Nuevo Frente en IA: Desafío Open-Source de Sentient

El intrincado tapiz del desarrollo de la inteligencia artificial está presenciando un hilo nuevo, fascinante y potencialmente crucial. Sentient, un ambicioso laboratorio de desarrollo de IA con sede en San Francisco y una considerable valoración de 1.2 mil millones de dólares, ha entrado firmemente en el centro de atención. En una reciente tarde de martes, la organización presentó Open Deep Search (ODS), marcando un avance significativo al lanzar su marco de búsqueda de IA bajo una licencia de código abierto. Este movimiento no es solo un lanzamiento técnico; es una declaración, un guante lanzado en el floreciente campo de la recuperación de información impulsada por IA, desafiando directamente a los sistemas propietarios establecidos ofrecidos por los gigantes de la industria. Sentient posiciona a ODS no simplemente como una alternativa sino, basándose en sus pruebas internas, como un competidor superior frente a notables rivales de código cerrado, incluyendo el bien considerado Perplexity e incluso la recientemente presentada GPT-4o Search Preview de OpenAI.

La narrativa que rodea a ODS se amplifica aún más por su respaldo del Founder’s Fund de Peter Thiel, un detalle que añade una capa de intriga estratégica. Sentient enmarca explícitamente su iniciativa como un momento definitorio para Estados Unidos en la carrera global de la IA, sugiriendo que representa el contrapunto estratégico de América al influyente modelo DeepSeek de China. Operando bajo el estandarte de una entidad sin fines de lucro, Sentient defiende una filosofía profundamente arraigada en la democratización. El argumento central presentado es que el avance de la inteligencia artificial, particularmente las capacidades fundamentales como la búsqueda, es demasiado crucial para ser confinado dentro de los jardines amurallados de las corporaciones que operan detrás de protocolos de código cerrado. En cambio, Sentient aboga apasionadamente por que tal tecnología poderosa ‘debería pertenecer a la comunidad’, fomentando la innovación colaborativa y un acceso más amplio. Este lanzamiento, por lo tanto, trasciende un simple lanzamiento de producto, posicionándose como un movimiento para contrarrestar deliberadamente el ‘dominio de los sistemas de IA cerrados’ precisamente cuando EE.UU., en opinión de Sentient, alcanza su propio punto de inflexión, su propio ‘momento DeepSeek’.

Midiendo al Retador: Métricas de Rendimiento de ODS

Sentient no solo lanzó ODS al mundo; lo armó con datos de rendimiento convincentes derivados de evaluaciones internas. El benchmark elegido para la comparación fue FRAMES, un conjunto de pruebas diseñado para evaluar la precisión y las capacidades de razonamiento de los sistemas de búsqueda de IA. Según las cifras publicadas por Sentient, ODS alcanzó una notable puntuación de precisión del 75.3% en este benchmark. Este resultado se vuelve particularmente llamativo cuando se yuxtapone con el rendimiento de suscompetidores de código cerrado dentro del mismo entorno de prueba.

La GPT-4o Search Preview de OpenAI, una oferta de alto perfil de uno de los principales laboratorios de investigación de IA del mundo, supuestamente obtuvo una puntuación del 50.5% en el benchmark FRAMES bajo las condiciones de prueba de Sentient. Perplexity Sonar Reasoning Pro, otro jugador prominente conocido por sus capacidades de búsqueda conversacional, quedó más atrás con una puntuación del 44.4%. Aunque se reconoce que estos benchmarks fueron realizados internamente por Sentient, la sustancial brecha reportada en el rendimiento exige atención. Sugiere que ODS posee una habilidad sofisticada para entender consultas, recuperar información relevante y sintetizar respuestas precisas, superando potencialmente las capacidades de sistemas desarrollados con recursos significativamente mayores pero mantenidos bajo secreto propietario.

La metodología empleada durante este proceso de benchmarking es crucial para entender el contexto de estos resultados. Himanshu Tyagi, cofundador de Sentient, arrojó luz sobre su enfoque, explicando a Decrypt que el benchmark FRAMES fue estructurado para obligar a los modelos de IA ‘a orquestar conocimiento de múltiples fuentes’. Esto implica un enfoque no solo en la simple recuperación de hechos, sino en tareas más complejas de razonamiento e integración de información, imitando escenarios del mundo real donde las respuestas no están contenidas ordenadamente dentro de una única fuente.

