En el mundo de la inteligencia artificial, las palabras “open source” solían resonar con promesas de colaboración, transparencia y progreso colectivo. Y si alguien encarnó esa visión en sus inicios, fue precisamente OpenAI. Por eso, el nuevo retraso indefinido en el lanzamiento de su esperado modelo de código abierto ha sorprendido, decepcionado y, para muchos, confirmado una tendencia que lleva tiempo gestándose: la progresiva desconexión entre el discurso y la práctica real de la compañía dirigida por Sam Altman.
El anuncio llegó de forma directa a través de una publicación del propio Altman en Twitter. Allí explicó que necesitan “más tiempo para realizar pruebas de seguridad adicionales y revisar áreas de alto riesgo”, y añadió que aún no saben cuánto tiempo les llevará. También señaló que “una vez que los pesos se liberan, no pueden revertirse”, en alusión al carácter irreversible de hacer público un modelo de este tipo. La suspensión no es temporal ni tiene una nueva fecha de referencia: simplemente, queda en el aire.
Este tipo de mensaje choca frontalmente con las ambiciones iniciales de OpenAI, cuando la empresa defendía que el conocimiento generado por la inteligencia artificial debía ser compartido y democratizado. La realidad actual, sin embargo, muestra a una OpenAI mucho más reservada, que limita el acceso a sus avances y parece estar priorizando el control, incluso cuando eso implique desilusionar a su comunidad de desarrolladores. Aidan Clark, vicepresidente de investigación y responsable de este modelo, reforzó esa línea: “La vara para un modelo open source está muy alta y aún no estamos listos”.
El modelo en cuestión no era un nuevo GPT-5, sino una propuesta orientada a ser ejecutada localmente y con una capacidad de razonamiento cercana a los modelos de la serie “o” de OpenAI. El simple hecho de que sus pesos fueran liberados implicaba la posibilidad de ejecutar y modificar el sistema sin depender de la nube de la compañía, algo cada vez más raro entre los grandes actores del sector. Su llegada habría supuesto, sin duda, una bocanada de aire fresco en un ecosistema cada vez más dependiente de suscripciones y servicios cerrados.
we planned to launch our open-weight model next week.
we are delaying it; we need time to run additional safety tests and review high-risk areas. we are not yet sure how long it will take us.
while we trust the community will build great things with this model, once weights are…
— Sam Altman (@sama) July 12, 2025
Pero mientras OpenAI pisa el freno, otros aceleran. Al mismo tiempo que Altman anunciaba este nuevo aplazamiento, la china Moonshot AI presentaba el Kimi K2, un modelo open source con un billón de parámetros que, según la propia empresa, supera en varios benchmarks al GPT-4.1. No es la única. Meta, Mistral, Cohere y otros actores están nutriendo un ecosistema en el que compartir es una ventaja estratégica, no un riesgo. En ese contexto, el paso atrás de OpenAI resulta difícil de justificar más allá del miedo a perder el control.
Este movimiento vuelve a poner en evidencia el dilema de fondo que arrastra la empresa desde hace años: ¿puede OpenAI seguir siendo “open” mientras compite en un mercado dominado por intereses comerciales? ¿Hasta qué punto la seguridad es una razón o una excusa para limitar el acceso? Y, sobre todo, ¿cómo espera liderar la próxima generación de avances si da la espalda a una comunidad que, en muchos casos, construyó su éxito desde abajo?
Tal vez, más que un retraso técnico, lo que estamos viendo sea un síntoma cultural. Una OpenAI que duda, que se atrinchera, que teme que su propia creación escape de su órbita. Pero la historia reciente de la IA ha demostrado que las ideas —y los modelos— tienden a expandirse con o sin permiso. En ese sentido, si el objetivo es liderar, quizás no se trate tanto de proteger lo que tienes, sino de ser el primero en compartirlo bien. Y ahí, hoy por hoy, OpenAI parece cada vez menos dispuesta.
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