jueves, 24 de septiembre de 2026

Los modelos de IA de CHINA tienen al mundo de la IA de Trump enfrentado consigo mismo

Publicado en MIT Technology Review
https://www.technologyreview.com/2026/07/20/1140675/chinas-ai-models-have-trumps-ai-world-at-war-with-itself/?utm_source=the_download&utm_medium=email&utm_campaign=the_download.unpaid.engagement&utm_term=&utm_content=07-26-2026&mc_cid=8ff75d76d5&mc_eid=117293906d

 

Los modelos de IA de China tienen al mundo de la IA de Trump enfrentado consigo mismo

Kimi y otros modelos gratuitos de China han vuelto a ser considerados una llamada de atención. ¿Pero para qué?

Por James O'Donnell
20 de julio de 2026

Este artículo apareció originalmente en The Algorithm, nuestro boletín semanal sobre inteligencia artificial. Para recibir primero historias como esta en su bandeja de entrada, suscríbase aquí.

Durante el fin de semana, varios asesores actuales y antiguos del presidente Donald Trump en materia de inteligencia artificial intercambiaron públicamente insultos dirigidos a las principales empresas de IA del país. David Sacks, quien hasta marzo fue el «zar» de inteligencia artificial y criptomonedas del presidente, calificó los modelos de Anthropic como «lobotomizados» y «woke». Por su parte, Emil Michael, un alto funcionario del Pentágono, llamó al nuevo director de futuros estratégicos de OpenAI un «auténtico idiota de pueblo».

Todo comenzó porque nadie logra ponerse de acuerdo sobre qué hacer con Kimi, un modelo gratuito y de código abierto que la empresa china de inteligencia artificial Moonshot lanzó la semana pasada. Al parecer, su capacidad rivaliza con la de los modelos desarrollados por OpenAI y Anthropic, que, por supuesto, no son gratuitos.

Kimi y otros modelos chinos similares representan un verdadero problema para Trump y están dividiendo en distintas facciones a los principales estrategas de IA de su entorno.

Cada vez que China lanza un nuevo modelo inteligente y gratuito como Kimi, las empresas estadounidenses tienen menos incentivos para pagar por el acceso a los modelos de Anthropic u OpenAI. Dado que el entusiasmo de los inversionistas por estas y otras compañías de IA impulsa una parte desproporcionadamente grande del crecimiento económico, los modelos chinos generan problemas tanto económicos como políticos para el presidente.

Según escribió en X Anton Leicht, investigador del Carnegie Endowment, estos modelos constituyen «una amenaza para una administración que realmente no quiere recibir más malas noticias económicas». De hecho, ya han provocado turbulencias en los mercados bursátiles estadounidenses.

¿Qué puede hacer Trump?

Para responder esa pregunta conviene recordar que todo esto ocurre apenas una semana después de que el estado de Nueva York aprobara la primera prohibición estatal del país sobre la construcción de nuevos centros de datos.

La desconfianza hacia las empresas de inteligencia artificial sigue creciendo y es fácil imaginar que una proporción nada despreciable de los estadounidenses sentiría poca simpatía por OpenAI o Anthropic mientras intentan defenderse de competidores más baratos. Muchos considerarían que no corresponde al gobierno proteger los intereses de estas compañías.

En este punto existiría un pequeño —muy pequeño— espacio de coincidencia con David Sacks, quien el 19 de julio criticó a las principales empresas de IA por «querer que el gobierno elimine a su competencia de código abierto». Sacks también ha sostenido que los modelos chinos se han vuelto populares porque imponen menos restricciones sobre la manera en que los usuarios pueden utilizarlos (dejando de lado la censura estatal incorporada en ellos).

Sin embargo, Sacks ya no ocupa ningún cargo público. Ha dejado de desempeñar una función oficial como asesor de Trump y su postura, favorable a una inteligencia artificial más abierta, ha sido sustituida en gran medida dentro de la administración por otra que asigna al gobierno un papel mucho más amplio en la regulación del sector.

La lógica de esta nueva posición es que los modelos de IA han alcanzado un nivel de capacidad suficiente como para representar riesgos para la seguridad nacional, por lo que el gobierno debe controlar la forma en que se utilizan.

