El futuro de las empresas nacionales independientes de grandes modelos probablemente sea expandirse al extranjero y especializarse en segmentos específicos para empresas B2B

¿Preguntas a AI · ¿Por qué las grandes modelos nacionales son populares en mercados en desarrollo?

Las cuentas de resultados de las empresas tecnológicas en Hong Kong ya han sido publicadas, y sin duda el foco del mercado está en las dos empresas que cotizan en bolsa de grandes modelos — MiniMax y Zhipu. De sus informes financieros, no es difícil notar que la distribución de ingresos de ambas es casi completamente opuesta:

• Zhipu obtiene casi toda su renta del mercado nacional, mientras que MiniMax obtiene un 73% de sus ingresos del extranjero;
• La mayor parte de los ingresos de Zhipu se puede definir como To B, mientras que aproximadamente dos tercios de MiniMax provienen de To C (nota: los ingresos de productos nativos de IA no son completamente así, pero la mayoría son To C).
• El 73.7% de los ingresos de Zhipu provienen de despliegues de modelos grandes localizados, que suelen estar altamente personalizados según las necesidades del sector y de las empresas.

Se dice que Yue Zhi Anmian también está planeando salir a bolsa; aún no hemos visto el folleto de emisión, pero según medios, sus ingresos del extranjero en el primer trimestre de este año han crecido mucho. Quizá veamos que Yue Zhi Anmian, al igual que MiniMax, obtiene la mayor parte de sus ingresos en el extranjero. ¿No será que, como Zhipu, dependerá principalmente del mercado interno? De cualquier modo, no será como Zhipu, que depende mayoritariamente del mercado doméstico.

Creo que esto sin duda representa dos rutas viables para las empresas independientes de grandes modelos nacionales (entendido como independientes de los grandes gigantes de internet): la expansión internacional y el enfoque doméstico en To B vertical. No necesariamente hay que escoger una sola, se pueden hacer ambas, aunque en la práctica siempre se dará preferencia a una. En cuanto a otros negocios, incluyendo To C nacional y el “modelo general” de To B, seguramente seguirán existiendo, pero no creo que las empresas independientes de grandes modelos tengan muchas ventajas competitivas en ello.

¿Y por qué? Porque claramente el mercado To C en China es territorio de los grandes gigantes de internet. En aplicaciones de IA general, ByteDance con Doubao, Alibaba con Quark y Qianwen son muy fuertes, y Tencent aún no ha renunciado a entrar en el primer grupo con Yuanbao. En aplicaciones específicas, casos de éxito tempranos como Ant A Fu también muestran que, si los grandes de internet quieren hacerlo, sus ventajas en recursos y sinergias son evidentes. No solo tienen ventajas en infraestructura tecnológica y tráfico, sino que también están dispuestos a ofrecer servicios gratuitos en abundancia, lo que hace muy difícil que cualquier empresa independiente de grandes modelos pueda obtener mucho dinero del mercado C interno.

Veamos el ejemplo de DeepSeek: sigue siendo una de las cuatro o cinco principales aplicaciones de IA en China, pero dado que es de código abierto, los competidores están dispuestos a ofrecer servicios gratuitos “en cantidad y sin límites” a los usuarios C, por lo que la posibilidad de que DeepSeek cobre a los usuarios internos es muy baja, y solo puede centrarse principalmente en el mercado B. Para otras empresas independientes de grandes modelos, salvo que puedan lanzar modelos mucho más avanzados y cerrados que los grandes, y que claramente superen en nivel a los de estos, será muy difícil obtener ingresos elevados del mercado C interno — aunque no sea imposible, la probabilidad es muy baja.

En cuanto al negocio “general de IA To B” en China, es aún más disputado por los grandes: Alibaba Cloud, Volcán Cloud, Baidu Cloud y Tencent Cloud son sus líneas de vida. Las empresas independientes de grandes modelos pueden aprovechar su flexibilidad para obtener resultados en ciertos nichos, como la reciente tendencia de “criar cangrejos de río a nivel nacional”, que ha disparado la demanda de tokens en muchos grandes modelos. Pero no hay que olvidar que, en un contexto de aumento general de los precios de la computación, las empresas independientes de grandes modelos son receptoras de precios ((Price Taker)), mientras que los gigantes con infraestructura de gran escala y departamentos de computación en la nube son los que fijan los precios ((Price Maker)). A largo plazo, en términos de coste de tokens, a las empresas independientes les será difícil competir con los grandes, y aunque desarrollen tecnologías para reducir los costes de inferencia, los grandes seguramente las imitarán y las mejorarán en su próxima versión.

