La guerra estratégica de la IA: open vs closed
El debate sobre “IA open source” casi siempre está mal planteado. Se discute como si fuera una cuestión moral o ideológica.
¿Es mejor democratizar la IA o controlarla? ¿Abrir modelos es altruismo o táctica?
ABIERTO vs. CERRADO no es una ideología. Es una palanca estratégica.
Las compañías tecnológicas sofisticadas no eligen abrir o cerrar por principios filosóficos. Eligen qué capa convertir en commodity y qué capa proteger en función de dónde reside su ventaja estructural.
Esto explica decisiones que, vistas superficialmente, parecen contradictorias:
- Meta abre Llama pero protege su infraestructura.
- Google abrió Android, pero mantiene la búsqueda como activo propietario.
- Amazon convirtió en commodity el software de e-commerce para impulsar AWS.
- Laboratorios chinos como DeepSeek publican modelos abiertos mientras el estado mantiene fuerte coordinación industrial.
La carrera global de IA no depende solo de quién tiene el mejor modelo. Depende de cómo se posiciona cada actor dentro del stack tecnológico.
El valor se acumula en las capas escasas
Todo stack tecnológico tiene múltiples capas. En cada momento, algunas capas son:
- Escasas: difíciles de replicar, con barreras altas, oferta limitada.
- Abundantes: fácilmente replicables, convertidas en commodity, con baja diferenciación.
La ley es simple: El valor se acumula en las capas escasas.
La estrategia correcta consiste en tres pasos:
- Identificar qué capa es escasa.
- Poseer esa capa.
- Convertir en commodity las capas adyacentes para aumentar la demanda de la escasa.
Este patrón se repite desde hace décadas:
- Intel hizo abundante el ensamblaje de PCs para vender más chips.
- Google comoditizó el sistema operativo móvil para maximizar su plataforma publicitaria.
- Amazon convirtió el retail software en commodity para escalar cloud.
En IA está ocurriendo exactamente lo mismo.
La matriz estratégica 2×2
Para entender el posicionamiento competitivo en IA, podemos mapear a los actores en una matriz con dos ejes:
- Eje vertical (Core Layer) → Modelo fundacional
- Abierto (arriba)
- Cerrado (abajo)
- Eje horizontal (Complement Layer) → Infraestructura / Plataforma
- Cerrada (izquierda)
- Abierta (derecha)
Esto genera cuatro cuadrantes estratégicos:
Cuadrante 1: Modelo abierto / Infraestructura cerrada
Máxima ventaja estratégica. Se convierte en commodity.
- Meta con Llama + MTIA
- China con DeepSeek, Alibaba (Qwen), Baidu (ERNIE) y ByteDance. Con una estrategia Open Source.
Se convierte en commodity donde no se puede ganar estructuralmente y proteger donde se tenga ventaja.
Ejemplo paradigmático: Meta abre modelos para erosionar la diferenciación de competidores mientras captura valor vía infraestructura, distribución y red social.
Aquí el ecosistema impulsa la demanda de la capa propietaria.
Resultado: ventaja competitiva (moat1) máxima.
Cuadrante 2: Modelo abierto / Infraestructura abierta
Sin ventaja competitiva.
- Ninguno de los grandes players se posiciona aquí.
Todo se vuelve commodity. Nadie controla la capa escasa.
Es típico de entornos académicos o fases tempranas donde aún no se consolida la captura de valor.
Cuadrante 3: Modelo cerrado / Infraestructura cerrada
Ventaja competitiva sostenible media: Control total vertical, pero sin las ventajas de ecosistema.
- Google: Podría ser líder
- OpenAI: Carrera acelerada
- Anthropic: Cobertura de seguridad
- Amazon: Jugada de plataforma
- Apple: Infraestructura sin IA
El riesgo: si el modelo deja de ser escaso y se convierte en commodity, la ventaja competitiva se erosiona rápidamente.
Cuadrante 4: Modelo cerrado / Infraestructura abierta
Posición estratégicamente invertida. Se protege lo que se está volviendo abundante (modelo) mientras se abre lo que podría ser escaso (infraestructura).
- Microsoft
Caso ilustrativo: Microsoft en su aproximación híbrida actual.
Si el valor se desplaza hacia la infraestructura y no hacia el modelo, esta posición se vuelve vulnerable.
Estados Unidos vs China
La diferencia clave no es solo tecnológica, sino de coordinación estratégica.
En Estados Unidos vemos fragmentación competitiva:
- OpenAI: modelo cerrado.
- Anthropic: seguridad y modelo cerrado.
- Google: posición ambigua.
- Amazon: apuesta infra.
- Apple: hardware fuerte, IA débil.
En China la estrategia parece más coordinada:
- DeepSeek: open + construcción de infra.
- Alibaba: sinergia cloud.
- Baidu: modelo tradicional cerrado.
- ByteDance: activos y datos.
- Huawei: chips propios.
La ventaja potencial no está solo en el modelo. Está en la alineación entre capas.
La pregunta clave
La pregunta clave no es: ¿Es mejor abierto o cerrado? sino ¿cuál es tu capa escasa y cuál es tu complemento?
Cada empresa tendrá una respuesta distinta en función de:
- Infraestructura disponible.
- Acceso a datos.
- Capacidad de distribución.
- Ventajas regulatorias.
- Coordinación estatal o de ecosistema.
La carrera de IA no se decidirá únicamente por quién tenga el modelo más potente. Se decidirá por quién entienda mejor qué capa debe proteger y cuál debe convertir en commodity.
Y esa es una decisión profundamente estratégica, no ideológica.
Información basada en el cuadrante de GENNARO CUOFANO publicado en The Open vs. Closed AI Race.
- Moat es un término de estrategia empresarial popularizado por Warren Buffett. Literalmente significa foso (como el foso que rodeaba un castillo medieval). En negocios, un moat es una ventaja competitiva sostenible que protege a una empresa frente a competidores y le permite mantener márgenes altos durante el tiempo. ↩︎
