El mapa de poder en la inteligencia artificial abierta ya no se parece al de hace apenas un año. China ha logrado adelantarse a Estados Unidos en descargas globales de modelos de IA de código abierto, según un análisis conjunto del MIT y Hugging Face que examinó más de 2.200 millones de descargas. El estudio señala un cambio profundo: los modelos chinos no solo crecen, sino que empiezan a dominar un espacio que hasta hace poco parecía propiedad exclusiva de Silicon Valley.
El impulso llega de dos nombres que se han convertido en habituales entre desarrolladores e investigadores: DeepSeek y Qwen (de Alibaba). Estas familias de modelos han conseguido una adopción masiva gracias a su equilibrio entre potencia, eficiencia y acceso libre. Juntas, concentran alrededor del 14% de las descargas más recientes a escala mundial, una cifra que hasta hace nada habría sido impensable para modelos no estadounidenses.
En el periodo comprendido entre agosto de 2024 y agosto de 2025, los modelos chinos alcanzaron el 17,1% de las descargas globales. Estados Unidos quedó ligeramente por detrás, con un 15,8%. La tendencia resulta llamativa porque, durante años, empresas como Google, Meta y OpenAI marcaron el ritmo en el espacio abierto. Hoy esa hegemonía se diluye mientras las tecnológicas estadounidenses centran su estrategia en modelos cada vez más cerrados y orientados a servicios comerciales.
China ha optado por un camino muy diferente. Ante las limitaciones que le imponen las restricciones de exportación de chips avanzados, el país ha impulsado una estrategia basada en la apertura. La lógica es sencilla: si no pueden ganar en potencia bruta, pueden ganar en distribución global. Y lo están consiguiendo. DeepSeek, por ejemplo, sorprendió a la industria con un modelo de razonamiento que rivaliza con alternativas estadounidenses habiendo utilizado una fracción del coste y del hardware normalmente necesario. Qwen, por su parte, se convirtió en uno de los sistemas más versátiles y accesibles disponibles hoy.
El estudio también revela un fenómeno paralelo que afecta a todo el ecosistema: la caída de la transparencia. Cada vez menos modelos ofrecen el código y los datos que permiten considerarlos realmente abiertos. En 2022, casi ocho de cada diez modelos publicados revelaban sus datos de entrenamiento. En 2025, la cifra se desplomó a poco más del 39%. La mayoría de descargas actuales corresponden a modelos de “pesos abiertos”, que permiten usar el modelo, pero no recrearlo.
A esto se suma un aumento drástico en el tamaño de los modelos. La media ha pasado de menos de 1.000 millones de parámetros en 2023 a más de 20.000 millones en 2025. Este salto ha creado una capa intermedia de desarrolladores que se dedica a adaptar, comprimir o reempaquetar modelos enormes para hacerlos utilizables por el público general. Estas comunidades, como mlx-community o imstudio-community, se han convertido en una pieza esencial del ecosistema abierto moderno.
Las implicaciones del avance chino van más allá de los números. Si buena parte de la infraestructura global empieza a apoyarse en modelos base desarrollados en Pekín, también lo hará sobre los sesgos y normas que estos modelos incorporan. Esa influencia es estratégica y forma parte de una visión a largo plazo donde China busca consolidar su presencia en la capa abierta de la IA, un espacio que Estados Unidos ayudó a construir pero que ahora parece estar perdiendo.
Para Washington, la señal es clara: el liderazgo en IA abierta ya no está garantizado. Intentos recientes como los modelos de “pesos abiertos” de OpenAI o los cambios de estrategia de Meta llegan en un contexto donde China ya ha ganado terreno y donde la adopción global pesa más que los laboratorios con mayores presupuestos.
La competencia continúa, pero la foto actual es inequívoca: la distribución, la adopción y la influencia en la IA de código abierto avanzan hoy más rápido en China que en Estados Unidos.
Fuente: Wired
