China está alcanzando rápidamente a Estados Unidos en inteligencia artificial y puede que esté sólo unos meses atrás

Demis Hassabis, director de DeepMind, afirma que China se está poniendo al día rápidamente en el campo de la inteligencia artificial (IA). Hassabis cree que la IA china podría estar solo unos meses por detrás de la estadounidense. 

gigantes tecnológicos chinos , como Alibaba y startups más recientes como Moonshot AI y Zhipu, han desarrollado una gama de modelos de IA con un rendimiento extraordinario en los últimos años. Una de estas empresas chinas, DeepSeek, creó un modelo que sorprendió a la mayoría de los expertos al funcionar bien incluso con chips informáticos más económicos.

Esto indica que el estado no solo está aprendiendo de la experiencia de otros, sino que también se está poniendo al día rápidamente y cerrando la brecha con los principales programas de IA a nivel mundial.

Hassabis enfatizó que, si bien el país puede igualar en gran medida lo que hace Estados Unidos, el próximo desafío es la innovación: crear algo completamente nuevo que impulse al mundo hacia adelante. Por ahora, la IA china se está acercando a la frontera, pero el mundo estará atento para ver si puede superarla.

La IA china estron, pero aún está por detrás en ideas originales

China, afirmó Hassabis, va por buen camino para recuperar el terreno perdido, pero la pregunta más importante es si podrá inventar algo completamente nuevo en IA. Añadió que inventar es unas 100 veces más difícil que copiar o mejorar lo que ya existe.

Por ejemplo, se refirió al Transformer , una idea propuesta por primera vez por investigadores de Google en 2017. Esta noción transformó la forma en que la inteligencia artificial comprende el lenguaje, resuelve problemas y genera respuestas. Hoy en día, es la base de una amplia gama de sistemas de IA modernos, como ChatGPT y Google Gemini. Hassabis observó que, hasta ahora, las empresas chinas no habían desarrollado nada nuevo que pudiera revolucionar por completo la IA.

Comparó DeepMind con Bell Labs, un famoso centro de investigación del pasado que realizó muchos descubrimientos importantes. Bell Labs incentivaba a los científicos a explorar y probar nuevas ideas.

Hassabis afirmó que DeepMind funciona de la misma manera: prueba nuevas ideas en lugar de simplemente copiar. Cree que el siguiente gran paso en la IA es la innovación: generar ideas completamente nuevas, y eso no es fácil, ni siquiera para China.

La escasez de chips frena el progreso de la IA en China

Un desafío que enfrenta China es la escasez de chips informáticos. Una IAtronrequiere computadoras muytron, y las de gama alta utilizan chips de compañías como Nvidia en Estados Unidos. Actualmente, China no puede comprar los mejores chips debido a las regulaciones del gobierno estadounidense. Puede que se le permita vender algunos chips avanzados, pero no los de gama alta. 

Empresas chinas como Huawei intentan desarrollar sus propios chips, pero estos no son tan tron como los mejores de Nvidia. Esto significa que el estado podría tener dificultades para entrenar los programas de IA más grandes y potentes. Y con el tiempo, según algunos expertos, esto podría ampliar la brecha entre la IA estadounidense y la china.

Incluso los líderes chinos coinciden en que es difícil. Un experto técnico de Alibaba afirmó recientemente que hay menos del 20 % de posibilidades de que una empresa china supere a Estados Unidos en inteligencia artificial en los próximos tres a cinco años. Añadió que Estados Unidos cuenta con recursos informáticos mucho más potentes, lo que marca una gran diferencia.

Aun así, Hassabis cree que el desafío no es solo la tecnología, sino también cómo piensa e inventa la gente. China tiene ingenieros brillantes, pero crear algo completamente nuevo sigue siendo muy difícil.

Otros grandes líderes tecnológicos también observan el progreso de China. Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, afirmó que China estronen algunas áreas, como energía e infraestructura. Añadió que Estados Unidos está a la cabeza en chips, pero China se acerca en modelos de IA.

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