Tongyi Qianwen y responsables de Huawei Pangu abandonan, un gran terremoto en recursos humanos en los grandes modelos de las empresas líderes

（Fuente: Li Binghao Guanlan）

△“El responsable técnico está atrapado entre la voluntad del capital y el abismo entre el ideal técnico.”

Por Li Binghao

En el escenario chino de la inteligencia artificial de 2025, por un lado están las deslumbrantes “batallas de sobres rojos” y el mito de los DAU (usuarios activos diarios); por otro, hay conmociones organizativas inquietantes. El 23 de junio de 2025, un comunicado interno de integridad y anticorrupción emitido por ByteDance desveló la grieta tras el brillo: el responsable técnico central del modelo grande Doubao, Qiao Mu, fue despedido formalmente y se le descontó la totalidad de su bono anual, debido a un conflicto de intereses con el HRBP Cheng, además de que se descubrió que había falsificado información durante la investigación; de este modo, las opciones por valor de varios cientos de millones quedaron reducidas a nada.

Esto no es un caso aislado. Antes, los responsables técnicos de Alibaba Tongyi Qianwen (Qwen) Lin Junyang y el responsable del modelo grande de Huawei, Wang Yunhe, también habían anunciado su salida de manera consecutiva. Cuando los grandes talentos de la IA se despiden una y otra vez del “Imperio de la IA” que ayudaron a construir con sus propias manos, la industria de los modelos grandes en China atraviesa una transferencia profunda de paradigma: del entusiasmo del capital a la reconfiguración organizativa, de la competencia entre modelos al despliegue en la vida real de agentes (Agent).

Batallas encarnizadas, la escalada de los modelos grandes de los gigantes hasta el punto álgido

La agitación de personal en los modelos grandes es, en esencia, una proyección de la encarnizada guerra entre OpenAI, Google y los “grandes fabricantes” chinos. En Silicon Valley, la pugna entre el modelo o1 de OpenAI y Gemini de Google ha entrado en una fase álgida; en el ámbito nacional, ByteDance, Alibaba y Tencent, para arrebatar el control de la “puerta de entrada de la IA”, invirtieron más de 8 mil millones de yuanes durante el período del Festival de Primavera de 2025 en subsidios mediante sobres rojos.

En este entorno de competencia extrema, la presión organizativa se ha llevado al límite. La lógica de evaluación de los equipos de modelos grandes en los grandes fabricantes está cambiando rápidamente de “liderar tecnológicamente” a “retener desde el punto de vista comercial”. Los datos muestran que, aunque durante el Festival de Primavera la cantidad de descargas de Tongyi Qianwen llegó a aumentar en 125,66% y los DAU de Doubao superaron los 100 millones, expertos de la industria como Guo Tao señalan que, para los usuarios impulsados solo por incentivos, la tasa de retención a 30 días suele caer por debajo del 5%.

Cuando las inversiones técnicas de enorme magnitud encuentran en el mercado el “reflujo del entusiasmo de los usuarios”, el responsable técnico queda atrapado en el abismo entre la voluntad del capital y los ideales técnicos. El caso de ByteDance, Qiao Mu, aunque implica asuntos de ética privada y cumplimiento, lo que refleja por detrás es un entorno de alta presión y conflictos de interés, producto de la ansiedad por la comercialización de los modelos grandes. En una competencia de alta intensidad, el talento deja de ser un activo y se convierte en una “variable” que puede fluir en cualquier momento, ya sea por ajustes estratégicos, por no alcanzar el KPI o por revisiones de cumplimiento normativo.

Limitaciones de los sueldos altos y la paradoja de la alta movilidad del talento

En el campo de los modelos grandes, el salario de varios millones al año ya es estándar, pero esto no ha traído la estabilidad esperada; al contrario, ha intensificado el ciclo de “cumplir y luego marcharse”.

