Chamath Palihapitiya, inversor de capital de riesgo y coanfitrión del podcast All-In, ha advertido que una prohibición o restricción del gobierno de EE. UU. sobre la IA de código abierto otorgaría a los competidores extranjeros una ventaja económica significativa.

En una publicación en X con fecha del 18 de julio, Palihapitiya argumentó que Estados Unidos debería adoptar la IA de código abierto en lugar de intentar restringirla. Su argumento se centra en los costos: las empresas estadounidenses que dependen de modelos de IA propietarios podrían pagar entre $26 y $56 por millón de tokens para acceder a ellos, mientras que los competidores extranjeros que utilizan alternativas de código abierto pagarían aproximadamente $0.50 a $1 por la misma capacidad. Esa disparidad representa una potencial desventaja de costos de 50x para las empresas estadounidenses.

Los modelos de IA de código abierto, o de peso abierto —como la serie Llama de Meta, los lanzamientos de Mistral y Qwen de Alibaba— se publican con pesos de modelo descargables que permiten a los desarrolladores ejecutarlos o ajustarlos localmente o en infraestructura de nube de bajo costo, evitando las tarifas de API por token que cobran los proveedores propietarios como OpenAI y Anthropic.

Palihapitiya señaló que los costos de tokens de IA en su propia empresa se han duplicado aproximadamente cada 45 días, lo que subraya la creciente carga financiera del acceso a modelos propietarios.

"El futuro es de código abierto. Necesitamos adoptarlo y seguir adelante", afirmó.

Implicaciones globales de la política restrictiva

El debate sobre los modelos de peso abierto se encuentra en el centro de las discusiones más amplias sobre la política de IA de EE. UU. La Orden Ejecutiva sobre IA de octubre de 2023 de la administración Biden encargó a las agencias evaluar los riesgos de los modelos fundacionales de doble uso, y algunos investigadores y legisladores han pedido controles más estrictos sobre los lanzamientos de peso abierto, citando preocupaciones sobre el uso indebido para desinformación, ciberataques o desarrollo de armas.

Según Palihapitiya, si el gobierno de EE. UU. impone controles de exportación o una prohibición total sobre los modelos de IA de peso abierto, la IA de código abierto no desaparecería del panorama global. En cambio, solo se prohibiría a las empresas estadounidenses utilizarla. Los competidores en China, Europa y otras regiones continuarían construyendo sobre modelos disponibles gratuitamente a una fracción del costo, ampliando efectivamente la brecha competitiva.

Jack Dorsey, ex CEO de Twitter (ahora X), respondió a la publicación de Palihapitiya con una breve afirmación: "sí".

Posible impacto en las valoraciones corporativas

La disparidad de costos que describió Palihapitiya —$26–$56 versus $0.50–$1 por millón de tokens— tiene implicaciones significativas para las ganancias corporativas de EE. UU. Si las empresas estadounidenses enfrentan costos operativos dramáticamente más altos para la integración de IA, las estimaciones de ganancias podrían revisarse a la baja, los márgenes de beneficio podrían comprimirse y las valoraciones bursátiles podrían seguir el mismo camino.

Para los observadores del mercado, la consideración clave es qué empresas han diversificado sus cadenas de suministro de IA a través de múltiples proveedores frente a aquellas que dependen de un único proveedor propietario. La brecha de costos que describió Palihapitiya es lo suficientemente sustancial como para que, o bien la política de EE. UU. necesite ajustarse, o las valoraciones corporativas reflejen el gasto adicional.