Alibaba desafía la hegemonía estadounidense con el lanzamiento de Qwen 3.5
Alibaba Group Holding Ltd (NYSE:BABA) ha lanzado su último modelo de IA, Qwen-3.5, intensificando la rivalidad entre China y EE. UU. en el ámbito de la inteligencia artificial.
El modelo, que cuenta con 397 mil millones de parámetros, representa un avance significativo respecto a su predecesor y compite con los principales modelos estadounidenses de OpenAI y Alphabet Inc. (NASDAQ:GOOGL) (Google DeepMind).
El modelo Qwen-3.5-Open-Source muestra avances significativos, a pesar de ser más pequeño que su predecesor, Qwen-3-Max-Thinking, que tenía más de 1 billón de parámetros, informó South China Morning Post el lunes.
La versión de código cerrado, Qwen-3.5-Plus, cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens, lo que la sitúa entre las más grandes de la industria.
El esperado lanzamiento, programado justo antes del Año Nuevo Lunar, concluyó una semana frenética en la que casi todas las principales empresas chinas de IA presentaron nuevos modelos insignia, según el informe.
Durante el último año, China ha surgido como un motor importante de la inteligencia artificial de código abierto, diferenciándose de las estrategias más cerradas y propietarias comúnmente adoptadas por muchas empresas de Silicon Valley que optan por no hacer públicos los pesos de sus modelos, según el informe.
Los datos de descargas de Hugging Face mostraron que los modelos abiertos chinos superaron a sus homólogos estadounidenses en adopción global el año pasado, siendo DeepSeek y Qwen responsables de la mayor parte de ese crecimiento, añadió el informe.
El impulso del código abierto se expande hacia la robótica
El enfoque estratégico de Alibaba en la tecnología de código abierto es evidente en sus recientes avances en IA.
La Academia DAMO de la empresa también ha presentado RynnBrain, un modelo diseñado para mejorar la robótica y la automatización de tareas en el mundo real.
Este modelo está entrenado sobre el modelo de visión-lenguaje Qwen3-VL de Alibaba, demostrando el compromiso de la empresa con la integración de la IA de código abierto en diversas plataformas.
Las capacidades de RynnBrain incluyen el mapeo de objetos y la navegación en entornos complejos, como cocinas o líneas de fábrica, posicionándolo como competidor de Gemini Robotics-ER 1.5 de Google y Cosmos-Reason2 de Nvidia Corp (NASDAQ:NVDA).
Este énfasis en la innovación de código abierto forma parte de la estrategia más amplia de Alibaba para acelerar el desarrollo de IA y reducir los costos para los desarrolladores.
Métricas de adopción y asociaciones globales
El enfoque de código abierto de Alibaba está ganando tracción, con sus modelos Qwen superando las 700 millones de descargas en Hugging Face, convirtiéndose en el sistema de IA de código abierto más adoptado.
Esta estrategia está alineada con la visión de IA 2025 de Alibaba, que enfatiza la apertura y la colaboración para impulsar la innovación.
Según South China Morning Post, el compromiso de Alibaba con el código abierto también ha atraído una atención significativa de otros gigantes tecnológicos.
Meta Platforms Inc. (NASDAQ:META) ha incorporado los modelos Qwen de Alibaba para reconstruir su pila de IA, destacando la creciente influencia de las iniciativas de código abierto de Alibaba en el panorama tecnológico global.
Referencias de rendimiento y perspectivas de los analistas
El rendimiento de Qwen-3.5 ha superado las expectativas, con pruebas de referencia que indican que está a la par con los modelos líderes de las principales empresas estadounidenses.
La analista de HSBC, Charlene Liu, ha señalado que el negocio de nube de Alibaba está bien posicionado para mantener su crecimiento ante la fuerte demanda de IA.
El enfoque de la empresa en la IA de código abierto podría impulsar su posicionamiento a largo plazo, llevando a los analistas a mejorar su perspectiva sobre Alibaba.
Acción del precio de BABA: Las acciones de Alibaba subieron un 1,14% hasta $157,50 en las operaciones previas a la apertura del martes, según datos de Benzinga Pro.
Imagen de jackpress vía Shutterstock
Disclaimer: The content of this article solely reflects the author's opinion and does not represent the platform in any capacity. This article is not intended to serve as a reference for making investment decisions.
You may also like
La inflación en Estados Unidos sigue siendo alta. ¡Goldman Sachs cambia de opinión primero: el ciclo de aumento de tasas de la Reserva Federal aún no ha terminado y podría aumentar otros 25 puntos básicos en marzo del próximo año!
Los datos del IPC de EE. UU. para octubre, publicados el martes y superiores a lo esperado, llevaron a Goldman Sachs a ajustar su previsión anterior de que el ciclo actual de aumentos de tasas de la Reserva Federal finalizaría en diciembre. Este gigante financiero de Wall Street ahora espera que la Reserva Federal eleve las tasas en 25 puntos básicos adicionales en marzo del próximo año.
¡El miedo es el mayor short! Morgan Stanley llama a comprar en el piso los semiconductores: la escasez de tierra y energía no es un problema, los proyectos aprobados no alcanzan para satisfacer la demanda.
Morgan Stanley considera que la reciente venta masiva en el sector de semiconductores ha sido excesiva; el mayor riesgo proviene del pánico del mercado y no de los fundamentos. Impulsados por la demanda de infraestructura de inteligencia artificial, los pedidos aguas abajo continúan acelerándose y la oferta de semiconductores sigue siendo el principal cuello de botella. Las restricciones de LPS, en lugar de limitar el crecimiento, lo hacen más estable. El sector podría fluctuar en un rango a corto plazo y actualmente está cerca del suelo. Se mantiene optimista respecto a los segmentos de potencia de cálculo y almacenamiento.
Los pedidos de potencia de cálculo explotan, ¿por qué la "comercio de AI" está perdiendo fuerza? JPMorgan revela el desfase entre la inversión en AI y el aumento de la productividad
El equipo de investigación económica global de JPMorgan, liderado por Joseph Lupton, señaló en un estudio del 10 de noviembre que la reciente mejora en la productividad laboral se debe principalmente a una mayor profundización del capital y al aumento en la utilización de los factores de producción. Los amplios beneficios de eficiencia que la inteligencia artificial puede aportar a través de la reestructuración de procesos, la integración de datos y los ajustes organizativos aún requieren tiempo para materializarse. Esto significa que los pedidos de chips, servidores y equipos eléctricos pueden crecer primero, pero el retorno de la inversión continua para los operadores de cómputo y los usuarios finales no necesariamente llegará al mismo ritmo.
La inversión en IA entra en el "valle de la desilusión"; ¡los próximos 18 meses serán una prueba de vida o muerte!
Goldman Sachs cree que el ciclo de inversión en IA está en el "valle de la desilusión", pero no es la primera vez que ocurre. El conflicto central radica en que el modelo de negocio de los nuevos proveedores de nube depende en gran medida del retorno de la inversión en IA por parte de los clientes finales, y actualmente "básicamente ninguna empresa puede atribuir sus ganancias a la IA". Chamath Palihapitiya, fundador de Social Capital, define claramente una ventana clave de 18 meses, durante la cual el mercado realizará un ajuste entre los modelos de negocio de IA sostenibles y los insostenibles.
Crypto prices
More
