Nvidia, Meta y Microsoft se han unido a otras 22 organizaciones para instar a los responsables de política en EE. UU. a no imponer controles generalizados sobre los modelos de IA de pesos abiertos, advirtiendo que restricciones amplias podrían debilitar el liderazgo estadounidense mientras se intensifica la competencia con China.

La coalición dijo que apoya acciones legales y comerciales focalizadas contra el robo de propiedad intelectual y otros usos indebidos comprobados, en lugar de restricciones que abarcarían tecnologías utilizadas para el desarrollo legítimo de IA. Entre los firmantes de la carta abierta figuran IBM, Palantir, Mistral, Hugging Face, Mozilla, Andreessen Horowitz y la Linux Foundation.

Los modelos de pesos abiertos permiten a empresas, investigadores y gobiernos descargar software, personalizarlo y ejecutarlo en su propia infraestructura. Según la carta, ese acceso facilita la adaptación de sistemas avanzados y da a las organizaciones mayor control sobre sus datos, seguridad y entornos informáticos.

Las compañías argumentaron que los sistemas abiertos y cerrados no deberían tratarse como modelos opuestos, sino como partes necesarias del mercado de IA. Señalaron que los modelos abiertos apoyan la competencia, reducen los costos de implementación y dan a los desarrolladores más libertad para inspeccionar o modificar la tecnología que utilizan.

Los modelos abiertos siguen siendo centrales para la competencia de IA de EE. UU.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, compartió la carta en su primera publicación en X y defendió un mercado en el que ambos enfoques de desarrollo puedan coexistir. Huang dijo que los modelos abiertos respaldan la ciberseguridad, la seguridad, el control nacional y un uso más amplio de las herramientas de IA en distintas industrias.

“For my first post, I’m sharing a letter NVIDIA signed on why open models matter…The world needs both frontier closed models and frontier open models.”

Elon Musk también apoyó la carta en una respuesta a la publicación de Huang. xAI, de Musk, desarrolla Grok, un chatbot que compite con productos de OpenAI y Anthropic, aunque xAI no fue identificada entre los 25 firmantes enumerados en reportes de medios.

This has my full support. Jensen is right. — Elon Musk (@elonmusk) July 24, 2026

Las empresas emitieron su advertencia mientras la administración Trump considera medidas contra desarrolladores chinos de IA acusados de usar tecnología estadounidense sin autorización. El secretario del Tesoro de EE. UU., Scott Bessent, dijo esta semana que los funcionarios examinarían si modelos chinos habían sido entrenados mediante el uso no autorizado de resultados generados por sistemas construidos en EE. UU.

Según Bessent, podrían aplicarse sanciones y restricciones de la Entity List si empresas chinas llevaran a cabo una destilación a escala industrial que cruzara hacia el robo de propiedad intelectual. También dijo que la administración apoya la IA de código abierto, distinguiendo las prácticas legales de desarrollo de presuntos intentos de copiar tecnología estadounidense protegida.

La destilación se refiere al uso de la salida de un modelo para ayudar a entrenar o mejorar otro sistema. En su carta, Nvidia y los demás firmantes describieron el método como una herramienta común para la mejora, evaluación y validación de modelos, al tiempo que advirtieron a los responsables de política contra tratar cada uso de esta técnica como robo.

“Distillation, or the practice of using one model’s outputs to help train or improve another, is a widely used technique for model improvement, evaluation, and validation.”

Esa distinción es central para el argumento de la coalición. Si los responsables de política definen la destilación o el acceso a pesos abiertos de manera demasiado amplia, advirtieron las compañías, las medidas dirigidas a presuntos robos también podrían afectar pruebas, mejoras e implementaciones ordinarias de modelos por parte de usuarios legítimos.

Basándose en la historia del software de código abierto, la coalición argumentó que los desarrolladores han aprendido durante mucho tiempo de sistemas existentes y han usado herramientas compartidas para construir nuevos productos. Los firmantes dijeron que las autoridades deberían perseguir directamente las violaciones legales comprobadas sin bloquear técnicas utilizadas por investigadores y empresas legítimos.

El reciente avance de China ha añadido presión al debate de política. Kimi K3, de Moonshot AI, alcanzó el primer lugar en Frontend Code Arena, según el índice de referencia, colocando a un modelo chino por delante de varios productos estadounidenses establecidos en esa categoría.

David Sacks, exasesor de IA y criptomonedas de la Casa Blanca, ha advertido que esos avances podrían amenazar la posición de EE. UU. en la carrera de la IA. Funcionarios estadounidenses han acusado por separado a Moonshot de destilar Kimi K3 a partir del modelo Fable de Anthropic, aunque la conducta atribuida a Moonshot sigue siendo parte de la disputa de política y no un hallazgo establecido, según Reuters.

La supervisión humana y los riesgos de gasto siguen en foco

El debate sobre los modelos abiertos se ha desarrollado junto con preguntas más amplias sobre cómo las empresas y los traders deberían usar la IA. Como informó crypto.news el 24 de julio, el fundador y CEO de Gate, Dr. Han, apoyó el uso de IA para recopilar información y estudiar señales de mercado, dejando las decisiones finales de trading a las personas.

Durante un episodio del podcast Gatecast, Dr. Han dijo que las herramientas automatizadas podrían ayudar a los usuarios a navegar millones de activos digitales y decenas de miles de aplicaciones descentralizadas. Sin embargo, sostuvo que los traders deben revisar la información producida por esos sistemas antes de actuar en función de ella.

“IA + inteligencia humana” se convertirá en un enfoque más eficaz en el futuro, dijo Dr. Han.

Esa postura coloca a la IA en un rol de asistente, en lugar de dar a los sistemas automatizados el control total sobre las decisiones de inversión. Según Dr. Han, las máquinas pueden procesar rápidamente grandes cantidades de datos de mercado, mientras que el criterio humano sigue siendo necesario cuando los usuarios evalúan riesgos y deciden si operar.

Las preocupaciones financieras también han acompañado la rápida expansión de la infraestructura de IA. A principios de julio, el exgestor de fondos de Fidelity George Noble advirtió que un colapso del auge de inversión en IA podría causar 17 veces más daño que el desplome de las puntocom, que borró alrededor de $5 trillion del Nasdaq.

Noble vinculó ese riesgo con la gran cantidad de capital que fluye hacia centros de datos, chips e infraestructura relacionada. Según el exgestor de fondos, las pérdidas podrían extenderse más allá de las empresas tecnológicas si los retornos esperados no cubren el dinero comprometido al desarrollo de IA.

“Las consecuencias de esto realmente podrían ser mucho más significativas”, dijo Noble al hablar sobre el aumento del gasto de capital en IA.

Aunque la advertencia de Noble se refiere a la exposición financiera y no a la regulación de pesos abiertos, ambos debates comparten una pregunta central de política: cómo puede EE. UU. gestionar los riesgos sin detener el desarrollo útil. Nvidia y sus cofirmantes argumentaron que una aplicación focalizada de la ley ofrece ese equilibrio, permitiendo a las autoridades perseguir el robo o el uso indebido mientras preservan el acceso a la tecnología de IA abierta.