Además, Sentient tomó una decisión deliberada para aumentar el rigor de la evaluación. Para evitar que los modelos dependieran de repositorios de conocimiento fácilmente accesibles y altamente estructurados, fuentes de ‘verdad fundamental’ como Wikipedia fueron específicamente excluidas del conjunto de datos accesible durante las pruebas. Esta exclusión estratégica obligó a los sistemas de IA ‘a depender de sus sistemas de recuperación’, como dijo Tyagi. La intención era simular un entorno de información más desafiante y realista, proporcionando así una ‘evaluación más realista y rigurosa’ de las capacidades inherentes de búsqueda y síntesis de los modelos, en lugar de permitirles apoyarse en cachés de información pre-digerida. Este enfoque subraya la confianza de Sentient en el poder subyacente de los mecanismos de recuperación y razonamiento de ODS.

Desempacando el Motor: El Marco Agéntico que Impulsa ODS

Las impresionantes puntuaciones de benchmark atribuidas a Open Deep Search son, según Sentient, el producto de una sofisticada arquitectura subyacente. En su núcleo, ODS utiliza lo que Sentient describe como su Open Search Tool, que está animada por un marco agéntico. Este concepto, cada vez más prevalente en las discusiones avanzadas sobre IA, implica un sistema capaz de un comportamiento más autónomo y dirigido a objetivos que los modelos tradicionales. En lugar de simplemente procesar una entrada y generar una salida, un marco agéntico puede descomponer tareas complejas, formular sub-consultas, interactuar con herramientas (como un motor de búsqueda), evaluar resultados y adaptar su estrategia iterativamente para lograr un objetivo final – en este caso, proporcionar la respuesta más precisa a la consulta de un usuario.

Himanshu Tyagi elaboró sobre esto, afirmando que ODS logró su rendimiento a través de un ‘enfoque agéntico que escribe código autocorrectivo’. Esta intrigante descripción sugiere un proceso dinámico donde la IA no solo ejecuta un algoritmo de búsqueda fijo. En cambio, parece generar o refinar sus propios procedimientos internos (el ‘código’) sobre la marcha para determinar los pasos necesarios y las preguntas intermedias requeridas para construir una respuesta final completa. Este mecanismo de autocorrección es clave; si el marco inicialmente no logra recuperar una pieza crítica de información, no simplemente se rinde o proporciona una respuesta incompleta. En cambio, reconoce la brecha y autónomamente ‘llama a la herramienta de búsqueda de nuevo’, pero esta vez armada con una ‘consulta más específica’ diseñada explícitamente para recuperar la información precisa que falta.

Este proceso de refinamiento iterativo es crucial para abordar solicitudes de búsqueda complejas o ambiguas. Pero, ¿qué sucede cuando el sistema encuentra obstáculos más persistentes – quizás información contradictoria, páginas web mal indexadas o simplemente una falta de datos fácilmente disponibles? Tyagi explicó que el modelo emplea un conjunto de técnicas avanzadas para navegar estos desafíos. Estas incluyen:

• Reformulación Mejorada de Consultas: El sistema reformula inteligentemente la consulta inicial del usuario o sus propias sub-consultas de múltiples maneras para explorar diferentes facetas del panorama de la información y superar posibles desajustes de palabras clave.
• Recuperación Multi-Paso: En lugar de depender de un único barrido de búsqueda, ODS puede realizar múltiples rondas de recopilación de información, potencialmente utilizando diferentes estrategias o centrándose en diferentes aspectos de la consulta en cada paso para construir una imagen más completa.
• Fragmentación y Reclasificación Inteligentes: Al tratar con grandes volúmenes de texto de páginas web o documentos, el sistema no solo ingiere datos crudos. Descompone inteligentemente el contenido en segmentos significativos (‘chunking’) y luego prioriza (‘reranking’) estos segmentos basándose en su relevancia para la necesidad específica de información, asegurando que los detalles más pertinentes sean extraídos y sintetizados.

Esta combinación de un núcleo agéntico y autocorrectivo con sofisticadas técnicas de recuperación y procesamiento pinta una imagen de un marco de búsqueda altamente adaptable y robusto. Para fomentar la transparencia y permitir el escrutinio y la contribución de la comunidad, Sentient ha hecho que ODS y los detalles de sus evaluaciones sean públicamente accesibles a través de su repositorio de GitHub, invitando a desarrolladores e investigadores de todo el mundo a examinar, utilizar y potencialmente mejorar su trabajo.

