Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, se ha sumado a un creciente grupo de líderes tecnológicos estadounidenses que respaldan los modelos de IA de pesos abiertos (“open-weight”), argumentando que los desarrolladores deberían tener libertad para utilizarlos, incluidos aquellos lanzados por empresas chinas de IA.

«Estos modelos chinos son excelentes. Se deberían utilizar aquellos modelos de código abierto que sean excelentes», declaró Huang en una entrevista con Axios. Su argumento es que los modelos más económicos y accesibles podrían fomentar una adopción más amplia, lo que a la larga impulsaría la demanda tanto de los chips que suministra Nvidia como de los centros de datos.

«La IA libre debería ser excelente para el hardware. La IA libre debería ser excelente para los chips. La IA libre debería ser excelente para los centros de datos», añadió.

Sin embargo, estas recientes declaraciones del máximo responsable de la empresa que posiblemente más se ha beneficiado del auge de la IA generativa contrastan marcadamente con las medidas que contempla la administración Trump.

El miércoles 22 de julio, Michael Kratsios, un alto funcionario tecnológico de la administración Trump, acusó a la “startup” china Moonshot AI de «robar tecnología estadounidense protegida y socavar la investigación de EE.UU.» para desarrollar Kimi K3, un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) de pesos abiertos que, según se informa, alcanza un rendimiento equiparable al de los modelos líderes de competidores estadounidenses como Anthropic y OpenAI.

Cabe destacar que el secretario del Tesoro de EE.UU., Scott Bessent, afirmó el miércoles en una publicación independiente en X que estaba considerando incluir a Moonshot AI en una lista negra comercial e imponerle sanciones.

La nueva oleada de modelos chinos de IA de pesos abiertos no solo desafía el rendimiento de los modelos de IA de vanguardia desarrollados en EE.UU., sino que, según se informa, también ofrece costes más bajos. Por ejemplo, el modelo Kimi K3 de Moonshot AI tiene un precio de 3 dólares por millón de “tokens” de entrada y 15 dólares por millón de *tokens* de salida. Como resultado, entre el 30% y el 46% del uso empresarial de “tokens” en modelos chinos de IA de pesos abiertos proviene de empresas estadounidenses a través de plataformas de acceso a LLM como OpenRouter, según un informe de la CNBC.

A diferencia de Claude Fable 5 o GPT-5.6 Sol, los pesos de modelos como Kimi K3 y GLM 5.2 están disponibles libremente para que desarrolladores y empresas externas los descarguen desde plataformas como Hugging Face, los modifiquen y los desplieguen en sus propios servidores. A modo de contexto, cabe señalar que Nvidia cuenta con su propia familia de modelos Nemotron, desarrollados internamente y publicados con pesos abiertos. Respecto a las posibles amenazas a la seguridad que plantean los modelos chinos de pesos abiertos (“open-weight models”), Huang restó importancia a tales preocupaciones y señaló que las empresas pueden personalizar dichos modelos y ejecutarlos en entornos seguros, dado que se publican bajo licencias de código abierto. Añadió que la apertura hace que la IA sea más segura, ya que investigadores externos pueden examinar los modelos e identificar vulnerabilidades.

«Si todo se reduce a un único modelo, un único punto de ataque y una única fuente de fallo, creo que el mundo se vuelve mucho, mucho más vulnerable», afirmó Huang. Si bien considera que las empresas de IA deben asumir las consecuencias de vulnerar la privacidad o incumplir contratos, también sostuvo que «la destilación —aprender de la IA y de otras fuentes de conocimiento— es fundamental para la inteligencia».

No es la primera vez que la postura de Huang sobre un tema relacionado con la IA difiere considerablemente de la del gobierno de EE.UU. En el pasado, este destacado líder tecnológico ha expresado abiertamente su oposición al endurecimiento de las restricciones de Washington sobre la exportación de chips avanzados de IA a China, argumentando que tales medidas solo acelerarían el esfuerzo de Beijing por lograr la autosuficiencia en semiconductores, al tiempo que obligarían a las empresas estadounidenses a ceder el mercado a fabricantes locales como Huawei.

Cabe destacar que Huang sigue apostando por las empresas estadounidenses frente a las chinas en la carrera de la IA. «No existe ningún escenario en el que China desplace a las empresas estadounidenses del mercado», afirmó.

Lo que han dicho otros directores ejecutivos del sector tecnológico.

En las últimas semanas, los directores ejecutivos de Coinbase, Brian Armstrong, y de Airbnb, Brian Chesky, han hablado públicamente sobre el uso que sus empresas hacen de modelos chinos de IA de pesos abiertos, como Kimi, GLM-5.2 (de Z.ai) y Qwen (de Alibaba).

Incluso el presidente de OpenAI, Greg Brockman, reconoció recientemente que la empresa Moonshot AI, con sede en Beijing, había desarrollado un nuevo modelo de IA competitivo. «Es un modelo bastante bueno. No cabe duda», declaró Brockman en una entrevista el martes 21 de julio, según un informe de Bloomberg.

Al preguntársele si Moonshot AI podría haber extraído ilícitamente resultados de los modelos de OpenAI para mejorar el suyo propio mediante una técnica conocida como destilación, Brockman respondió que era demasiado pronto para saberlo. «Es algo que siempre supervisamos», añadió.

Por su parte, David Sacks, fundador e inversor de Silicon Valley —quien también ejerce como copresidente del Consejo de Asesores sobre Ciencia y Tecnología del presidente de EE.UU.—, ha opinado que los modelos de IA de vanguardia desarrollados en Estados Unidos se están viendo frenados por medidas de seguridad excesivamente restrictivas.

«No hay razón para limitar los modelos estadounidenses en tareas que los modelos chinos manejan sin problemas. Lo único que conseguimos es ser menos competitivos», afirmó Sacks.

«Hugging Face intentó utilizar modelos estadounidenses de frontera para analizar un ciberataque impulsado por IA. Sin embargo, los mecanismos de seguridad bloquearon las solicitudes que contenían cargas útiles de “exploit” reales, por lo que optaron por utilizar GLM 5.2 ejecutado localmente. En realidad, dichas medidas de seguridad obstaculizaron la defensa», escribió en una publicación en X.