Las gigantes tecnológicas norteamericanas apostaron por China desde comienzos de siglo, ya que se trataba del país más habitado y con mayor crecimiento del mundo, que era a la vez el principal socio comercial de Estados Unidos. No se trató de ninguna idea genial, era lo mismo que venían haciendo todas (o casi todas) las corporaciones industriales de los países desarrollados desde los años ochenta. En el caso de las tecnológicas, aun cuando el gobierno chino nunca permitió Facebook ni Twitter ni ninguna red social extranjera, desde Elon Musk a Bill Gates, pasando por Mark Zuckerberg (que se casó con una china y le pidió al presidente Xi que le pusiera nombre a su hija, a lo cual Xi se negó) viajaban regularmente y brindaban pleitesía al gobierno chino.
Los líderes políticos del primer mundo nunca se sentaron a pensar que se estaba gestando una sociedad entre un imperio pujante con poco más de doscientos años de edad con otro imperio en decadencia con más de tres mil años de historia y que ha pasado por todo tipo de vicisitudes. Hay que ser realmente astuto para ser más astuto que los chinos. China pronto aprendió cómo progresar al estilo occidental. Logró convertirse en líder en lo que respecta a automóviles eléctricos y tecnología en energías renovables. Una vez que USA tomó conciencia de que China podía convertirse nuevamente en la máxima potencia mundial, primero Trump y luego el gobierno de Biden decidieron que no podía permitir que China se impusiera también en la más nueva y revolucionaria de las tecnologías: la IA. A partir de ahí comenzó el desacople de la mayor asociación comercial e industrial de la historia de la humanidad, y Estados Unidos comenzó a restringir las exportaciones a China de los chips más avanzados que se usan para desarrollar sistemas de IA.
Aquí se presentó un gran conflicto entre la élite financiera y tecnológica norteamericana con el gobierno federal, que finalmente quedó resuelto con el regreso de Trump al poder: ahora juntos buscan impedir que todo el conocimiento y la tecnología brindada a China para el desarrollo de la tecnología digital, convierta al gigante oriental en el número uno en inteligencia artificial, siendo China por naturaleza el mercado más apetecible para las 7 Magníficas. Trump lo logró: Elon Musk, Zuckerberg y Jeff Bezos ya juraron fidelidad total a Estados Unidos y esto implica que lenta o rápidamente irán “desacoplándose” de sus importantes negocios en China. Lo importante, como sostiene Sam Altman, CEO de Open AI, es que China no pueda superar a Estados Unidos en IA.
Por eso, grande fue la sorpresa cuando el pasado diciembre apareció DeepSeek V3; un LLM completamente creado por un empresario chino que vive y se educó en China. En un artículo publicado en 3quarkdaily.com, Ashutosh Jogalekar argumenta que el hecho de que un chino ya no necesite estudiar en Estados Unidos para alcanzar el más alto nivel, no es un dato menor.
El nuevo modelo chino llamó la atención de inmediato porque compite con el GPT-4 de OpenAI, el sistema preferido en todo el mundo. De hecho, DeepSeek v3 es mucho más que competitivo en términos de parámetros críticos. GPT-4 usó alrededor de 1 billón de parámetros de entrenamiento, mientras DepSeek lo hizo con solo 617 mil millones. Y mientras GPT-4 tiene un billón de tokens, DeepSeek tiene 15 veces esa cantidad (los tokens son las palabras o partes de palabras con las que el sistema va armando las oraciones). Lo más impresionante es que entrenar a DeepSeek costó menos de us$6 millones, mientras que el GPT-4 costó us$100 millones, sostiene Jogalekar.
Esa es una diferencia cualitativamente significativa, porque hasta ahora solo un grupito de empresas muy bien financiadas podían acceder al mundo de la producción y distribución de sistemas LLMs, pero seis millones están al alcance de casi cualquier startup pequeña.
Jogalekar sostiene que la principal diferencia es que DeepSeek es de código abierto mientras que GPT-4 no lo es, más allá de ser un producto de OpenAI. El único modelo de código abierto en Estados Unidos es Llama, de Meta. En el momento actual hay muy pocos secretos científicos y tecnológicos que tarde o temprano no puedan ser descubiertos por un país tecnológicamente avanzado, según Jogalekar.
Se podría argumentar que entrenar DeepSeek costó una fracción de los mejores modelos LLM porque fue desarrollado a partir de modelos existentes, como el Llama. Pero es este precisamente el punto: al igual que otros softwares, los LLM siguen la regla de que disminuye precipitadamente el costo marginal. Más importante aún, la naturaleza de código abierto y bajo costo de DeepSeek significa que China ahora tiene la capacidad de capturar el mercado mundial de LLMs antes que Estados Unidos, a medida que millones de organizaciones y usuarios conviertan a DeepSeek en la base sobre la cual construir su IA. Una vez más, la búsqueda de seguridad y primacía tecnológica a través del secreto habría resultado efímera, tal como lo fue con las armas nucleares.
Ser abierto no significa ser amable. Los críticos de código abierto suelen citar las desventajas competitivas y los riesgos de seguridad como los dos argumentos en contra de esta práctica. Pero en el caso de la IA, esto no solo es falso sino que además pierde de vista algo fundamental. El país que tiene un modelo de código abierto establece los estándares sobre los cuales otros países construyen sus propios modelos y marcos de datos. Son dueños del ecosistema. Esto conduce a una ventaja competitiva, no a una desventaja. Consideremos lo que sucedió con Linux. Muchos países emplearon Linux como sistema operativo sobre el cual crearon herramientas y servicios.
Pero al hacer modelos cerrados, Estados Unidos corre el riesgo de perder los estándares sobre los que se construye toda la IA del futuro, lo que obligará a sus empresarios a crear herramientas para otras plataformas de IA en lugar de las suyas propias. En cuanto a los riesgos de seguridad, la preocupación suele ser que los actores maliciosos (tanto estatales como no estatales) puedan utilizar la naturaleza muy abierta del sistema para explotar la tecnología para difundir información errónea o incorporar malware. En el peor de los casos, pueden aprovechar estos sistemas para lanzar ciberataques a la infraestructura de un país. Pero, de hecho, el peligro de que un país no pueda lanzar eficazmente un contrataque contra una IA inteligente basada en LLM es mayor cuando el software no es abierto, según sostiene y argumenta Jogalekar en 3quarkdaily.org.
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