Sequoia advierte que EE. UU. lidera en modelos cerrados, mientras que la base abierta podría ser entregada a China

Los socios de Sequoia, Dean Meyer y Konstantine Buhler, publicaron un artículo señalando que EE. UU. está a la vanguardia en modelos cerrados, pero las empresas occidentales dependen cada vez más de los modelos de pesos abiertos de China. Qwen, Kimi, GLM y DeepSeek están siendo utilizados para bases de productos, entrenamiento de docentes y fuentes de datos sintéticos. Un informe de ATOM muestra que la participación de Qwen en los modelos de ajuste fino y adaptación mensuales ha aumentado del 1% en enero de 2024 al 69% en febrero de 2026. Inkling de Thinking Machines también ha utilizado datos sintéticos generados por modelos de pesos abiertos como Kimi K2.5 en las primeras etapas de entrenamiento, aunque esta parte solo representa una pequeña fracción de la capacidad de cálculo de entrenamiento. El artículo señala que el problema radica en las reglas de "destilación", donde OpenAI y Anthropic restringen a los clientes de usar la salida de modelos para entrenar productos competitivos, mientras que las empresas estadounidenses pueden aprender legalmente de los modelos abiertos de China. Ambos sugieren que los laboratorios de vanguardia de EE. UU. deberían vender derechos de entrenamiento controlados, retrasados y auditables a empresas calificadas, de lo contrario, EE. UU. podría liderar en modelos cerrados, pero entregar la base de modelos abiertos a China. Recientemente, China ha discutido limitar el acceso extranjero a algunos modelos avanzados, pero aún no se ha formado una política final. El artículo advierte que, incluso si los modelos existentes aún se pueden descargar, las empresas occidentales podrían quedar rezagadas gradualmente debido a la imposibilidad de acceder a versiones posteriores.