La Corriente Ideológica Subyacente: Defendiendo la Apertura en la Era de la IA

La decisión de Sentient de operar como una organización sin fines de lucro y lanzar ODS bajo una licencia de código abierto es mucho más que una estrategia de negocios; es una declaración de principios en el debate en curso sobre la futura gobernanza de la inteligencia artificial. La postura de la compañía es inequívoca: la trayectoria de desarrollo de la IA, tecnologías con el potencial de remodelar profundamente la sociedad, ‘debería pertenecer a la comunidad, no ser controlada por corporaciones de código cerrado’. Esta filosofía se basa en una larga tradición dentro del mundo tecnológico, haciendo eco del movimiento de software de código abierto que ha producido tecnologías fundamentales como Linux y el servidor web Apache.

El argumento a favor del código abierto en IA, particularmente herramientas poderosas como los marcos de búsqueda avanzados, se basa en varios pilares:

1. Democratización: El acceso abierto permite a empresas más pequeñas, investigadores académicos, desarrolladores independientes e incluso aficionados utilizar, estudiar y construir sobre IA de vanguardia sin tarifas de licencia prohibitivas o términos de uso restrictivos. Esto puede fomentar la innovación desde lugares inesperados y nivelar el campo de juego.
2. Transparencia y Escrutinio: Los modelos de código cerrado operan como ‘cajas negras’, lo que dificulta que partes externas comprendan sus sesgos, limitaciones o posibles modos de falla. El código abierto permite la revisión por pares, la auditoría y la depuración colaborativa, lo que potencialmente conduce a sistemas más seguros y confiables.
3. Prevención de Monopolios: A medida que la IA se vuelve cada vez más central en diversas industrias, concentrar el control en unas pocas grandes corporaciones plantea preocupaciones sobre el dominio del mercado, la censura y el potencial de uso indebido. El código abierto ofrece un contrapeso, promoviendo un ecosistema de IA más distribuido y resiliente.
4. Progreso Acelerado: Al permitir que otros construyan libremente sobre el trabajo existente, el código abierto puede potencialmente acelerar el ritmo de la innovación. El conocimiento compartido y el desarrollo colaborativo pueden conducir a avances más rápidos que los esfuerzos aislados y propietarios.

Sin embargo, el enfoque de código abierto en IA no está exento de sus propios desafíos y contraargumentos. Las preocupaciones a menudo giran en torno a la seguridad (el potencial de uso indebido si modelos poderosos están libremente disponibles), la dificultad de financiar el desarrollo de IA a gran escala sin monetización propietaria y el potencial de fragmentación si proliferan múltiples versiones incompatibles.

El movimiento de Sentient con ODS lo sitúa directamente del lado que aboga por la apertura como el camino preferido a seguir, desafiando directamente el modelo predominante entre muchos laboratorios líderes de IA como OpenAI (a pesar de su nombre, muchos de sus modelos más avanzados no son completamente abiertos), Google DeepMind y Anthropic. Al posicionar a ODS como una alternativa de alto rendimiento desarrollada bajo un modelo sin fines de lucro y de código abierto, Sentient tiene como objetivo demostrar que este enfoque no solo es viable sino potencialmente superior en la entrega de herramientas de IA potentes y accesibles. Su éxito, o la falta de él, podría influir significativamente en el debate más amplio sobre cómo la humanidad debería gestionar el desarrollo de máquinas cada vez más inteligentes.

El Paralelo DeepSeek: ¿Es Este el Punto de Inflexión del Código Abierto en América?

El encuadre explícito de Sentient del lanzamiento de ODS como la respuesta de América al DeepSeek de China añade una capa de significancia geopolítica y estratégica al anuncio. DeepSeek, un modelo de código abierto desarrollado en China, atrajo considerable atención global tras su aparición, particularmente alrededor de enero. Sus capacidades demostraron que el desarrollo de IA de alto rendimiento, competitivo a nivel global, podía de hecho florecer dentro de un paradigma de código abierto, desafiando la noción de que el liderazgo en IA necesita un control estricto y propietario.

