CHINA la vuelve a hacer: nuevo shock con IA más eficiente y barata (modelos Kimi K3 y Qwen3.8 Max)

Publicado en The Daily Upside
https://www.thedailyupside.com/technology/artificial-intelligence/moonshot-alibaba-place-ai-affordability-in-the-spotlight/

Los modelos de Moonshot y Alibaba ponen el foco en la asequibilidad de la IA

Ambos modelos chinos fueron entrenados sin los semiconductores más costosos y se espera que sean más baratos y eficientes de operar.

Brian Boyle

brian@thedailyupside.com

Es otro momento DeepSeek, pero con el doble de impacto.

La empresa china de inteligencia artificial Moonshot hizo honor a su nombre el viernes con el lanzamiento de Kimi K3, un modelo de enorme potencia que rivaliza con los mejores de Estados Unidos incluso sin acceso a los semiconductores más avanzados de ese país. Para el lunes, otra empresa china, Alibaba, ya había presentado un modelo igualmente de vanguardia. Este doble golpe ha sacudido a una industria que comienza a cuestionarse la asequibilidad de sus propios desarrollos, aunque las noticias procedentes de Google muestran que Silicon Valley no ha quedado completamente rezagado.

Modelos ejemplares

Presentado durante la Conferencia Mundial sobre Inteligencia Artificial (World AI Conference) celebrada en Shanghái el viernes de la semana pasada, el modelo más reciente de Kimi superó a todos sus competidores, con excepción de Claude Fable 5 de Anthropic y GPT-5.6 de OpenAI, de acuerdo con la mayoría de las métricas del sector.

Al menos así fue hasta el lunes, cuando Alibaba presentó la versión preliminar de su modelo Qwen3.8 Max, del que afirma que es más potente que los modelos insignia tanto de Moonshot como de OpenAI.

A diferencia de Claude y GPT, el modelo de Kimi es de código abierto, mientras que el modelo de Alibaba es de pesos abiertos (open-weight), lo que significa que los desarrolladores externos pueden descargarlo y modificarlo, al igual que ocurre con los modelos de código abierto, aunque sin acceso al código fuente original.

Ambos modelos fueron entrenados sin utilizar los semiconductores más costosos y se espera que sean más baratos y eficientes de operar.

Esto representa, evidentemente, un problema para las empresas estadounidenses. Mientras Anthropic y OpenAI aceleran su camino hacia una oferta pública inicial (IPO), el analista de mercados de IG, Tony Sycamore, declaró a Bloomberg el lunes que las estimaciones de valoración combinadas de Anthropic y OpenAI habían perdido 314 mil millones de dólares.

Para los consumidores y los clientes empresariales, los competidores chinos resultan cada vez más atractivos:

Según una nota de Citi enviada a sus clientes el mes pasado, las empresas chinas de inteligencia artificial cobran tan solo 0.18 dólares por millón de tokens, frente a un promedio de 4 dólares por millón de tokens entre las empresas estadounidenses.

Esto ocurre en un contexto en el que únicamente el 5 % de las empresas afirma que su gasto en inteligencia artificial se mantuvo por debajo del presupuesto, según un estudio de McKinsey publicado el domingo, mientras que el 46 % señaló que sus gastos superaron el presupuesto hasta en un 30 %.

Como era de esperarse, el uso de modelos chinos está aumentando rápidamente en Estados Unidos. De acuerdo con datos de OpenRouter, casi la mitad de todos los tokens utilizados por empresas estadounidenses se destinan actualmente a modelos chinos, frente a una participación de mercado cercana al 11 % a comienzos del año.

La temporada de Gemini

Por si fuera poco, The Information informó el lunes que Google está desarrollando un semiconductor que podría optimizar de manera significativa su modelo de inteligencia artificial Gemini.

Según fuentes consultadas por The Information, es probable que el nuevo semiconductor no entre en funcionamiento antes de 2028. Aun así, las acciones de Alphabet, empresa matriz de Google, subieron un 1.5 % el lunes.

