Síguenos en: Hoy por fin hablamos sobre el informe de Mozilla sobre la IA abierta que teníamos pendiente de comentar desde hace un tiempo. Tema de la semana: https://stateofopensource.ai El informe de Mozilla que revisa el mundo de la IA "abierta". Recordad la diferencia entre código abierto y pesos abiertos. De 16 modelos "abiertos" famosos, ninguno entrega los datos con los que fue entrenado. 🧠 ¿Los modelos abiertos ya compiten? Sí, casi los alcanzan El mejor modelo abierto pierde con el mejor cerrado por solo 3 puntos... y cuesta una tercera parte. Los 4 mejores del ranking son cerrados, pero los siguientes 4 son abiertos. La diferencia entre abierto y cerrado es de unos 4 meses. Cada vez que sale algo nuevo, la brecha se resetea. Los modelos cerrados aguantan tareas más largas (8-12 horas), pero esa ventaja se va borrando. El detalle: lo cerrado sigue ganando en trabajo profesional fino (documentos largos, respuestas con "pulido"). 💸 Los precios se vinieron abajo Correr un modelo cuesta ~60 veces menos que hace 3 años y medio. Antes pagabas $20, ahora casi $0.30. Dato curioso: DeepSeek (abierto y chino) fue el modelo más solicitado por primera vez, quitándole el trono a Google.. Pero ojo: DeepSeek también subió sus precios recientemente. 🏭 Fácil de descargar, difícil de poner en producción Todo el mundo quiere usar modelos abiertos (79% de developers), pero a la hora de sacarlos a producción se atascan. ¿Por qué? Falta de herramientas y soporte, no porque los modelos sean malos. 🏛️ ¿Por qué los gobiernos quieren esto? El modelo de frontera (Fable 5) estuvo "apagado" 19 días por regulación de EE.UU. Nadie que dependiera de él pudo hacer nada. Lección del informe: puedes apagar un modelo, pero no puedes quitar una copia que ya corre en tu propia máquina. Esa es la magia de tener los pesos. Empresas grandes están quemándose con la facturación por uso: Uber se gastó el presupuesto anual de IA en 4 meses. China está descargando más modelos abiertos que nadie, y los está regalando a propósito como estrategia política. Otros países (UE, Canadá, India, Reino Unido) también están invirtiendo fuerte en IA "soberana". 💰 Sígueme el dinero Nvidia compró Hugging Face por casi $13 mil millones y Stripe se llevó OpenRouter por ~$7.5 mil millones. O sea: hasta los gigantes ya entendieron el valor de lo abierto.. Ironía: los modelos abiertos dominan el uso pero capturan solo el 4% de los ingresos. El dinero sigue yendo a los cerrados. 🔧 El nuevo campo de batalla: no el modelo, sino el arnés Aquí viene lo interesante: el modelo ya no es el negocio. La batalla ahora es por el arnés: el software que lo rodea (lo que conecta al modelo con herramientas, memoria, permisos, etc.). Es como cuando navegadores lucharon por controlar el acceso a la web. Problema actual: casi nadie controla bien lo que hacen los agentes de IA (qué pueden comprar, borrar o enviar sin pedir permiso). Un caso brutal: cuando Hugging Face sufrió un ciberataque, las IAs cerradas se negaron a ayudar con la investigación... y fue un modelo abierto autoalojado el que resolvió el forense. 🔒 El nuevo candado: la memoria Truco nuevo de lock-in: ya no te atan con el modelo (eso se abarató), sino con tu memoria, historial y caché que se acumulan del lado del proveedor. Cambiar de proveedor significa perder todo ese contexto acumulado. Aparte, hay acusaciones de que modelos chinos (Kimi K3) aprendieron de datos de Claude. Hay señales sospechosas, pero nadie ha presentado pruebas concretas. 🎯 ¿Qué deberías hacer? (las 6 apuestas) Que puedas cambiar el harness fácilmente (como cambiar de navegador). Que existan permisos claros y portátiles para lo que hace un agente. Guardar tu memoria/contexto en formatos tuyos, no del proveedor. Romper el medidor: ten plan B antes de que suban los precios. Sé dueño del entrenamiento de tus modelos. Que lo abierto sea diverso, no que dependamos de un solo país (spoiler: ahora mismo, casi todo lo abierto viene de China).
