Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind, afirmó en CNBCen el podcast «The Tech Download» que los modelos chinos de IA van a la zaga de las capacidades estadounidenses y occidentales por apenas meses, contrarrestando la percepción de una brecha mayor. Hassabis hizo esta observación durante el podcast, que se lanzó el viernes. Precisó que los modelos chinos de IA están más cerca de los niveles estadounidenses y occidentales de lo previsto uno o dos años antes. «Tal vez en este momento sólo estén atrasados unos meses», dijo Hassabis a The Tech Download. Esta visión sitúa a China más cerca de la paridad en el desarrollo de la IA de lo que algunos observadores habían estimado anteriormente. Hace aproximadamente un año, el laboratorio chino de inteligencia artificial DeepSeek lanzó un modelo que revolucionó los mercados. Este modelo ofreció un rendimiento sólido utilizando chips menos avanzados y a costos más bajos que los de sus homólogos estadounidenses. El comunicado destacó la capacidad de China para producir sistemas de IA competitivos bajo limitaciones de recursos. Desde entonces, DeepSeek ha introducido modelos adicionales, disminuyendo la sorpresa inicial pero manteniendo la atención en sus avances. Tras la entrada de DeepSeek, los gigantes tecnológicos chinos establecidos y las empresas emergentes aceleraron sus esfuerzos. Alibaba, un actor importante en la computación en la nube y el comercio electrónico, presentó modelos de inteligencia artificial de gran capacidad. Empresas emergentes como Moonshot AI y Zhipu también lanzaron modelos que demuestran una competencia sustancial. Estos desarrollos ilustran colectivamente una rápida expansión del ecosistema de IA de China, con múltiples entidades contribuyendo con sistemas sofisticados. Hassabis reconoció la habilidad de China para cerrar brechas, pero cuestionó su historial en avances pioneros. «La pregunta es: ¿pueden innovar en algo nuevo más allá de la frontera? Así que creo que han demostrado que pueden ponerse al día… y estar muy cerca de la frontera… ¿Pero pueden realmente innovar en algo nuevo, como un nuevo transformador… que vaya más allá de la frontera? No creo que eso se haya demostrado todavía», dijo Hassabis. Esta afirmación subraya una distinción entre replicación y origen en el progreso de la IA. La arquitectura del transformador, a la que hace referencia Hassabis, se originó a partir de un avance científico de 2017 realizado por investigadores de Google. Esta innovación forma la estructura fundamental de los grandes modelos de lenguaje desarrollados en los laboratorios de IA en los años siguientes. Productos como ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google dependen de sistemas basados en transformadores para procesar y generar lenguaje a escala. Otros destacados ejecutivos tecnológicos se han hecho eco del reconocimiento de los avances de China. El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, comentó el año pasado que Estados Unidos no tiene una ventaja sustancial en la competencia de la IA. «China está muy por delante de nosotros en energía. Estamos muy por delante en chips. Están muy por delante en infraestructura. Están muy por delante en modelos de inteligencia artificial», dijo Huang. Estos comentarios detallan ámbitos específicos en los que China iguala o supera las fortalezas de Estados Unidos. Las empresas de tecnología chinas enfrentan obstáculos importantes, particularmente en el acceso al hardware. Una prohibición de exportación estadounidense restringe los envíos de semiconductores de última generación de Nvidia, esenciales para entrenar modelos avanzados de IA. La Casa Blanca ha señalado una posible aprobación de las ventas del chip H200 de Nvidia a China, lo que representa una actualización de las versiones anteriormente accesibles, pero no el producto más avanzado de Nvidia. Las alternativas nacionales de empresas como Huawei pretenden abordar este déficit, aunque su rendimiento sigue siendo inferior al de los semiconductores de Nvidia. Los analistas prevén posibles consecuencias a largo plazo de estas limitaciones de hardware. Richard Clode, gestor de cartera de Janus Henderson, abordó este tema en “The China Connection” de CNBC la semana pasada. «Sin embargo, sospecho que comenzaremos a ver una divergencia a medida que la infraestructura superior de IA de EE. UU. comience a iterar esos modelos y comience a hacer que esos modelos sean más capaces con el tiempo en los próximos años. Así que esperaría que a partir de aquí probablemente estemos en la cima de la capacidad relativa de IA china en comparación con [U.S.]», dijo Clode al programa. Esta perspectiva destaca el papel de la infraestructura en la iteración sostenida de la IA. Incluso dentro de China, los líderes de la industria admiten desafíos. Lin Junyang, líder técnico del equipo Qwen de Alibaba, habló en una conferencia de IA en Beijing la semana pasada. Estimó que hay menos del 20% de posibilidades de que una empresa china supere a los gigantes tecnológicos estadounidenses en IA en los próximos tres a cinco años, según el South China Morning Post. Lin atribuyó esto a que la infraestructura informática de EE. UU. es uno o dos órdenes de magnitud más grande que la de China. Hassabis atribuye la ausencia de avances fronterizos en China principalmente a la mentalidad más que a las barreras tecnológicas. Describió a DeepMind como un «Bell Labs moderno», que fomenta la «innovación exploratoria» en lugar de únicamente «ampliar lo que se conoce hoy». Los Laboratorios Bell, fundados a principios del siglo XX, produjeron numerosos descubrimientos que les valieron el Premio Nobel. «Y, por supuesto, eso ya es muy difícil, porque ya se necesita ingeniería de clase mundial para poder hacerlo. Y China definitivamente tiene eso», dijo Hassabis. «La parte de la innovación científica es mucho más difícil. Inventar algo es cien veces más difícil que copiarlo. … Esa es realmente la próxima frontera, y no he visto evidencia de eso todavía, pero es muy difícil», agregó. Estos comentarios diferencian la ejecución de ingeniería de los procesos inventivos. Hassabis se encuentra entre las figuras más destacadas en IA. Fundó DeepMind hace más de diez años; Google adquirió la compañía en 2014. DeepMind ha impulsado las iniciativas de IA de Google, propiedad de Alphabet, incluido el asistente Gemini. En noviembre, Google lanzó Gemini 3, su modelo más reciente. Usuarios y el mercado ha recibido Gemini 3 positivamente, ya que Google abordó las preocupaciones de quedarse atrás de competidores como OpenAI.