La próxima presentación de resultados financieros de la compañía tendrá lugar el miércoles, y la asequibilidad de la inteligencia artificial, así como el gasto asociado a esta tecnología, serán sin duda algunos de los temas centrales.

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Moonshot, Alibaba Train Spotlight on AI’s Affordability

Both Chinese models were trained without the most expensive chips and are expected to be cheaper and more efficient to operate.

Brian Boyle

brian@thedailyupside.com

It’s another DeepSeek moment, but with double the pain.

Chinese AI firm Moonshot lived up to its name on Friday with the launch of its ultra-powerful Kimi K3,  a model rivaling America’s best even without access to America’s top semiconductors. By Monday, fellow Chinese company Alibaba had unveiled a similarly leading-edge model of its own. The one-two punch has rattled an industry starting to ponder its own affordability, though news out of Google shows Silicon Valley isn’t entirely caught on the back foot.

Model Citizens

Debuted at the World AI Conference in Shanghai on Friday last week, the latest Kimi model outperformed all rivals outside of Anthropic’s Claude Fable 5 and OpenAI’s GPT-5.6, according to most industry metrics. Until Monday, at least, when Alibaba unveiled the preview version of its Qwen3.8 Max model, which it claims is more powerful than both the flagship Moonshot and OpenAI models. Unlike Claude and GPT, the Kimi model is open-source while the Alibaba model is open-weight (meaning third-party developers can download it and tweak it, like open-source models, though they won’t have access to the original source code). Both were trained without the most expensive chips and are expected to be cheaper and more efficient to operate.

That’s obviously a problem for the US firms. As Anthropic and OpenAI speed toward IPOs, IG market analyst Tony Sycamore told Bloomberg on Monday that a combined $314 billion had been erased from Anthropic’s and OpenAI’s valuation estimates. For consumers and enterprise clients, the Chinese competitors look more and more enticing:

• According to a Citi note shared with clients last month, Chinese AI firms are charging as little as $0.18 per million tokens, compared with an average of $4 per million tokens among US firms. That comes as only 5% of companies say their AI spending came in under budget, according to a McKinsey study published on Sunday, with 46% of firms saying their spending went over budget by as much as 30%.

• Usage of Chinese models is unsurprisingly surging in the US. Nearly half of all US company tokens are now going toward Chinese models, according to OpenRouter data, up from a roughly 11% market share at the start of the year.

Gemini Season: Not for nothing, The Information reported on Monday that Google is developing a chip that could significantly optimize its Gemini AI model. The new chip likely won’t be deployed until at least 2028, sources told The Information, but shares of Google’s parent, Alphabet, jumped 1.5% anyway on Monday. The company’s next earnings call is on Wednesday, and affordability and AI spending will surely be top of mind.

CHINA y el código abierto salvan a OpenAI de un auto-ataque cibernético

 Publicado en La Jornada

https://www.jornada.com.mx/2026/07/23/ciencias/a06n1cie

Usan IA china para combatir ciberataque autónomo de OpenAI a empresa de NY

La solución de Hugging Face genera preocupación porque empresas de Estados Unidos dependan en adelante del país asiático para sus defensas

Reuters

 

Periódico La Jornada
Jueves 23 de julio de 2026, p. 6

La empresa neoyorquina Hugging Face informó que tuvo que recurrir a un modelo de inteligencia artificial chino para detener el hackeo del que fue víctima por parte de Open AI, luego de que uno de sus modelos lo pirateara, el pasado martes, por su cuenta y de manera autónoma, lo cual puso de manifiesto cómo compañías estadunidenses están limitadas en su seguridad cibernética por no usar modelos que consideran “piratas”.

El uso por parte de una empresa neoyorquina de un modelo de IA chino para controlar a un agente rebelde creado con tecnología de OpenAI está avivando el temor a que las restricciones que impiden a las empresas de IA estadunidenses dedicarse a la ciberseguridad puedan empujar a los clientes hacia sus rivales con sede en Pekín.

