Jensen Huang, consejero delegado de NVIDIA, ha defendido que las empresas estadounidenses puedan utilizar modelos abiertos de inteligencia artificial desarrollados en China. El directivo considera que sistemas como Kimi, DeepSeek o los modelos de Alibaba pueden ampliar la adopción de la tecnología y rechaza que su origen sea suficiente para prohibirlos, aunque admite que las organizaciones deben evaluar su seguridad antes de desplegarlos.

Las claves de la defensa de los modelos chinos en 30 segundos

• Jensen Huang considera que los modelos abiertos chinos más avanzados deberían poder utilizarse en Estados Unidos.
• El directivo rechaza que descargar sus pesos implique automáticamente una conexión oculta con China.
• Washington estudia cómo controlar su uso por posibles riesgos de seguridad y dependencia tecnológica.
• Ejecutarlos en infraestructura propia da más control sobre los datos, pero exige hardware, mantenimiento y auditorías.
• NVIDIA se beneficia de una mayor adopción porque estos modelos también necesitan GPU y centros de datos.

Las declaraciones llegan mientras la Administración estadounidense estudia posibles restricciones para los modelos chinos de IA. Entre las medidas planteadas estaría exigir garantías de seguridad y responsabilidades adicionales a las compañías que decidieran utilizarlos, según las informaciones publicadas por Axios y Fortune.

Huang sostiene que este debate parte en ocasiones de una idea equivocada: que un modelo descargable funciona necesariamente como una puerta trasera controlada por su desarrollador. En una entrevista con Axios, calificó esa interpretación como una percepción errónea y recordó que los modelos con pesos accesibles pueden instalarse en sistemas propios y adaptar sus barreras de uso.

Eso no significa que cualquier modelo chino sea seguro por definición. El código, los pesos, las dependencias, los datos de entrenamiento y las herramientas necesarias para ejecutarlo deben revisarse igual que cualquier otro componente crítico. La posibilidad de trabajar sin enviar cada consulta a un servicio externo reduce algunos riesgos de privacidad, pero no elimina vulnerabilidades, comportamientos ocultos o errores en la cadena de suministro.

Huang defiende una IA abierta y otra propietaria

El consejero delegado de NVIDIA no plantea sustituir GPT, Claude o Gemini por modelos chinos. Su posición es que el mercado necesita tanto sistemas propietarios como alternativas abiertas.

“Estos modelos chinos son excelentes. Los modelos abiertos que son excelentes deberían utilizarse”, afirmó durante la entrevista. Huang ya había defendido en la conferencia GTC 2026 que el futuro no enfrenta necesariamente a la IA abierta con la cerrada, sino que ambas modalidades convivirán y atenderán necesidades distintas.

Los servicios propietarios suelen ofrecer una experiencia más sencilla. El proveedor mantiene la infraestructura, actualiza el modelo, aplica controles y cobra por el uso a través de una interfaz de programación de aplicaciones o una suscripción.

Los modelos abiertos o de pesos disponibles permiten más control. Una empresa puede instalarlos en su centro de datos, una nube privada o una infraestructura pública bajo su propia cuenta. También puede adaptarlos con información interna y decidir dónde se procesan las consultas.

Esta libertad tiene un coste. Ejecutar un modelo grande exige GPU, memoria, almacenamiento, consumo eléctrico y personal capaz de mantener el sistema. Descargarlo no significa que su uso sea gratuito. Para una organización con pocas consultas puede resultar más económico contratar una API; con un volumen elevado, la infraestructura propia puede ofrecer mayor previsibilidad y control.

Tampoco todos los modelos descritos comercialmente como “open source” cumplen la definición tradicional de código abierto. Algunos publican sus pesos, pero aplican licencias que limitan determinados usos, no revelan los datos de entrenamiento o no permiten reproducir completamente el proceso utilizado para crearlos. Por eso resulta más preciso hablar en muchos casos de modelos de pesos abiertos.

Kimi y DeepSeek elevan la presión sobre los laboratorios estadounidenses

La discusión ha ganado intensidad tras la llegada de una nueva generación de modelos chinos con buen rendimiento en programación, razonamiento y tareas realizadas por agentes.

Moonshot AI presentó Kimi K3 el 16 de julio de 2026 y publicó sus pesos para que desarrolladores y empresas pudieran desplegarlo en su propia infraestructura. Las evaluaciones difundidas alrededor del lanzamiento lo sitúan cerca de modelos estadounidenses avanzados en determinadas pruebas, aunque los resultados de un benchmark no permiten concluir que sea superior en todos los usos.

