La IA china desafía a EE. UU. con chips más económicos y eficientes

China desafía el liderazgo de Estados Unidos en el ámbito de la inteligencia artificial al desarrollar chips más económicos y eficientes, según declaraciones del portavoz del Ministerio de Asuntos Exteriores chino, Guo Jiakun. La disputa se intensifica luego de que las grandes tecnológicas estadounidenses solicitaran frenar el avance de la IA, una petición desestimada tanto por el presidente Donald Trump como por el gobierno chino. En este intenso pulso tecnológico, China emerge como la principal competidora, dispuesta a mantener su ritmo en la carrera por la supremacía tecnológica.

Las principales empresas tecnológicas de Estados Unidos han solicitado una pausa en el desarrollo de la inteligencia artificial, pero tanto el expresidente estadounidense, Donald Trump, como China parecen desestimar estas advertencias. Trump, a través de su plataforma Truth Social, afirmó que la única regulación necesaria para la inteligencia artificial es contar con un liderazgo fuerte e inteligente. Mientras tanto, China sigue adelante en la carrera tecnológica, sin intención de frenar.

Respuestas de China ante las peticiones estadounidenses

China, representada por el portavoz del Ministerio de Asuntos Exteriores, Guo Jiakun, ha calificado las solicitudes de desaceleración del desarrollo de la IA como una forma de “competencia maliciosa”. Empresas como Anthropic, OpenAI, Google y SpacexAI han instado a una pausa, pero Beijing no está dispuesto a revelar sus estrategias. En este contexto, las diferencias entre las estrategias de Estados Unidos y China se hacen evidentes.

Principales desarrollos de IA en China

  • DeepSeek: Enfocado en la eficiencia y el coste.
  • Qwen (Alibaba): Destaca por su estrategia de pesos abiertos.
  • Kimi (Moonshot AI): Sobresale en razonamiento técnico.
  • Z.ai: Diseñado para desarrolladores y empresas.

Según Xabi Uribe-Etxebarria de Sherpa, China no solo busca construir modelos avanzados, sino también crear una infraestructura tecnológica accesible y económica. Esto contrasta con los enfoques predominantes en EE.UU., que se centran en modelos de gran capacidad respaldados por un enorme capital y tecnología de vanguardia.

Influencia de los chips en el desarrollo de IA

Estados Unidos ha liderado con modelos avanzados gracias a empresas como Nvidia, que proveen chips especializados. Sin embargo, las restricciones de acceso a estos semiconductores han obligado a China a centrarse en la eficiencia. Esto implica desarrollar capacidades similares con menos recursos y costes más bajos, especialmente en el entrenamiento e inferencia de modelos.

Modelos de pesos abiertos

China ha apostado por los modelos de pesos abiertos, que permiten a empresas y desarrolladores modificar y desplegar modelos de IA en su propia infraestructura. Esto facilita el acceso y reduce barreras de entrada para nuevas innovaciones. Uribe-Etxebarria aclara que las diferencias no son tan marcadas, y en EE.UU. también existen enfoques abiertos como los de Meta con Llama.

Comparación de costes

Los modelos chinos han logrado una eficiencia que les permite ofrecer suscripciones más económicas. Mientras que ChatGPT Plus cuesta alrededor de 20 dólares al mes, algunos servicios chinos son gratuitos o considerablemente más baratos. Además, los modelos con pesos abiertos permiten que los usuarios los descarguen y ejecuten por su cuenta, pagando únicamente por la infraestructura y el consumo eléctrico.

El papel del gobierno y las empresas

Antonio Pita, de la UOC, señala que los gobiernos tienen programas estratégicos, pero el ritmo de los avances en IA es marcado principalmente por las empresas privadas. Estas compañías cuentan con la capacidad de invertir en recursos masivos para el desarrollo, lo que les permite liderar en la aplicación de tecnologías emergentes.

Fuentes de datos para entrenar IA

En ambas naciones, las empresas utilizan grandes volúmenes de datos de internet y contenido licenciado, además de datos sintéticos, para entrenar sus modelos de inteligencia artificial. Este enfoque permite alimentar el desarrollo continuo de la IA, potenciando su capacidad de innovación y adaptación en un mercado global competitivo.

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Isabel Jiménez

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