Meta ha construido su reputación en inteligencia artificial sobre la openness —eso puede estar cambiando.

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Los miembros más destacados de el nuevo Superintelligence Lab de Meta discutieron la posibilidad de apartarse del modelo de código abierto de inteligencia artificial (IA) Behemoth, desarrollado por la empresa, y en su lugar desarrollar un modelo cerrado, según informó The New York Times.

Fuentes informaron a The Times que Meta había completado el entrenamiento de Behemoth, pero había retrasado su lanzamiento debido a un rendimiento interno decepcionante. Cuando se lanzó el nuevo Superintelligence Lab, las pruebas en el modelo reportedly se detuvieron.

Las discusiones son solo eso – discusiones. El CEO de Meta, Mark Zuckerberg, aún necesitaría aprobar cualquier cambio, y un portavoz de la empresa le dijo a TechCrunch que la posición de Meta sobre la IA de código abierto no ha cambiado.

“Planeamos continuar lanzando modelos de código abierto líderes,” dijo el portavoz. “No hemos lanzado todo lo que hemos desarrollado históricamente y esperamos continuar entrenando una mezcla de modelos abiertos y cerrados en el futuro.”

El portavoz no comentó sobre el posible cambio de Meta hacia Behemoth. Si esto ocurre, para que Meta pueda priorizar los modelos cerrados, marcaría un cambio filosófico significativo para la empresa.

Mientras Meta despliega modelos más avanzados cerrados internamente, como aquellos que impulsan su asistente Meta AI, Zuckerberg había hecho el código abierto una parte central de la estrategia externa de IA de la empresa — una forma de acelerar el desarrollo de la IA. Él posicionó la familia Llama como una diferencia con respecto a competidores como OpenAI, que Zuckerberg criticó públicamente por volverse más cerrados después de asociarse con Microsoft. Sin embargo, Meta enfrenta presión para monetizar más allá de los anuncios mientras invierte miles de millones en IA.

Esto incluye pagar grandes bonificaciones de firma y salarios de nueve cifras para atraer a los principales investigadores, construir nuevos centros de datos y cubrir los enormes costos de desarrollar la inteligencia general artificial (AGI) o “superinteligencia”.

A pesar de tener uno de los principales laboratorios de investigación de IA del mundo, Meta aún se queda atrás de rivales como OpenAI, Anthropic, Google DeepMind y xAI en términos de comercialización de su trabajo de IA.

Si Meta prioriza los modelos cerrados, podría sugerir que la openness fue una estrategia, no una ideología. Comentarios pasados de Zuckerberg sugieren una ambivalencia hacia comprometerse con la publicación de los modelos de Meta. En un podcast el verano pasado, dijo:

“Somos obviamente muy pro código abierto, pero no me he comprometido a publicar cada cosa que hacemos. Estoy básicamente muy inclinado a pensar que el código abierto será bueno para la comunidad y también para nosotros porque nos beneficiamos de las innovaciones. Si en algún momento, sin embargo, hay un cambio cualitativo en lo que el modelo es capaz de hacer, y sentimos que no es responsable publicarlo, entonces no lo haremos. Es todo muy difícil de predecir.”

Los modelos cerrados darían a Meta más control y más formas de monetizar – especialmente si cree que el talento que ha adquirido puede ofrecer un rendimiento competitivo y de clase mundial.

Tal cambio podría también reconfigurar el paisaje de la IA. El momentum del código abierto, en gran medida impulsado por Meta y modelos como Llama, podría disminuir, incluso mientras OpenAI se prepara para lanzar su aún retrasado modelo abierto. El poder podría volver a los grandes jugadores con ecosistemas cerrados, mientras que el desarrollo de código abierto podría seguir siendo un producto de esfuerzos de base. Los efectos en cadena continuarían a través del ecosistema de startups, especialmente para las pequeñas empresas centradas en afinar, seguridad y alineación de modelos que dependen del acceso a modelos fundacionales abiertos.

En el escenario mundial, la retirada de Meta del código abierto podría potencialmente ceder terreno a China, que ha adoptado el código abierto como una forma de construir capacidad doméstica e influencia global – como DeepSeek y Moonshot AI.