Las empresas de IA de peso abierto se convierten en los objetivos de adquisición más codiciados de Silicon Valley

Todos esperan que Nvidia confirme lo que sería el trato tecnológico más interesante de la semana: una adquisición, según se informa, de USD 13,000 millones de Hugging Face, una plataforma para compartir modelos de IA de peso abierto y pruebas de referencia. Hugging Face ocupa un lugar central en el ecosistema de desarrolladores que construyen y despliegan grandes modelos de lenguaje que no pertenecen a los laboratorios de vanguardia, algo así como un GitHub para la era de la IA.

El rumor surge después de que Nvidia cerrara un acuerdo de USD 6,000 millones con Poolside, una constructora de modelos de peso abierto, bajo el cual la mayoría de los empleados de Poolside se trasladarán a la fabricante de chips. Hace dos semanas, Stripe adquirió OpenRouter, el principal proveedor de modelos de peso abierto para empresas, por más de USD 7,000 millones. Se trata de mucho capital fluyendo hacia un sector construido sobre la idea de regalar software, lo que refleja las dinámicas actuales de la industria de IA. Para Nvidia, el atractivo está en reducir su dependencia de los acuerdos con los grandes proveedores de nube y los laboratorios de vanguardia, especialmente cuando creadores de modelos como OpenAI y Google desarrollan sus propios chips de inferencia: las capacidades del chip Jalapeño de OpenAI se anunciaron esta semana. Nvidia ya construye su propia familia de modelos de peso abierto, Nemotron, aunque su adopción no ha sido grande; adquirir el mayor centro de desarrollo de modelos abiertos de EE. UU. le daría una masa de usuarios que podría dirigir hacia sus chips y estándares.

El aumento en los costos de inferencia de IA también está empujando a algunas empresas hacia modelos más económicos de desarrolladores chinos como Moonshot, DeepSeek y Alibaba, aunque la adopción sigue siendo pequeña: solo el 6% de las empresas usa modelos de peso abierto, según una investigación de datos de gasto de Ramp, y solo el 2% de los ingenieros de software lo hace, según una encuesta de Jellyfish. Nik Albarran, líder de producto de IA en Jellyfish, dijo a TechCrunch que los modelos de peso abierto se usan principalmente en empresas con cargas de inferencia repetidas y de alto volumen, como los chats de atención al cliente. Para tareas de programación y agénticas, los modelos propietarios de vanguardia todavía suelen imponerse, en parte por su acceso más sencillo y, en algunos casos, por subsidios de tokens de sus creadores, aunque Albarran espera que esto cambie a medida que suban los precios de los laboratorios de vanguardia y maduren los flujos de trabajo de IA de las empresas.

Lin Qiao, directora ejecutiva de Fireworks, un enrutador y anfitrión de modelos de peso abierto que a su vez suele mencionarse como posible objetivo de adquisición, dijo que su empresa procesa 40 billones de tokens al día, más que las API de Gemini o de OpenAI. “El futuro es en realidad la inteligencia especializada”, dijo Qiao. “Literalmente, cada empresa debería tener su propio modelo por caso de uso, y eso sucederá de forma automática”.

Por qué importa

La magnitud de estos acuerdos muestra que las grandes tecnológicas ya no ven el dominio de OpenAI y Anthropic como algo inevitable, y en su lugar están pagando miles de millones para controlar la infraestructura y el talento detrás de las alternativas abiertas.