Sequoia advierte que Estados Unidos lidera en modelos cerrados, mientras que las bases abiertas podrían ser entregadas a China

Los socios de Sequoia, Dean Meyer y Konstantine Buhler, publicaron un artículo señalando que Estados Unidos 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 se están utilizando como bases de productos, entrenadores y fuentes de datos sintéticos. Un informe de ATOM muestra que la participación de Qwen en los nuevos modelos de ajuste fino y adaptación ha aumentado del 1% en enero de 2024 al 69% en febrero de 2026. Inkling de Thinking Machines también utilizó datos sintéticos generados por modelos de pesos abiertos como Kimi K2.5 en las primeras etapas de entrenamiento, aunque esta parte representa solo una pequeña fracción de la capacidad de entrenamiento. El artículo señala que el problema radica en las reglas de "destilación", ya que OpenAI y Anthropic restringen a los clientes de usar las salidas de los modelos para entrenar productos competidores, mientras que las empresas estadounidenses pueden aprender legalmente de los modelos abiertos de China. Ambos sugieren que los laboratorios de vanguardia en Estados Unidos deberían vender derechos de entrenamiento controlados, retrasados y auditables a empresas calificadas; de lo contrario, Estados Unidos podría liderar en modelos cerrados, pero entregar la base de modelos abiertos a China. Recientemente, China ha discutido limitar el acceso al 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 y utilizar, las empresas occidentales podrían quedar rezagadas gradualmente al no poder acceder a versiones posteriores.

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