Reino Unido apuesta por una IA soberana, eficiente y de código abierto con dos nuevos laboratorios en Oxford y UCL

El Reino Unido apuesta a que el futuro de la inteligencia artificial no tiene por qué ser más grande, más caro ni estar encerrado en los centros de datos de unos pocos gigantes tecnológicos estadounidenses. El 23 de junio de 2026, el Departamento de Ciencia, Innovación y Tecnología (DSIT), a través de UK Research and Innovation (UKRI), anunció hasta 60 millones de libras en financiación para dos nuevos laboratorios de investigación en IA en la Universidad de Oxford y el University College London (UCL) .

Los dos laboratorios: SOFAIR y BOLD

Cada laboratorio tiene una misión específica y complementaria, respaldada por fondos del Consejo de Investigación en Ingeniería y Ciencias Físicas (EPSRC) y acceso a potencia de cálculo a gran escala .

Laboratorio SOFAIR (Science of Fundamental AI Research) — liderado por UCL

Dirigido por el profesor David Barber en la UCL, en colaboración con las universidades de Cambridge, Oxford y Edimburgo, la misión de SOFAIR es desarrollar nuevas tecnologías de IA de código abierto que puedan ejecutarse en hardware ampliamente disponible, incluyendo ordenadores de consumo ordinarios . El laboratorio reúne a investigadores de ciencias de la computación, matemáticas, estadística y neurociencia para diseñar arquitecturas de IA fundamentalmente nuevas, abordando directamente problemas actuales como la generación de respuestas incorrectas por parte de los sistemas de IA .

Laboratorio BOLD (British Open-ended Learning and Discovery) — liderado por Oxford

Dirigido por el profesor asociado Jakob Foerster en Oxford, junto con la UCL y otros socios, BOLD pretende repensar cómo la IA aprende del mundo, pionera en nuevos enfoques que permitan a la IA aprender sin necesidad de una potencia de cálculo centralizada masiva . En lugar de limitarse a escalar los métodos existentes, explorará nuevos paradigmas de aprendizaje, con el objetivo de construir una IA más eficiente, más abierta y mejor alineada con las necesidades humanas .

La estrategia: eficiencia frente a escala

Toda la iniciativa es una alternativa deliberada al enfoque de "más grande es mejor" de las grandes empresas tecnológicas estadounidenses . La estrategia no es gastar más que las empresas tecnológicas más grandes en datos y computación, sino superarlas en innovación en eficiencia, apertura y accesibilidad .

• Menores costes mediante la eficiencia fundamental: En lugar de intentar competir en escala, los laboratorios apuntan a cambios fundamentales en cómo funciona la IA, haciéndola más barata de ejecutar y accesible para muchas más organizaciones .
• IA de código abierto e independiente del hardware: SOFAIR construirá modelos de código abierto que funcionen en hardware ampliamente disponible, reduciendo la necesidad de infraestructura especializada y costosa .
• Reducción de la dependencia de centros de datos centralizados: El trabajo de BOLD sobre aprendizaje descentralizado pretende reducir la dependencia de la infraestructura remota de centros de datos propiedad de grandes proveedores .
• Capacidad soberana del Reino Unido: El ministro de IA, Kanishka Narayan, declaró que la iniciativa fortalece la experiencia británica "en casa" y "reduce la dependencia de otros" . El profesor David Barber afirmó explícitamente que SOFAIR "reducirá la dependencia del reducido número de proveedores de modelos, impulsando la soberanía del Reino Unido" .
• Acceso para pequeñas empresas y servicios públicos: Al hacer que la IA sea más barata y fácil de adoptar, los laboratorios pretenden abrir la IA a pequeñas empresas, servicios públicos e investigadores de todo el Reino Unido que actualmente no pueden permitirse sistemas de IA de primer nivel .

En resumen, el Reino Unido está siguiendo un camino de IA soberana, abierta y eficiente, con el potencial de remodelar cómo se construye y despliega la IA, no construyendo el modelo más grande, sino uno que casi cualquier persona pueda ejecutar.