01.AI
Por qué importa
En profundidad
Kai-Fu Lee — antiguo director de Google China y fundador del fondo Sinovation Ventures — creó 01.AI en 2023 con un plan de dos vías: entrenar modelos chinos de frontera y construir productos sobre ellos. La empresa, cuyo nombre chino Lingyi Wanwu juega con las palabras para “cero-uno”, avanzó con una rapidez inusual y publicó sus primeros modelos abiertos pocos meses después de su fundación. Durante un tiempo pareció la respuesta china a los laboratorios occidentales de modelos de fundamento: la serie Yi se situó cerca de la cima de los leaderboards de modelos abiertos de Hugging Face, y la empresa operó en paralelo una línea de pesos abiertos y un negocio propietario de API. Aproximadamente dos años después, se convirtió en uno de los primeros laboratorios destacados en abandonar públicamente la carrera del preentrenamiento.
La familia de modelos Yi
La serie Yi comenzó en noviembre de 2023 con Yi-6B y Yi-34B, publicados como Pesos abiertos bajo una licencia permisiva. Yi-34B debutó en lo más alto de la Open LLM Leaderboard de Hugging Face para modelos preentrenados — una primicia para un laboratorio chino en términos de visibilidad entre los desarrolladores occidentales —, y después llegó una variante con Ventana de contexto de 200K tokens para trabajar con documentos largos. La familia se amplió durante 2024 con la actualización Yi-1.5, los modelos de visión y lenguaje Multimodal Yi-VL y Yi-Coder para programación, mientras que el lado propietario ofrecía modelos cerrados más grandes, como Yi-Large y Yi-Lightning, mediante una API. Mantener al mismo tiempo una vía abierta para la adopción y otra cerrada para los ingresos fue la estructura característica de la empresa. El escrutinio inicial también descubrió que Yi-34B reutilizaba al principio la arquitectura Llama de Meta sin atribución en sus archivos de configuración; 01.AI corrigió la atribución y el episodio se convirtió en una cita habitual en los argumentos sobre lo que los lanzamientos abiertos deben a sus predecesores.
Los pesos abiertos como estrategia de mercado
Publicar abiertamente los modelos Yi fue un movimiento deliberado de llegada al mercado y no puro altruismo. Un laboratorio nuevo sin presencia entre los desarrolladores obtiene gratis atención, benchmarks e integraciones cuando cualquiera puede descargar sus modelos, y cada ajuste fino y despliegue se convierte en publicidad discreta para la API de pago. Esto puso a 01.AI en competencia directa con Llama de Meta y Qwen de Alibaba por ocupar el lugar de opción predeterminada entre los desarrolladores — un lugar que Qwen llegó a ocupar en buena medida. La estrategia tiene límites reales: las descargas no se convierten por sí solas en ingresos y cada mejora del modelo abierto puede socavar al propietario. Esa tensión entre adopción abierta y diferenciación de pago atraviesa toda la historia de 01.AI.
El giro no fue un fracaso
La interpretación común del giro de 01.AI en 2025 es que perdió la carrera de modelos y renunció. Lo que ocurrió en realidad es más específico: Preentrenamiento de modelos base competitivos de frontera cuesta del orden de cientos de millones de dólares por generación, y el ascenso de DeepSeek demostró que los modelos abiertos sólidos se estaban convirtiendo en un producto básico cuyo valor captarían pocas empresas. 01.AI dejó de preentrenar sus modelos más grandes, profundizó su relación con Alibaba Cloud — incluido, según informes, un acuerdo de laboratorio conjunto — y redirigió sus esfuerzos hacia aplicaciones como Wanzhi, un asistente de productividad de IA para usuarios empresariales y de consumo, construido sobre los modelos que tengan sentido económico. Tratarlo como un fracaso no entiende el punto: es la respuesta racional a la brutal economía del preentrenamiento, y otros laboratorios medianos han tomado decisiones similares desde entonces. La idea equivocada persiste porque la industria pasó años midiendo los laboratorios por su posición en leaderboards en vez de por el funcionamiento del negocio.
La cohorte china
01.AI suele mencionarse junto al grupo de startups a menudo llamadas los “tigres de IA” de China: Zhipu AI, Moonshot AI, MiniMax y StepFun, además de actores mayores como Alibaba, Baidu y ByteDance, y más tarde DeepSeek. Cada una encontró una respuesta distinta a la misma pregunta de cómo sobrevivir junto a los gigantes: Zhipu apostó por contratos gubernamentales y empresariales, Moonshot por el chat de consumo y DeepSeek por modelos abiertos centrados primero en la investigación. La respuesta de 01.AI — modelos abiertos para obtener credibilidad y luego aplicaciones para generar ingresos — es una de las formulaciones más claras de la contrapartida. La cohorte importa más allá de China porque sus guerras de precios y normas de pesos abiertos han repercutido repetidamente en el mercado mundial, y los modelos Yi fueron un ejemplo temprano de cómo un lanzamiento chino redefinía las expectativas de lo que podía hacer un modelo gratuito.