Fundadores de startups instan al gobierno de EE. UU. a no bloquear la IA china de pesos abiertos

 (politico.com)
2 puntos por GN⁺ 3 시간 전 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • Unas 200 empresas de Silicon Valley, incluidas Proton y Y Combinator, enviaron una carta de oposición a la administración Trump, advirtiendo que las startups estadounidenses que crean productos basados en IA china de pesos abiertos podrían verse perjudicadas
  • Sostienen que el liderazgo de EE. UU. en IA requiere no solo modelos nacionales de primer nivel mundial, sino también acceso continuo a modelos abiertos al mundo, y piden salvaguardas específicas en lugar de una prohibición amplia
  • Bloquear los modelos chinos de bajo costo difícilmente impediría su difusión global, pero aumentaría los costos para startups que no pueden costear créditos de uso de Anthropic y OpenAI, lo que podría favorecer a unas pocas grandes empresas de IA
  • Aunque dentro de la administración no se ha discutido seriamente una prohibición total, crece la presión sobre las empresas chinas de IA tras las sospechas de que Moonshot AI destiló a gran escala modelos de Anthropic y obtuvo servidores Nvidia GB300 sujetos a prohibición de exportación
  • Anthropic y otros piden regulaciones más estrictas por motivos de seguridad, pero las startups, preocupadas por perder competitividad, instan a adoptar un enfoque de intervención mínima que no perjudique los costos, el acceso ni la innovación

Respuesta conjunta de unas 200 startups

  • La recién formada Little Tech Association envió una carta conjunta al presidente Donald Trump, al secretario de Comercio Howard Lutnick, al director de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca Michael Kratsios, entre otros
  • Participaron unas 200 empresas de Silicon Valley, incluidas Proton y Y Combinator, en el primer caso en que el sector de startups de EE. UU. responde de forma conjunta a un gran debate de política de IA de la administración Trump
  • El punto en disputa es si se debe restringir el acceso en EE. UU. a potentes modelos de pesos abiertos publicados por empresas chinas como Moonshot AI y Alibaba
    • Un modelo de pesos abiertos es un modelo de IA cuyos pesos están disponibles públicamente y pueden descargarse y usarse

Por qué se oponen a una prohibición total

  • Los fundadores consideran que el liderazgo de EE. UU. en IA necesita ambos elementos
    • Modelos estadounidenses de pesos abiertos de primer nivel mundial
    • Un entorno en el que los desarrolladores estadounidenses también puedan seguir usando modelos que ya están disponibles en todo el mundo
  • Argumentan que prohibir la descarga de modelos chinos en EE. UU. podría debilitar solo a las startups estadounidenses sin impedir su difusión global, por lo que piden salvaguardas específicas en lugar de una prohibición amplia
  • Suhail Doshi, fundador de la startup de infraestructura de IA Particle, dijo que si se implementa la prohibición, cientos de empresas desaparecerían de inmediato y las compañías no tendrían más opción que pagarle a Anthropic

Preocupación por costos y pérdida de competitividad

  • Muchas startups usan modelos chinos de pesos abiertos relativamente baratos para desarrollar productos y no tienen recursos suficientes para invertir grandes sumas en créditos de uso de Anthropic u OpenAI
  • A medida que se conoció la posibilidad de prohibir el acceso a modelos chinos, también aumentó la inquietud en el ecosistema de startups de Silicon Valley
  • Existe preocupación de que las restricciones de acceso puedan dar una gran ventaja competitiva a unas pocas grandes empresas de IA
  • Harry Godfrey, de Little Tech Association, dijo que los responsables de políticas deberían usar “un bisturí en lugar de un mazo”, y pidió un enfoque de mínima intervención que atienda preocupaciones legítimas de seguridad sin elevar los costos ni limitar el acceso y la innovación estadounidense

