JPMorgan Chase: La demanda de IA en China se acelera y la capacidad de los modelos se convierte en un elemento clave de la competencia

La industria de modelos básicos de inteligencia artificial en China está entrando en una fase de aceleración comercial. JPMorgan Chase cree que, a medida que la calidad del modelo mejora continuamente y comienza a traducirse en un crecimiento más rápido de la demanda, la capacidad de los modelos determinará el poder de fijación de precios, y la brecha entre las empresas fuertes y débiles se ampliará cada vez más.

Según el escritorio de transacciones Chase Wind, el 27 de marzo JPMorgan Chase publicó un informe que respondió a diez preguntas clave del mercado sobre el crecimiento de la demanda, la fijación de precios de API, el panorama competitivo, la rentabilidad y los riesgos de expansión global.

El informe considera que 2026 es un año clave para que la demanda de IA en las empresas chinas pueda replicar la curva de crecimiento del mercado estadounidense de 2025, donde las aplicaciones de codificación y agentes inteligentes se están convirtiendo en los principales catalizadores de la demanda.

Aceleración de la demanda: lógica de punto de inflexión no lineal, codificación y agentes son los principales catalizadores

JPMorgan Chase sostiene que la demanda de IA debe entenderse como “impulsada por puntos de inflexión” en lugar de un crecimiento lineal; una vez que la capacidad del modelo supere un umbral, desbloqueará flujos de trabajo reales a gran escala, y la demanda se expandirá rápidamente.

El mercado estadounidense ya ha proporcionado un precedente. Según los datos citados en el informe, los ingresos recurrentes anuales (ARR) de Anthropic aumentaron rápidamente de 1,000 millones de dólares en diciembre de 2024 a 19,000 millones de dólares en marzo de 2026, un incremento de aproximadamente 19 veces en 15 meses.

JPMorgan Chase cree que actualmente China tiene las condiciones para seguir un patrón similar: la capacidad de los modelos nacionales se ha acercado e incluso ha superado el nivel de los modelos líderes de EE. UU. de hace un año, y los precios locales también son más acordes con la eficiencia económica local, lo que mejora conjuntamente el retorno comercial.

La lógica de demanda del lado de los agentes también se está fortaleciendo. El informe señala que OpenClaw se ha convertido en un catalizador importante, llevando los escenarios de uso de interacciones de un solo paso a ejecuciones de múltiples pasos, aumentando significativamente la intensidad de tokens en cada tarea. Tencent, Alibaba y ByteDance han integrado herramientas vinculadas a OpenClaw en sus respectivos ecosistemas.

Fijación de precios de API: la diferenciación es la melodía principal, la capacidad determina el poder de fijación de precios

JPMorgan Chase prevé que la fijación de precios de API es poco probable que se mueva de manera unilateral, y es más probable que se dirija hacia la diferenciación.

Por un lado, la capacidad crea poder de fijación de precios. Si un modelo puede liberar tareas de alto valor de manera única, como la codificación de agentes, flujos de trabajo a largo plazo o confiabilidad a nivel empresarial, los clientes estarán dispuestos a pagar un sobreprecio, ya que el retorno es cuantificable e independiente del precio por token.

Por otro lado, a medida que la eficiencia del hardware, los sistemas y los algoritmos continúan mejorando, el costo unitario de inferencia seguirá disminuyendo, lo que ejercerá presión sobre la fijación de precios de los modelos “suficientemente buenos pero que dejan de progresar”.

El informe concluye que los modelos que se mantengan a la vanguardia de la capacidad tienen la posibilidad de lograr un aumento tanto en volumen como en precio; mientras que los modelos que no logren mejorar continuamente probablemente enfrentarán una caída en los precios mientras crece el volumen de uso, lo que genera incertidumbre en las perspectivas de rentabilidad.

Enfoque competitivo: de la guerra de precios a la capacidad del modelo

El informe enfatiza que esta es una diferencia clave con respecto a las discusiones del año pasado, especialmente en China, donde el foco del mercado anteriormente era la competencia de precios generalizada.

