¿Qué son los modelos de pesos abiertos?

El 24 de julio de 2026, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, publicó una carta abierta en la que recalca la importancia de desarrollar y democratizar los modelos de pesos abiertos. Una de sus frases más fuertes es que la apertura puede considerarse uno de los elementos más importantes en el camino hacia una inteligencia artificial segura.

Para quienes hemos vivido buena parte de nuestra experiencia frente a la computadora a través del open source, esa afirmación resuena: sabemos cuánto habilita la creación colaborativa. Pero para sumarnos a la premisa, primero conviene entender de qué estamos hablando.

Un modelo de pesos abiertos es aquel cuyos parámetros entrenados, los 'pesos' que definen su comportamiento, se publican de forma abierta, para que cualquiera pueda descargarlo, ejecutarlo, ajustarlo a su caso y desplegarlo en su propia infraestructura. Se diferencia de los modelos cerrados o propietarios, a los que solo se accede a través de una API controlada por el proveedor. No es exactamente lo mismo que un 'open source' pleno, que implicaría también liberar los datos y el código de entrenamiento, pero comparte su espíritu.

Los pesos abiertos ponen la tecnología en manos de más gente: habilitan despliegues privados, auditoría, investigación y control sobre los propios datos. Entender qué son es el primer paso para sumarse, con criterio, a esa idea de apertura que Jensen deja sobre la mesa.