El director ejecutivo de Meta Platforms, Mark Zuckerberg, pidió que se reduzcan las barreras en Estados Unidos para la IA de código abierto con el fin de competir mejor con sus rivales chinos, mientras que el gigante de las redes sociales lanzó el lunes un nuevo modelo de ponderación abierta y dijo que pronto le seguirían más.
El nuevo modelo, Muse Glimmer, es más pequeño que los principales modelos de IA de la competencia y está diseñado para ejecutar tareas de agente en un Mac o PC con una sola tarjeta gráfica, con el objetivo de aprovechar la demanda de sistemas de IA que se ejecutan directamente en los dispositivos de las personas.
«Tenemos modelos aún más grandes que llegarán pronto», dijo Zuckerberg en una publicación de video que acompañaba su ensayo de 14 páginas titulado «El futuro es para todos», en el que defendía la difusión de la IA en lugar de dejarla en manos de unos pocos.
«La idea de que la IA es tan peligrosa que el único camino seguro es una concentración extrema de poder parece intrínsecamente problemática.»
La declaración de Zuckerberg supone la más reciente muestra de apoyo a la IA de código abierto, que está ganando terreno a medida que las empresas se muestran más recelosas ante el aumento desorbitado de los costes de la IA y les preocupan los recientes incidentes de ciberseguridad relacionados con modelos de Anthropic, OpenAI y Meta.
Los modelos de peso abierto suelen ser más económicos que los modelos líderes de empresas como OpenAI y Anthropic. Además, incluyen componentes centrales de acceso público para una fácil personalización, a diferencia de los modelos cerrados que las empresas mantienen bajo su control absoluto.
Estos controles están en el punto de mira después de que Hugging Face, la colaboración de codificación de IA pirateada por un modelo OpenAI malicioso, se viera obligada a utilizar un modelo chino de código abierto para defenderse del ataque, debido a que los modelos de código cerrado tienen restricciones en cuanto a su uso en materia de ciberseguridad.
Las startups chinas lideran la carrera por los modelos de ponderación abierta, con Kimi K3 de Moonshot, Qwen3.8-Max de Alibaba y V4-Flash de DeepSeek rivalizando con el rendimiento de los mejores sistemas estadounidenses. Por el contrario, los modelos líderes de los desarrolladores estadounidenses OpenAI, Anthropic y Google (Alphabet) utilizan ponderación cerrada.
Las acciones de Meta, que han caído alrededor de un 10% en lo que va del año, subieron casi un 3% en las operaciones previas a la apertura del mercado el lunes.
ES NECESARIO REPLANTEAR LAS POLÍTICAS PARA IMPULSAR EL PESO ABIERTO
Meta también planea publicar los pesos de Muse Spark 1.2, su modelo más avanzado, creado por un costoso equipo de superinteligencia que formó el año pasado para reincorporarse a la carrera de la IA.
La empresa llevaba tiempo apoyando los modelos abiertos y era una de las pocas empresas tecnológicas estadounidenses que lanzaba este tipo de modelos antes de que la mala acogida de su Llama 4 el año pasado la obligara a cambiar de estrategia.
En el extenso ensayo sobre inteligencia artificial publicado el lunes, Zuckerberg también presentó un nuevo fondo de mil millones de dólares que tiene como objetivo aliviar los temores sobre el impacto de la construcción de sus centros de datos, ofreciendo apoyo a las comunidades.
La creciente oposición local a los centros de datos se ha convertido en un tema clave en las elecciones estadounidenses y en uno de los mayores obstáculos para el impulso de las grandes empresas tecnológicas por construir la infraestructura necesaria para impulsar la IA.
«Una desventaja importante que tiene Estados Unidos en comparación con países como China es que es más difícil construir infraestructura aquí», dijo Zuckerberg, cuya compañía tiene previsto invertir hasta 145.000 millones de dólares este año en infraestructura de IA.
Zuckerberg también afirmó que Estados Unidos necesitaba replantearse sus políticas si las empresas nacionales querían liderar los modelos de ponderación abierta, incluso en lo que respecta al uso y la destilación de datos, un método que utiliza los resultados de un potente sistema de IA para entrenar un modelo más pequeño que puede realizar algunas de las mismas tareas con mucha menos capacidad de procesamiento.
Afirmó que Meta implementaría una estructura de gobernanza para otorgar a sus directores independientes el poder de aprobar los criterios de seguridad para la publicación de modelos.
«Actualmente, los laboratorios extranjeros gozan de varias ventajas en este sentido, ya que los laboratorios estadounidenses deben cumplir con muchas restricciones adicionales en cuanto a los datos de entrenamiento», dijo Zuckerberg, refiriéndose a los modelos de código abierto.
«La política estadounidense debe reducir esta fricción adicional si queremos que los modelos de código abierto estadounidenses lideren con el tiempo», dijo Zuckerberg, y agregó que restringir el acceso a los modelos de código abierto extranjeros no era una solución eficaz.
Según dos fuentes familiarizadas con las conversaciones, la administración del presidente Donald Trump comunicó a los desarrolladores de IA a principios de este mes que no someterá los modelos de IA de peso abierto a pruebas de seguridad voluntarias.
(Reporte de Ananya Palyekar y Shubham Kalia en Bengaluru; Editado por Mrigank Dhaniwala y Devika Syamnath)
Fuente: reuters