Estado de la evaluación dentro de la administración

  • Los reportes sobre una posible prohibición de modelos chinos de IA surgieron poco después de que Moonshot AI presentara su potente modelo Kimi K3, aumentando la urgencia del debate
  • Altos funcionarios de la Casa Blanca y miembros del gabinete discutieron el asunto el lunes por la noche, pero no abordaron seriamente una prohibición total de los modelos chinos de pesos abiertos
  • Hasta el miércoles, el Departamento de Comercio no había elaborado un plan para agregar empresas chinas de IA a la Entity List, que gestiona las compañías sujetas a controles de exportación y restricciones de licencias
  • La Casa Blanca afirmó que, si existe una política oficial, la administración la anunciará directamente, y que los reportes previos son especulaciones infundadas
  • La portavoz de la Casa Blanca, Liz Huston, dijo que EE. UU. lidera la innovación en IA y que la administración Trump fortalecerá la innovación para ampliar la brecha frente a otros países

Sospechas en torno a Moonshot AI

  • El secretario del Tesoro Scott Bessent planea investigar si empresas chinas de IA destilaron (distillation) indebidamente modelos estadounidenses para desarrollar sus propios modelos
    • Dijo que EE. UU. puede sancionar a empresas involucradas en robo de propiedad intelectual
  • Michael Kratsios dijo que la administración obtuvo información de que Moonshot AI destiló el modelo Fable de Anthropic durante el desarrollo de K3
    • Afirmó que Moonshot construyó una plataforma interna sofisticada para destilar modelos estadounidenses a gran escala evitando la detección
    • También planteó sospechas de que obtuvo servidores equipados con Nvidia GB300, cuya venta a empresas chinas está prohibida, para entrenar modelos
  • Moonshot AI no respondió públicamente a esas sospechas

División en la industria sobre apertura y seguridad

  • Kratsios dijo que la administración apoya firmemente un ecosistema de IA libre y justo que abarque modelos frontera, sistemas especializados, frameworks open source y modelos de pesos abiertos
  • Al mismo tiempo, sostiene que hay que distinguir entre la destilación legítima de modelos y el robo a escala industrial
  • Grandes empresas de IA como Anthropic piden regulaciones más estrictas para desarrolladores chinos de IA por preocupaciones de seguridad
  • En cambio, las startups argumentan que una prohibición ayudaría poco a resolver los problemas de seguridad y podría dejarlas en una posición competitiva desventajosa

Lecturas relacionadas

1 comentarios

 
GN⁺ 3 시간 전
Opiniones de Hacker News

  • No entiendo cuál es la lógica para prohibir los modelos chinos o los pesos abiertos.

    1. Si se busca detener a delincuentes que hackean con modelos imposibles de controlar, quienes ya cometen actos ilegales no tienen motivo para respetar además una ley que prohíba ejecutar modelos.
    2. Si se busca detener a actores extranjeros, una prohibición de EE. UU. no les aplica.
    3. Los laboratorios chinos ya tienen prohibido usar los modelos estadounidenses más avanzados, pero eso no ha impedido en absoluto la destilación.
      Al final, solo bloquea la presión a la baja sobre los precios de inferencia para proteger a corto plazo el mercado estadounidense y a los inversionistas de venture capital, lo cual parece una admisión de que los laboratorios de EE. UU. no pueden competir por mérito propio y que la probabilidad de recuperar la inversión también es baja.
    • Esa es exactamente la lógica. El pretexto público es que las empresas chinas atacan a los proveedores estadounidenses mediante destilación de modelos, pero el objetivo real es eliminar la competencia.
      De lo contrario, a Anthropic y OpenAI les costaría sobrevivir, y EE. UU. ve a estas dos empresas como activos clave en la carrera de IA que definirá su ventaja militar y económica.
    • Exactamente, ese es el problema. Que en EE. UU. sea difícil comprar un BYD también se debe a que las empresas locales, que no pueden competir con mejores autos chinos, hicieron lobby para bloquear su entrada.
      La lógica de recuperar la inversión de venture capital también solo necesita aguantar hasta el próximo trimestre o la próxima ronda de financiamiento.
    • Hay que verlo no como un asunto de la economía interna de EE. UU., sino como una cuestión de economía internacional e influencia geopolítica a largo plazo.
      La prohibición puede ser la única forma de preservar un sistema de tecnología de IA estadounidense de punta completamente autónomo e independiente, y su valor estratégico de largo plazo podría ser mucho mayor que el costo de renunciar a la competencia de libre mercado.
      Si las empresas estadounidenses pierden su propio sistema tecnológico de punta a cambio de usar IA china barata, podría ser un trato en el que sacrifican de manera irrecuperable décadas de autonomía tecnológica e influencia a cambio de tokens baratos al inicio.
      Si después de la capacidad manufacturera también se depende de China para la IA, podría terminar siendo un golpe permanente y crítico para EE. UU. a cambio de décadas de productos y tokens baratos.
    • Básicamente ya encontraste la respuesta. Los billones de dólares que EE. UU. invirtió en IA serían difíciles de recuperar aun sin competencia de modelos abiertos, y con competencia sería todavía más imposible.
      Si esa inversión se vuelve inútil, podría provocar un shock de mercado y quiebras masivas. Prohibir los pesos abiertos no resolverá todo, pero reduce un poco un obstáculo imposible.
    • No te estás perdiendo nada. No es un argumento sustantivo, sino un intento típico de captura regulatoria.