Esta postura ha dado origen al nuevo proceso de revisión de la Casa Blanca, cuyo objetivo es evaluar la seguridad de los modelos de inteligencia artificial antes de autorizar su lanzamiento.

Dean Ball, antiguo asesor de IA de Trump y actualmente empleado de OpenAI, criticó ese proceso durante el fin de semana calificándolo como «un régimen de licencias de facto para la IA de frontera».

Ball pronosticó que Trump podría intentar resolver el problema que representan los modelos chinos de código abierto recurriendo al llamado poder blando, por ejemplo, generando temor entre las empresas estadounidenses para que eviten utilizar modelos como Kimi.

Estas declaraciones provocaron una respuesta de Emil Michael, quien, junto con el secretario de Defensa Pete Hegseth, ha sido el principal enlace del Pentágono con las empresas de inteligencia artificial.

Michael calificó a Ball como «el auténtico idiota de pueblo de la industria de la IA», molesto por la insinuación de que el gobierno recurriría discretamente a presiones informales sobre las empresas, en lugar de actuar, según sus propias palabras, «mediante el proceso democrático y no a través de algún plan del Estado profundo (Deep State)».

Un aspecto que ha quedado prácticamente fuera del debate es cómo un modelo como Kimi llegó a alcanzar semejante nivel de desempeño.

Durante gran parte de la administración de Joe Biden, e incluso al comienzo del segundo mandato de Trump, impedir que China accediera a los chips más avanzados constituyó una prioridad.

Posteriormente, esos controles a la exportación se flexibilizaron. Trump adoptó la controvertida decisión de permitir que Nvidia vendiera un mayor número de chips a China a cambio de que el gobierno estadounidense recibiera una parte de los ingresos generados por esas ventas. Además, el gobierno ha denunciado que también se ha producido contrabando de chips.

Aun así, China continúa enfrentando limitaciones en su capacidad de cómputo y todavía no está claro qué tipo de procesadores utilizó la empresa responsable de Kimi para entrenar el modelo.

Es posible que el proceso haya recurrido parcialmente a la destilación (distillation), una técnica mediante la cual un modelo de inteligencia artificial se entrena utilizando las respuestas generadas por otros modelos ya existentes.

OpenAI y Anthropic llevan tiempo denunciando que las empresas chinas de IA recurren a esta práctica y han solicitado al gobierno estadounidense que intervenga para ponerle fin.

En abril obtuvieron ese respaldo, cuando la administración Trump anunció una serie de medidas destinadas a limitar el uso de la destilación.

Sin embargo, Kimi ya está disponible, es gratuito y ofrece un desempeño casi equivalente al del modelo de Anthropic que el gobierno estadounidense consideró tan poderoso que fue retirado temporalmente por representar un riesgo para la seguridad nacional.

El intenso intercambio de declaraciones ocurrido durante el fin de semana sugiere que muchas personas cercanas a Trump consideran que este hecho constituye una auténtica llamada de atención.

Lo que nadie parece tener claro es sobre qué, exactamente, debería ser esa llamada de atención.

 

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Artificial intelligence

China’s AI models have Trump’s AI world at war with itself

Kimi and other free models from China have again been seen as a wake-up call. But for what?


By James O'Donnell

July 20, 2026


This story originally appeared in The Algorithm, our weekly newsletter on AI. To get stories like this in your inbox first, sign up here.

Over the weekend, several current and former advisors to President Donald Trump on AI publicly lobbed insults at the country’s leading AI companies. David Sacks, the president’s AI and crypto “czar” until March, branded Anthropic’s models as “lobotomized” and “woke.” Emil Michael, a top Pentagon official, called OpenAI’s new head of strategic futures a “supreme village idiot.”

It began because no one can agree on what to do about Kimi, a free, open source model that Chinese AI company Moonshot launched last week. It appears to rival the intelligence of models from OpenAI and Anthropic, which are very much not free.

Kimi and other Chinese models like it pose a real problem for Trump. And they’re dividing the top AI strategists in his orbit into factions. Every time a new smart, free model from China like Kimi gets released, US companies see less reason to fork out money to access models from Anthropic or OpenAI. Given that enthusiasm for these and other AI companies is driving an outsized share of economic growth, China’s AI models create both economic and political problems for the president. They are “a threat for an administration that really doesn’t want more economic bad news,” Anton Leicht, a fellow at the Carnegie Endowment, wrote on X. They’ve already rattled US stocks.

