China Prioriza Despliegue Masivo de IA Mientras EEUU Persigue la AGI a Cualquier Costo: Brookings

Por Jason Nelson

La carrera global por la IA puede no estar desarrollándose de la manera que los legisladores en Washington esperaban.

Un nuevo informe de la Institución Brookings, publicado el lunes, señala que Estados Unidos ha planteado la carrera de la IA como una dirigida hacia la inteligencia artificial general, mientras que las empresas chinas priorizan la eficiencia, la adopción global y la integración de la tecnología en sistemas del mundo real.

"Estados Unidos está obsesionado con la carrera hacia la AGI o inteligencia artificial general", señala el informe. "Las empresas tecnológicas estadounidenses están invirtiendo cientos de miles de millones de dólares en nuevos centros de datos con la esperanza de crear sistemas de IA que puedan igualar o superar el rendimiento humano en la mayoría de las tareas cognitivas".

Hamza Chaudhry, líder de IA y Seguridad Nacional en el Future of Life Institute, afirmó que la diferencia refleja dos visiones opuestas sobre cómo se desarrollará la ventaja tecnológica.

"Los lectores deben entender que, en primer lugar, el desarrollo de la IA no es una historia sobre dos naciones compitiendo hacia la AGI", dijo Chaudhry a Decrypt. "Más bien, es una historia de un puñado de empresas en Silicon Valley con una obsesión por la AGI, mientras que las empresas en China están mucho más enfocadas en poner este producto en manos del mayor número posible de usuarios e integrarlo en toda su economía".

El informe de Brookings también señala cómo los desarrolladores chinos avanzan simultáneamente en varios frentes, como la mejora de la eficiencia de los modelos, la expansión de la adopción global mediante modelos de código abierto y la integración de la IA en productos de consumo e industriales.

"Mientras que las empresas tecnológicas estadounidenses han estado construyendo enormes clústeres de cómputo con cientos de miles de chips, los laboratorios de IA chinos han estado hiperfocalizados en exprimir un mayor rendimiento de recursos limitados de cómputo y memoria", indica el informe.

Chaudhry agregó que ese énfasis en la distribución y el despliegue refleja una estrategia de adopción más amplia.

"El juego de China ha sido simplemente poner este stack en manos del mayor número de personas posible y en la mayor cantidad de dispositivos físicos posible", añadió.

Brookings destacó la rápida integración de la IA en productos físicos en China, como vehículos, smartphones, wearables y robótica. Las empresas también están ampliando el uso de sistemas autónomos, entre ellos robotaxis, drones de reparto y robots humanoides, en lugar de esperar avances en superinteligencia.

Entrenamiento de código abierto

El informe también señala que los desarrolladores de IA chinos están aprovechando modelos de IA de código abierto, muchos de los cuales están disponibles públicamente en internet.

Chaudhry indicó que este enfoque genera preocupaciones de seguridad, ya que los gobiernos y los militares pueden acceder a los modelos abiertos.

"Ya existen reportes públicos de que modelos de código abierto han sido utilizados por el ejército chino", afirmó. "Esa es una realidad con la que ya estamos lidiando. En mi opinión, lo que debe cambiar es nuestra estrategia general de IA en la forma en que interactuamos con la comunidad global".

Señaló que el informe de Brookings deja abiertas preguntas sobre el rol de la destilación de modelos, una técnica mediante la cual los sistemas de IA aprenden a partir de los resultados de modelos más avanzados.

"Lo más sorprendente fue la relativa falta de análisis sobre cuánto favorece la destilación de modelos al desarrollo de IA chino", dijo Chaudhry. "Hay una sección sobre eficiencia donde el autor argumenta que esto se debe principalmente a las innovaciones de IA chinas, en lugar de los ataques de destilación reportados por Anthropic provenientes de DeepSeek, o los ataques de destilación reportados por OpenAI y DeepMind de empresas no identificadas".

Los ataques de destilación consisten en consultar un modelo de IA para recopilar sus respuestas y utilizar esos resultados para entrenar un modelo competidor, extrayendo efectivamente las capacidades del sistema original.

En febrero, Anthropic afirmó que varios laboratorios de IA chinos, entre ellos DeepSeek, Moonshot y MiniMax, generaron millones de respuestas del modelo Claude de Anthropic mediante miles de cuentas fraudulentas para entrenar sus propios modelos.

Chaudhry señaló que las distintas prioridades en el desarrollo de IA entre Estados Unidos y China podrían abrir espacio para acuerdos similares a los de control de armamentos sobre sistemas avanzados de IA.

"Esto abre un espacio único para un posible acuerdo sobre lo que no deberíamos construir en el futuro, es decir, líneas rojas establecidas por Estados Unidos y China sobre ciertos tipos de desarrollo de IA", concluyó.

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