La empresa emergente afectada, Hugging Face, dijo que la semana pasada recurrió al modelo de código abierto GLM-5.2 de Zhipu AI para analizar los datos del ataque, después de que los principales modelos de IA estadunidenses se negaron a realizar la tarea, al ser incapaces de distinguir entre un defensor y un atacante.

Aunque la brecha de seguridad fue provocada por un agente autónomo que escapó de la contención, puso de manifiesto cómo las empresas estadunidenses que se enfrentan a ciberataques impulsados por la IA pueden verse limitadas por los laboratorios de IA del país, que o bien restringen el acceso a sus modelos más avanzados o bien los diseñan para que rechacen tareas relacionadas con la piratería informática por motivos de seguridad.

Por ejemplo, el avanzado modelo Claude Fable 5 de Anthropic deriva las consultas de ciberseguridad a un modelo más antiguo, mientras el GPT-5.6 Sol de OpenAI cuenta con protecciones diseñadas para bloquear las tareas relacionadas con la ciberseguridad.

“Todos estamos aprendiendo que el secretismo no es la respuesta y que todos los defensores (no sólo unos pocos seleccionados) de todo el mundo necesitan modelos más potentes sin restricciones, ¡especialmente los de código abierto!”, afirmó en X Clement Delangue, cofundador de Hugging Face.

El dilema para los principales creadores de modelos estadunidenses es que el trabajo defensivo en materia de ciberseguridad suele ser difícil de distinguir del pirateo informático malicioso.

En recientes brechas de seguridad relacionadas con la IA, los atacantes engañaron a los modelos haciéndoles creer que estaban realizando una labor de defensa legítima, lo que ha hecho que las empresas de IA se muestren recelosas a la hora de relajar las medidas de seguridad, incluso cuando los profesionales de la ciberseguridad afirman que esas barreras pueden obstaculizar su trabajo.

Por ahora, las repercusiones están dando un nuevo impulso a los modelos chinos de código abierto, como el GLM-5.2, que están ganando terreno en Silicon Valley gracias a sus capacidades de programación y de agencia, que casi rivalizan con las de OpenAI y Anthropic a un costo menor.

Pekín también ha recurrido cada vez más al código abierto para posicionarse como alternativa a Estados Unidos en esta carrera de alto riesgo, y los medios estatales chinos describen cada vez más esta estrategia como una respuesta a lo que denominan un intento liderado por Estados Unidos de erigir un “telón de acero de la IA”.

“Un régimen de seguridad que restringe a los defensores legítimos, mientras que los modelos capaces siguen estando disponibles para los atacantes, crea una desventaja asimétrica”, afirmó Lukasz Olejnik, consultor tecnológico independiente e investigador en el Departamento de Estudios Bélicos del King’s College de Londres.

“Esta brecha no hará más que ampliarse a medida que los modelos de código abierto se vuelvan cada vez más potentes y carezcan de medidas de protección o restricciones”.

La creciente importancia del código abierto

OpenAI y Anthropic no respondieron de inmediato a las solicitudes de comentarios sobre si sus controles estaban obstaculizando el trabajo en materia de ciberseguridad.

El creador de ChatGPT dijo el martes en una entrada de blog: “Hemos incorporado a Hugging Face al programa de acceso de confianza y estamos ayudando a sus equipos a aprovechar rápidamente las capacidades de nuestros modelos para mejorar sus defensas”.

Para Zhipu AI, con sede en Pekín, el respaldo de Hugging Face se suma al impulso que GLM-5.2 ha adquirido desde su lanzamiento el mes pasado.

El modelo ha escalado rápidamente en las estadísticas de uso en plataformas para desarrolladores como OpenRouter y ha recibido elogios de figuras que van desde el director ejecutivo de Snowflake, Sridhar Ramaswamy, hasta el inversor de capital riesgo MarcAndreessen.

