Desde la llegada de ChatGPT en 2022, las empresas estadounidenses siguieron en gran medida el camino de los sistemas de IA cerrados de OpenAI y Anthropic: herramientas potentes, vendidas a un precio y con su código subyacente mantenido en privado. Las alternativas de código abierto siguieron siendo en gran medida terreno de desarrolladores.¹

Eso empezó a cambiar el año pasado, cuando la china DeepSeek lanzó DeepSeek-V3, un modelo que se acercaba a las capacidades de los principales sistemas cerrados utilizando menos potencia de cómputo. A medida que mejoraban los modelos abiertos, se reforzó la justificación empresarial: las compañías podían descargarlos y modificarlos en lugar de pagar cuotas de suscripción y uso.²

El giro de AT&T refleja el cambio. Ante el disparado aumento de los costos de IA este año, la empresa de telecomunicaciones se orientó hacia modelos abiertos para atención al cliente, transcripción de llamadas y programación. Los modelos abiertos representaban el 20% de su uso de IA en mayo; esa proporción desde entonces ha alcanzado el 40% y podría subir al 60%, según su director de datos e IA, Andy Markus. Dijo que la compañía había reducido los costos de IA hasta en un 80% respecto de comienzos de año: «Creemos que podría subir mucho, mucho más».¹

El cambio va más allá de una sola empresa. Airbnb y Deloitte también están adoptando modelos más baratos y fáciles de adaptar. En OpenRouter, los modelos abiertos representaron el 58% del uso en Estados Unidos el mes pasado, frente al 10% de un año antes. La compra de Hugging Face por parte de Nvidia, por $12.900 millones, subrayó lo que está en juego.²

Para los defensores de los modelos abiertos, el atractivo es evidente. Jerry Tang, de Atlas Cloud, dijo que algunos modelos chinos ofrecen entre el 80% y el 90% del rendimiento de los sistemas de OpenAI y Anthropic por aproximadamente el 20% del costo. «Un Mazda puede llevarte a tu destino sin problema», dijo, mientras que el código abierto es «más rentable».²

Sin embargo, el mercado no está abandonando la IA cerrada. Las empresas siguen prefiriendo esos sistemas para programación intensiva y generación de imágenes o video, mientras que las preocupaciones regulatorias y de privacidad de datos hacen que algunas duden en utilizar modelos chinos. AT&T los está estudiando, pero utiliza en su lugar alternativas desarrolladas en Estados Unidos, como Llama de Meta y Gemma de Google.²

La división ahora llega a Washington y Silicon Valley: Dario Amodei, de Anthropic, aboga por controles estrictos sobre los riesgos para la seguridad nacional, mientras que Jensen Huang, de Nvidia, y Mark Zuckerberg, de Meta, presentan la apertura como esencial para un ecosistema de IA más democrático. El resultado es un desafío para los gigantes de los modelos cerrados, no su sustitución inmediata.³