Sequoia advierte: EE. UU. ganó modelos cerrados y podría perder la base abierta

Según Beating 监测, los socios de Sequoia Dean Meyer y Konstantine Buhler publicaron que Estados Unidos dispone de los modelos cerrados líderes, mientras que las empresas occidentales dependen cada vez más de los modelos abiertos de China. Qwen, Kimi, GLM y DeepSeek se están utilizando como base de productos, para entrenar profesores y como fuentes de datos sintéticos.

El informe ATOM muestra que la proporción de Qwen en los modelos de microajuste y adaptación añadidos cada mes pasó de 1% en enero de 2024 a 69% en febrero de 2026. Inkling de Thinking Machines también, durante las primeras etapas del postentrenamiento, usó datos sintéticos generados con modelos abiertos como Kimi K2.5. Sin embargo, esta parte solo representa una pequeña fracción del cómputo de entrenamiento.

El artículo sostiene que el problema está en las reglas de “destilación”. La destilación consiste en usar un modelo fuerte para generar salidas con las que se entrena otro modelo. OpenAI y Anthropic limitan a los clientes a usar las salidas de sus modelos para entrenar productos competidores, mientras que las empresas estadounidenses pueden aprender legalmente de modelos abiertos chinos.

Los dos recomiendan que los laboratorios de vanguardia estadounidenses vendan a empresas calificadas derechos de entrenamiento controlados, con retraso y auditables. De lo contrario, Estados Unidos podría seguir liderando con modelos cerrados, pero entregaría la base de modelos abiertos a China.

China recientemente ha debatido restringir el acceso del exterior a algunos modelos avanzados, pero aún no se ha formado una política final. El artículo advierte que, incluso si los modelos existentes siguen pudiéndose descargar y usar, las empresas occidentales podrían ir quedando rezagadas gradualmente por no poder obtener las versiones posteriores.