La empresa china Zhipu AI, que recaudó 4 mil millones de dólares en una salida a bolsa en Hong Kong a principios de este mes, también ha visto cómo sus acciones se multiplicaban casi por nueve desde su debut en enero.

No obstante, algunos analistas advirtieron ayer que el incidente no debería utilizarse para promover una relajación de los controles estadunidenses.

“Las medidas de ciberseguridad aplicadas a los modelos de vanguardia estadunidenses están creando una oportunidad competitiva, pero la solución no consiste simplemente en eliminarlas”, afirmó Shrenik Kothari, analista de Robert W. Baird.

“OpenAI, Anthropic y Google deberían replantearse la arquitectura de acceso en lugar de renunciar a la seguridad... En otras palabras, pasar de una capa de denegación única para todos a una asignación controlada de capacidades

T-MEC digital: la revisión que expone la pugna tecnológica entre Washington y Pekín, con México como escenario clave

Publicado en dplnews
https://dplnews.com/t-mec-expone-pugna-tecnologica-washington-pekin/

T-MEC digital: la revisión que expone la pugna tecnológica entre Washington y Pekín

En la segunda entrega de la serie especial T-MEC digital, analizamos cómo el T-MEC se revisa en medio de tensiones geopolíticas y nuevas reglas de seguridad económica. La revisión refleja la pugna tecnológica entre EE.UU. y China, con México como escenario clave.

⁨Mayara Figueiredo
Jul 9, 2026

La revisión del Tratado entre México, Estados Unidos y Canadá (T-MEC o USMCA, por sus siglas en inglés) ―y específicamente el Capítulo 18 sobre comercio digital― se lleva a cabo en un contexto muy distinto al que existía cuando el acuerdo fue negociado.

En menos de una década, la tecnología se ha convertido en un activo estratégico que forma parte de las agendas de soberanía y seguridad nacional de los países. En este escenario, el debate sobre la revisión del tratado norteamericano refleja una reorganización más amplia de la economía digital global, en la que Estados Unidos y China ocupan un papel central.

En ese contexto, el concepto de de-risking ha ido sustituyendo gradualmente al de decoupling en el vocabulario de gobiernos y organismos internacionales.

Mientras que el decoupling planteaba un distanciamiento progresivo entre las economías estadounidense y china —una estrategia que resultó económicamente inviable dada la elevada interdependencia entre ambos países—, el de-risking busca reducir las dependencias consideradas críticas sin romper los vínculos comerciales.

El objetivo es diversificar proveedores, fortalecer capacidades nacionales y acercar las cadenas de suministro a socios considerados confiables. Esta lógica explica por qué conceptos como nearshoring, friendshoring y economic security están ocupando un lugar central en las estrategias comerciales de las principales economías.

Más que repatriar fábricas (reshoring), Estados Unidos ha promovido la reorganización de las cadenas de producción hacia países geográficamente cercanos o políticamente alineados.

Como resumió la exsecretaria del Tesoro de Estados Unidos, Janet Yellen, se trata de fortalecer las cadenas globales de suministro entre socios “confiables”, reduciendo los riesgos asociados a determinados proveedores.

Mucho más que el T-MEC

Vista de forma aislada, la revisión del tratado podría parecer simplemente una etapa prevista en el propio texto del acuerdo, tal como defendió recientemente el diputado mexicano Arturo Dávila, de Morena, al describir el proceso como una “oportunidad”.

Sin embargo, si se analiza junto con otras iniciativas adoptadas por Estados Unidos desde 2022, revela una estrategia mucho más amplia.

La Ley de Chips y Ciencia, que destinó 52,700 millones de dólares para fortalecer la industria estadounidense de semiconductores; los controles a la exportación de chips avanzados y equipos para Inteligencia Artificial; los incentivos de la Ley de Reducción de la Inflación para las cadenas vinculadas a vehículos eléctricos y baterías; y la política de friendshoring responden a una misma lógica: reducir vulnerabilidades en sectores considerados estratégicos y preservar el liderazgo tecnológico de Estados Unidos.

