Las empresas estadounidenses no pueden dejar de comprar IA china

El AI estadounidense ha empezado a hablar con el resonante barítono de un propósito nacional. Pero está haciendo mucho agitación de banderas para una industria que sigue permitiendo que modelos chinos entren al edificio.

El discurso 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 fanfarronería 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 distinto: los modelos chinos son buenos, baratos, abiertos y cada vez más difíciles de evitar.

Mientras la cara pública de la IA en EE. UU. todavía parece cómodamente doméstica, más tecnología china sigue colándose en las entrañas de la máquina: las herramientas de codificación, los mercados de nube y las partes del stack que la mayoría de la gente nunca ve. La retórica de estrellas y rayas cada vez cuesta más cuadrarla. El branding patriótico es fácil. La contratación pública patriótica es donde las cosas pueden ponerse feas.

A Washington ya lo han advertido que esta migración creciente no es algún plan secundario de nicho para ingenieros con pestañas abiertas en Hugging Face. A mediados de marzo, la Comisión de Revisión Económica y de Seguridad entre EE. UU. y China advirtió que los modelos chinos de pesos abiertos se han vuelto difíciles de apartar de la vista. El informe dijo que China ha dado “todo el paso” con la IA de código abierto, que la adopción generalizada está alimentando iteraciones más rápidas y que el resultado está creando “vías alternativas hacia el liderazgo en IA”. El ecosistema abierto, dijo el informe, “permite ​a China innovar cerca de la frontera a pesar de restricciones significativas de cómputo”: y ahora “los laboratorios chinos han reducido las brechas de rendimiento con los principales modelos grandes de lenguaje occidentales.”

Es mucho lenguaje burocrático sofisticado para un problema muy simple: EE. UU. sigue haciendo alarde sobre una misión nacional mientras China sigue enviando un producto que viaja bien.

El enfoque abierto de China ha creado esencialmente un bucle de retroalimentación en el que la adopción impulsa la iteración y luego más adopción: una “ventaja competitiva autosostenida”, como dijo la USCC; algunas estimaciones ahora sitúan 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 chinos de pesos abiertos ahora son “inevitables” en el competitivo panorama de la IA y se están adoptando cada vez más en EE. UU. Washington vende soberanía. El mercado compra lo que funciona.

Los modelos chinos ya están entrando en el stack

La forma más fácil de no ver lo que está pasando es mirar las aplicaciones de consumo y felicitarse por haber detectado lo obvio. A simple vista, EE. UU. todavía consigue 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%. Las clasificaciones de EE. UU. de Similarweb siguen inclinándose fuertemente hacia lo estadounidense, también, colocando ChatGPT, Gemini, Claude, Grok y OpenAI entre los cinco primeros. El escaparate luce lo bastante doméstico como para mantener el branding pulcro y los nervios tranquilos.

El cambio más trascendental está ocurriendo entre bastidores, donde los ingenieros eligen modelos base, las empresas deciden el tipo de herramientas y las decisiones de contratación se convierten en arquitectura antes de que alguien se moleste en llamarlo estrategia. Según Hugging Face, China ha superado a EE. UU. tanto en descargas mensuales como en las 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 modelos abiertos de China 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 100 billones de tokens de OpenRouter halló que los modelos de código abierto chinos pasaron de una base casi insignificante a finales de 2024 a cerca del 30% del uso total en algunas semanas, promediando alrededor del 13% del volumen semanal de tokens durante el año que estudiaron. DeepSeek fue el mayor contribuidor de código abierto en volumen en la plataforma, con Qwen en segundo lugar. El propio trabajo también está cambiando. OpenRouter dice que los modelos abiertos chinos ya no son principalmente para el roleplay y el hobby de trastear; 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 de la actualidad, admitió este mes que su modelo de codificación Composer 2 era, en una asociación con licencia, construido sobre la Kimi K2.5 de Moonshot AI antes de superponer su propio entrenamiento. Moonshot, una de las startups de IA más prometedoras de China, tiene su sede en Beijing y está valorada en alrededor de $18 mil millones, más que cuadruplicando su valor en tres meses. “Ver nuestro modelo integrado de manera efectiva mediante el entrenamiento continuado de pretraining & 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 rindió mejor en las evaluaciones de la empresa, y Business Insider informó que el producto resultante salió a un costo de aproximadamente una décima parte del de Opus 4.6 de Anthropic.

Empresas que van desde Airbnb $ABNB -0.19% hasta Siemens han usado modelos chinos abiertamente. Así, tanto los “amantes” de las startups de IA como las empresas establecidas están pasando cada vez más de modelos estadounidenses propietarios y caros a modelos 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 la cosa funciona bien, se envía 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 de pesos abiertos 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. También es exactamente por eso que los modelos abiertos chinos se han vuelto un dolor de cabeza para la narrativa de nacionalismo de la IA estadounidense. El reconocimiento del gobierno de EE. UU. llega después de años en los que el prestigio de la IA estadounidense quedó ligado a APIs cerradas, suscripciones de modelos de élite y la idea de que los mejores sistemas deberían estar controlados de forma estricta por un puñado de empresas. Ese enfoque puede seguir ganando en la mismísima frontera, pero es menos adecuado, de forma obvia, para ganar la capa que hay debajo, donde los desarrolladores eligen y combinan lo que realmente pueden permitirse usar.

Beijing ha enmarcado cada vez más la IA de pesos abiertos como parte de una propuesta diplomática y comercial más amplia: un modelo de desarrollo tecnológico compartido que contrasta con las restricciones de exportación de EE. UU., las restricciones de la cadena de suministro y los sistemas cerrados. Modelos abiertos como producto de “soft power”. Le 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 la adopción amplia de modelos chinos de pesos abiertos 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 mayor ecosistema de modelos 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 -0.82% en descargas acumuladas en la plataforma. RAND descubrió en enero que el tráfico hacia LLM basados en China se había disparado 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 alrededor de una sexta parte a una cuarta parte del de los rivales de EE. UU. Esa es una combinación desagradable para cualquier empresa estadounidense que intente vender virtud patriótica con precios premium.

