Players MacPaw y Liquid AI llevan la inferencia local al ecosistema Mac
La alianza entre MacPaw y Liquid AI promete modelos de IA que corren completamente en el dispositivo, con memoria persistente y planes para abrir la plataforma a desarrolladores. Una jugada que apunta a la privacidad y la autonomía offline.
El desarrollador ucraniano MacPaw, conocido por CleanMyMac y la tienda de suscripción Setapp, se alió con Liquid AI para construir una capa de inteligencia artificial que funcione íntegramente en el Mac, sin depender de la nube. La movida es estratégica: apunta a que la IA sea tan rápida y privada como una app nativa, y planea abrir esa infraestructura a terceros desarrolladores.
La pieza central del acuerdo son los Liquid Foundation Models (LFM), modelos que Liquid AI adapta específicamente al hardware de Apple. Como explicó Ramin Hasani, cofundador y CEO de Liquid AI, “antes de entrenar nuestros modelos, seleccionamos una arquitectura distinta y ajustada al hardware. Eso permite tener la versión más eficiente de inteligencia que corre directamente en el dispositivo, con beneficios como privacidad y seguridad”. La inferencia local en GPUs de dispositivos móviles y laptops puede manejar modelos grandes, pero requiere optimizaciones agresivas en memoria y kernels.
MacPaw integrará esos modelos en su asistente Eney —presentado el año pasado— mediante dos tecnologías propias: Elix, un sistema de inferencia local, y Mnemos, una capa de memoria persistente que permite al asistente retener contexto entre interacciones y volverse más útil con el tiempo. Según Oleksandr Kosovan, CEO de MacPaw, “la inteligencia debería vivir donde la gente trabaja: privada por diseño, rápida por defecto, y capaz de alcanzar la nube cuando esa sea la mejor herramienta”. La combinación de inferencia local, memoria persistente y ejecución nativa de tareas en macOS no existía antes como producto unificado.
El plan no se queda en Eney. Kosovan confirmó que una vez que la arquitectura local esté madura, MacPaw la pondrá a disposición de los desarrolladores que construyan apps para Setapp —que ya suma más de 150.000 suscriptores de pago—. Los desarrolladores podrán usar inferencia local con los modelos de Liquid AI, y también acceder a modelos en la nube de Google u otros proveedores, todo desde una misma plataforma. MacPaw ya experimenta con un sistema de créditos donde el usuario paga según la complejidad de la operación de IA, un modelo de negocio que podría ser replicable en otros mercados.
Para las empresas latinoamericanas, esta movida es relevante por varias razones. Primero, la inferencia local reduce la dependencia de conexiones estables a internet, un problema habitual en muchas regiones del continente. Segundo, elimina el costo recurrente de las APIs cloud, que en economías con tipos de cambio volátiles puede volverse impredecible. Tercero, la privacidad de los datos al quedarse en el dispositivo es un argumento de peso frente a regulaciones como la LGPD brasileña o la Ley de Protección de Datos Personales argentina. Que un actor como MacPaw —una empresa ucraniana, no un gigante estadounidense— esté liderando esta aproximación sugiere que el ecosistema de IA local no está reservado solo para las grandes tecnológicas.
Apple ya ofrece modelos locales a los desarrolladores, pero Liquid AI asegura que sus modelos rinden mejor para capacidades específicas y que además permiten personalización con los datos del usuario. “Queremos que nuestros modelos sean adaptables y se vuelvan más inteligentes con el tiempo”, dijo Hasani. Si MacPaw logra abrir esa plataforma a los desarrolladores de la región, podría convertirse en una opción atractiva para startups que quieran ofrecer funciones de IA sin depender de servidores externos. La pregunta abierta es si la comunidad de desarrolladores latinoamericanos —acostumbrada a soluciones cloud por su bajo costo de entrada— está lista para apostar por la infraestructura local como ventaja competitiva.
