Alpha Chat ya se puede probar y no pide ni registro
Alpha Chat se puede abrir desde un navegador sin registrarse. Responde con Apertus 70B, un modelo desarrollado por la iniciativa suiza Swiss AI, y utiliza capacidad de cálculo del Centro Nacional Suizo de Supercomputación. La página enseña además las partes que intervienen en cada respuesta mediante una vista llamada XRay.
El servicio declara que elimina las conversaciones automáticamente después de 30 días y que no las utiliza para entrenar modelos. Tampoco intenta esconder sus límites: la búsqueda web aparece desactivada, la interfaz está marcada como versión 0.1 y varias partes de la arquitectura todavía figuran como trabajo pendiente.
Hoy está lejos de ofrecer todo lo que hacen ChatGPT, Claude o Gemini. Su primera meta es más sencilla: demostrar que se puede montar un asistente con un modelo, servidores y herramientas que cualquiera pueda identificar, sin dejarlo todo en manos de una sola empresa.
La gracia no es que sea gratis, sino poder mirar debajo del capó
Current AI es una organización sin ánimo de lucro nacida en Francia y respaldada por gobiernos, fundaciones y empresas. Reúne a entidades como Hugging Face, Mozilla, MIT Media Lab, Google DeepMind y Salesforce, pero presenta su trabajo como una opción de interés público, no como otro producto comercial.
Un chat gratis no tiene por qué ser público: puede financiarse con publicidad, datos o la venta de otros productos. AI Potluck quiere que también se publiquen el modelo, los datos, el código y las herramientas, y que los servidores no dependan de una única organización.
Alpha utiliza Apertus 70B, cuyos pesos, datos de entrenamiento y recetas están publicados. El modelo admite más de 1.000 idiomas y fue entrenado para respetar solicitudes de exclusión de datos. Otros equipos pueden examinarlo, buscar fallos y montar sus propias versiones fuera de Current AI, aunque eso no convierte al modelo en infalible.
También han creado un mapa para detectar qué falta en la IA abierta
El otro recurso publicado es el Open Source AI Gap Map. Current AI rastreó 24.626 proyectos y evaluó en profundidad una selección mucho menor. Su metodología puntúa apertura, adopción y capacidad, y distingue entre un modelo completamente abierto y otro que solo permite descargar sus pesos.
Esa distinción importa porque descargar un archivo no basta para reconstruir cómo se entrenó un modelo, comprobar qué datos utilizó o mantenerlo cuando su creador cambia de rumbo. Es el mismo límite que explicamos al analizar la promesa de apertura de Kimi K3.
El repositorio del mapa publica datos, criterios y fuentes con licencia MIT. Solo unos cientos de productos tienen una ficha detallada y más de 24.000 siguen pendientes de clasificación. De momento es una herramienta útil para explorar el sector, no un censo terminado.
De los 400 millones comprometidos, se han repartido 3,2
Current AI afirma tener más de 400 millones de dólares comprometidos y aspira a movilizar 2.500 millones en cinco años. Francia anunció una aportación de 100 millones de euros. El presupuesto queda muy lejos de las inversiones de los grandes laboratorios y, sobre todo, el compromiso no equivale a dinero gastado.
La primera ronda de ayudas repartió 3,2 millones de dólares entre cuatro iniciativas de Kenia, Líbano y la Amazonia brasileña. Trabajan en lenguas africanas, archivos culturales árabes, herramientas sin conexión para comunidades indígenas y auditorías de sistemas de IA. Es una muestra concreta de la dirección elegida, aunque todavía representa menos del 1% de los fondos comprometidos.
Google DeepMind y Salesforce ayudan a financiar una alternativa que pretende reducir la dependencia de las grandes tecnológicas. Por eso no basta con abrir el código: Current AI también tendrá que explicar quién paga cada parte, qué decisiones conservan los patrocinadores y qué ocurre si uno de ellos se marcha.
La prueba de verdad llegará en junio de 2027
El plan fija junio de 2027 como fecha para tener un prototipo integrado que resulte útil a administraciones, ONG y desarrolladores. Hasta entonces, Alpha Chat sirve para comprobar la idea, no para afirmar que ya existe un equivalente público de los asistentes comerciales.
La organización tendrá que resolver tres cosas bastante menos vistosas que lanzar una demo: que el chat responda bien, que pueda atender a mucha gente sin disparar el coste y que las comunidades a las que quiere servir participen de verdad en las decisiones. También deberá publicar incidentes, evaluaciones y condiciones de acceso a la capacidad de cálculo.
Una escuela, un ayuntamiento o una asociación necesitan poder usar el servicio, revisarlo y cambiar de proveedor sin perder su trabajo. Montar Alpha Chat es el primer paso. Mantenerlo rápido, barato y útil cuando entren miles de personas será bastante más complicado.
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