What is Trump to do? First, consider that this is all happening just a week after New York imposed the country’s first state ban on new data centers. There is growing distrust of AI companies, and I imagine a not-insignificant share of Americans would have little sympathy for OpenAI or Anthropic as they fend off cheaper competitors, and would say it’s not the government’s job to protect their interests.

On this point, they’d see a sliver of agreement (and really just a sliver) with David Sacks, who on July 19 criticized top AI companies that “want the government to eliminate their open source competition.” He has also argued that Chinese AI models have become popular because they come with fewer restrictions on how people can use them (putting aside the built-in state censorship).

Sacks, however, is out of a job. He no longer has a formal role advising Trump, and his position that more open AI is better has been largely replaced in the administration by one that sees a larger role for government intervention. The thinking behind this view is that because AI models have gotten strong enough to pose threats to national security, the government must control how they’re used.

This position has fueled the new White House review process that aims to vet AI models’ security before they’re released. Dean Ball, a former Trump AI advisor who now works for OpenAI, criticized it over the weekend as a “de facto licensing regime for frontier AI.” Ball predicted Trump may solve his Chinese open source problem with a bit of soft power, perhaps by making US companies afraid to use models like Kimi. That drew a response from Michael, who, with Secretary of Defense Pete Hegseth, has been the agency’s main liaison with AI companies. Michael called Ball the AI industry’s “supreme village idiot,” bristling at the suggestion that the government would quietly strong-arm companies rather than, as Michael put it, go through “the democratic process not some Deep State scheme.”

Left out of the conversation has been how a model like Kimi got so good in the first place. For much of the Biden administration and even the beginning of Trump’s second administration, keeping China from getting top chips was a priority. Those export controls have loosened—Trump made the controversial decision to allow Nvidia to sell more chips to China, in exchange for the US government taking a cut—and the government has alleged that some chip smuggling has taken place. But China nonetheless has limited computing power, and it’s not clear what chips the company behind Kimi used to train the model.

It’s possible that the process involved some distillation, a practice in which AI models are trained on the outputs of existing AI models. OpenAI and Anthropic have long complained that Chinese AI companies do this, and they have requested government help to put a stop to it. In April, they got it, when the Trump administration announced a series of efforts to curb the practice. 

But Kimi is out there and free, and it is nearly as good as the Anthropic model the US government deemed so powerful that it was briefly shut down because it threatened national security. The weekend’s sparring suggests many in Trump’s orbit see that as a wake-up call. But nobody can agree on what for.

miércoles, 23 de septiembre de 2026

[LIBRO] 100 preguntas y respuestas sobre revistas científicas

Descargar en: https://omp.sld.cu/index.php/ecimed/catalog/book/129 


Enlace alternativo para descarga en: https://drive.google.com/file/d/1f9H04bkxw90IaEn9FqSvNGGsk3eAdBpb/view?usp=sharing 






Cómo citar esta obra: Alfonso Manzanet JE, Machin-Mastromatteo JD. 100 preguntas y respuestas sobre revistas científicas. La Habana: Editorial Ciencias Médicas, 2026. Disponible en: http:/www.bvscuba.sld.cu/libro/100-preguntas-y-respuestas-sobre-revistas-cientificas/ y  https://omp.sld.cu/index.php/ecimed/catalog/book/129


Autoría:

José Enrique Alfonso Manzanet Doctor en Ciencias de la Educación Máster en Informática en Salud Licenciado en Enfermería Profesor Titular Investigador Titular Centro Nacional de Información de Ciencias Médicas Universidad de Ciencias Médicas de La Habana https://orcid.org/0000-0002-7534-783X Juan D. Machin-Mastromatteo Doctor en Ciencias de la Información y Comunicación Máster en Bibliotecas Digitales Licenciado en Bibliotecología Profesor de tiempo completo. Investigador Universidad Autónoma de Chihuahua. México https://orcid.org/0000-0003-4884-0474 


domingo, 20 de septiembre de 2026

1° enero 2027: rebaja de tarifa DOI de 1 a 0.95 USD / Exención a registros anteriores a 2024

Publicado en CROSSREF https://www.crossref.org/blog/fee-update-lowering-and-removing-doi-registration-fees-in-january-2027



