Una coalición de empresas tecnológicas reconoce que liberar los pesos de un modelo implica riesgos difíciles de revertir, pero advierte que las prohibiciones podrían concentrar el mercado, debilitar la ciberseguridad y favorecer a unos cuantos proveedores de sistemas cerrados.
Una coalición integrada por Nvidia, Microsoft, Meta, IBM, Hugging Face, Mistral, Mozilla, Linux Foundation, Palantir, Perplexity, Dell Technologies y Y Combinator, entre otras organizaciones, pidió a Estados Unidos evitar restricciones generales sobre los modelos de inteligencia artificial con pesos abiertos.
En una carta publicada este 24 de julio, las 25 empresas, fondos y organizaciones sostienen que el liderazgo estadounidense en inteligencia artificial no dependerá únicamente de tener el modelo más avanzado, sino de construir un ecosistema capaz de distribuir estas capacidades entre empresas, universidades, instituciones públicas y desarrolladores.
El documento, titulado Open Weights and American AI Leadership, aparece en un momento de creciente presión política sobre los modelos abiertos, especialmente aquellos desarrollados en China. Funcionarios estadounidenses han acusado a empresas chinas de utilizar técnicas de destilación para reproducir capacidades de modelos propietarios y han advertido que podrían recurrir a sanciones o incluir compañías en la Lista de Entidades del Departamento de Comercio.
For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter.
AI will transform every industry, power every company, and be built by every country.
Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty.… pic.twitter.com/t02bi51N4C
— Jensen Huang (@JensenHuang) July 24, 2026
Los pesos abiertos como infraestructura
Los firmantes definen los modelos con pesos abiertos como aquellos que pueden descargarse, inspeccionarse, modificarse y ejecutarse en infraestructura propia. Aunque esta modalidad suele relacionarse con el código abierto, la publicación de los pesos no significa necesariamente que también sean públicos los datos de entrenamiento, el código completo o todos los componentes necesarios para reproducir el modelo.
Según la carta, esta disponibilidad permite que empresas emergentes, universidades, negocios e instituciones públicas aprovechen sistemas avanzados sin tener que entrenarlos desde cero o pagar el precio de los modelos de frontera para cada operación. También facilita la creación de modelos más pequeños y especializados para actividades cotidianas, mientras las capacidades más costosas se reservan para problemas que realmente requieren esa escala.
La coalición sostiene que los pesos abiertos reducen la dependencia de un solo proveedor. Una organización puede mantener sus datos bajo control, modificar el modelo según sus necesidades y desplegarlo en sus propios servidores, sin perder las capacidades y el conocimiento acumulados si cambia una política comercial, una licencia o el acceso a una API.
Este argumento coincide con el Plan de Acción sobre Inteligencia Artificial presentado por la Casa Blanca en 2025, que reconoce el valor estratégico de los modelos abiertos para empresas con datos sensibles, investigación académica, innovación y autonomía tecnológica. El documento gubernamental incluso recomendó crear un entorno favorable para su desarrollo y ampliar el acceso de universidades y empresas emergentes a capacidad de cómputo.
La carta reconoce riesgos difíciles de revertir
Las compañías no niegan los problemas de seguridad asociados con esta tecnología. Una vez que los pesos son publicados, quedan fuera del control del desarrollador original y pueden ser modificados, redistribuidos o adaptados para eliminar sus salvaguardas. Las versiones derivadas también pueden ser difíciles de localizar y una liberación no puede deshacerse completamente.
Este es uno de los principales argumentos utilizados por investigadores y empresas que solicitan mayor cautela antes de publicar modelos de frontera. A diferencia de un sistema operado mediante una plataforma centralizada, un desarrollador no puede suspender a distancia todas las copias de un modelo descargable, corregirlas simultáneamente o impedir que una variante modificada sea utilizada con fines maliciosos.