  • Los pesos de un modelo propietario pueden ser propiedad intelectual, pero la salida del modelo no es propiedad intelectual. Fallar lo contrario también sentaría un precedente demasiado amplio y peligroso para las empresas estadounidenses.
    La base legal para considerar la destilación como robo de propiedad intelectual es débil; parece que, como mucho, podrían alegar una violación de términos de uso que prohíben entrenar modelos competidores.

    • No está establecido si los pesos de un modelo son propiedad intelectual protegida por derechos de autor, y todavía ni siquiera se ha litigado bien.
      Cuando hice llama-dl para descargar el modelo Llama original, Meta presentó una reclamación bajo la DMCA, pero con apoyo de HN para los costos legales, un abogado presentó con éxito una contranotificación, y después Meta no volvió a comunicarse.
      El asunto no quedó resuelto, pero sí se creó un precedente para enfrentar a empresas que intentan aplicar la DMCA diciendo que los pesos son propiedad intelectual secreta.
    • No es compatible sostener que entrenar a gran escala con libros, música y arte sin consentimiento es uso justo, pero que la destilación de modelos es robo de propiedad intelectual.
      Si es un uso transformativo de los libros, también debería poder hacerse un uso transformativo de las salidas de IA.
    • Creo que los pesos de un modelo, como mínimo, no son objeto de copyright. Podrían tratarse como secretos comerciales, pero es difícil que tengan protección por derechos de autor.
    • Dejando de lado una definición estricta de propiedad intelectual, sí encaja con el propósito filosófico del sistema de propiedad intelectual de proteger a creadores que invirtieron enormes cantidades de capital.
      Así como descubrir un candidato a fármaco nuevo es muy difícil pero copiarlo es fácil, crear desde cero un modelo de punta es difícil, pero destilarlo es mucho más fácil.
    • Supongamos que la salida de un modelo es propiedad intelectual y que entrenar con ella es ilegal.
      Si se vende a todos los creadores de contenido un LLM identidad que emita exactamente lo mismo que el original, en adelante conseguir datos de entrenamiento gratis se volverá prácticamente imposible.

  • Si tienes tiempo, vale la pena leer este hilo: https://x.com/_vkaku/status/2080352797606744209
    Los datos abiertos y los modelos abiertos dan ventajas a todos los demás participantes. Si intentan bloquear eso mediante captura regulatoria, habrá que pelearlo ante la FTC y los tribunales.
    Necesitamos un ecosistema mejor que encerrar a las startups en los cuatro modelos estadounidenses de punta sobrevalorados.

    • Pensaba que solo había tres modelos estadounidenses de punta, pero al preguntarle a Claude dijo que Llama y Grok también podrían incluirse.
    • No veo un hilo largo en el enlace; me pregunto si el link está mal.

