Descargar un modelo de IA como un torrent: EE. UU. se prepara para la avalancha de modelos chinos de IA gratuitos "Mythos"

Estados Unidos se prepara para la aparición de potentes redes neuronales chinas, que cualquiera podrá descargar gratis de internet. Un escenario así podría llevar a Washington a reconsiderar las normas para los modelos estadounidenses de código abierto.

La administración de Donald Trump discute con representantes del sector requisitos uniformes sobre las capacidades de dichos sistemas. Como referencia proponen tomar los mejores modelos chinos que ya se distribuyen abiertamente. A los desarrolladores estadounidenses se les podría permitir lanzar sistemas de nivel comparable, pero los desarrollos más potentes probablemente queden sujetos a restricciones adicionales.

Las empresas esperan que los modelos chinos de la clase Mythos estén disponibles en acceso libre en los próximos 6–12 meses. Los usuarios podrán ejecutarlos en su propio hardware, mejorarlos e integrarlos en otros programas sin control por parte del desarrollador. Para Estados Unidos esa perspectiva crea una situación compleja. Prohibiciones severas podrían frenar a las empresas locales, pero no detendrán la difusión de tecnologías extranjeras.

China ya desarrolla activamente redes neuronales abiertas y las distribuye libremente para fortalecer la posición de sus desarrolladores en el extranjero. Algunos sistemas chinos ganan popularidad rápidamente después de que se imponen restricciones contra modelos estadounidenses, ya que siguen siendo accesibles y cuestan menos.

Al mismo tiempo, las empresas tecnológicas buscan maneras de reducir el consumo eléctrico en los centros de datos. Actualmente estos centros consumen alrededor del 1,5% de la electricidad mundial, y la Agencia Internacional de la Energía espera que la demanda continúe creciendo rápidamente.

The Washington Post señala que las previsiones a largo plazo podrían estar sobreestimadas. Las empresas prueban cables superconductores que transmiten más energía con menos pérdidas, así como conexiones ópticas en las que los datos se mueven mediante luz en lugar de señales eléctricas. Estas tecnologías pueden reducir el consumo de energía en la transmisión de información entre dispositivos de cálculo.

Por ahora las nuevas soluciones no se aplican de forma masiva, por lo que resulta difícil evaluar el ahorro real. Sin embargo, el desarrollo de superconductores y de sistemas ópticos muestra que el aumento de la potencia de cálculo no necesariamente llevará a un incremento tan brusco del consumo eléctrico.