China le pisa los talones a EE UU en la carrera de la inteligencia artificial

El año en que ChatGPT se hizo viral, solamente dos empresas estadounidenses, OpenAI y Google, podían presumir de una inteligencia artificial realmente de punta. Tres años después, la IA ya no es una carrera de dos caballos, ni tampoco puramente estadounidense. Un nuevo informe publicado por el Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano (HAI) de la Universidad de Stanford pone de relieve lo saturado que se ha vuelto este campo.

El índice de IA 2025 del instituto, que recopila datos y tendencias sobre el estado de la industria de la IA, dibuja un panorama de una carrera cada vez más competitiva, global y desenfrenada hacia la inteligencia artificial general, una IA que supera las capacidades humanas.

Según el informe, OpenAI y Google siguen codo a codo en la carrera por crear IA de vanguardia. Pero hay otras empresas que les están pisando los talones. En Estados Unidos, la competencia más feroz procede de los modelos de peso abierto Llama, de Meta; Anthropic, empresa fundada por antiguos empleados de OpenAI; y xAI, de Elon Musk.

Y lo que es más sorprendente, según una referencia muy utilizada llamada LMSYS, el último modelo de la china DeepSeek, R1, es el que más se acerca a los modelos de mayor rendimiento construidos por las dos principales empresas estadounidenses de IA.

«Esto crea un espacio apasionante. Es bueno que no todos estos modelos sean desarrollados por cinco tipos en Silicon Valley», opina Vanessa Parli, directora de investigación de HAI.

«Los modelos chinos están alcanzando en cuanto a rendimiento a los estadounidenses», añade Parli, «pero en todo el mundo están surgiendo nuevos actores en el espacio».

La llegada de DeepSeek-R1 en enero conmocionó al sector tecnológico y al mercado bursátil estadounidense. La empresa afirmaba haber construido su modelo utilizando una fracción del cálculo empleado por sus rivales estadounidenses. El debut de DeepSeek también fue una sorpresa porque el gobierno estadounidense ha intentado en repetidas ocasiones limitar el acceso de China a los chips informáticos necesarios para construir la IA más avanzada.

El informe de Stanford muestra que la IA china está aumentando en general, y que los modelos de las empresas chinas obtienen puntuaciones similares a las de sus homólogos estadounidenses en la prueba de referencia LMSYS. Señala que China publica más artículos sobre IA y registra más patentes relacionadas con la IA que Estados Unidos, aunque no evalúa la calidad de ninguno de ellos. Estados Unidos, en cambio, produce más modelos de IA notables: 40 frente a los 15 modelos de vanguardia producidos en China y los tres de Europa. El informe también señala que recientemente han surgido modelos potentes en Oriente Medio, América Latina y el Sudeste Asiático, a medida que la tecnología se hace más global.

La investigación muestra que varios de los mejores modelos de IA son ahora de «peso abierto», lo que significa que pueden descargarse y modificarse gratuitamente. Meta ha estado en el centro de la tendencia con su modelo Llama, lanzado por primera vez en febrero de 2023. La empresa lanzó su última versión, Llama 4, el pasado fin de semana. Tanto DeepSeek como Mistral, una empresa francesa, ofrecen ahora también modelos avanzados de peso abierto. Desde marzo, OpenAI anunció que también tenía previsto lanzar un modelo de código abierto, el primero desde GPT-2. En 2024, la diferencia entre modelos abiertos y cerrados se redujo del 8% al 1.7%, según el estudio. Dicho esto, la mayoría de los modelos avanzados (el 60.7%) siguen siendo cerrados.

El informe de Stanford señala que el sector de la IA ha experimentado una mejora constante de la eficiencia, y que el hardware se ha vuelto un 40% más eficiente en el último año. Esto ha reducido el costo de la consulta de modelos de IA y también ha hecho posible ejecutar modelos relativamente capaces en dispositivos personales.

El aumento de la eficiencia ha llevado a especular con la posibilidad de que los modelos de IA más grandes necesiten menos GPU para entrenarse, aunque la mayoría de los creadores de IA afirman que necesitan más potencia de cálculo, no menos. El estudio muestra que los últimos modelos de IA se construyen utilizando decenas de billones de tokens (componentes que representan partes de datos como las palabras de una frase) y decenas de miles de millones de petaflops de cálculo. Sin embargo, cita investigaciones que sugieren que el suministro de datos de entrenamiento de internet se agotará entre 2026 y 2032, lo que acelerará la adopción de los llamados datos sintéticos o generados por IA.

El informe ofrece un panorama general del impacto de la IA. Muestra que la demanda de trabajadores con conocimientos de aprendizaje automático se ha disparado, y cita encuestas que muestran que una proporción creciente de trabajadores espera que la tecnología cambie sus puestos de trabajo. Según el informe, la inversión privada alcanzó la cifra récord de 150,800 millones de dólares en 2024. Los gobiernos de todo el mundo también destinaron miles de millones a la IA ese mismo año. Desde 2022, la legislación relacionada con la IA se ha duplicado en Estados Unidos.

Parli señala que, aunque las empresas se han vuelto más reservadas sobre cómo desarrollan modelos de IA de vanguardia, la investigación académica está floreciendo y mejorando en calidad.

El informe también señala los problemas derivados de la adopción generalizada de la IA. Señala que en el último año han aumentado los incidentes relacionados con el mal comportamiento o el uso indebido de los modelos de IA, así como la investigación para hacerlos más seguros y fiables.

En cuanto al tan cacareado objetivo de la inteligencia artificial general, el informe destaca que algunos modelos de IA ya superan las capacidades humanas en pruebas comparativas que evalúan habilidades específicas, como la clasificación de imágenes, la comprensión del lenguaje y el razonamiento matemático. Esto se debe en parte a que los modelos están diseñados y optimizados para sobresalir en estos barómetros, pero también pone de manifiesto la rapidez con la que ha avanzado la tecnología en los últimos años.

(wired.com)

Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Arquitecturas de IA, Machine Learning, Deep Learning, Gemelos digitales y Soluciones de valor de Cloud Computing con innovadores modelos de negocio, soluciones de IOT, IOTI, soluciones de Automatización. Ciberseguridad, Infraestructura de conectividad: redes LAN, Wifi. Buenas prácticas corporativas.», que estamos preparando para nuestra edición 215 y publicaremos en el mes de junio.

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