Además, los datos muestran que las dos potencias compiten por el liderazgo tecnológico, aunque en diferentes eslabones de la cadena de valor.

Estados Unidos mantiene un claro liderazgo en los segmentos de mayor valor agregado de la economía digital. Empresas como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud concentraron conjuntamente el 63% del gasto empresarial mundial en servicios de infraestructura en la Nube durante el tercer trimestre de 2025, según Synergy Research Group, y lideran la expansión de Centros de Datos e infraestructura para Inteligencia Artificial. 

De acuerdo con la OCDE, entre 2014 y 2024, empresas estadounidenses realizaron inversiones por 41,000 millones de dólares en proyectos digitales en América Latina, equivalentes al 62% del total, considerando únicamente los servicios digitales, como computación en la Nube, software, plataformas e infraestructura tecnológica.

La estrategia china sigue un camino distinto. Pekín ha fortalecido su presencia en equipos de telecomunicaciones, manufactura industrial, vehículos eléctricos, baterías y procesamiento de minerales críticos.

En América Latina, empresas como Huawei, ZTE, BYD, Lenovo e Hisense ampliaron sus inversiones durante la última década. El stock de inversiones chinas en actividades digitales se multiplicó por seis, pasando de cerca de 2,000 millones de dólares entre 2003 y 2013 a aproximadamente 12,000 millones entre 2014 y 2024, según la OCDE.

México como punto de equilibrio

Estos datos sitúan al capítulo digital del T-MEC en un contexto mucho más amplio. Estados Unidos y China no compiten exactamente en los mismos segmentos de la economía digital, pero ambos consideran a América Latina como un espacio estratégico.

La región cuenta con abundantes recursos minerales, disponibilidad de energía renovable, una ubicación geográfica privilegiada, un amplio mercado consumidor y una estrecha proximidad con Estados Unidos.

Es precisamente en este último aspecto donde México adquiere un papel singular. Ningún otro país combina un nivel tan alto de integración económica con Estados Unidos y, al mismo tiempo, una creciente presencia de empresas chinas.

México se ha convertido en uno de los principales beneficiarios del nearshoring, impulsado por la búsqueda de cadenas de suministro más cortas y resilientes tras la pandemia y la guerra comercial entre las dos potencias.

En 2025, México volvió a registrar un nivel récord de inversión extranjera directa, con alrededor de 41,000 millones de dólares, de los cuales aproximadamente el 37% se concentró en el sector manufacturero, lo que refuerza la posición del país como una plataforma estratégica de manufactura y exportación para América del Norte. 

En este contexto, interpretar el capítulo digital del T-MEC como un “escudo” frente a China puede ser una lectura comprensible, aunque insuficiente.

Más que responder únicamente al aumento de la inversión china en la región, la revisión del tratado se produce en un momento en que EE.UU busca limitar vulnerabilidades en sectores estratégicos y evitar que empresas chinas utilicen a México como plataforma de acceso preferencial al mercado estadounidense mediante las ventajas arancelarias del acuerdo. 

Esta interpretación es compartida por Jake Jennings, investigador del Center for Strategic and International Studies (CSIS). En su opinión, la revisión del T-MEC “se está convirtiendo en una prueba para la seguridad tecnológica de América del Norte”, con México como principal escenario.

Para México —y, en cierta medida, para América Latina— el desafío será encontrar un punto de equilibrio. Estados Unidos continúa siendo el principal mercado, inversionista y socio estratégico de la región, mientras que China sigue ampliando su presencia en infraestructura, manufactura y financiamiento.

En un escenario de de-risking, la cuestión ya no es elegir entre uno u otro, sino encontrar la forma de preservar la competitividad y atraer inversiones de ambos sin comprometer la autonomía económica.