Históricamente, las múltiples reestructuraciones en la industria de internet en China siempre han tenido su origen en que “los grandes dominantes no prestaron suficiente atención o subestimaron la importancia”, como en el caso de ByteDance, Pinduoduo o Kuaishou. Sin embargo, en el campo de los grandes modelos de IA, no existe esa ventana de oportunidad: los grandes siempre reaccionan rápidamente y con alta prioridad, y la diferencia solo radica en cuánto y cómo invierten. En aplicaciones C internas, que un modelo como DeepSeek haya surgido y se vuelva popular ya es una sorpresa, y aunque otros fabricantes independientes tengan aplicaciones fuertes, probablemente solo puedan aspirar a mantener una posición en el segundo grupo, difícilmente igualar a los gigantes armados hasta los dientes.

To B es otra historia: este mercado es demasiado complejo, la especialización sectorial y las relaciones con los clientes son fundamentales. Muchos clientes en nichos específicos consideran que los grandes no tienen suficiente margen y que es muy difícil conquistarlos. Aunque los grandes también quieren ofrecer MaaS (modelo como servicio) y SaaS basado en IA, en la práctica, la mayor parte de la infraestructura subyacente de computación seguirá siendo de los grandes, que se benefician de sus servicios IaaS. Desde la perspectiva del cliente y de los propios gigantes, que una parte del negocio B, especialmente en nichos, sea realizada por empresas independientes de grandes modelos, es algo natural y no requiere cambios.

En cuanto a la expansión internacional, ni siquiera hace falta que diga mucho: en los últimos tres años, uno de los sectores de startups más activos en China ha sido la exportación de aplicaciones de IA. El mercado extranjero es muy grande y muy segmentado: hay mercados desarrollados como Norteamérica y Europa Occidental, y también mercados en los que las empresas tecnológicas chinas están muy familiarizadas, como el sudeste asiático y el sur de Asia, además de los cada vez más importantes en Oriente Medio y América Latina, entre otros. Tanto en el mercado C como en el B, las empresas chinas de IA (incluidos grandes modelos y desarrolladores de aplicaciones) tienen dos ventajas competitivas claras:

Primero, la capacidad de desarrollo y iteración de aplicaciones, que en China es difícil de igualar. Desde los primeros días de la era de internet móvil, muchas empresas chinas han salido al extranjero motivadas por la competencia interna feroz, y en muchos casos han sido muy competitivas en mercados donde no hay tanta saturación. Además, los mercados internacionales son diversos, con diferentes preferencias y regulaciones, por lo que siempre hay lugares donde competir.

Segundo, la relación calidad-precio de los tokens. Recientemente, varios medios han reportado que varias empresas chinas de grandes modelos han obtenido mucho dinero vendiendo tokens en mercados extranjeros, especialmente en países en desarrollo, debido a los bajos costes de inferencia y su alta relación calidad-precio, siendo muy populares en algunos países. Esto es un hecho (aunque las cifras exactas son difíciles de verificar). ¿Y cuál es la causa? Algunos mencionan infraestructura como la energía eléctrica, pero la verdadera razón es probablemente más compleja.

Las empresas chinas ofrecen tokens de bajo coste principalmente mediante modelos con parámetros más pequeños, que aunque tienen un límite en capacidad, son más que suficientes para cubrir las necesidades de muchos países en desarrollo. Esta estrategia de “competencia en relación calidad-precio” es efectiva, y los grandes de Silicon Valley quizás no tengan la capacidad ni la voluntad de imitarla, igual que en muchas otras aplicaciones donde también es difícil competir en relación calidad-precio con los fabricantes chinos. La localización y la promoción también son muy importantes, y la capacidad de las empresas chinas para adaptarse localmente ha sido demostrada repetidamente incluso antes de la era de la IA.

Creo que en un futuro cercano, la estrategia de desarrollo de las empresas independientes de grandes modelos nacionales será básicamente escoger entre “expandirse al extranjero” y “enfocarse en nichos To B internos”, o quizás hacer ambas cosas. Personalmente, prefiero la expansión internacional, porque el mercado To B interno es muy duro y exige mucho a los proveedores. Cuando estudié la industria del software nacional, esto me quedó muy claro. Pero el mercado To B existe, y las empresas en diferentes sectores de China sí tienen necesidades de transformación con IA, así que quizás alguna de estas empresas pueda lograr éxito sostenido en ese campo.

Este artículo no ha recibido financiamiento ni respaldo de ninguna de las empresas de grandes modelos mencionadas ni de sus competidores.

El autor no posee actualmente acciones de ninguna de las empresas de grandes modelos mencionadas, aunque no puede garantizar que no tenga participaciones indirectas a través de fondos.