DeepSeek ya había alterado el mercado con modelos capaces de competir en varias tareas a un coste de inferencia inferior al de algunos servicios propietarios. Su fundador ha señalado que la empresa pretende mantener una orientación abierta para sus principales desarrollos, aunque esa política podría cambiar en futuras versiones.

Alibaba, Zhipu AI y otros laboratorios chinos también han publicado modelos descargables. Esta oferta permite que empresas de distintos países comparen proveedores y reduzcan su dependencia de OpenAI, Anthropic o Google.

Washington observa esa expansión desde una perspectiva económica y de seguridad nacional. Las autoridades estadounidenses han acusado a algunas empresas chinas de utilizar técnicas de destilación para reproducir capacidades de modelos occidentales y estudian si deberían aplicarse nuevas restricciones. Moonshot AI y Kimi se encuentran entre los nombres citados en esta disputa, aunque las acusaciones no equivalen a una resolución judicial que determine una apropiación ilegal.

Un modelo descargado no está conectado automáticamente con China

Una de las afirmaciones que conviene matizar es que un modelo ejecutado localmente no necesita mantener una comunicación permanente con su creador.

Si una empresa descarga los pesos desde una fuente verificada, revisa el software y ejecuta todo el sistema en una red aislada, puede impedir que las consultas o los documentos procesados salgan de su infraestructura. El desarrollador original no recibe automáticamente esos datos.

La situación cambia cuando se utiliza una aplicación oficial, una API alojada en China, una herramienta de actualización remota o componentes externos que sí establecen conexiones. Por eso la seguridad depende de la arquitectura concreta y no solo del nombre del modelo.

Una evaluación empresarial debería revisar al menos la licencia, la procedencia de los archivos, sus firmas digitales, las bibliotecas utilizadas, las conexiones de red y el comportamiento ante instrucciones maliciosas. También tendría que analizar riesgos como la generación de código vulnerable, la exposición de información confidencial o la manipulación de herramientas conectadas al modelo.

En sectores regulados, la decisión debe incluir además la legislación sobre protección de datos, propiedad intelectual y transferencias internacionales. Alojar un modelo dentro de la empresa facilita el control, pero no exime de estas obligaciones.

NVIDIA gana con modelos abiertos y cerrados

La postura de Huang también coincide con los intereses comerciales de NVIDIA. Cuantos más modelos se desarrollen y utilicen, mayor será la demanda de GPU, redes y sistemas para centros de datos.

El propio directivo reconoció esta relación: una mayor utilización de IA implica vender más ordenadores de NVIDIA, construir más infraestructura y extender la tecnología a nuevas industrias.

La compañía suministra hardware a los grandes laboratorios estadounidenses, pero también desarrolla Nemotron y participa en proyectos de modelos abiertos. En marzo anunció la Nemotron Coalition, una colaboración con distintos desarrolladores para crear y mejorar modelos fundacionales accesibles al ecosistema.

La defensa de las alternativas chinas no supone, por tanto, una ruptura con OpenAI, Anthropic o Google. NVIDIA necesita que continúen creciendo los servicios propietarios, pero también que empresas, universidades y administraciones puedan desplegar IA sobre sus propios equipos.

El debate real no consiste en decidir si todo modelo chino debe aceptarse o prohibirse. La cuestión es cómo evaluar tecnologías descargables sin confundir su procedencia con su funcionamiento técnico. Un modelo abierto puede ofrecer control y soberanía sobre los datos, pero solo después de una revisión que compruebe su licencia, sus componentes y el entorno en el que se ejecutará.

Preguntas frecuentes

¿Jensen Huang ha pedido sustituir ChatGPT por modelos chinos?

No. Ha defendido que las empresas puedan utilizar buenos modelos abiertos independientemente de su país de origen y que estos convivan con sistemas propietarios.

¿Un modelo chino descargado envía datos automáticamente a China?

No necesariamente. Puede ejecutarse sin conexión en infraestructura propia, aunque deben revisarse el software, las dependencias y cualquier servicio externo incluido en el despliegue.

¿Los modelos abiertos son gratuitos?

Los pesos pueden descargarse sin pagar una licencia comercial en algunos casos, pero su ejecución requiere hardware, energía, almacenamiento, mantenimiento y personal técnico.

¿Por qué NVIDIA apoya los modelos abiertos?

Además de favorecer un mercado con más desarrolladores, su uso incrementa la demanda de GPU, redes y centros de datos, áreas en las que NVIDIA obtiene gran parte de sus ingresos.