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Mayara Figueiredo

Analista especializada en Brasil

Periodista especializada en políticas públicas, regulación y mercados de telecomunicaciones y tecnología. Cuenta con experiencia en la cobertura de educación, cultura y transformación digital, con enfoque en el ecosistema tecnológico de Brasil.

 

CHINA: Fase II del Plan de Acción para la Excelencia de las revistas STM

Publicado en STM Publishing News
https://www.stm-publishing.com/new-report-phase-ii-of-chinas-excellence-action-plan-for-stm-journals/ 

Nuevo informe: Fase II del Plan de Acción para la Excelencia de las revistas STM de China

24 de junio de 2026

Los consultores especializados en STM Shuai Yan, Mark Robertson y Eric Na han publicado un informe detallado sobre la Fase II del Plan de Acción para la Excelencia de China —la mayor iniciativa nacional en el ámbito de la edición académica china, que actualmente respalda 13 proyectos piloto de agrupaciones de revistas con una financiación anual de 45 millones de RMB—.

La Fase II tiene un objetivo claro: crear un ecosistema editorial al servicio del interés público, con las revistas STM chinas situadas entre las de mayor prestigio a nivel mundial para 2035. El informe describe cada uno de los 13 grupos financiados, incluyendo las organizaciones y editoriales participantes, las revistas incluidas y las plataformas digitales que se están desarrollando. Asimismo, identifica las tendencias emergentes que están dando forma al ecosistema editorial académico de China: consolidación y escala, transformación tecnológica, internacionalización y el creciente impulso del acceso abierto.

El informe se presentó esta semana en la Conferencia PubTech y en la Conferencia STM APAC celebradas en Pekín, donde STM se reunió con socios y colegas durante dos días de debate sobre el futuro de la publicación académica en la región de Asia-Pacífico.

Accede al informe aquí

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New report: Phase II of China’s Excellence Action Plan for STM Journals

June 24, 2026

STM consultants Shuai Yan, Mark Robertson, and Eric Na have published a detailed report on Phase II of China’s Excellence Action Plan — the largest national initiative in Chinese scholarly publishing, now supporting 13 journal cluster pilot projects with 45 million RMB in annual funding.

Phase II has a clear ambition: a publishing ecosystem built in the public interest, with China’s STM journals among the world’s top tier by 2035. The report profiles each of the 13 funded clusters, covering the organisations and publishers involved, the journals included, and the digital platforms being developed. It also identifies emerging trends shaping China’s scholarly publishing ecosystem: consolidation and scale, technological transformation, internationalisation, and growing open access activity.

The report was shared this week at the PubTech Conference and STM APAC Conference in Beijing, where STM joined partners and peers for two days of conversation about the future of scholarly publishing in the Asia-Pacific region.

Access the report here

CHINA: La obsesión por las métricas está sustituyendo la visión académica

Publicado en THE Times Higher Education
https://www.timeshighereducation.com/opinion/metrics-obsession-supplanting-academic-vision-china

La obsesión por las métricas está sustituyendo la visión académica en China

Pero la decisión de la Academia China de Ciencias de dejar de actualizar su lista de clasificación de revistas es una señal esperanzadora, afirma Bruce Macfarlane

Publicado el 29 de abril de 2026
Última actualización: 8 de mayo de 2026

Como decano de la facultad más grande de educación y psicología en Hong Kong, entrevisto regularmente a solicitantes para puestos de profesor asistente. Una de mis preguntas favoritas trata sobre el objetivo académico o la misión de vida de los candidatos.

Es una pregunta desafiante, más fácil de formular que de responder. Sin embargo, la respuesta es importante, y cualquier académico en formación que realmente valga la pena debería poder hablar con claridad sobre aquello que impulsa su labor académica. Tristemente, aunque apenas están comenzando sus carreras, la mayoría parece haber olvidado ya por qué querían convertirse en académicos en primer lugar.

