En una nueva propuesta de política, OpenAI describe al laboratorio chino de inteligencia artificial DeepSeek como “subsidiado por el estado” y “controlado por el estado”, y recomienda que el gobierno de Estados Unidos considere prohibir los modelos de esta empresa y de otras operaciones similares respaldadas por la República Popular China (RPC).
La propuesta, presentada como parte de la iniciativa “Plan de Acción de IA” de la administración Trump, afirma que los modelos de DeepSeek, incluido su modelo R1 de “razonamiento”, son inseguros porque DeepSeek está obligado por la ley china a cumplir con solicitudes de datos de usuarios. OpenAI sugiere que prohibir el uso de modelos “producidos por la RPC” en todos los países considerados de “Nivel 1” bajo las normas de exportación de la administración Biden evitaría riesgos de privacidad y “seguridad”, incluido el “riesgo de robo de propiedad intelectual”.
No está claro si las referencias de OpenAI a “modelos” se refieren a la API de DeepSeek, a los modelos abiertos del laboratorio o a ambos. Los modelos abiertos de DeepSeek no contienen mecanismos que permitan al gobierno chino extraer datos de usuarios; empresas como Microsoft, Perplexity y Amazon los alojan en su infraestructura.
OpenAI ya había acusado anteriormente a DeepSeek, que ganó prominencia a principios de este año, de “destilar” conocimiento de sus modelos violando sus términos de servicio. Pero las nuevas acusaciones de OpenAI —que DeepSeek está respaldado por la RPC y bajo su control— representan una escalada en su campaña contra el laboratorio chino.
No existe un vínculo claro entre el gobierno chino y DeepSeek, una empresa derivada de un fondo de cobertura cuantitativo llamado High-Flyer. Sin embargo, la RPC ha mostrado un mayor interés en DeepSeek en los últimos meses. Hace varias semanas, el fundador de DeepSeek, Liang Wenfeng, se reunió con el líder chino Xi Jinping.
Actualización del 15/03 a las 8:38 p.m. hora del Pacífico: Días después de la publicación de esta historia, la portavoz de OpenAI, Liz Bourgeois, envió la siguiente declaración: “No estamos abogando por restricciones para que las personas usen modelos como DeepSeek. Lo que proponemos son cambios en las normas de exportación de EE. UU. que permitirían a más países acceder a la capacidad computacional de EE. UU. bajo la condición de que sus centros de datos no dependan de tecnología de la RPC que presente riesgos de seguridad, en lugar de restringir su acceso a chips basándose en la suposición de que desviarán tecnología a la RPC. El objetivo es más capacidad computacional y más IA para más países y más personas”.
La propia herramienta de investigación profunda impulsada por IA de OpenAI califica la declaración anterior como “equívoca, empleando un lenguaje evasivo y suavizante que contradice parcialmente la postura más firme documentada en la propuesta original de la empresa”.
Vía | OpenAI calls DeepSeek ‘state-controlled,’ calls for bans on ‘PRC-produced’ models | TechCrunch
Buen resumen de la postura de OpenAI. El punto sobre los costes de inferencia es el que suele quedar fuera del debate público, y sin embargo explica casi todas las decisiones comerciales.
La conclusión me parece acertada: el debate real no es abierto contra cerrado, sino quién establece el estándar de evaluación. Ahí se decide el resto.
Buen análisis para quien sigue el sector desde fuera. Explica el conflicto sin caer en el tono de campaña que domina la cobertura.
Ojo con las cifras de rendimiento que circulan: casi todas vienen de evaluaciones internas y no son reproducibles por terceros.
El artículo refleja bien la incomodidad del momento. Es difícil defender la apertura y a la vez pedir controles estrictos sin caer en contradicciones.
Me hubiera gustado ver una comparación de latencia. Para muchas aplicaciones industriales ese factor decide la elección más que la puntuación en un benchmark.
Muy claro el párrafo sobre los datos de entrenamiento. La calidad del corpus explica más diferencias de rendimiento de lo que admite la conversación pública.
Sobre el punto de la competencia desleal: subsidiar la investigación es una práctica normal en todos los bloques. El problema aparece cuando el resultado se vuelca al mercado global sin reciprocidad.
El título habla de prohibir, pero lo que se propone suele ser condicionar. Esa diferencia importa mucho en el terreno legal.
Buena síntesis. Añadiría que la adopción empresarial va por otro camino: muchas compañías eligen el modelo más barato que funcione, sin importar de dónde venga.
La referencia al coste de la electricidad me parece clave para la región. Los países con energía barata y renovable tienen una ventaja estructural que no se discute lo suficiente.
Hay una tensión no resuelta: se pide transparencia a los modelos abiertos y opacidad a los cerrados. El artículo la menciona de pasada y merece más desarrollo.
El punto sobre la fuga de talento es real pero difícil de medir. Las restricciones de visados y los flujos de investigadores rara vez se analizan con datos abiertos.
Gracias por explicar las cinco razones de forma separada. La mayoría de los artículos mezclan argumentos técnicos, comerciales y políticos en un mismo párrafo.
Un dato que ayuda a entender el contexto: el coste de entrenar un modelo de frontera se ha multiplicado, mientras el de ejecutarlo ha caído. Eso cambia quién puede competir.
El argumento de la seguridad tiene más peso en modelos con capacidades peligrosas que en modelos generales de propósito abierto. Mezclarlos debilita la postura.
Buen artículo para ordenar el debate. Faltaría una referencia a cómo responden las empresas europeas, que están en medio de esta discusión sin ser parte central.
La parte sobre evaluación comparativa es la más débil. Los benchmarks públicos se saturan rápido y cada laboratorio elige los que le favorecen.
Interesante cómo el debate pasa de la seguridad al proteccionismo sin que nadie lo declare explícitamente. Merecería un artículo aparte.
Coincido en que el coste energético será el límite real antes que el coste de los chips. Los centros de datos ya están topando con restricciones de red eléctrica en varias regiones.