Los profesionales técnicos suelen tener un fuerte “espíritu de exploradores”. Por ejemplo, tomando el caso de Luo Fuli, miembro central de DeepSeek: después de liderar el desarrollo de un modelo con carácter de hito, eligió pasarse a Xiaomi. Este fenómeno también se repite en Alibaba y Huawei. El 4 de marzo, Lin Junyang dejó una frase en redes sociales: “Adiós a mi querido Qwen”, lo que provocó suspiros en toda la industria. Como uno de los principales responsables del Qwen, de cero a uno, su partida se interpretó como una colisión entre el idealismo técnico y los indicadores de comercialización una vez que Alibaba entró en la “etapa de operación real” de sus modelos grandes.

Ese mismo mes, Wang Yunhe, responsable de los modelos grandes de Huawei, anunció que se despedía del “arca de Noé” en la que luchó durante 9 años. Las trayectorias de movilidad de estos talentos de primer nivel guardan una similitud notable: permanecen en las etapas más difíciles del I+D de modelos (de 0 a 1), pero eligen marcharse cuando el producto entra en el despliegue comercial a gran escala y en las tareas de operación y mantenimiento (de 1 a N). Los salarios altos se han convertido en el “ceñidor de oro” para retener talento de los grandes fabricantes, pero no logra encadenar el deseo del talento por la próxima revolución tecnológica. Para Lin Junyang y Wang Yunhe, quizá el sistema jerárquico y el enfoque operativo de los grandes fabricantes ya no sea el mejor laboratorio para perseguir el AGI (inteligencia artificial general).

La iteración del mercado: del culto al modelo a la era de los agentes

El incentivo profundo detrás de los cambios de personal es la iteración cruel de la lógica del mercado. En su largo texto tras dejar el cargo, Lin Junyang señaló la verdad: la IA está pasando de “entrenar modelos” a “entrenar agentes (Agent)”.

En los últimos dos años, la industria se había sumido en el “culto al razonamiento” y la “competencia de parámetros”. Sin embargo, la reflexión en frío de la “batalla de sobres rojos” nos dice que lo que los usuarios necesitan no es una “máquina resolutiva” capaz de escribir poemas, sino un “compañero de acción” que pueda ayudarle a reservar vuelos, planificar viajes y gestionar flujos de trabajo complejos. Lin Junyang lo expresó de manera directa: “Una cadena de razonamiento más larga no equivale a un modelo más inteligente.”

Actualmente, la velocidad de replicación del mercado de la IA es extremadamente rápida, y el “boom” rojo como una langosta suele ir acompañado de intenciones de estandarización. Los modelos grandes están convirtiéndose en la base, pero el campo de batalla real está en la “interacción con el entorno”. La llegada de la era de los agentes significa que las herramientas de IA dejarán de ser un único cuadro de conversación y pasarán a integrarse en sistemas embebidos en diversos escenarios físicos y digitales. El trabajo profundo de Huawei con los modelos grandes en escenarios B, y el despliegue de Tongyi Qianwen en el ecosistema de código abierto, comparten la misma lógica central: desplazarse hacia lo “ejecutable” y lo “desplegable”.

Este cambio de paradigma exige que la estructura organizativa pase de un “modelo centrado en lo técnico” a uno “centrado en los escenarios”; esto, inevitablemente, conlleva la desestructuración del sistema de responsables original, cuyo núcleo era el desarrollo técnico puro.

Conclusión

La salida de Qiao Mu es una campanada de alerta del límite de cumplimiento normativo; el adiós de Lin Junyang y Wang Yunhe es el reverso de un giro heroico. En esta carrera de coches de alta velocidad de la IA y los modelos grandes en China, las oscilaciones de personal durante el período de cambio de marcha son un comportamiento de mercado extremadamente racional.

La movilidad del talento no representa un fracaso; es una reasignación de recursos intelectuales. Cuando los mejores talentos se desbordan de los grandes fabricantes y fluyen hacia startups, campos verticales o fabricantes de hardware (como Xiaomi), la semilla de la IA empieza realmente a sembrarse en todas las industrias.

La salida de los responsables de modelos grandes marca que la industria de la IA ya ha superado la etapa de “escenario de exhibición técnica” en solitario y ha comenzado a entrar en una era de agentes más fría, más práctica y orientada a la acción. La IA que empieza a “vivir” en el mundo real tiene mucha más vitalidad que los parámetros de un PPT.

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