Alibaba cambia su estrategia de IA Qwen hacia modelos de pago

Sábado 11 Abril 2026 - 10:00

Alibaba está abandonando su enfoque de código abierto para Qwen, su principal familia de modelos de inteligencia artificial, y avanza hacia sistemas propietarios de pago con el objetivo de aumentar sus ingresos. El cambio, revelado inicialmente por el Financial Times, podría afectar a una amplia comunidad global de desarrolladores que dependía del acceso libre a estos modelos.

El giro estratégico se hizo evidente a principios de marzo cuando Junyang Lin, figura clave en el desarrollo open source de Qwen, anunció su salida. Lin había liderado la dirección técnica desde 2022 y fue fundamental en la rápida expansión del ecosistema abierto.

Su renuncia provocó una reunión interna urgente encabezada por el director ejecutivo Eddie Wu en el laboratorio Tongyi. Otros miembros del equipo también abandonaron la empresa, reflejando tensiones entre los objetivos comerciales de la dirección y la filosofía abierta del equipo técnico. Mientras tanto, Alibaba enfrentaba competencia de empresas como ByteDance.

Poco después, la compañía anunció una reorganización profunda. Se creó el Alibaba Token Hub Business Group, que reúne todas las unidades clave de inteligencia artificial bajo un mismo liderazgo, con un enfoque centrado en la monetización.

Alibaba ya ha comenzado a lanzar modelos cerrados disponibles solo a través de API. Qwen3-Turbo no ofrece acceso público a sus parámetros, rompiendo con la estrategia que impulsó su adopción masiva. Versiones anteriores como Qwen2.5-Max y Qwen2.5-Plus ya anticipaban este cambio.

La comunidad de desarrolladores es uno de los principales afectados. Los modelos Qwen alcanzaron cerca de mil millones de descargas en Hugging Face, con cifras mensuales que superan ampliamente a competidores como Meta y DeepSeek.

A pesar del crecimiento en el uso de sus productos de IA, Alibaba enfrenta presión financiera. La empresa reportó una caída del 66 por ciento en su beneficio neto trimestral, afectado por el alto costo de inversión en inteligencia artificial. Su división en la nube sigue creciendo, pero la rentabilidad no está garantizada.

Este cambio refleja un dilema más amplio en la industria tecnológica. Las empresas deben equilibrar el valor de las comunidades abiertas con la necesidad de generar ingresos en un sector donde los costos de desarrollo son elevados.