OpenAI y Anthropic han advertido recientemente a funcionarios de Washington sobre los riesgos de los modelos chinos de pesos abiertos. Anthropic ha señalado que, después de una publicación, resulta prácticamente imposible revocar el acceso o garantizar que permanezcan activas las medidas de seguridad. Los defensores de la apertura responden que esa ausencia de control corporativo también permite investigar, auditar y adaptar los sistemas con mayor independencia.
¿La apertura también puede mejorar la seguridad?
La coalición rechaza que los modelos cerrados sean seguros por definición. Advierte que también pueden ser vulnerados, utilizados indebidamente o presentar fallas que investigadores externos no pueden detectar. Concentrar las capacidades avanzadas en unas cuantas plataformas, añade, crea puntos únicos de falla y coloca infraestructura crítica bajo el control de un pequeño grupo de proveedores.
Los modelos abiertos, argumentan los firmantes, permiten que más equipos realicen evaluaciones, ejercicios de red teaming, análisis de vulnerabilidades y desarrollo de salvaguardas. También pueden proporcionar a especialistas en ciberseguridad capacidades comparables con las herramientas utilizadas por atacantes que ya incorporan inteligencia artificial.
La afirmación no elimina el riesgo de que los mismos modelos sean modificados para realizar ataques. Lo que propone la carta es una distribución distinta del riesgo: en lugar de confiar exclusivamente en los controles internos de unas cuantas compañías, plantea ampliar la capacidad de inspección y defensa entre investigadores, empresas e instituciones.
La disputa por la destilación
Uno de los apartados más relevantes del documento pide a los responsables de formular políticas públicas que no confundan las técnicas legítimas de desarrollo con la apropiación ilegal de tecnología.
La carta describe la destilación, el uso de las salidas de un modelo para entrenar o mejorar otro, como una técnica habitual para reducir costos, crear sistemas especializados, evaluar comportamientos y transferir capacidades. Los firmantes aceptan que pueden existir operaciones ilícitas destinadas a extraer valor de modelos cerrados, pero sostienen que esos casos deben enfrentarse mediante instrumentos legales y comerciales específicos, no mediante prohibiciones generales sobre la técnica.
La distinción se vuelve especialmente importante ante las acusaciones estadounidenses contra la empresa china Moonshot. La administración de Donald Trump ha acusado a la compañía de emplear destilación a gran escala para desarrollar Kimi K3 a partir de sistemas estadounidenses, aunque la existencia y el alcance de esa presunta copia todavía son materia de disputa. Funcionarios de la Casa Blanca han comenzado a diferenciar entre la destilación legítima y las operaciones clandestinas que utilizan cuentas fraudulentas, evasión de controles o violaciones contractuales.
Una fractura dentro de la industria
La composición de la coalición muestra una división en la industria tecnológica estadounidense. Entre los firmantes se encuentran fabricantes de chips, proveedores de nube, desarrolladores de modelos, empresas de ciberseguridad, fondos de inversión y plataformas que se benefician de un mercado con múltiples sistemas disponibles.
No aparecen entre los firmantes OpenAI, Anthropic ni Google, tres de los principales desarrolladores estadounidenses de modelos cerrados. Su ausencia no demuestra por sí sola una oposición formal a la carta, pero refleja intereses diferentes dentro de un mercado en el que las restricciones a los pesos abiertos podrían beneficiar a quienes ya controlan las plataformas propietarias más avanzadas.
La carta tampoco defiende la apertura únicamente como un principio científico o comunitario. Su lenguaje coloca a los modelos abiertos dentro de una estrategia industrial y geopolítica: ampliar su adopción, evitar que la innovación se traslade al extranjero y asegurar que Estados Unidos conserve control sobre la infraestructura que sostendrá la economía de la inteligencia artificial.
En el fondo, la disputa no enfrenta simplemente a quienes reconocen los riesgos contra quienes los ignoran. La discusión es quién podrá administrar esos riesgos: unas cuantas compañías mediante plataformas cerradas, los gobiernos mediante restricciones de acceso o un ecosistema más distribuido en el que los modelos puedan examinarse, modificarse y ejecutarse fuera del control de su creador.
