La verdadera ventaja de estas empresas chinas de IA en esta ronda es que muchos equipos aún no han contraído la enfermedad de «la investigación por encima de la ingeniería». En muchas empresas de Silicon Valley, el investigador es la corona, mientras que la infraestructura es el trabajo sucio y pesado, y todos intentan acercarse a la investigación. Pero hoy en día, con los modelos grandes, lo que se llama investigación ya no ocurre solo en algoritmos y artículos académicos. Lo que hace destacar a equipos como DeepSeek y Kimi es precisamente que el algoritmo, los datos y la infraestructura aún no se echan la culpa unos a otros. Todos trabajan hacia un mismo objetivo, y quien se encuentre con un problema lo resuelve directamente. En esta etapa de modelos de vanguardia, la infraestructura es investigación.

Yang posiciona la escala masiva de contexto largo, de 128K a ventanas de gigabytes en solo dos años, como el equivalente de la RAM en la IA, haciendo que la ejecución organizacional sea la principal ventaja competitiva sobre las capacidades crudas del modelo.

La IA se ha dividido en dos campos: modelos estadounidenses de código cerrado y modelos chinos de pesos abiertos. Restringir el acceso a alternativas de menor costo podría debilitar la competitividad, aumentar los costos y, en última instancia, dañar la innovación. En IA, la economía importa tanto como la inteligencia. #AI #GenAI #OpenSource

Exactamente. Si la mejor razón que pueden plantear es que el aumento del gasto en capital no se puede justificar porque el modelo de código abierto está reduciendo sus márgenes sin una violación clara de la ley de propiedad intelectual, entonces eso suena como un mal uso del gasto en capital. ¡Sean más inteligentes sobre cómo monetizar o dejen de gastar todo ese gasto en capital, idiotas!

- DeepSeek V4 Pro se lanzó el 24 de abril de 2026 - Minimax M3 se lanzó el 1 de junio de 2026 - GLM 5.2 se lanzó el 13 de junio de 2026 ¿Por qué tengo la sensación de que ya han estado disponibles desde el siglo pasado?

El ROI de la IA empresarial probablemente se verá tarde en los datos macro. Una empresa de tres personas puede lanzar silenciosamente veinte productos, mientras que una empresa de 30.000 personas pasa el año negociando controles de acceso.

Un laboratorio chino lanzó gratuitamente el modelo de IA de peso abierto más grande jamás creado, con 2.8 billones de parámetros. Iguala los modelos que OpenAI y Anthropic cobran. Las acciones de chips cayeron en un mercado bajista en cuestión de horas. Nada destruye una ventaja competitiva más rápido que un competidor que regala tu producto.

Aquí hay una pregunta que merece ser considerada: ¿Ya están volviéndose los modelos de IA una mercancía? El CEO de Palantir dijo que los tokens de laboratorio "no aportan valor" mientras generan riesgo para las grandes empresas. Ahora OpenAI y Anthropic están otorgando a las startups cómputo esencialmente gratis a cambio de un porcentaje futuro de ingresos. Si sus clientes no generan ingresos, "¿pueden realmente pagar el dinero para alquilar todo el cómputo y durante cuánto tiempo podrán hacerlo?" Ese es el verdadero riesgo que se esconde actualmente en la cadena de valor de la IA.