Actualización de tarifas: reducción y eliminación de las tarifas de registro de DOI en enero de 2027

Lucy Ofiesh, Ginny Hendricks, Ryan McFall, Amanda Bartell, Ed Pentz, Kornelia Korzec — 13 de agosto de 2026

En: Consejo | Registro de contenidos | Tarifas | Información para miembros | Research Nexus | Estrategia | Sostenibilidad

Tenemos una noticia bastante inusual que compartir: las tarifas de Crossref volverán a bajar. En su reunión celebrada en París a principios de este mes, el Consejo de Crossref aprobó otras dos recomendaciones del proyecto Resourcing Crossref for Future Sustainability (RCFS) [Dotación de recursos para la sostenibilidad futura de Crossref]: a partir del 1 de enero de 2027, reduciremos la mayoría de las tarifas de Registro de Contenidos para nuestros 25,000 miembros y eliminaremos por completo las tarifas correspondientes a los registros de años anteriores.

Las tarifas de Registro de Contenidos no han aumentado en aproximadamente 20 años, y este es el primer cambio significativo que experimentan durante ese periodo: a la baja. Dado que estas tarifas representan la mayor proporción de los ingresos de Crossref —alrededor del 60 %— y que todos los miembros registran registros DOI, estos cambios tienen un alcance mayor que cualquier otra medida que hayamos anunciado hasta ahora en el marco del proyecto RCFS.

Qué cambiará

1. La mayoría de las tarifas de Registro de Contenidos se reducirán a partir de enero de 2027.

Estamos simplificando las tarifas por registro para dejarlas en tan solo unos pocos niveles de precios:

  • La mayoría de los registros que actualmente cuestan 1.00 USD —artículos de revistas, ponencias de congresos, títulos de libros, tesis y disertaciones, documentos de trabajo y subvenciones— pasarán a costar 0.95 USD.

  • Los registros que actualmente cuestan 0.25 USD —capítulos de libros, contenidos publicados (posted content, incluidos los preprints) y primeras revisiones por pares— pasarán a costar 0.20 USD.

  • Los componentes y conjuntos de datos permanecerán en 0.06 USD.

  • Una tarifa aumentará ligeramente en aras de la simplificación: los estándares pasarán de 0.15 USD a 0.20 USD.

La simplificación tampoco constituye un fin en sí misma: disponer de menos niveles de precios nos acerca a uno de nuestros objetivos declarados, que consiste en hacer que las tarifas sean más predecibles. Reducir nuestro esquema de tarifas de 16 precios diferentes a solo tres permitirá a las organizaciones calcular sus costos con mayor facilidad y hará posible que en el futuro ofrezcamos una calculadora de tarifas.




2. Se eliminarán todas las tarifas correspondientes a los registros de años anteriores.

Los registros de años anteriores (back-year records) son obras producidas hace más de dos años completos; por lo tanto, en 2027 esto incluirá todo aquello publicado en 2024 o antes. A partir de enero de 2027, su registro será gratuito para todos los tipos de registros.

Comenzamos a poner a prueba este enfoque con la exención de tarifas para registros de subvenciones de años anteriores, introducida en enero de este año, y ahora la ampliaremos a todos los miembros y a todos los tipos de registros.

Podría decirse que este es el cambio más importante de los dos. Para los repositorios, archivos, bibliotecas nacionales y otras colecciones de gran volumen y bajo presupuesto —algunas de las cuales nos han dicho claramente que Crossref estaba fuera del alcance de sus presupuestos—, el costo de incorporar décadas de sus colecciones al registro académico se reduce a cero.

También es importante para los miembros actuales que no han tenido la oportunidad de registrar sus registros históricos a lo largo de los años, para los proyectos de digitalización de archivos y para aquellos miembros que incorporan el catálogo retrospectivo no registrado de otra organización.

¿Por qué reducir las tarifas en lugar de seguir invirtiendo?

Cuatro razones:

1. No se trata de elegir una cosa o la otra; podemos reducir las tarifas e invertir.

Debemos ser claros respecto de la magnitud del cambio y de los planes relacionados: durante las consultas, tanto los miembros grandes como los pequeños nos dijeron francamente que una reducción de 1.00 USD a 0.95 USD no supondría una diferencia significativa para ellos.

