Las empresas estadounidenses no pueden dejar de comprar IA china

La IA estadounidense ha empezado a hablar con el potente barítono de un propósito nacional. Pero está haciendo mucho exhibicionismo de banderas para una industria que sigue permitiendo que modelos chinos entren en el 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 de la marca roja, blanca 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 cómoda y doméstica, cada vez más tecnología china sigue colándose en las entrañas de la máquina: las herramientas de código, los mercados de nube y las partes de la pila que la mayoría de la gente nunca ve. La retórica de las estrellas y las rayas se está volviendo más difícil de cuadrar. El branding patriótico es fácil. La contratación pública patriótica es donde las cosas pueden ponerse feas.

Washington ya ha sido advertido de que esta migración creciente no es ningún subtrama de nicho para ingenieros con pestañas abiertas en Hugging Face. A mediados de marzo, la Comisión de Revisión Económica y de Seguridad EE. UU.-China advirtió que los modelos chinos con pesos abiertos se han vuelto difíciles de ignorar. El informe dijo que China se ha ido “all in” en IA de código abierto, que la adopción generalizada está alimentando iteraciones más rápidas 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 limitaciones de cómputo”, y ahora “los laboratorios chinos han reducido las brechas de rendimiento con los principales modelos occidentales de grandes modelos de lenguaje”.

Eso es mucho lenguaje burocrático sofisticado para un problema muy sencillo: EE. UU. sigue haciendo aspavientos sobre una misión nacional mientras China sigue enviando un producto que viaja bien.

El enfoque abierto de China esencialmente ha creado 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 ya sitúan a los modelos chinos de código abierto dentro de alrededor del 80% de las startups de IA en EE. UU. Un resumen DigiChina de HAI de Stanford dice que los modelos de pesos abiertos hechos en China ahora son “inevitables” en el panorama competitivo de la IA y que cada vez se adoptan más en EE. UU. Washington está vendiendo soberanía. El mercado compra lo que funciona.

Los modelos chinos ya se están metiendo en la pila

La forma más fácil de no ver lo que está pasando es mirar las aplicaciones para consumidores y felicitarse por haber identificado lo obvio. En esa superficie, EE. UU. aún 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%. Las clasificaciones de EE. UU. de Similarweb también siguen inclinándose fuertemente hacia lo estadounidense: ChatGPT, Gemini, Claude, Grok y OpenAI siguen en el top cinco. El escaparate parece lo bastante doméstico como para mantener el branding ordenado y los nervios tranquilos.

El cambio más importante está ocurriendo entre bastidores, donde los ingenieros eligen modelos base, las empresas seleccionan 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 descargas totales en su plataforma, y los modelos chinos representan el 41% de las descargas durante el año pasado. El resumen DigiChina de HAI de Stanford dice que entre agosto de 2024 y agosto de 2025, los desarrolladores de modelos abiertos 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 100 billones de tokens de OpenRouter encontró 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, con un promedio de alrededor del 13% del volumen semanal de tokens durante el año que estudiaron. DeepSeek fue el contribuidor de código abierto individual más grande por volumen en la plataforma, con Qwen clasificado segundo. El propio trabajo también está cambiando. OpenRouter dice que los modelos abiertos 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 compañías estadounidenses de IA más calientes por ahí, admitió este mes que su modelo de codificación Composer 2 era, en una asociación con licencia, construido sobre la base del Kimi K2.5 de Moonshot AI antes de añadir 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 de dólares, más que cuadruplicando su valor en tres meses. “Ver nuestro modelo integrado de manera efectiva mediante el continuo preentrenamiento & 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 tuvo en las evaluaciones de la empresa y Business Insider informó que el producto resultante llegó a costar aproximadamente una décima parte que Opus 4.6 de Anthropic.

Empresas que van desde Airbnb $ABNB -1.45% hasta Siemens han usado modelos chinos abiertamente. Así, tanto las nuevas favoritas del mundo de las startups de IA como las empresas establecidas están pasando cada vez más de modelos propietarios estadounidenses 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 secundaria — y en gran medida irrelevante — para si lo que se ofrece 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 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. Y también es exactamente por eso que los modelos abiertos chinos se han convertido en un dolor de cabeza 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 quedó ligado a APIs cerradas, suscripciones de modelos de élite y la idea de que los mejores sistemas deben estar controlados estrechamente por un puñado de empresas. Ese enfoque quizá siga ganando en la mismísima frontera, pero está menos claramente adaptado para ganar la capa de abajo, donde los desarrolladores eligen y seleccionan lo que realmente pueden pagar 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 contrastado con los controles de exportación de EE. UU., las restricciones de la cadena de suministro y los sistemas cerrados. Modelos abiertos como producto de poder blando. 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 una adopción amplia de modelos de pesos abiertos chinos podría reconfigurar patrones globales de “dependencia”, creando nuevas dependencias tecnológicas incluso cuando los pesos del modelo en sí sean descargables.