La historia antigua era que EE. UU. construía las herramientas y el resto del mundo alquilaba el acceso. La más nueva es que los laboratorios chinos se están convirtiendo en el sustrato para herramientas que quizá aún lleven branding estadounidense en la superficie.

Más de una docena de organizaciones chinas están liberando modelos poderosos abiertamente. Hugging Face dice que el número de repositorios de organizaciones chinas populares explotó en 2025, con ByteDance y Tencent aumentando con fuerza las liberaciones y empresas que antes tendían a mantenerse cerradas moviéndose hacia liberaciones abiertas. China ha estado enviando una teoría coherente de la expansión. EE. UU. ha estado enviando una economía mixta de modelos cerrados premium, branding de pesos abiertos y argumentos internos sobre qué significa incluso “abierto”. El “campo abierto” de EE. UU. está dividido entre branding de pesos abiertos, investigación genuinamente abierta, familias portables ligeras y stacks centrados en agentes; ver: Llama de Meta, “abierto en pesos” pero restringido, la línea OLMo genuinamente abierta de Ai2, la familia Gemma más ligera de Google $GOOGL -0.54%, el stack de agentes de NVIDIA — que hace que el ecosistema sea más fuerte en ciertos puntos pero menos unificado como doctrina.

Incluso el propio mercado de China ha empezado a tratar la apertura menos como una ideología y más como un plan de entrada al mercado. En febrero, Baidu — durante mucho tiempo uno de los defensores más ruidosos de los modelos cerrados — dijo que haría que su próximo modelo Ernie fuera de código abierto, un gran giro estratégico. DeepSeek desordenó 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 más distribución escalable, adopción más rápida y mayor “enganche” para desarrolladores.

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

Sería una cosa si los modelos abiertos chinos todavía vivieran en internet como artefactos vagamente exóticos para aficionados. En ese caso, el problema de la patriotismo sería manejable. Pero no es así. Los hiperescaladores los han traído hacia adentro.

Amazon $AMZN -0.38% Bedrock dice que soporta 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 alrededor de DeepSeek se centra en seguridad a nivel empresarial, infraestructura unificada y datos de clientes que “no se comparten con proveedores de modelos”. Microsoft $MSFT +1.11% está haciendo lo mismo en un dialecto corporativo más pulido. El catálogo de Azure Foundry incluye DeepSeek y la Kimi de Moonshot entre los modelos que se venden directamente desde Azure, y las actualizaciones de Foundry de Microsoft han destacado la capacidad de razonamiento de Kimi como parte de la expansión de su oferta. Modelo extranjero entra, producto empresarial respetable sale. La ventaja geopolítica se pule con la comodidad de la contratación, la facturación unificada y el deseo general de las empresas de fingir que cualquier elección incómoda es simplemente una función más.

Un modelo chino abierto 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 contratación.

Google Cloud’s Vertex AI ha seguido el mismo camino. Sus documentos 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 la seguridad en producción. En otras partes de Vertex AI, Google lista modelos abiertos con soporte de endpoints globales que incluyen DeepSeek, Kimi, MiniMax, Qwen y GLM, justo junto a los modelos gpt-oss de OpenAI. Cualquier ventaja geopolítica se reduce por el propio diseño del producto: misma consola, misma lógica de endpoint, mismo vocabulario de servicio gestionado, mismas garantías para empresas.

Nvidia $NVDA +0.93% lista DeepSeek en su catálogo de modelos. Databricks también se ha unido. Este mes, puso Qwen3-Embedding-0.6B en vista previa pública para tareas de recuperación y cargas de trabajo para agentes, presentándolo como un modelo de embeddings multilingüe de última generación optimizado para búsqueda vectorial y agentes de IA. Así se asientan las dependencias. Un equipo lo adopta para búsqueda. Otro equipo lo conecta a agentes. Un par de trimestres más tarde, el problema estratégico tiene notas de versión y un ciclo de renovación.

Hay dos problemas distintos de China escondidos en la historia de la IA. Uno es el problema de la aplicación alojada en China. La política de privacidad de DeepSeek dice que recopila, procesa y almacena datos personales directamente en la República Popular 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 otro lugar. La IA estadounidense quiere el espectáculo de la soberanía y la conveniencia 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 ganga inofensiva. Pero los mercados son así. Siguen comprando lo que funciona.

Ejecutar un modelo abierto localmente o sobre infraestructura confiable puede mitigar algunos riesgos de datos y gobernanza. Por eso importan aquí los hiperescaladores. Convierten una dependencia políticamente espinosa en algo que parece manejable y corporativo. El resultado es que muchos compradores empresariales pueden tener rendimiento de modelos chinos sin la parte inquietante de sentir que están dejando el stack estadounidense.

Eso deja a EE. UU. en una posición extraña. Todavía tiene enormes ventajas en chips, infraestructura de nube, mercados de capitales y laboratorios punteros de frontera. Pero el lenguaje político del país sobre IA sigue asumiendo que el liderazgo técnico se traducirá naturalmente en lealtad aguas abajo. No lo hará. No en modelos abiertos — y tampoco en software en general. Los desarrolladores son promiscuos. Los equipos de contratación no son sentimentales. Las plataformas de nube son agnósticas hasta que la factura se liquida. Si Washington quiere que “los valores estadounidenses” importen en la compra de IA, necesitará más que discursos sobre sesgo y dominancia. 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 menos dispuesto a pagar esa prima.

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