Coincidimos en que cinco centavos no transformarán el presupuesto de nadie. Pero sí representan un cambio importante para Crossref, dado nuestro objetivo deliberado de reducir los superávits futuros durante los próximos años, y señalan la dirección en la que queremos avanzar.

2. Es lo responsable.

Crossref se encuentra en una situación financiera saludable. Los ingresos han crecido de manera constante gracias al aumento del volumen de registros que se depositan con nosotros y a la larga cola de miles de nuevos miembros, y no debido a incrementos de precios.

En 2023 alcanzamos nuestro objetivo de mantener en reserva el equivalente a doce meses de gastos operativos, y desde entonces hemos registrado superávits cada año. Esto nos sitúa en la afortunada posición de poder reducir nuestras tarifas y, al mismo tiempo, seguir cubriendo nuestros gastos.

Actuamos en nombre de nuestros miembros, de modo que cuando los ingresos superan excesivamente lo necesario para mantener un funcionamiento saludable de la organización, los ahorros deben regresar a los miembros.

También estamos invirtiendo los fondos excedentes en nuestros sistemas y en iniciativas comunitarias, mediante el marco que nuestro Consejo aprobó en noviembre de 2025; ajustar ahora las tarifas constituye la otra mitad de ese mismo enfoque.

Se prevé que los cambios combinados reduzcan nuestros ingresos por Registro de Contenidos en aproximadamente 760,000 USD en 2027, lo que representa alrededor del 5 % de nuestros ingresos totales previstos. Se trata de una contracción intencional y manejable; a partir de ahí, esperamos que el crecimiento del número de miembros y del volumen de registros impulse nuevamente los ingresos, basándonos en nuestra tendencia de crecimiento de los ingresos durante los últimos diez años.

Considerados en conjunto —y junto con el anuncio de ayer de una importante inversión en el rediseño de nuestro sistema— creemos que estos cambios transmiten un mensaje contundente por parte de una infraestructura abierta: la sostenibilidad financiera es un objetivo que debe alcanzarse y mantenerse, y administrar nuestras finanzas de manera responsable y transparente es nuestra obligación con la comunidad.

3. Ayuda a todos los miembros y da la bienvenida a quienes hasta ahora no hemos logrado incorporar.

Prácticamente todos los miembros pagarán menos por registro a partir de 2027. Y para los archivos y repositorios que registran grandes volúmenes pero funcionan con muy pocos recursos, el registro gratuito de años anteriores elimina lo que ellos mismos nos han señalado como el obstáculo que les impedía participar en Crossref.

4. Contribuye a construir el Research Nexus.

Un mayor número de registros de años anteriores significa más materia prima para nuestras técnicas de vinculación, lo que permitirá cubrir más vacíos y establecer más relaciones dentro del registro académico: citas, financiamiento, afiliaciones y versiones, entre otras. Este es uno de nuestros objetivos fundamentales.

El registro académico no comenzó hace dos años, y los metadatos tampoco deberían hacerlo.

Nunca se trató únicamente de los DOI

Conviene reiterarlo ahora que estamos hablando de tarifas por registro: registrar un DOI nunca ha sido realmente el objetivo en sí mismo.

Aquello por lo que pagan los miembros —y lo que recibe la comunidad— es el tejido conectivo del registro académico: 185 millones de registros, más de 2,000 millones de enlaces de citas y relaciones entre metadatos que abarcan financiamiento, afiliaciones, versiones y correcciones, todo ello vinculado y disponible abiertamente para cualquier persona a través de nuestras API.

Son los metadatos y las relaciones entre ellos, con este alcance y a esta escala, los que convierten un conjunto de identificadores persistentes (PID) en un registro académico conectado.

De hecho, «los PID son un medio para alcanzar un fin» es la primera de las seis posiciones fundamentales de nuestro nuevo documento de posición sobre los PID en las políticas de infraestructura de investigación, publicado esta semana.

La trayectoria del RCFS hasta ahora

Estas decisiones no son medidas aisladas; constituyen el paso más reciente de un programa de trabajo basado en los principios sobre tarifas que nuestro Consejo adoptó en 2019 y que se formalizó como RCFS después de la reunión del Consejo de julio de 2023.

Los objetivos se han mantenido constantes desde entonces: hacer que las tarifas sean más equitativas, simplificar nuestra compleja estructura tarifaria y reequilibrar las fuentes de ingresos.

