China está destruyendo a la IA de Estados Unidos con un solo detalle: haciendo a su IA de código abierto

La estrategia de IA de código abierto de China está creando una ventaja competitiva que se refuerza a sí misma y que los controles de exportación de EE. UU. no fueron diseñados para contrarrestar, según ha advertido la Comisión de Revisión Económica y de Seguridad EE. UU.-China.

El documento, titulado Dos bucles: cómo la estrategia de IA abierta de China refuerza su dominio industrial, sostiene que los laboratorios chinos han creado un motor de difusión global mediante licencias y precios permisivos que socavan a los rivales estadounidenses, y que su adopción generalizada está generando ventajas en materia de datos industriales que ningún marco normativo actual aborda.

Cada vez más empresas del mundo usan la IA de China

La magnitud de esa adopción se refleja en las cifras. La familia de modelos Qwen de Alibaba es ahora el mayor ecosistema en Hugging Face, con más de 100.000 modelos derivados, según el artículo. Entre noviembre y diciembre de 2025, siete de los diez modelos más descargados en la plataforma procedían de laboratorios chinos, incluidos derivados de DeepSeek, cuyo rápido ascenso ya ha alterado las previsiones de adquisición de IA por parte de las empresas.

El artículo añade además que la penetración comercial se extiende profundamente en las empresas estadounidenses. Un socio de la firma de capital riesgo Andreessen Horowitz estimó que aproximadamente el 80 % de las startups estadounidenses utilizan modelos base chinos para crear aplicaciones derivadas, señala el artículo.

En cuanto a los precios, el Kimi K2.5 de Moonshot AI cuesta cuatro veces menos que el GPT-5.2 de OpenAI, a la vez que le iguala en puntuaciones de capacidad, según el artículo, que cita datos de referencia de Artificial Analysis.

“Las empresas ya no están tomando una decisión clara y deliberada sobre qué modelo de IA adoptar”, afirmó Sanchit Vir Gogia, analista jefe de Greyhound Research.

La gestión tradicional de riesgos de terceros nunca se diseñó para esto, añada Gogia. “No realiza un seguimiento del linaje de los modelos, las cadenas de ajuste fino, la herencia de los datos de entrenamiento ni el comportamiento de enrutamiento en tiempo de ejecución”.

Miedo por la seguridad de los datos y por las acciones malvadas

Los riesgos de seguridad asociados a esa exposición invisible están documentados. El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. evaluó los modelos de DeepSeek en septiembre de 2025 y descubrió que los agentes basados en el modelo más seguro de DeepSeek eran, de media, 12 veces más propensos que los modelos de vanguardia estadounidenses a seguir instrucciones maliciosas, según el artículo.

En pruebas simuladas, los agentes secuestrados enviaron correos electrónicos de phishing, descargaron malware y sustrajeron credenciales de inicio de sesión de los usuarios.

El artículo también señalaba que los modelos chinos están sujetos a restricciones de contenido político, y que las empresas que canalizan sus cargas de trabajo a través de proveedores vinculados a China se enfrentan a riesgos jurisdiccionales en materia de datos, una preocupación que ha suscitado el escrutinio regulatorio en toda Europa y Corea del Sur.

Gogia señaló que las empresas deben tratar la IA como una cadena de suministro de software: “Una lista de materiales del modelo debe reflejar el origen del modelo base, el historial de derivados, los conjuntos de datos utilizados y la ubicación geográfica del alojamiento, y debe actualizarse continuamente, ya que estos sistemas cambian en producción sin activar los procesos de adquisición tradicionales”.

El despliegue en fábricas amplía la brecha

La mayor preocupación de la comisión es que la ventaja de China opera a través de dos ciclos distintos.

El primero es digital: los modelos abiertos impulsan la adopción, la adopción impulsa la iteración y la iteración produce modelos más capaces. El segundo recorre la economía física: la IA desplegada en las fábricas, las redes logísticas y el sector robótico de China genera datos propios del mundo real que se retroalimentan en la mejora de los modelos.

Pekín formalizó esto en 2020, designando los datos como el quinto factor de producción, y se convirtió en el primer país en permitir a las empresas incluir activos de datos en sus balances, señaló la comisión en el documento.

El documento decía que los modelos más importantes para el uso empresarial no son los grandes modelos de lenguaje avanzados, sino los modelos pequeños y específicos para tareas concretas. En este tipo de modelos, el ecosistema abierto de China ya tiene la delantera.

Un documento de investigación de Nvidia citado por la comisión reveló que los modelos pequeños gestionan la mayor parte de las subtareas operativas en los sistemas de IA agentiva a un coste entre 10 y 30 veces inferior al de las alternativas de vanguardia.

“La verdadera cuestión ya no es qué modelo insignia utiliza un proveedor”, afirmó Gogia. “La verdadera cuestión es qué modelos están ejecutando realmente tareas en producción: de dónde se derivan, con qué frecuencia se actualizan o se sustituyen y cómo se gestionan”.

Y en EE. UU. no saben cómo responder

La comisión reconoció los pasos incipientes de las empresas estadounidenses, pero advirtió de que la respuesta general sigue sin estar coordinada. OpenAI lanzó sus primeros modelos de peso abierto desde GPT-2 en agosto de 2025, seguidos por el Nemotron 3 de Nvidia en marzo de 2026.

Sin embargo, según informan, Meta se está preparando para cambiar su modelo de próxima generación a un enfoque cerrado, solo mediante API.

“Si se mantiene”, señala el documento, “el alejamiento de Meta de la apertura dejaría a Estados Unidos sin un desarrollador de modelos de vanguardia que afiance su ecosistema de IA abierto, precisamente en el momento en que se acelera el desarrollo abierto respaldado por el Estado chino”.