  • Alguien en Europa podría descargar un modelo chino, ejecutarlo y ofrecerlo por internet a usuarios estadounidenses; me pregunto cómo podría EE. UU. impedirlo.
    Podría bloquear la exportación de GPU de alto rendimiento a la UE, pero la UE también podría responder con una prohibición de exportación de equipos de ASML, así que no parece una carta realista.

    • Podrían ilegalizarlo por riesgo de seguridad nacional y tratarlo como material de abuso sexual. Escanear servicios en la nube para encontrar copias y encarcelar a quienes las tengan.
    • Es muy probable que sea parecido a cómo se hacen cumplir hoy la propiedad intelectual y los derechos de autor.
      EE. UU. podría usar la influencia que tiene, por ejemplo presionando para cambios legales en tratados de libre comercio, para intentar sumar a otros países y subordinarlos a proveedores estadounidenses.
    • El gobierno tiene muchísimas formas de presionar a las empresas. Bastaría una orden ejecutiva ambigua para que las grandes empresas cotizadas no compren servicios de inferencia de ese modelo sin certeza regulatoria, y las industrias reguladas temerían represalias.
      Como Google necesita cooperación del gobierno de EE. UU. para construir centros de datos, es muy probable que abandone cualquier plan de alojar servicios de modelos open source en sus TPU aunque lo esté considerando.
      El pago a Trump durante el proceso de aprobación de la fusión entre Paramount y Skydance es un caso similar: https://www.yahoo.com/news/paramount-settles-donald-trump-la...
    • EE. UU. busca impedir el uso por parte de empresas estadounidenses; no le interesa el uso por parte de no estadounidenses.

  • La gente intenta ir de A a B, y si una regla se lo impide, rodea por A→C→B o elige un resultado cercano a B.
    Quien creó la regla no logra impedir nada y a menudo genera un resultado peor que antes. Es un fenómeno que se repite constantemente entre la tecnología y las leyes que intentan limitarla.
    La clave es la asimetría: la tecnología, como la realidad, tiene infinitas rutas hacia el mismo destino, mientras que las reglas son lentas. Un lado solo tiene que encontrar una nueva ruta; el otro tiene que bloquear todas las rutas posibles.

  • Al ver este caso, me dan ganas de hacer mirror de los modelos.
    Me gustaría tener recomendaciones de modelos chinos en Hugging Face, divididos por memoria <16GB, <32GB, <96GB, <256GB, 256GB+, para generación de texto e imagen, TTS, etc.

    • 256GB+: GLM-5.2; si el lunes sale con pesos abiertos, lo reemplazaría por Kimi K3.
      <256GB: curiosamente, Laguna S2.1, que no es un modelo chino, parece ser el candidato más fuerte; entre los modelos chinos, DeepSeek V4 Flash es el mejor.
      <96GB: Qwen 3.6 27B
      <32GB: Qwen 3.6 27B basado en NVFP4
      <16GB: si no se ajusta finamente para una tarea específica, es difícil que resulte satisfactorio, así que habría que elegir entre un Qwen pequeño o Gemma.
    • Alibaba Cloud opera ModelScope, algo parecido a la versión china de Hugging Face.
      https://modelscope.ai
      El código fuente está en GitHub: https://github.com/modelscope/modelscope
      Además de Qwen de Alibaba, ofrece versiones ajustadas y cuantizadas de GLM, DeepSeek, Kimi y modelos no chinos.
    • Los principales modelos chinos de generación de imágenes son Z-Image de Alibaba y Qwen-Image-2512/Qwen-Edit-2511; cada uno tiene usos distintos, pero todos son decentes.
      Viendo la evolución reciente de Qwen-Image 2 y 3, parece poco probable que en el futuro lancen más modelos de generación de imágenes con pesos abiertos.
      https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
      https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2512
      https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit-2511
    • Guardaría GLM5.2, DeepSeek V4 Flash·Pro, modelos Qwen 3.5/3.6 de varios tamaños, tanto densos como mixture-of-experts, y al menos un Qwen multimodal de los llamados VL.
      Si hace falta, se pueden cuantizar directamente al tamaño deseado.
    • Este tipo de listas es difícil de generalizar porque el caso de uso concreto importa demasiado.
      Incluso solo en generación de imágenes, el modelo óptimo cambia según estilo, resolución, inpainting, conversión imagen a imagen, texto a imagen y compatibilidad con LoRA. La conversión de imagen a video es todavía más compleja, aunque al menos hay menos opciones.