Dicen que quieren ser uno de los científicos más citados del mundo. Su visión consiste en aumentar su índice h en Scopus o Google Scholar. Su ambición es publicar en revistas con altos factores de impacto. Les preocupan más los subproductos del éxito que cualquier cosa sustancial.

Ocasionalmente me siento alentado cuando los entrevistados explican su deseo de descubrir algo nuevo, desarrollar modelos innovadores de comprensión, cambiar actitudes públicas, cuestionar la sabiduría convencional, abrir caminos interdisciplinarios o generar alguna diferencia positiva en el mundo. Sin embargo, las respuestas que ofrecen una verdadera visión sobre lo que los académicos intentan lograr moral o intelectualmente son escasas. Sus respuestas típicas me recuerdan investigaciones sobre niños fascinados por la cultura de la celebridad, que quieren ser famosos simplemente por ser famosos, en lugar de intentar primero lograr algo valioso.

Pero las visiones de carrera obsesionadas con los números no son exclusivas de los académicos jóvenes. También lo he observado entre profesores asociados que solicitan ascender a profesores titulares. En muchas universidades del mundo, se exige a los candidatos presentar un currículum y redactar una declaración personal; sin embargo, esas declaraciones rara vez son personales en un sentido auténtico y se parecen más a resúmenes reciclados de perfiles bibliométricos.

Nuevamente, los candidatos exhiben su impacto de citas ponderado por campo, su índice h de Scopus, su número total de citas o la cantidad de financiamiento competitivo que han obtenido para investigación. Lo que está ausente es el corazón, la pasión, una verdadera noción de quiénes son y qué alimenta su ambición.

Sin embargo, la culpa recae tanto en las universidades como en los individuos, y es una falla particularmente común en esta parte del mundo.

La fijación con las métricas, incluido el factor de impacto de revistas (JIF, por sus siglas en inglés), es una característica de la vida académica en Hong Kong y China continental, de donde provienen aproximadamente dos tercios de los académicos que trabajan en las universidades públicas hongkonesas. En estos entornos académicos altamente performativos, el JIF, por ejemplo, se utiliza rutinariamente como indicador de la calidad de un artículo académico. Pero esta falsa suposición no toma en cuenta la manipulación del JIF por parte de algunas revistas —como exigir a los autores que citen un número excesivo de artículos previamente publicados en la misma revista— ni tampoco la calidad variable de los artículos incluso dentro de una misma publicación.

Una forma más equilibrada y menos perezosa de evaluar el desempeño académico es la recomendada por la San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA), cuyos firmantes se comprometen a eliminar el uso de métricas basadas en revistas en procesos de financiamiento, contratación y promoción, y en cambio evaluar la investigación por sus propios méritos. Entre los firmantes se encuentran muchas universidades occidentales líderes, incluidas Harvard University, University of Oxford, University of Cambridge, ETH Zurich, University of Melbourne y PSL University en París. En contraste, ninguna universidad de Hong Kong o China continental ha firmado el acuerdo, salvo la University of Nottingham Ningbo, que es una sede de una universidad británica. De hecho, el apoyo a DORA en Asia Oriental en general es poco frecuente, aunque la University of Tokyo sí es firmante.

Las métricas, incluido el JIF, siguen siendo indicadores indirectos y no medidas directas de calidad. Deben verse únicamente como una pequeña parte de la manera en que evaluamos el trabajo académico, y no como el principio y fin de todo.

La decisión de la Biblioteca Nacional de Ciencias de la Chinese Academy of Sciences de dejar de actualizar su lista de clasificación de revistas en marzo de este año es una señal esperanzadora de que China se está alejando de una dependencia excesiva de las métricas, aunque probablemente tomará tiempo cambiar la cultura predominante de evaluación académica. Los académicos de Hong Kong y China continental deberían poder reconectarse con sus propósitos morales e intelectuales, al mismo tiempo que las universidades vuelven a conectarse con los suyos.