  • 2023: se puso en marcha RCFS; Research Consulting nos ayudó a identificar los cambios con mayor impacto positivo, que posteriormente se redujeron a cinco proyectos.

  • 2024: investigación y consultas: encuestas a más de 1,000 miembros del nivel tarifario más bajo, comparación con organizaciones homólogas y entrevistas con editoriales que no eran miembros para conocer los obstáculos que les impedían incorporarse.

  • 2025: se aprobaron los primeros cambios en las tarifas: un nuevo nivel de membresía de 200 USD para los miembros con menos recursos, la eliminación de los descuentos por volumen y la simplificación de las tarifas de revisión por pares, todo ello con entrada en vigor en enero de 2026.

  • Enero de 2026: las tarifas de registro de subvenciones se redujeron a la mitad y se eliminaron las correspondientes a subvenciones de años anteriores, como parte de un programa piloto de dos años destinado a acelerar el Grant Linking System y el Research Nexus.

  • Enero de 2027: se reducirán las tarifas de Registro de Contenidos para prácticamente todos los tipos de registros y el registro de DOI será gratuito para todos los registros de años anteriores.

Qué sigue

El proyecto RCFS continúa. Aún queda trabajo por hacer para reequilibrar los ingresos procedentes del uso de nuestros metadatos —incluidas las tarifas de Metadata Plus—, normalizar la estructura de las tarifas anuales de membresía para nuestros miembros financiadores, desarrollar la calculadora de tarifas mencionada anteriormente y supervisar los efectos de todos estos cambios, incluido determinar si el registro gratuito de años anteriores produce el efecto que esperamos sobre la integridad del registro académico.

Como siempre, las mociones del Consejo están disponibles públicamente y se resumen en nuestro blog.

Analizaremos estos cambios y otras líneas de desarrollo de Crossref y del Research Nexus durante nuestra reunión anual y elección del Consejo, Crossref2026, que se celebrará el 22 de octubre. Reserva la fecha y acompáñanos.

Agradecemos a nuestro equipo interno y al Comité de Membresía y Tarifas (Membership & Fees Committee) las numerosas horas dedicadas a examinar minuciosamente los datos y plantear preguntas en nombre de la comunidad.

Las preguntas y comentarios son bienvenidos en la sección de comentarios que aparece a continuación, en la categoría específica de RCFS del foro de la comunidad, o pueden escribirnos en cualquier momento a feedback@crossref.org.


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Fee update: lowering and removing DOI registration fees in January 2027

Lucy Ofiesh, Ginny Hendricks, Ryan McFall, Amanda Bartell, Ed Pentz, Kornelia Korzec – 2026 August 13

In BoardContent RegistrationFeesMember BriefingResearch NexusStrategySustainability


We have some rather unusual news to share: Crossref fees are going down again. At its meeting in Paris earlier this month, the Crossref Board approved two further recommendations from the Resourcing Crossref for Future Sustainability (RCFS) project: effective 1st January 2027, we will reduce the majority of Content Registration fees for all 25,000 members, and remove fees for back-year records altogether.

Content Registration fees haven’t increased in around 20 years, and this is the first significant change to them in that time—downwards. Since these fees account for the largest share of Crossref’s revenue (around 60%), and since every member registers DOI records, these changes reach further than anything we’ve announced under the RCFS project so far.

What’s changing

1. Most Content Registration fees are reduced from January 2027. We’re simplifying record fees to just a few price points: most records currently priced at USD 1.00—journal articles, conference papers, book titles, dissertations, working papers, grants—will move to USD 0.95, and records at USD 0.25—book chapters, posted content (including preprints), and first peer reviews—will move to USD 0.20. Components and datasets stay at USD 0.06. One fee goes up slightly in the name of simplification: standards move from USD 0.15 to USD 0.20.

Simplification isn’t an end in itself, either: fewer price points take us towards one of our stated goals: making fees more predictable. Simplifying our fees from 16 different prices down to three means organisations can more easily estimate their costs and will allow us to offer a fee calculator in the future.




2. All fees for back-year records are removed. Back-year records are works produced more than two full years ago (so in 2027, anything published in 2024 or earlier). Starting in January 2027, registering them will be free for all record types. We started piloting this approach with the back-year fee waiver for grant records introduced this January, and we’re now extending it to all members and all record types.