  • Prohibir los modelos chinos de pesos abiertos es una política fundamentalmente equivocada. La verdadera competencia no depende de dónde estén los modelos actuales, sino de dónde y con qué forma aparecerá la innovación de mañana.
    Proteger a los actores existentes solo deja el terreno más favorable para OpenAI y Anthropic, y un duopolio que expulsa a otros competidores va en sentido totalmente contrario a lo que EE. UU. solía hacer bien: descubrir la próxima gran ola.
    El software y la tecnología son probablemente una de las últimas áreas en las que EE. UU. todavía puede ser competitivo frente a China. Esa ventaja vino de permitir que startups e innovadores desplazaran a empresas establecidas y rígidas, no de apuntalar a gigantes corporativos.
    Cuesta entender por qué querrían destruir esa ventaja por cuenta propia.

  • La frase de que una prohibición total de los modelos chinos de pesos abiertos no se ha discutido seriamente debería estar al inicio del artículo.

    • Si hacen que cumplir sea tan difícil que resulte prácticamente imposible, en la práctica es lo mismo que una prohibición.
      Las exenciones de sanciones de la OFAC son un ejemplo típico; si uno intenta encontrar un banco estadounidense que las maneje directamente, se encuentra con una extraña estructura de intermediarios parecida a la situación actual de la IA.

  • No hace falta almacenar todo Hugging Face; basta con usar el servicio chino donde se agrupan los modelos chinos: https://www.modelscope.ai/models

  • Fuera de EE. UU. y la UE estamos lanzando servicios certificados de seguridad ofensiva y pentesting automatizado asistido por agentes, y estamos realizando auditorías completas con modelos de pesos abiertos.
    Aunque EE. UU. bloquee los pesos abiertos, no podrá detener estas auditorías ni a atacantes reales. Como muchos modelos se niegan a seguir instrucciones de pentesting o seguridad ofensiva, a los servicios competidores estadounidenses les costará realizar auditorías del mismo nivel, y los atacantes reales tampoco se limitarán a esos modelos.
    También será difícil impedir que operadores fuera de EE. UU. presten servicios de forma privada a empresas estadounidenses. Actualmente existe una LLC estadounidense, pero si la regulación se concreta, en pocas semanas se podría crear una entidad en Hong Kong o Singapur.

    • Si ponen a una empresa en la Entity List como a Huawei, pueden hacer que nadie, ni del sector público ni del privado, comercie con ella.
      Como el gobierno de EE. UU. obliga incluso a bancos extranjeros a reportar al IRS los ingresos de ciudadanos estadounidenses en el exterior, también tiene autoridad y medios suficientes para impedir que empresas radicadas en EE. UU. hagan negocios con ese proveedor.
    • En la industria tecnológica es común la confusión de ver las leyes solo desde la perspectiva de si son ejecutables.
      Los legisladores pueden considerar cómo se aplicará una ley, y si son competentes deberían hacerlo, pero no están obligados a ello y muchas veces lo ignoran. Que la implementación o la aplicación sean difíciles puede no ser un problema que el legislador tenga que resolver.
      Desde el punto de vista del cumplimiento, las empresas estadounidenses deben obedecer la ley, y si la violan pueden recibir multas o sus responsables terminar en prisión. Si intentan operaciones privadas, basta con que la ley exija presentar registros.
      Al final, lo clave es qué exige exactamente la ley y hasta dónde está dispuesto a aplicarla el regulador.
    • Pueden incluirlas en una lista de restricciones comerciales, pero el objetivo general probablemente no sean las pequeñas empresas, sino bloquear el uso por parte de grandes empresas. Es probable que no les interese demasiado la actividad en sí de pequeños proveedores extranjeros.