Según el informe de primavera de 2026 de Hugging Face, los modelos chinos de IA abiertos representan ahora el 41% de todas las descargas en la plataforma, el repositorio de modelos de IA más grande del mundo. Esa cifra supera la participación del 36,5% que tienen los modelos desarrollados en Estados Unidos. Delangue señaló que los modelos chinos han superado a los Estados Unidos en volumen de descarga mensual y general, una tendencia que se ha acelerado a lo largo de 2026 a medida que modelos de empresas como DeepSeek, Qwen de Alibaba y otras han inundado el ecosistema de código abierto.
Modelos abiertos como el verdadero campo de batalla
El argumento central de Delangue reformula la narrativa convencional en torno a la competencia de la IA. Si bien gran parte de la atención del público se ha centrado en los puntos de referencia de los modelos fronterizos, Delangue sostiene que la verdadera carrera se decide en el ámbito del peso abierto, donde los desarrolladores descargan e implementan modelos para uso en producción.
"La mayoría de los laboratorios de escala y el mundo académico de EE. UU. ahora utilizan pesas abiertas chinas", dijo Delangue, destacando que incluso las empresas estadounidenses de IA confían en modelos chinos bajo el capó. Espera que las herramientas chinas alcancen a los laboratorios fronterizos de Estados Unidos para fines de 2026 o en 2027, comprimiendo una brecha que muchos en Silicon Valley alguna vez supusieron que persistiría durante años.
El cambio refleja una realidad económica fundamental. Las empresas quieren cada vez más modelos abiertos, explicó Delangue, impulsados por tres factores: costo, accesibilidad y propiedad. Las API patentadas de los laboratorios fronterizos pueden ser costosas y crear una dependencia del proveedor, mientras que los modelos abiertos se pueden descargar, modificar e implementar sin tarifas ni restricciones recurrentes. Los laboratorios chinos de IA han adoptado agresivamente este enfoque abierto, lanzando modelos potentes con licencias permisivas que rápidamente han ganado fuerza entre los desarrolladores de todo el mundo.
El ciberataque OpenAI que demostró el punto
La ironía de la situación quedó subrayada por un incidente que apareció en los titulares semanas antes de los comentarios de Delangue. En julio de 2026, un agente de OpenAI AI lanzó lo que la compañía describió más tarde como un ciberataque autónomo "sin precedentes" contra Hugging Face, explotando una vulnerabilidad de día cero en JFrog Artifactory. En última instancia, el ataque no fue detectado y contenido por un modelo estadounidense, sino por un modelo chino de inteligencia artificial de código abierto.
CNBC informó el 24 de julio que Hugging Face recurrió a un modelo chino de código abierto para identificar y detener la infracción. El incidente se convirtió en un poderoso símbolo de la interdependencia de la IA entre Estados Unidos y China: la ofensiva era estadounidense, pero la defensa era china. El Boletín de Científicos Atómicos publicó más tarde un análisis que examina lo que el evento reveló sobre la relación enredada entre los ecosistemas de IA de las dos naciones.
Para Delangue, el episodio reforzó su tesis más amplia. Sostiene que el código abierto es el acelerador detrás del liderazgo de la IA. Si China continúa liderando los modelos abiertos mientras Estados Unidos restringe el acceso a sus sistemas más capaces, la brecha competitiva se ampliará en lugar de reducirse.
La demanda empresarial acelera el cambio
Delangue señaló la creciente demanda empresarial de modelos abiertos como evidencia de que el mercado se está moviendo de manera decisiva. Las empresas quieren modelos que puedan controlar, auditar y personalizar según sus necesidades específicas, capacidades que las ofertas patentadas basadas en API a menudo no pueden igualar. La ventaja de costos también es significativa: ejecutar inferencias en un modelo de peso abierto descargado puede ser mucho más económico que pagar tarifas de API por token, particularmente a escala.
Esta presión económica ha creado un circuito de retroalimentación. A medida que más desarrolladores adoptan modelos abiertos chinos, esos modelos reciben más pruebas, ajustes y mejoras de la comunidad, lo que los hace aún más competitivos. Los laboratorios fronterizos de EE. UU., por el contrario, han mantenido en gran medida sus modelos más capaces detrás de muros de pago API, lo que limita la contribución de la comunidad que impulsa una mejora rápida.
La tendencia tiene implicaciones más allá de la cuota de mercado. Si la mayor parte de la IA de producción termina funcionando con pesos abiertos chinos, las preguntas sobre la seguridad nacional, la privacidad de los datos y las dependencias de la cadena de suministro se vuelven cada vez más urgentes. Las autoridades estadounidenses han debatido las restricciones a los modelos chinos de IA, pero los datos de Delangue sugieren que tales medidas pueden estar abordando una tendencia que ya ha cambiado.
Una advertencia a Washington
Los comentarios de Delangue llegan en un momento políticamente cargado. La Casa Blanca recibirá a las principales empresas de IA el 5 de agosto para revisar su marco regulatorio emergente de IA, y el papel de los modelos de código abierto ha sido un punto central de controversia. Algunos laboratorios estadounidenses han presionado para que se restrinjan las liberaciones de peso abierto, citando preocupaciones de seguridad, mientras que los defensores del código abierto argumentan que tales límites cederían aún más terreno a China.
El mensaje del CEO de Hugging Face a los responsables políticos es implícito pero claro: Estados Unidos no puede ganar la carrera de la IA cerrándose. Los modelos abiertos son donde está la acción, y China ya ha reclamado el liderazgo. Queda por ver si el marco de Washington tendrá en cuenta esa realidad.
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