Mira Murati, la exdirectora tecnica de OpenAI, ya tiene su primer gran movimiento sobre la mesa. Su nueva empresa, Thinking Machines Lab, acaba de presentar Inkling, un modelo multimodal de pesos abiertos (open-weights) con 975 mil millones de parametros. La revelacion llega apenas unos meses despues de que Murati abandonara OpenAI, y confirma que la exejecutiva no viene a jugar en la liga de los asistentes de consumo, sino a disputar el terreno de la infraestructura para empresas y desarrolladores.
Segun datos de Artificial Analysis Intelligence Index, Inkling se posiciona como el modelo de pesos abiertos mas capaz desarrollado en laboratorios estadounidenses hasta la fecha. Es decir, supera a propuestas locales como las de Meta (Llama) o Mistral en tareas agregadas de inteligencia. Sin embargo, la realidad del tablero global es mas matizada: los modelos abiertos chinos de ultima generacion, como los de la familia Qwen o DeepSeek, todavia mantienen ventaja en ciertos benchmarks especificos. La brecha entre Silicon Valley y la velocidad de fuego de la investigacion china no se ha cerrado; simplemente se ha reorganizado.
Un detalle estrategico que no pasa desapercibido para los profesionales tecnicos: Thinking Machines no esta vendiendo Inkling como el modelo mas poderoso del mercado, sino como una base solida para fine-tuning. A 1,87 dolares por millon de tokens de entrada, el precio es competitivo para organizaciones que buscan adaptar un modelo masivo a dominios verticales (legal, medico, financiero) sin depender de APIs cerradas. En un momento en que el coste de entrenar desde cero es prohibitivo, los pesos abiertos de gran escala se vuelven oro para la industria hispana y latinoamericana que quiere soberania de datos.
¿Por que importa esto mas alla del numero de parametros? Porque el modelo de negocio de la IA esta virando. Ya no se trata solo de quien tiene el chatbot mas inteligente, sino de quien entrega la mejor 'base' para que terceros construyan. Murati, que conoce de primera mano los cuellos de botella de escalar GPT, parece haber optado por un enfoque mas pragmatico: entregar capacidad bruta y dejar que el ecosistema afine.
El contexto macroeconomico tambien pesa. Mientras la Union Europea avanza con el AI Act y Estados Unidos debate gobernanza, los modelos open-weights generan friccion regulatoria: son dificiles de controlar una vez liberados. Inkling, al ser abierto, seguramente atraera escrutinio tanto de defensores de la transparencia como de quienes temen su mal uso.
Para la audiencia tech hispanohablante, la llegada de Inkling es una senal de que el centro de gravedad de la IA open-source sigue en disputa. Si antes EE.UU. dominaba claramente, hoy Chinapone el ritmo en eficiencia y alcance. Thinking Machines, con el prestigio de Murati, podria ser el puente para que empresas de habla hispana accedan a modelos de clase frontier sin la dependencia de gigantes cerrados.
En IAOnda seguiremos de cerca la adopcion real de Inkling en despliegues empresariales. La promesa es grande, pero el liderazgo en papel no siempre se traduce en traccion en produccion.
