China Juega a Largo Plazo en IA Mientras EE. UU. Persigue la Superinteligencia: Brookings

La carrera global en IA puede no estar desarrollándose como esperaban los responsables de políticas en Washington.

Un nuevo informe del Brookings Institution, publicado el lunes, sostiene que Estados Unidos ha enmarcado la carrera en IA como un impulso 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 IA 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 en IA y Seguridad Nacional en el Future of Life Institute, afirmó que la diferencia refleja dos visiones en competencia sobre cómo se desarrollará la ventaja tecnológica.

“Los lectores deben comprender que el desarrollo de IA no es una historia sobre dos naciones compitiendo hacia la IA general”, comentó Chaudhry a Decrypt. “En realidad, se trata de un puñado de empresas en Silicon Valley obsesionadas con la IA general, mientras que las empresas en China están mucho más enfocadas en poner este producto en manos de la mayor cantidad de usuarios posible y en integrarlo en su economía.”

El informe de Brookings también destaca cómo los desarrolladores chinos están avanzando a través de múltiples enfoques simultáneamente, incluyendo la mejora de la eficiencia de los modelos, la expansión de la adopción global mediante modelos de código abierto y la integración de IA en productos de consumo e industriales.

“Mientras las firmas tecnológicas estadounidenses han estado construyendo enormes clústeres de computación con cientos de miles de chips, los laboratorios de IA en China se han centrado en extraer un mejor rendimiento de recursos de computación y memoria limitados”, añade el informe.

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

“El objetivo de China ha sido llevar este conjunto a manos de la mayor cantidad de personas posible en la mayor cantidad de dispositivos físicos”, explicó.

Brookings también destacó la rápida integración de la IA en productos físicos en China, como vehículos, teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles y robótica. Las empresas están también expandiendo el uso de sistemas autónomos, incluidos robotaxis, drones de entrega y robots humanoides, sin esperar a avances en superinteligencia.

Entrenamiento de código abierto

El informe también menciona que los desarrolladores de IA en China están aprovechando modelos de IA de código abierto, muchos de los cuales están disponibles públicamente en línea.

Chaudhry advirtió que este enfoque genera preocupaciones de seguridad, ya que gobiernos y ejércitos pueden acceder a modelos abiertos.

“Ya hay informes públicos de que modelos de código abierto han sido utilizados por el ejército chino”, enfatizó. “Esa es una realidad con la que ya estamos lidiando. En mi opinión, lo que necesita cambiar es nuestra estrategia más amplia de IA en cómo interactuamos con la comunidad global.”

El informe de Brookings deja abiertas preguntas sobre el papel de la distilación de modelos, una técnica donde los sistemas de IA aprenden de las salidas de modelos más avanzados.

“Lo más sorprendente fue la falta relativa de análisis sobre cuánto la distilación de modelos favorece el desarrollo de IA en China”, señaló Chaudhry. “Hay una sección sobre eficiencia donde el autor argumenta que esto se debe principalmente a innovaciones de IA en China, en lugar de los ataques de destilación reportados por Anthropic desde DeepSeek o los ataques de destilación informados por OpenAI y DeepMind desde empresas no especificadas.”

Los ataques de destilación implican consultar un modelo de IA para recopilar sus respuestas y utilizar esas salidas para entrenar un modelo competidor, extrayendo efectivamente las capacidades del sistema original.

En febrero, Anthropic afirmó que varios laboratorios de IA en China, incluidos DeepSeek, Moonshot y MiniMax, generaron millones de respuestas desde su IA Claude utilizando miles de cuentas fraudulentas para entrenar sus propios modelos.

Chaudhry concluyó que las prioridades divergentes en el desarrollo de IA entre Estados Unidos y China podrían dar lugar a nuevos acuerdos, al estilo de control de armas, 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”, finalizó.