En los escenarios de uso de agentes, lo que los clientes compran no son tokens baratos, sino la finalización exitosa de tareas. El informe cita datos de estimaciones que muestran que en flujos de trabajo de múltiples pasos, una pequeña mejora en la confiabilidad de un solo paso puede llevar a una gran mejora en la tasa de finalización de tareas (si la tasa de éxito de un paso aumenta del 90% al 95%, la tasa de finalización de 20 pasos pasará del 12% al 36%).

Esto significa que los modelos con un precio promedio de token más alto pero una mayor confiabilidad, pueden tener en realidad un costo por tarea exitosa más bajo.

JPMorgan Chase sostiene que las empresas con modelos de vanguardia suelen ser capaces de extenderse más fácilmente al mercado de bajo costo, mientras que las empresas que se basan en precios bajos tienen dificultades para avanzar hacia el mercado de alta gama. Por lo tanto, la competencia se está concentrando cada vez más en la calidad absoluta del modelo y la eficiencia de la ingeniería, en lugar de en el precio puro.

Estructura de la industria: lucha a vida o muerte, los fuertes se vuelven más fuertes

JPMorgan Chase mantiene su juicio sobre la industria de modelos de lenguaje grandes como “una lucha a vida o muerte”, la lógica central es que: las diferencias tecnológicas son pequeñas, el ciclo de productos es interminable, el modelo de negocio se está concentrando en la venta de API, y las empresas que pierden impulso pueden ser rápidamente excluidas.

El informe señala que en China, las diferencias entre las grandes empresas de modelos de lenguaje a menudo son mucho menores de lo que los inversores piensan, lo que hace que el mercado sea altamente inestable. Las empresas deben continuar invirtiendo y actualizándose constantemente para evitar quedarse atrás; quedarse quieto no es neutral, sino que significa la pérdida de la posición en el mercado.

Con respecto a la tendencia de los gigantes de internet a entrar en el campo de IA B2B, el informe considera que esto hace que la competencia entre proveedores de modelos independientes y grandes plataformas sea más directa.

Alibaba ha dejado claro que la nube y la IA son prioridades estratégicas, y los productos de agentes que Tencent lanzó recientemente se han segmentado en escenarios personales, de desarrolladores y empresariales. JPMorgan Chase concluye que a medida que las plataformas impulsan más agresivamente la monetización B2B, la ventaja de posicionamiento “neutral en la nube” se está debilitando y el enfoque de la competencia se dirige hacia la capacidad del modelo en sí.

Rentabilidad: mejora de márgenes brutos esperada, apalancamiento operativo aún por validar

JPMorgan Chase sostiene que para los proveedores de modelos de lenguaje grandes que mantienen una posición de liderazgo global, el margen bruto debería aumentar con la mejora de la eficiencia del modelo y de los chips de inferencia; una carga de trabajo de mayor valor también apoyará una estructura de ingresos más favorable. Sin embargo, la cuestión más crítica sobre la rentabilidad es: ¿puede la tasa de crecimiento del margen bruto superar la tasa de crecimiento del gasto en I+D?

El informe utiliza a Anthropic como referencia: a pesar de que la compañía alcanzó un nivel de ingresos de 14,000 millones de dólares en febrero de 2026, también anunció una ronda de financiamiento de 30,000 millones de dólares al mismo tiempo y enfatizó la continuación del desarrollo de vanguardia, lo que confirma que altos ingresos no significan que la intensidad de entrenamiento se haya normalizado.

JPMorgan Chase mantiene una calificación de “sobreponderar” para Zhipu y MiniMax, con un precio objetivo de 800 dólares de Hong Kong y 1,100 dólares de Hong Kong, respectivamente. Se predice que tanto Zhipu como MiniMax alcanzarán la rentabilidad a partir de 2029. El informe también enfatiza que es más importante la continua expansión del uso y la tendencia de mejora de la economía unitaria que el año exacto para lograr beneficios.

Este contenido destacado proviene del escritorio de transacciones Chase Wind.

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