Las empresas estadounidenses no pueden dejar de comprar IA china

El “AI” estadounidense ha comenzado a hablar con el vibrante barítono del propósito nacional. Pero está haciendo mucho lucimiento de banderas para una industria que sigue permitiendo que los modelos chinos entren en el edificio.

El discurso de ventas patriótico de EE. UU. está en todas partes ahora: “dominación global de la IA”, “misión nacional”, “carrera estratégica”, valores “democráticos” y todo el lenguaje habitual de arenga en el pecho que la industria de la IA ha empezado a tomar prestado de Washington. Pero detrás del branding rojo, blanco y azul, los desarrolladores y las plataformas siguen haciendo un cálculo diferente: los modelos chinos son buenos, baratos, abiertos y cada vez más difíciles de evitar.

Mientras la cara pública de la IA en EE. UU. aún parece cómodamente doméstica, sigue colándose más tecnología china en las entrañas de la máquina: herramientas de codificación, mercados en la nube y partes de la pila que la mayoría de la gente nunca ve. La retórica de estrellas y barras se está haciendo más difícil de cuadrar. El branding patriótico es fácil. La compra pública patriótica es donde las cosas pueden ponerse feas.

Ya se ha advertido a Washington que esta migración creciente no es ningún simple subtrama de nicho para ingenieros con pestañas abiertas en Hugging Face. A mediados de marzo, la Comisión de Revisión Económica y de Seguridad Estados Unidos–China advirtió que los modelos chinos de “open-weight” se han vuelto difíciles de apartar. El informe dijo que China se ha “metido de lleno” en la IA de código abierto, que la adopción generalizada está alimentando una iteración más rápida y que el resultado está creando “vías alternativas para el liderazgo en IA”. El ecosistema abierto, dijo el informe, “permite a China innovar cerca de la frontera pese a importantes restricciones de cómputo” — y ahora “los laboratorios chinos han reducido las brechas de rendimiento con los principales modelos de lenguaje grandes occidentales”.

Es mucho lenguaje burocrático elegante para un problema muy simple: EE. UU. sigue haciéndose el gran defensor de una misión nacional mientras China sigue enviando un producto que viaja bien.

El enfoque abierto de China ha creado esencialmente un bucle de retroalimentación donde la adopción impulsa la iteración y luego más adopción — una “ventaja competitiva que se refuerza a sí misma”, como dijo la USCC; algunas estimaciones sitúan ahora a los modelos chinos de código abierto dentro de alrededor del 80% de las startups de IA en EE. UU. Un brief de DigiChina de Stanford HAI dice que los modelos de open-weight hechos en China ahora son “inevitables” en el competitivo panorama de IA y se están adoptando cada vez más en EE. UU. Washington vende soberanía. El mercado compra lo que funciona.

Los modelos chinos ya se están metiendo en la pila

La forma más fácil de perderse lo que está pasando es mirar las aplicaciones para consumidores y felicitarse por detectar lo obvio. A esa altura, EE. UU. todavía logra sentirse bien y soberano. SSRS dijo este mes que el 52% de los estadounidenses usa plataformas de IA semanalmente, con ChatGPT en 36%, Gemini en 26% y Copilot en 14%. Los rankings de EE. UU. de Similarweb siguen inclinándose fuertemente hacia lo estadounidense también, poniendo ChatGPT, Gemini, Claude, Grok y OpenAI en el top cinco. El escaparate se ve lo suficientemente doméstico como para mantener el branding ordenado y los nervios calmados.

El cambio más trascendental está ocurriendo entre bastidores, donde los ingenieros eligen modelos base, las empresas seleccionan herramientas y las decisiones de compra se convierten en arquitectura antes de que alguien se moleste en llamarlo estrategia. Según Hugging Face, China superó a EE. UU. tanto en descargas mensuales como en descargas totales en su plataforma, con modelos chinos representando el 41% de las descargas durante el último año. El brief de DigiChina de Stanford HAI dice que entre agosto de 2024 y agosto de 2025, los desarrolladores de open-model chinos representaron el 17,1% de todas las descargas de Hugging Face, ligeramente por delante de los desarrolladores de EE. UU. con 15,8%. La semana pasada, siete de los 10 modelos más populares en OpenRouter eran chinos.

El estudio de OpenRouter de 100 billones de tokens encontró que los modelos chinos de código abierto subieron desde una base prácticamente inexistente a finales de 2024 hasta casi el 30% del uso total en algunas semanas, promediando alrededor del 13% del volumen semanal de tokens a lo largo del año que estudiaron. DeepSeek fue el mayor contribuidor de código abierto por volumen en la plataforma, con Qwen en segundo lugar. El trabajo en sí también está cambiando. OpenRouter dice que los open models chinos ya no son principalmente para juegos de rol y pasatiempos; la programación y la tecnología juntas ahora representan un 39% combinado del uso de código abierto chino en la plataforma.