La comparación sugiere que Sentient ve su trabajo no solo como progreso tecnológico sino como un paso crucial para asegurar que Estados Unidos siga siendo competitivo e influyente específicamente en el dominio de la IA de código abierto. Esta arena se considera cada vez más importante, distinta de los desarrollos de código cerrado dominados por los jugadores establecidos de Big Tech. ¿Por qué se considera tan crucial este ‘momento DeepSeek’? El comentario proporcionado por Bogna Konior, una profesora de NYU Shanghai consultada por Decrypt cuando DeepSeek causó sensación por primera vez, ofrece una visión profunda.

Konior destacó la naturaleza transformadora de los desarrollos actuales de IA, afirmando: ‘Ahora dejamos rutinariamente que la IA redacte nuestros pensamientos—un desarrollo tan notable como la invención del lenguaje mismo’. Esta poderosa analogía subraya el cambio fundamental que ocurre a medida que la IA se integra profundamente en los procesos cognitivos humanos. Ella elaboró aún más: ‘Es como si la humanidad estuviera recreando ese momento crucial de la invención del lenguaje dentro de las computadoras’. Esta perspectiva eleva considerablemente las apuestas. Si la IA representa una nueva forma de ‘lenguaje’ o herramienta cognitiva, la cuestión de quién controla su desarrollo y difusión se vuelve primordial.

Los paralelos trazados entre DeepSeek y el ODS de Sentient subrayan estos cambios filosóficos y estratégicos. Ambos representan impulsos significativos hacia la accesibilidad de código abierto para capacidades potentes de IA originadas en los principales centros tecnológicos globales. La observación de Konior sobre la naturaleza de la tecnología de código abierto resuena fuertemente aquí: ‘Una vez que la tecnología de código abierto se libera en el mundo, no puede ser contenida’. Esta característica inherente del código abierto – su tendencia a proliferar, adaptarse e integrarse de maneras imprevistas por sus creadores – es tanto su poder como, para algunos, su riesgo percibido.

Sentient, respaldado por el Founder’s Fund de Thiel, cree claramente que abrazar esta dinámica no solo es necesario sino ventajoso para EE.UU. Al lanzar ODS, no solo están liberando código; están haciendo una apuesta por el liderazgo en el movimiento de IA de código abierto, señalando que América puede y debe competir vigorosamente en este espacio, fomentando un ecosistema independiente de, y potencialmente desafiante para, los gigantes del código cerrado. Están afirmando que el momento para la innovación en IA generalizada e impulsada por la comunidad, catalizada por potentes plataformas abiertas, ha llegado de hecho para América.

La Influencia de Founder’s Fund: La Apuesta de Peter Thiel por la IA Abierta

La participación del Founder’s Fund de Peter Thiel como patrocinador de Sentient añade una dimensión significativa a la historia de ODS. Thiel, una figura prominente y a menudo contraria en Silicon Valley, es conocido por inversiones que a menudo reflejan una visión del mundo distinta, desafiando frecuentemente las normas establecidas y a los incumbentes. El apoyo de su fondo a una iniciativa de IA sin fines de lucro y de código abierto como Sentient merece un examen más detenido.

Aunque Founder’s Fund invierte en un espectro de tecnologías, el propio Thiel ha expresado opiniones complejas sobre la IA, incluyendo preocupaciones sobre sus peligros potenciales y escepticismo hacia parte del bombo que la rodea. Sin embargo, respaldar un proyecto de código abierto podría alinearse con varias motivaciones estratégicas o ideológicas potenciales:

• Desafiar a los Incumbentes: Thiel tiene un historial de respaldar empresas que buscan desafiar a jugadores grandes y establecidos. Apoyar una alternativa de código abierto de alto rendimiento a las herramientas de búsqueda de IA que están desarrollando Google, Microsoft (a través de OpenAI) y otros encaja en este patrón. Representa una palanca potencial para desafiar el dominio de Big Tech en un campo emergente crítico.
• Promover la Competencia: Un enfoque de código abierto fomenta inherentemente la competencia al reducir las barreras de entrada. Esto podría verse como una forma de asegurar un panorama de IA más dinámico y menos centralizado, evitando la concentración de poder en unas pocas entidades corporativas.
• Estrategia Geopolítica: Dado el encuadre de ODS como el ‘momento DeepSeek’ de América, la inversión podría verse a través de una lente de competitividad nacional. Apoyar un proyecto líder de IA de código abierto con sede en EE.UU. fortalece la posición de la nación en esta carrera tecnológica global.
• Explorar Modelos Alternativos: Invertir en una estructura sin fines de lucro centrada en el desarrollo de código abierto permite la exploración de diferentes modelos para el progreso tecnológico, encontrando potencialmente caminos que sean tanto innovadores como menos propensos a las desventajas percibidas del desarrollo puramente impulsado por el lucro y de código cerrado.
• Acceso e Influencia: Incluso sin beneficio directo de la propia entidad sin fines de lucro, respaldar a Sentient proporciona a Founder’s Fund conocimientos sobre el desarrollo de IA de vanguardia e influencia dentro de la floreciente comunidad de IA de código abierto.

