GPT-NL: el modelo soberano de IA que ha puesto a Holanda en pie de guerra (tech)

Hay pocas cosas que me gusten más que ver a Europa intentando hacer algo en IA que no sea regular. Esta semana GPT-NL ha vuelto al centro del debate tech — y no precisamente por sus benchmarks. El proyecto, que arrancó en noviembre de 2023 con 13,5 millones de euros del Ministerio de Asuntos Económicos holandés, acaba de publicar su informe de progreso y las reacciones han sido… digamos que contundentes.

Alexander Klöpping, un conocido inversor tech con 165.000 seguidores en LinkedIn, lo resumió así: "Para todos los que pensáis 'menos mal que estamos construyendo GPT-NL', no os engañéis: esa cosa puede hacer absolutamente nada. Cero." El millonario Robert Vis, fundador de MessageBird (y miembro de la lista Quote 500), fue aún más directo: "Espera, ¿de verdad hay gente que cree que GPT-NL va a funcionar? Qué frustrante para ellos."

Las críticas duelen porque no son infundadas. Según el reportaje de Quote, el rendimiento de GPT-NL es comparable al de GPT-3.5, un modelo que OpenAI lanzó hace más de tres años. Con 13,5 millones de euros. Para ponerlo en perspectiva: Anthropic acaba de levantar miles de millones. OpenAI gasta eso en electricidad en un trimestre.

Qué es realmente GPT-NL (y qué no es)

GPT-NL no es un intento de competir con Claude o ChatGPT. Es un proyecto de tres instituciones públicas: TNO (el CSIC holandés), SURF (la cooperativa de TI de universidades) y el Instituto Forense de los Países Bajos (NFI). Está entrenado desde cero, exclusivamente con datos con licencia legal, y el código es open source. Los pesos del modelo se distribuyen bajo licencia controlada.

Jelle Prins, fundador del startup de IA Cradle y coautor del Plan Nacional de IA holandés, lo explica bien: "GPT-NL nunca se construyó para competir con Claude o ChatGPT. Se entrenó solo con datos licenciados y está pensado para gobiernos y empresas donde la privacidad y el compliance pesan más que el rendimiento bruto."

Hay un Content Board donde los proveedores de datos tienen voz y voto sobre el futuro del modelo. Parte de los ingresos vuelve a los creadores de contenido. Es un modelo de reparto de valor que no existe en Silicon Valley. Llámalo naíf, llámalo europeo — pero al menos lo intentan.

El verdadero problema no es el modelo. Es la posición negociadora

Lo que más me preocupa de todo esto no es si GPT-NL saca buenas notas en benchmarks. Es lo que Prins llama "la única carta ASML". Europa tiene el 5% de la capacidad de cómputo mundial para IA. Estados Unidos, el 80%. No es una brecha. Es un abismo.

Y no es teoría. Hace semanas, Europa se quedó sin acceso a Mythos, el modelo más potente de Anthropic, en su lanzamiento inicial. Prins lo dice sin rodeos: "Si a las empresas europeas se les niega el acceso a los últimos modelos potentes, la posición competitiva se va al garete. Ahora mismo tenemos la carta ASML. Es una carta fuerte, pero es una sola. ¿Se puede jugar al póker con una sola carta?"

El informe Europe 2031, firmado por investigadores e inversores europeos, es demoledor: la respuesta europea en IA es "de diez a cien veces demasiado pequeña".

Hacker News no se muerde la lengua

El hilo en Hacker News acumula 216 puntos y 217 comentarios en menos de 24 horas. El debate está partido en dos bandos bastante nítidos:

Los escépticos dicen que ya hemos visto esta película. Suecia tuvo GPT-SW3 y acabó en nada. "En lugar de quemar dinero en reclamaciones de soberanía, los laboratorios nacionales deberían centrarse en construir sobre bases sólidas como Qwen o Kimi y fine-tunear modelos frontier con utilidad agéntica real", escribe un usuario sueco.

Los defensores responden que el resultado no es solo el modelo, es la experiencia. Construir un LLM desde cero obliga a tener talento que entienda toda la pila. Si no lo haces, tus mejores ingenieros se van a países donde sí se hace. Y con la administración estadounidense restringiendo exportaciones de modelos, la dependencia total de proveedores no europeos ya no es una opción cómoda.

Un comentario que me gustó especialmente: "Solía pensar que el 'modelo soberano' era tirar el dinero. Pero últimamente, con la lógica de EEUU de restringir exportaciones de modelos, he llegado a pensar que si las cosas se tuercen, podrían incluso cortar el acceso a naciones aliadas." Ese es el clavo.

Mi lectura: ni blanco ni negro

Entiendo perfectamente las dos posturas. Por un lado, 13,5 millones para un GPT-3.5 suena a broma cuando Anthropic y OpenAI queman miles de millones. Por otro, Europa no puede permitirse no tener ningún tipo de capacidad propia.

El problema de fondo no es GPT-NL. Es que Europa no tiene una estrategia unificada. Cada país va por su lado: Holanda con GPT-NL, Suecia con GPT-SW3, Francia con Mistral (que al menos es privado), Alemania con... bueno, Alemania aún está decidiendo. Mientras tanto, el capital riesgo europeo en IA es una fracción minúscula del estadounidense.

Donde yo sí veo valor es en el enfoque de datos. Entrenar solo con contenido licenciado y montar un Content Board que reparta ingresos es algo que ninguna big tech ha hecho. Si GPT-NL sirve como banco de pruebas para un modelo de IA que respete derechos de autor desde el día cero — aunque sea pequeño y limitado — habrá valido la pena.

Lo que no me vale es la soberbia de algunos comentaristas tech. Que 13,5 millones de dinero público te parezcan un despilfarro cuando empresas como Meta han quemado 30.000 millones en el metaverso sin que nadie se rasgue las vestiduras... en fin.

Prins cree que Holanda tiene talento de sobra — "en los grandes labs trabajan muchísimos europeos en puestos de liderazgo" — pero falta ambición y entorno. Su propuesta: un Nationaal Agentschap voor Disruptieve Innovatie (NADI), un ELLIS AI-Lab y un gran datacenter nacional. Son los pasos correctos. A ver si alguien los da.