Cursor, una de las empresas estadounidenses de IA más calientes del momento, admitió este mes que su modelo de codificación Composer 2 era, en una asociación con licencia, construido sobre Kimi K2.5 de Moonshot AI antes de añadir su propio entrenamiento. Moonshot, una de las startups de IA más prometedoras de China, está basada en Pekín — y valorada en alrededor de $18 mil millones, más que cuadruplicando su valor en tres meses. “Ver que nuestro modelo se integra de manera efectiva a través del continuo preentrenamiento y el entrenamiento RL de alto cómputo de Cursor es el ecosistema de modelos abiertos que nos encanta apoyar”, escribió Moonshot en X $TWTR 0.00%. Los ejecutivos de Cursor dijeron que Kimi fue el que mejor desempeño obtuvo en las evaluaciones de la empresa, y Business Insider informó que el producto resultante llegó con un costo de aproximadamente una décima parte del de Opus 4.6 de Anthropic.

Empresas que van desde Airbnb $ABNB -2,72% hasta Siemens han usado abiertamente modelos chinos. Así, tanto los nuevos “darlings” de startups de IA como las compañías establecidas están pasando cada vez más de modelos estadounidenses propietarios y caros a otros chinos de menor costo que han cerrado gran parte de la brecha de rendimiento. El mercado ha empezado a tratar la nacionalidad del modelo como algo secundario — y en gran medida irrelevante — sobre si el producto funciona bien, sale rápido y cuesta menos.

“Abierto” se ha convertido en un modelo de negocio geopolítico

La Casa Blanca misma ha dicho que los sistemas de código abierto y open-weight importan porque las startups necesitan flexibilidad y porque las empresas con datos sensibles no siempre pueden enviar a un proveedor de modelos cerrado. Eso es cierto. Y es exactamente por eso que los open models chinos se han vuelto un dolor de cabeza tan grande para la narrativa de nacionalismo de IA estadounidense. El reconocimiento del gobierno de EE. UU. llega después de años en los que el prestigio de la IA estadounidense se ató a APIs cerradas, suscripciones de modelos de élite y la idea de que los mejores sistemas deben estar controlados de forma estricta por un puñado de empresas. Ese enfoque todavía puede ganar en el nivel más fronterizo, pero es menos evidente que sirva para ganar la capa que está debajo, donde los desarrolladores seleccionan y eligen lo que realmente pueden pagar.

Pekín ha enmarcado cada vez más la IA de open-weight como parte de un planteamiento diplomático y comercial más amplio — un modelo de desarrollo tecnológico compartido frente a los controles de exportación de EE. UU., las restricciones de la cadena de suministro y los sistemas cerrados. Modelos abiertos como producto de “soft power”. Les dicen a los países que la IA china es modificable y no está bloqueada detrás de un “peaje” de API estadounidense. Investigadores de Stanford han advertido que una adopción amplia de modelos chinos de open-weight podría reconfigurar los “patrones de dependencia” globales, creando nuevas dependencias tecnológicas incluso cuando los pesos del modelo en sí sean descargables.

La familia Qwen de Alibaba ha construido el ecosistema de modelos más grande en Hugging Face, con más de 113.000 modelos derivados, o más de 200.000 si cuentas todo lo etiquetado como Qwen — superando a Llama de Meta $META 0.00% en descargas acumuladas en la plataforma. RAND encontró en enero que el tráfico hacia LLMs basados en China había saltado un 460% en dos meses y que la cuota de mercado global de los modelos chinos había subido del 3% al 13% en ese periodo. RAND también dijo que los modelos chinos — como DeepSeek, Qwen y ChatGLM de Zhipu — pueden ejecutarse con un costo de aproximadamente una sexta a una cuarta parte del de los rivales de EE. UU. Esa combinación es desagradable para cualquier empresa estadounidense que intente vender “virtud patriótica” con precios premium.

La historia antigua era que América construía las herramientas y el resto del mundo arrendaba el acceso. La más nueva tiene laboratorios chinos convirtiéndose en el sustrato para herramientas que aún pueden llevar branding estadounidense en la superficie.

Más de una docena de organizaciones chinas están liberando modelos potentes de forma abierta. Hugging Face dice que el número de repositorios de organizaciones chinas populares explotó en 2025, con ByteDance y Tencent aumentando fuertemente los lanzamientos y empresas que antes se inclinaban por lo cerrado moviéndose hacia lanzamientos abiertos. China ha estado enviando una teoría coherente de la expansión. EE. UU. ha estado enviando una economía mixta de modelos cerrados premium, branding de open-weight y argumentos internos sobre lo que significa incluso “abierto”. El campo “abierto” de EE. UU. está dividido entre branding de open-weight, investigación realmente abierta, familias portátiles ligeras y “stacks” centrados en agentes — ver: Llama de Meta, abierto en pesos pero restringido; la línea OLMo de Ai2, genuinamente abierta; la familia Gemma más ligera de Google $GOOGL -1,19%; el stack de agentes de NVIDIA, que hace el ecosistema más fuerte en algunos puntos pero menos unificado como doctrina.

Incluso el propio mercado de China ha empezado a tratar la apertura menos como una ideología que como un plan de “go-to-market”. En febrero, Baidu — durante mucho tiempo uno de los defensores más ruidosos de los modelos cerrados — dijo que haría su próximo modelo Ernie de código abierto, una gran reversión estratégica. DeepSeek había trastocado el sector, y el CEO de Baidu dijo que abrir las cosas ayudaría a que la tecnología se extendiera más rápido. “Abierto” en esta carrera cada vez significa distribución escalable, adopción más rápida y un acoplamiento más amplio de desarrolladores.