This is arguably the bigger of the two changes. For repositories, archives, national libraries, and other high-volume, low-budget collections—some of whom have told us plainly that Crossref was beyond their budgets—the cost of bringing decades of holdings into the scholarly record drops to zero. It also matters for existing members who haven’t had the chance to register historical records over the years, for archival digitisation projects, and for members absorbing another organisation’s unregistered backlist.

Why lower fees instead of continuing to invest?

Four reasons:

1. It’s not an either/or; we can reduce fees and invest.

We should be direct about scale and related plans: in consultation, members large and small told us frankly that a change from USD 1.00 to USD 0.95 wasn’t going to make a difference to them. We agree that five cents will not transform anyone’s budget. But it is a big change for Crossref, given our aim of deliberately reducing future surpluses in the years ahead and it signals our direction of travel.

2. It’s the responsible thing to do.

Crossref is in a healthy financial position. Revenue has grown steadily, through the growing volume of records registered with us and the long tail of thousands of new members rather than price rises. We met our target of holding twelve months’ operating expenses in reserve in 2023, and have run surpluses each year since. This puts us in the fortunate position of being able to lower our fees and still support our expenses. We act on our members’ behalf, so when revenue runs too far ahead of what’s needed to healthily run the organisation, the savings should find their way back to members. We’re also investing surplus funds into our systems and into community initiatives, through the framework our board agreed in November 2025; adjusting fees now is the other half of the same approach.

The combined changes are projected to reduce our Content Registration revenue by roughly USD 760K in 2027, around 5% of our total forecasted revenue. This is an intentional and manageable contraction, with growth in membership and record volumes expected to carry revenue forward from there, based on our 10-year revenue growth trend.

Taken as a package—alongside yesterday’s announcement of a major investment in redesigning our system—we think it’s a strong message from an open infrastructure: financial sustainability is a target to hit and maintain, and managing our finances responsibly and transparently is our obligation to the community.

3. It helps all members—and welcomes those we’ve been missing.

Nearly every member will pay less per record from 2027. And for the archives and repositories that register a great deal but operate on very little, free back-year registration removes what they’ve told us was the barrier to participating in Crossref at all.

4. It builds the Research Nexus.

More back-year records mean more raw material for our matching techniques, filling in more of the gaps and relationships in the scholarly record—citations, funding, affiliations, versions—which is a key goal. The record didn’t start two years ago, and neither should the metadata.

It was never just about the DOIs

It’s worth restating while we’re talking about per-record fees: registering a DOI has never really been the point. What members are paying for—and what the community gets—is the connective tissue of the scholarly record: 185 million records, more than two billion citation links, and metadata relationships spanning funding, affiliations, versions, and corrections—all matched and openly available to everyone through our APIs. It’s the metadata and the relationships, at that reach and scale, that turn a set of PIDs into a connected scholarly record. In fact, “PIDs are a means to an end” is the first of the six key positions in our new position paper on PIDs in research infrastructure policy, published this week.

The RCFS story so far

These decisions don’t stand alone; they’re the latest step in a program of work grounded in the fee principles our Board adopted in 2019 and formalised as RCFS following the July 2023 board meeting. The aims have stayed constant throughout: making fees more equitable, simplifying our complex fee schedule, and rebalancing revenue sources.

What’s next

The RCFS project continues. Work remains on rebalancing revenue from the use of our metadata (including Metadata Plus fees), on normalising the annual membership fee structure for our funder members, on the fee calculator mentioned above, and on monitoring the effects of all of these changes, including whether free back-year registration does what we hope it will for the completeness of the scholarly record.

As ever, Board motions are publicly available and summarised on our blog.

We’ll be discussing these changes and other directions of travel for Crossref and the Research Nexus at our annual meeting and board election, Crossref2026, on October 22nd. Save the date and join us there.

Our thanks go to our internal team and the Membership & Fees Committee for the hours spent scrutinising data and asking questions on the community’s behalf. Questions and comments are welcome in the comments below or in the dedicated RCFS category on the community forum, or email us via feedback@crossref.org anytime.




Los modelos de IA de CHINA tienen al mundo de la IA de Trump enfrentado consigo mismo

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