Las motivaciones específicas siguen siendo especulativas, pero la alineación de un fondo de capital de riesgo de alto perfil conocido por apuestas estratégicas, a menudo contrarias, con una organización sin fines de lucro que defiende la IA de código abierto es notable. Sugiere la creencia de que el modelo de código abierto no solo es filosóficamente atractivo sino potencialmente una fuerza poderosa para el avance tecnológico y la disrupción del mercado en la era de la IA. Señala que un capital significativo está dispuesto a apoyar alternativas al paradigma de código cerrado, añadiendo músculo financiero a los argumentos ideológicos defendidos por Sentient.

Redefiniendo la Búsqueda: ODS en el Paisaje de Información en Evolución

La aparición de Open Deep Search llega en un momento en que el concepto mismo de ‘búsqueda’ está experimentando una profunda transformación, impulsada en gran medida por los avances en inteligencia artificial. Durante décadas, la búsqueda estuvo dominada por el paradigma basado en palabras clave perfeccionado por Google – los usuarios introducen términos y el motor devuelve una lista de enlaces clasificados a documentos relevantes. Aunque eficaz, este modelo a menudo requiere que los usuarios examinen múltiples fuentes para sintetizar una respuesta.

Las herramientas de búsqueda impulsadas por IA como Perplexity, las capacidades de búsqueda de GPT-4o y ahora el ODS de Sentient representan un cambio hacia un enfoque más conversacional y sintetizado. En lugar de solo proporcionar enlaces, estos sistemas tienen como objetivo responder directamente preguntas, resumir información de múltiples fuentes, entablar un diálogo e incluso realizar tareas basadas en la información recuperada. ODS, con su marco agéntico, parece diseñado para sobresalir en este nuevo paradigma. Su capacidad para reformular consultas, realizar recuperación multi-paso y sintetizar inteligentemente información sugiere un enfoque en comprender la intención del usuario y entregar respuestas completas, no solo enlaces relevantes.

En comparación con sus competidores de código cerrado, la naturaleza abierta de ODS ofrece distintas ventajas y desventajas potenciales:

• Ventajas Potenciales:

  • Personalización e Integración: Los desarrolladores pueden modificar libremente ODS, integrarlo profundamente en sus propias aplicaciones o ajustarlo para dominios o tareas específicas de maneras no posibles con APIs propietarias.
  • Transparencia: Los usuarios y desarrolladores pueden inspeccionar el código para comprender su funcionamiento, sesgos y limitaciones.
  • Costo: Al ser de código abierto, la tecnología central es de uso gratuito, lo que potencialmente reduce los costos para implementar capacidades de búsqueda avanzadas.
  • Mejora Comunitaria: El marco puede beneficiarse de las contribuciones de una comunidad global, lo que potencialmente conduce a mejoras más rápidas y conjuntos de características más amplios.

• Desventajas Potenciales:

  • Soporte y Mantenimiento: Los proyectos de código abierto pueden carecer de las estructuras de soporte dedicadas y centralizadas de los productos comerciales.
  • Intensidad de Recursos: Ejecutar modelos de IA sofisticados como ODS puede requerir recursos computacionales significativos, limitando potencialmente la accesibilidad para algunos usuarios.
  • Ritmo de Desarrollo: Si bien las contribuciones de la comunidad pueden acelerar el desarrollo, el progreso a veces puede ser menos predecible o coordinado que en un entorno corporativo.
  • Desafíos de Monetización: Sostener el desarrollo y la infraestructura para un proyecto de código abierto a gran escala requiere modelos de financiación viables, lo que puede ser un desafío para las organizaciones sin fines de lucro.