Los gigantes de la nube de EE. UU. están normalizando modelos chinos

Sería una cosa si los open models chinos todavía vivieran en internet como artefactos vagamente exóticos para aficionados. En ese caso, el problema de la patriotismo sería manejable. Pero no lo son. Los “hiperscalers” los han llevado dentro.

Amazon $AMZN -1,70% Bedrock dice que admite más de 100 modelos fundacionales, incluyendo DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax y OpenAI. AWS también ha lanzado ofertas específicas de DeepSeek y Qwen, y su marketing sobre DeepSeek es de nivel empresarial: seguridad, infraestructura unificada y datos del cliente que “no se comparten con los proveedores de modelos”. Microsoft $MSFT -1,04% está haciendo lo mismo, pero en un dialecto corporativo más pulido. El catálogo de Azure Foundry incluye DeepSeek y Kimi de Moonshot entre los modelos vendidos directamente por Azure, y las propias actualizaciones de Foundry de Microsoft han destacado las capacidades de razonamiento de Kimi como parte de su línea de productos en expansión. Modelo extranjero entra, producto empresarial respetable sale. La ventaja geopolítica se va lijando por la conveniencia de la compra pública, la facturación unificada y el deseo corporativo general de fingir que cada elección incómoda es solo una característica.

Un open model chino dentro de una nube estadounidense, facturado en una factura estadounidense, envuelto en controles empresariales estadounidenses, deja de parecer un evento geopolítico y empieza a parecer compra pública.

Google Cloud’s Vertex AI ha seguido el mismo camino. Sus docs de DeepSeek dicen que los modelos están disponibles como APIs totalmente gestionadas y sin servidor, y Google recomienda explícitamente emparejar DeepSeek R1 con Model Armor para seguridad en producción. En otras partes de Vertex AI, Google lista open models con soporte de endpoint global que incluyen DeepSeek, Kimi, MiniMax, Qwen y GLM, junto a los modelos gpt-oss de OpenAI. Cualquier ventaja geopolítica se va lijando por el propio diseño del producto: misma consola, misma lógica de endpoint, mismo vocabulario de servicio gestionado, mismas garantías para empresas.

Nvidia $NVDA -0,88% lista DeepSeek en su catálogo de modelos. Databricks también se ha sumado. Este mes, puso Qwen3-Embedding-0.6B en vista previa pública para recuperación y cargas de trabajo de agentes, presentándolo como un modelo de embedding multilingüe de vanguardia optimizado para búsqueda por vectores y agentes de IA. Así es como las dependencias se asientan. Un equipo lo adopta para búsqueda. Otro equipo lo conecta a agentes. Un par de trimestres después, el problema estratégico ya tiene notas de versión y un ciclo de renovación.

Hay dos problemas distintos de China escondidos en la historia de IA. Uno es el problema de la app hospedada en China. La política de privacidad de DeepSeek dice que recopila, procesa y almacena datos personales directamente en la República Popular de China. El otro es el problema del modelo de origen chino — pesos y familias de modelos que se incorporan a nubes de EE. UU., productos de EE. UU. y flujos de trabajo de EE. UU. Un proyecto “nacional” empieza a parecer mucho menos nacional cuando sus partes más útiles siguen apareciendo desde algún lugar que no es el propio. La IA estadounidense quiere el espectáculo de la soberanía y la comodidad de un pasillo global de compras. Quiere que Washington lo trate como un campeón nacional y que los desarrolladores traten cada modelo extranjero como una oferta barata inofensiva. Pero los mercados son así. Siguen comprando lo que funciona.

Ejecutar localmente un open model o en infraestructura confiable puede mitigar algunos riesgos de datos y gobernanza. Por eso importan los “hiperscalers” aquí. Convierten una dependencia políticamente delicada en algo que se siente manejable y corporativo. El resultado es que muchos compradores empresariales pueden tener el rendimiento de modelos chinos sin la parte inquietante de sentir que están dejando la pila estadounidense.

Eso deja a EE. UU. en una posición extraña. Todavía tiene ventajas enormes en chips, infraestructura en la nube, mercados de capital y laboratorios fronterizos de gama alta. Pero el lenguaje político del país en torno a la IA sigue asumiendo que el liderazgo técnico se traducirá naturalmente en lealtad aguas abajo. No lo hará. No en open models — y tampoco en el software en general. Los desarrolladores son promiscuos. Los equipos de compras no son sentimentales. Las plataformas en la nube son ajenas hasta que se liquida la factura. Si Washington quiere que “los valores estadounidenses” importen en la compra de IA, necesitará algo más que discursos sobre sesgo y dominación. Necesitará modelos estadounidenses que sean lo bastante abiertos, lo bastante baratos y lo bastante ubicuos como para que elegirlos no se sienta como un sacrificio patriótico. Ahora mismo, el mercado parece cada vez más renuente a pagar esa prima.

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