En febrero de 2026, Larry Ellison volvió a colocarse en el centro del debate sobre la inteligencia artificial con una afirmación contundente: según él, todos los grandes modelos de IA están entrenados con los mismos datos públicos de internet. La frase circuló en medios tecnológicos internacionales y rápidamente se convirtió en una narrativa poderosa. Si todos usan lo mismo, entonces la verdadera diferencia no estaría en el modelo, sino en la infraestructura y los datos privados.
Pero una afirmación tan amplia merece una revisión rigurosa. ¿Es cierto que los modelos más avanzados del mundo comparten exactamente la misma base de entrenamiento? ¿O estamos frente a una simplificación estratégica en medio de una competencia empresarial por la infraestructura y los contratos corporativos?
Qué dijo exactamente Larry Ellison
Medios internacionales recogieron la declaración del fundador de Oracle en la que sostiene que los grandes modelos —incluidos los más conocidos del mercado— fueron entrenados con datos públicos disponibles en internet. La idea central es que el conocimiento base proviene de grandes volúmenes de contenido abierto, lo que implicaría que la ventaja competitiva ya no está en el acceso al texto público, sino en el acceso a los datos privados y empresariales.
El contexto es importante. Oracle se ha posicionado como un jugador clave en la infraestructura que alimenta a varios desarrolladores de modelos de IA. En ese escenario, destacar la importancia de los datos privados y del almacenamiento seguro no es un detalle menor, es una pieza estratégica dentro de la competencia global por la inteligencia artificial.
Lo que sí sabemos sobre los datos de entrenamiento
Las investigaciones académicas recientes sobre los conjuntos de datos para los modelos de lenguaje confirman que la mayoría de los sistemas de gran escala utilizan enormes volúmenes de información pública. Entre las fuentes comunes se encuentran grandes recopilaciones web, enciclopedias abiertas, repositorios de código y textos digitalizados.
Esto no es una suposición. Los estudios técnicos publicados en los últimos años muestran que los modelos de lenguaje se entrenan con mezclas masivas de texto que incluyen contenido público, datos filtrados y colecciones curadas. En ese sentido, la afirmación de que existe una base pública compartida tiene fundamento.
Además, los propios desarrolladores de modelos han reconocido el uso de datos públicos combinados con datos licenciados y datos creados específicamente para el entrenamiento. Esa combinación forma parte del estándar actual de la industria y explica por qué los resultados pueden diferir incluso cuando la fuente general parece similar.
La parte que la frase no explica
Aquí es donde la discusión se vuelve más compleja. Decir que todos los modelos están entrenados con los mismos datos públicos no equivale a decir que todos usan exactamente el mismo conjunto de datos ni que el proceso es idéntico en cada empresa.
Los estudios técnicos también explican que cada compañía aplica procesos distintos de filtrado, limpieza, ponderación y curaduría. El volumen puede parecer comparable, pero la selección concreta, la calidad del filtrado y la proporción de datos licenciados pueden variar de forma significativa.
Además, existen modelos que incorporan datos privados con licencia comercial o acuerdos específicos con proveedores de contenido. Esa capa adicional no forma parte del dominio público y puede influir en el rendimiento del sistema. La arquitectura del modelo, el ajuste fino y la integración con datos empresariales también marcan diferencias reales.
Por lo tanto, la afirmación de que todos los modelos comparten la misma base puede interpretarse como una simplificación. Sí existe un núcleo común de información pública. No, eso no significa que el entrenamiento sea uniforme ni que el resultado final sea equivalente.
La infraestructura y el discurso estratégico
En el contexto actual de 2026, la infraestructura se ha convertido en un campo de batalla clave. Los acuerdos multimillonarios para los centros de datos y la capacidad de cómputo muestran que la competencia no gira solamente en torno al algoritmo, sino en torno al acceso seguro a los datos empresariales.
El mensaje implícito detrás de la declaración de Larry Ellison es claro: si el conocimiento base ya es común, el valor real está en la integración con los datos internos de las compañías. En otras palabras, la ventaja no estaría únicamente en el modelo fundacional, sino en la capa corporativa que lo potencia.
Desde una perspectiva estratégica, esa narrativa beneficia a los proveedores de infraestructura y servicios empresariales. No invalida la existencia de datos públicos compartidos, pero desplaza el foco hacia el ecosistema de los datos privados, donde se concentran las decisiones de negocio más sensibles.
Entonces, ¿es verdadera la afirmación?
La respuesta no es completamente blanca o negra. Es correcta en la medida en que los modelos de lenguaje de gran escala sí utilizan grandes volúmenes de datos públicos de internet. La investigación académica y la documentación técnica respaldan esa realidad.
Sin embargo, la frase pierde precisión cuando se interpreta como una equivalencia absoluta. No todos los modelos usan exactamente el mismo conjunto de datos ni aplican los mismos criterios de filtrado. Tampoco todos prescinden de los datos licenciados o de los datos privados.
La verdad incómoda es que la industria de la inteligencia artificial todavía opera con un nivel de opacidad considerable respecto a los detalles completos de sus conjuntos de entrenamiento. Esa falta de transparencia permite que una afirmación amplia parezca definitiva cuando, en realidad, requiere matices.
En 2026, la discusión ya no se centra solamente en qué datos se usaron en el pasado, sino en quién controlará los datos del futuro. Porque si el conocimiento público ya fue absorbido por los grandes modelos, el siguiente territorio estratégico es el acceso a la información privada y empresarial.
La afirmación de Larry Ellison no es falsa en su núcleo, pero tampoco es completa. Y en una industria donde cada declaración tiene implicaciones económicas profundas, la diferencia entre lo cierto y lo simplificado puede definir la percepción del mercado y el rumbo de la inteligencia artificial.