ODS entra en un campo competitivo donde las expectativas de los usuarios están evolucionando rápidamente. El éxito dependerá no solo del rendimiento en benchmarks, sino también de factores como la facilidad de uso, las capacidades de integración, la velocidad, la fiabilidad y la capacidad para manejar los matices y complejidades de las necesidades de información del mundo real. Al ofrecer una alternativa abierta y de alto rendimiento, Sentient tiene como objetivo hacerse un hueco significativo y potencialmente influir en la trayectoria del desarrollo de la búsqueda de IA hacia una mayor accesibilidad y participación comunitaria.

El Camino a Seguir: Perspectivas y Obstáculos para la Búsqueda de IA de Código Abierto

El lanzamiento de Open Deep Search por Sentient marca un hito significativo, pero es el comienzo, no el final, de un viaje. El impacto futuro de ODS y del movimiento más amplio de búsqueda de IA de código abierto depende de navegar un complejo panorama de oportunidades y desafíos.

Oportunidades:

• Empoderar la Innovación: ODS proporciona un potente conjunto de herramientas que podría desbloquear la innovación en diversos sectores. Las startups podrían construir motores de búsqueda especializados para dominios de nicho (por ejemplo, investigación científica, precedentes legales, análisis financiero) sin una inversión inicial masiva en el desarrollo central de IA.
• Avance Académico: Los investigadores obtienen acceso a un marco de vanguardia para estudiar la recuperación de información, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas de IA agénticos, acelerando potencialmente el progreso académico.
• Asistentes Digitales Mejorados: ODS podría integrarse en asistentes digitales de código abierto u otras aplicaciones, proporcionando capacidades de información más sofisticadas y conscientes del contexto.
• Desafiar la Concentración del Mercado: Un ODS exitoso podría desafiar genuinamente el dominio de los jugadores existentes, fomentando un mercado más competitivo y diverso para las herramientas de acceso a la información.
• Construir Confianza: La transparencia inherente al código abierto puede ayudar a construir la confianza del usuario, un factor crítico a medida que los sistemas de IA se integran más en la vida diaria y los procesos de toma de decisiones.

Desafíos:

• Adopción y Construcción de Comunidad: El éxito depende de atraer a una comunidad vibrante de desarrolladores y usuarios para adoptar, contribuir y construir sobre ODS. Esto requiere divulgación efectiva, documentación y gestión comunitaria.
• Costos Computacionales: Ejecutar y entrenar aún más modelos grandes de IA es computacionalmente costoso. Asegurar la accesibilidad requiere encontrar formas de optimizar el rendimiento y potencialmente proporcionar acceso a recursos informáticos asequibles.
• Mantener el Ritmo: El campo de la IA avanza a una velocidad vertiginosa. ODS necesitará desarrollo y mejora continuos para seguir siendo competitivo con alternativas de código cerrado bien financiadas y de rápida iteración.
• Sostenibilidad de la Financiación: Como organización sin fines de lucro, Sentient necesita un modelo de financiación sostenible para apoyar la investigación continua, el desarrollo, la infraestructura y el soporte comunitario para ODS. La dependencia de subvenciones o donaciones puede ser precaria.
• Seguridad y Uso Responsable: Como con cualquier IA potente, asegurar el uso responsable y mitigar los daños potenciales (por ejemplo, generar desinformación, reforzar sesgos) es crucial, quizás aún más complejo en un contexto distribuido y de código abierto.
• Guerras de Benchmarks: La dependencia excesiva de benchmarks específicos puede ser engañosa. El rendimiento en el mundo real a través de diversas tareas y necesidades de los usuarios será la prueba definitiva.

El ODS de Sentient representa una apuesta audaz por el poder de la apertura en una de las áreas más críticas del desarrollo de la IA. Su viaje será seguido de cerca. Si logra fomentar un ecosistema próspero y demostrar un alto rendimiento sostenido, podría remodelar significativamente el futuro del acceso a la información, demostrando que el desarrollo abierto e impulsado por la comunidad puede de hecho competir con, y quizás incluso superar, a los gigantes del mundo del código cerrado. El ‘momento DeepSeek’ que proclama Sentient puede que realmente esté en marcha, iniciando un nuevo capítulo en la evolución de la inteligencia artificial.