Bruce Macfarlane es decano de la Facultad de Educación y Desarrollo Humano y profesor titular de liderazgo educativo en la Education University of Hong Kong.

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Metrics obsession is supplanting academic vision in China

But the Chinese Academy of Sciences’ decision to stop updating its journal ranking list is a hopeful sign, says Bruce Macfarlane 

Published on April 29, 2026

Last updated May 8, 2026

Bruce Macfarlane 

As the dean of the largest faculty of education and psychology in Hong Kong, I regularly interview applicants for assistant professor positions. One of my favourite questions is about the applicants’ academic goal or mission in life.

It’s a challenging question that is easier to ask than answer. However, the answer is important, and any budding academic worth their salt should be able to talk lucidly about what fires their scholarship. Sadly, though they have only just started out on their academic careers, most appear to have already forgotten why they wanted to become academics in the first place.

They say that they want to be one of the world’s most cited scientists. Their vision is to increase their Scopus or Google Scholar h-index. Their ambition is to publish in journals with high impact factors. They are more concerned about the by-products of success than anything of substance.

Occasionally, I am heartened when interviewees explain their drive to discover something new, develop fresh models of understanding, change public attitudes, shake conventional wisdom, pioneer cross-disciplinary work or make some sort of positive difference to the world. Yet answers that provide any real insight into what academics are trying to achieve morally or intellectually are rare. Their typical answers remind me of research about children in thrall to celebrity culture, who want to be famous for the sake of being famous rather than first trying to achieve something worthwhile.

But numbers-obsessed career visions are not exclusive to junior academics. I have also observed it among associate professors applying to be full professors. The requirement at many universities around the world is for professorship candidates to submit a CV and write a personal statement, but such statements regularly fail to be personal in any real sense and look more like rehashes of bibliometric data profiles.

Again, candidates parade their field-weighted citation impact, Scopus h-index, career citation count, or the amount of competitive research funding that they have acquired. What is absent is any heart, any passion, any real sense of who they are and what fuels their ambition.

Yet the fault lies as much with universities as individuals – and it is a particularly common fault in my part of the world.

A fixation with metrics, including the journal impact factor (JIF), is a feature of academic life in Hong Kong and mainland China – from where about two-thirds of academics working in Hong Kong’s public universities hail. In these highly performative academic environments, the JIF, for instance, is routinely used as an indicator of the quality of an academic paper. But this false assumption fails to take into account the gaming of the JIF by some journals – such as demanding that contributors cite an excessive number of the journal’s previously published papers – not to mention the variable quality of papers even within a specific journal.

A more balanced and less lazy way to evaluate the performance of academics is recommended by the San Francisco Declaration on Research Assessment, or Dora), whose signatories pledge to eliminate the use of journal-based metrics in funding, appointment and promotion considerations and, instead, to assess research on its own merits. Those signatories include many leading Western universities, including Harvard, Oxford, Cambridge, ETH Zurich, Melbourne and PSL University in Paris. By contrast none of the Hong Kong or mainland Chinese universities have signed the agreement apart from the University of Nottingham Ningbo, which is a branch campus of a British university. Indeed, support for Dora in East Asia more widely is rare – although the University of Tokyo is a signatory.

Metrics, including the JIF, remain proxy indicators rather than direct measures of quality. They need to be seen as only a small part of the way in which we rate academic work and not the be-all and end-all.

The decision of the National Science Library of the Chinese Academy of Sciences to stop updating its journal ranking list in March this year is a hopeful sign that China is moving away from an over-reliance on metrics, although it is likely to take some time to change the prevailing culture of academic evaluation. Academics in Hong Kong and mainland China should be allowed to get back in touch with their moral and intellectual purposes – as universities get back in touch with theirs.

Bruce Macfarlane is dean of the Faculty of Education and Human Development and chair professor of educational leadership at the Education University of Hong Kong.