La familia de 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 +0.35% 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 tramo. RAND también dijo que los modelos chinos —como DeepSeek, Qwen y el ChatGLM de Zhipu— pueden ejecutarse a un costo de aproximadamente una sexta a una cuarta parte del de rivales de EE. UU. Esa combinación es especialmente dura para cualquier empresa estadounidense que intente vender virtud patriótica con precios premium.

La historia antigua era que Estados Unidos construía las herramientas y el resto del mundo alquilaba acceso. La más nueva tiene a los laboratorios chinos convirtiéndose en el sustrato para herramientas que tal vez sigan llevando 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: ByteDance y Tencent aumentaron con fuerza los lanzamientos y las firmas que antes se inclinaban por lo cerrado se están moviendo 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 pesos abiertos y argumentos internos sobre qué significa incluso “abierto”. El campo “abierto” de EE. UU. se divide entre branding de pesos abiertos, investigación genuinamente abierta, familias portables ligeras y pilas enfocadas en agentes: ver: Llama de Meta con pesos abiertos pero restringida, la línea OLMo genuinamente abierta de Ai2, la familia Gemma más ligera de Google $GOOGL +1.82%, la pila 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 que su próximo modelo Ernie fuera de código abierto, un gran giro estratégico. DeepSeek había trastocado el sector y el CEO de Baidu dijo que abrirlo ayudaría a que la tecnología se expandiera más rápido. “Abierto” en esta carrera cada vez significa más distribución escalable, adopción más rápida y mayor bloqueo del desarrollador.

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

Sería una cosa si los modelos abiertos chinos siguieran viviendo en el 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 incorporado dentro.

Amazon $AMZN +0.46% Bedrock dice que admite más de 100 modelos fundamentales, incluidos 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 de clientes que “no se comparten con proveedores de modelos”. Microsoft $MSFT -0.16% está haciendo lo mismo en un dialecto corporativo más ordenado. 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 elogiado la capacidad de razonamiento de Kimi como parte de la ampliación de la oferta de la plataforma. Modelo extranjero entra, producto empresarial respetable sale. La ventaja geopolítica se alisa por la conveniencia de la contratación, la facturación unificada y el deseo general de las empresas de fingir que cada elección incómoda es simplemente una característica.

Un modelo abierto chino dentro de una nube estadounidense, facturado con una factura estadounidense, envuelto en controles empresariales estadounidenses, deja de parecer un evento geopolítico y empieza a parecerse a una compra.

El Vertex AI de Google Cloud ha seguido el mismo camino. Sus documentos de DeepSeek dicen que los modelos están disponibles como APIs totalmente administradas y sin servidor, y Google recomienda explícitamente emparejar DeepSeek R1 con Model Armor para seguridad en producción. En otras partes de Vertex AI, Google enumera modelos abiertos con soporte de endpoints global que incluyen DeepSeek, Kimi, MiniMax, Qwen y GLM junto con los modelos gpt-oss de OpenAI. Cualquier ventaja geopolítica se alisa gracias al diseño del producto en sí: misma consola, misma lógica de endpoint, mismo vocabulario de servicio administrado, mismas garantías empresariales.

Nvidia $NVDA +0.26% incluye 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 incrustaciones multilingüe de vanguardia optimizado para búsquedas vectoriales y agentes de IA. Así es como se asientan las dependencias: un equipo lo adopta para búsqueda. Otro lo integra en agentes. Unas cuantas trimestres después, 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 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 otro lugar. 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 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 cargada en algo que se siente 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 la pila 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 primer nivel. Pero el lenguaje político del país sobre IA sigue asumiendo que el liderazgo técnico se traducirá naturalmente en lealtad aguas abajo. No será así. Ni en modelos abiertos — ni, en general, en software. Los desarrolladores son promiscuos. Los equipos de compras no tienen sentimentalismo. Las plataformas en la nube son agnósticas hasta que la factura queda pagada. Si Washington quiere que los “valores estadounidenses” importen en las compras de IA, necesitará más que discursos sobre sesgo y dominio. Necesitará modelos estadounidenses lo bastante abiertos, lo bastante baratos y lo bastante ubicuos como para que elegirlos no se sienta como un sacrificio patriótico. Ahora, el mercado parece cada vez menos dispuesto a pagar esa prima.

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