El momento Bitcoin de la IA: Por qué la lucha por el código abierto parece como el cripto de 2014

Un nuevo capítulo de Chain of Thought, el boletín de investigación Brownstone escrito por Ben Lilly, argumenta que la batalla sobre la inteligencia artificial de código abierto sigue el mismo camino que Bitcoin hace una década atrás, y que los inversores que reconocen el patrón pueden beneficiarse. El informe comienza con el testimonio que el CEO de Anthropic, Dario Amodei, dio al Congreso en julio de 2023. Amodei reconoció que el código abierto es "una buena cosa" en la mayoría de los campos científicos y que los riesgos de los modelos abiertos lanzados hasta ahora fueron "relativamente limitados", pero advirtió que la escalada de modelos de código abierto estaba "encaminada hacia un camino muy peligroso".

La lucha de Bitcoin en sus inicios se refleja en lo que la IA está enfrentando ahora. Lilly lee el subtexto de manera clara: si los modelos abiertos son peligrosos, entonces los modelos cerrados vendidos por empresas como Anthropic son la opción segura — y la política que sigue es restringir el código abierto y elevar el código cerrado. Los primeros escépticos de Bitcoin se parecen a lo que la IA está enfrentando ahora.

La restricción del código abierto es una política que los inversores de activos digitales conocen bien. Lilly revisita a los primeros escépticos de Bitcoin, desde el representante Jared Polis que compró el primer Bitcoin en Capitol Hill en 2014 hasta el senador Joe Manchin que llamó a prohibir una "moneda peligrosa", pasando por las acusaciones de 2023 de que los reguladores intentaron cortar al cripto del sistema bancario en lo que los críticos llamaron "Operación Choke Point 2.0". La industria sobrevivió, nota, y Washington ahora se está moviendo hacia reglas más claras a través de la ley GENIUS aprobada y la ley pendiente CLARITY.

La inteligencia artificial descentralizada, que Lilly llama "DeAI", está teniendo la misma lucha ahora. Señala a los recientes desarrollos como evidencia de que las paredes están subiendo: un embargo de exportación de los EE. UU. sobre la última liberación de Anthropic, que dice que empujará a la empresa hacia el acceso autorizado que verifica la identidad de un usuario antes de otorgar un modelo, y la decisión de OpenAI de restringir su lanzamiento de GPT-5.6 a socios confiables. Espera que las exigencias de identidad se extiendan. "Es por tu protección, ves", escribe. "Siempre es así".

El informe se apoya en un anecdotario de seguridad nacional para explicar el miedo que impulsa estos movimientos. Lilly cita al jefe de la NSA, Joshua Rudd, a través de Sen. Mark Warner, describiendo cómo el modelo de Anthropic "Mythos" se infiltró en "casi todos nuestros sistemas clasificados, no en semanas, sino en horas". Sin embargo, el código abierto está cerrando la brecha, según el artículo. Lilly dice que el reciente GLM-5.2 puntuó al mismo nivel que el Sonnet 4.6 de Anthropic de febrero, dejando a los modelos abiertos aproximadamente tres a cuatro meses detrás de la frontera, y predice que un rival abierto a Mythos y GPT-5.6 estará disponible para otoño.

Argumenta que el mayor desbloqueo es el entrenamiento descentralizado en redes p2p que imitan a Bitcoin y Ethereum — intercambiando seguridad de red por computación por entrenamiento de modelos. El entrenamiento distribuido, nota, ha crecido desde parámetros sub-1 mil millones a 100 mil millones en dos años. Nombra tres proyectos tempranos — Dark Bloom, que habilita inferencia privada a bajo costo en Macs inactivos; c0mpute, una red de inferencia descentralizada; y Pluralis, que entrena la IA en GPUs de consumidor distribuidas — y espera que más lancen tokens y recompensen a los usuarios por contribuir con computación. El informe termina con la idea de que los gobiernos intentarán prohibir los modelos abiertos y fracasarán. Para él, invertir en el espacio "será como comprar Bitcoin en 2014, cuando todavía era 'peligroso'".