Los modelos abiertos están tomando la delantera en la primera línea de la IA

Mientras este verano la atención se fijaba en los modelos de vanguardia más recientes de Anthropic y en la batalla en Washington por el acceso, los desarrolladores siguieron moviéndose en otra dirección. En Hugging Face, los modelos chinos de pesos abiertos representaron el 41% de las descargas esta primavera, superando a los modelos estadounidenses. En OpenRouter, los seis modelos más populares son todos modelos abiertos de empresas chinas, entre ellas Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax y Z.ai. El Claude Opus 4.7 de Anthropic ocupaba el séptimo lugar al momento de escribir.

Otros datos de plataformas apuntan en la misma dirección. Vercel afirma que los modelos de pesos abiertos están asumiendo gran parte de la infraestructura de alto volumen detrás de las aplicaciones de IA, mientras que los modelos cerrados siguen siendo la capa premium más cara. En junio, los modelos abiertos gestionaron casi un tercio de las solicitudes de IA en la plataforma. Esas cifras cubren solo una parte del mercado y excluyen las sesiones alojadas directamente por los principales laboratorios, donde OpenAI y Anthropic probablemente todavía concentran la mayor parte de su uso.

Para Clem Delangue, CEO de Hugging Face, la tendencia sugiere que los sistemas de vanguardia podrían acabar reservados para un conjunto más restringido de tareas.

“Quizá dentro de unos años, los modelos de vanguardia serán para experimentar y para algunas tareas de muy alto valor, y la mayor parte de las cargas de trabajo de producción estarán realmente impulsadas bien por modelos privados dentro de las empresas, bien por modelos de código abierto.”

Delangue dijo que los clientes cada vez quieren más poseer modelos en lugar de alquilar acceso a través de API opacas, sobre todo después de ver lo que cuesta escalar sistemas de frontera cerrados. Sostiene que las empresas no quieren externalizar capacidades centrales a proveedores que no pueden inspeccionar ni controlar.

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Ese cambio es visible en la propia Hugging Face. Según Delangue, la plataforma ve un nuevo repositorio creado cada siete segundos y aloja casi tres millones de modelos públicos y un millón de conjuntos de datos públicos. La mitad de las compañías Fortune 500 están utilizando Hugging Face para desplegar modelos privados y de código abierto, dijo. El resultado, en su opinión, no es “un modelo para gobernarlos a todos”, sino un mercado formado por muchos modelos especializados ajustados para casos de uso específicos.

Los lanzamientos chinos de pesos abiertos siguen presionando a los rivales estadounidenses

El auge de los modelos abiertos ha coincidido con un flujo constante de lanzamientos más potentes por parte de laboratorios de IA chinos. Cada pocos meses, otra empresa publica un modelo de pesos abiertos que es más barato de desplegar y más fácil de personalizar que las alternativas cerradas, lo que presiona la economía que hay detrás de los sistemas de IA propietarios.

Más recientemente, Z.ai, con sede en Pekín, lanzó GLM-5.2, un modelo de pesos abiertos que, según la fuente, rinde con fuerza en la codificación con agentes y compite con los últimos modelos de Anthropic en la identificación de vulnerabilidades de seguridad.

Satya Nadella, CEO de Microsoft, ha argumentado de forma similar en contra de depender de un solo proveedor, planteando el control sobre los datos como una preocupación central para las empresas.

“Aunque se necesita la gran innovación que proviene de que los proveedores de modelos tengan derechos de uso justo para entrenar modelos con datos públicos, me parece irónico que el statu quo sea luego imponer términos restrictivos sobre la destilación y reservarse el derecho a aprender del uso y la interacción del cliente.”

“Si el aprendizaje fluye en solo una dirección, el valor económico converge hacia los propietarios de la infraestructura de aprendizaje en lugar de hacia los creadores del conocimiento en sí. Por lo tanto, es imperativo que distribuamos la infraestructura de aprendizaje a cada empresa para que puedan controlar su propio ciclo de aprendizaje.”

El debate sobre la seguridad de los modelos abiertos se agudiza

El impulso a favor de los modelos abiertos también está profundizando la pelea sobre si los sistemas de gran capacidad deberían publicarse ampliamente en absoluto. Dario Amodei, CEO de Anthropic, ha argumentado que los potentes pesos de modelos abiertos podrían volverse peligrosos porque, una vez liberados, son difíciles de controlar. Los críticos de los modelos abiertos también han advertido que actores malintencionados podrían usarlos para desinformación, ciberataques o guerra biológica.

Delangue sostiene que el riesgo contrario importa más: la concentración del poder.

“El mayor riesgo en la IA es la concentración del poder.”

Dice que la transparencia ayuda a los defensores a entender y parchear riesgos de ciberseguridad conocidos, mientras que mantener cerrados los modelos avanzados no elimina los peligros subyacentes. En su opinión, los guardarraíles de las API se pueden eludir y los pesos de los modelos aún pueden ser robados y distribuidos. Restringir el acceso, argumenta, deja sobre todo los sistemas poderosos en manos de un pequeño número de empresas.

“No los haces realmente seguros manteniéndolos detrás de puertas cerradas para solo unos pocos jugadores. Los haces más peligrosos porque creas asimetría de poder y asimetría de capacidades.”