones, con un total de 3.2 mil millones de descargas, el doble del total de Estados Unidos. En el índice AAII, los modelos chinos como GLM-5.3, GLM-5.3-Flash y Kimi K3 obtienen puntuaciones de 45, 42 y 44 respectivamente, mientras que los mejores estadounidenses, como Inkling e Inkling Small, obtienen 26, y Nemotron 3 Ultra, 23. Los modelos chinos están aproximadamente 2 a 5 meses detrás de la frontera cerrada estadounidense, mientras que los modelos abiertos estadounidenses están 6 a 9 meses detrás de OpenAI y Anthropic.

El uso de modelos abiertos se disparó en 2026: en OpenRouter, el procesamiento pasó de un billón de tokens semanales en septiembre de 2025 a unos 80 billones hoy, y la cuota de modelos chinos creció del 70% a más del 80%. Gran parte de la investigación académica se realiza sobre Qwen; un análisis de arXiv muestra que las menciones de cualquier modelo abierto pasaron del 2% en enero de 2023 al 50% en septiembre de 2026, y China superó a Estados Unidos en menciones. La destilación de modelos estadounidenses por parte de laboratorios chinos ayuda a reducir la brecha de rendimiento en 1 o 2 meses, pero no explica todo su éxito. La creciente dependencia de modelos chinos en empresas y universidades estadounidenses plantea riesgos y desafíos regulatorios, y la mejor respuesta es invertir en modelos abiertos propios.