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¿El código abierto de Kimi provoca congestión desde el primer día? ¿La valoración de 50 mil millones de dólares de Moonshot AI es una burbuja?

Por un lado, tras la apertura del código, el clúster de computación fue «arrollado» por las solicitudes masivas y el canal de suscripción para nuevos usuarios tuvo que cerrarse de emergencia; por otro, el capital entra en tropel y la valoración se dispara hasta los 50 mil millones de dólares. Moonshot AI, el unicornio chino de la IA, atraviesa en el verano de 2026 una doble prueba de fuego y hielo.

En la madrugada del 27 de julio, Moonshot AI anunció la apertura del código de los pesos del modelo Kimi K3 y publicó simultáneamente un informe técnico y tres tecnologías de infraestructura básica. Este modelo de expertos mixtos, con 2,8 billones de parámetros, se convirtió de una vez en el modelo de lenguaje de código abierto con mayor escala de parámetros del mundo y, con 1679 puntos, superó a Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol en la clasificación de programación de Frontend Code Arena para ocupar el primer puesto. Tras difundirse la noticia de la apertura del código, la comunidad mundial de desarrolladores entró en ebullición; el CEO de Hugging Face declaró públicamente que K3 había recibido más de 4000 «me gusta» apenas 30 minutos después de su lanzamiento.

Sin embargo, la otra cara de la euforia tecnológica es la intensa presión sobre la infraestructura. La explosión de la demanda tecnológica y la insuficiencia de la capacidad de oferta han creado este verano un desajuste especialmente visible. El mercado de capitales, en cambio, interpreta esta «presión» en sentido contrario, como el mayor factor positivo.

I. El clúster de K3, «asediado»

El 19 de julio, el equipo de Kimi de Moonshot AI publicó un anuncio: debido a desafíos de computación que no habían previsto, desde ese mismo día se suspendían las suscripciones de nuevos usuarios finales, se dedicaría toda la capacidad de computación existente a atender a los usuarios ya suscritos y se aceleraría al máximo la ampliación de dicha capacidad.

Detrás de este anuncio se encuentra una verdadera «corrida» por la capacidad de computación. Tras la apertura del código de K3, el volumen de solicitudes de los usuarios creció exponencialmente, la arquitectura de computación existente no pudo soportar la carga y aparecieron colas y retrasos en las respuestas, hasta que finalmente hubo que pulsar el botón de pausa para las suscripciones de nuevos usuarios. Moonshot AI reconoció abiertamente que el rendimiento general de K3 aún está por detrás del de los modelos cerrados más potentes, pero la avalancha de tráfico provocada por la apertura del código superó claramente las previsiones del equipo.

El diseño de la arquitectura de computación no había previsto suficientemente una avalancha de tráfico y su capacidad de expansión elástica presentaba deficiencias. Más complicado aún es que el ciclo de adquisición de recursos escasos como las GPU es largo y los costes de implementación son elevados, mientras que la ampliación temporal se enfrenta a la escasez real de suministro de hardware. Según datos del sector, el déficit de oferta y demanda de servidores de IA nacionales en 2026 se sitúa entre 180 mil y 390 mil unidades, mientras que SMIC, la única fundición china capaz de producir chips de nivel de 7 nm a escala masiva, tiene una capacidad mensual inferior a 20 mil obleas; esta cifra equivale apenas a una quinceava parte de la capacidad de TSMC en el mismo proceso. Recurrir urgentemente a recursos de nube de terceros o alquilar capacidad de computación ociosa puede multiplicar varias veces el coste unitario frente a un clúster propio, comprimiendo aún más el margen de beneficios.

Kimi no es un caso aislado. Muchas empresas de IA afrontan el dilema de que «la apertura del código provoca congestión», lo que deja al descubierto la fragilidad de toda la infraestructura de IA. El desajuste estructural de la capacidad de computación es especialmente grave: existe un excedente relativo de capacidad de computación general antigua, mientras que los recursos de alta gama adaptados al entrenamiento de modelos ultragrandes, con redes de interconexión de alta velocidad y un ecosistema de software maduro, siguen siendo escasos. La capacidad de computación nominal instalada en un centro de datos no equivale a una fuerza productiva efectiva que pueda utilizarse de forma eficiente.

II. Cuanto más escasa es la capacidad de computación, más se desboca el capital

Lo interesante es que cuanto más escasa es la capacidad de computación, más entusiasmado se muestra el capital.

El mismo día en que Kimi anunció la suspensión de las suscripciones de nuevos usuarios, circuló en el mercado la noticia de que Moonshot AI había completado en verano una ronda de financiación con una valoración aproximada de 31,5 mil millones de dólares y planeaba iniciar en agosto las negociaciones para una financiación Pre-IPO, con una valoración objetivo preinversión de hasta 50 mil millones de dólares, y que podría cotizar en la Bolsa de Hong Kong en los próximos 6 meses. Antiguos accionistas como Alibaba, Tencent y Sequoia siguen aumentando sus inversiones, y la empresa, fundada hace apenas tres años, ha acumulado más de 37.600 millones de yuanes en financiación.

Que la capacidad de computación haya colapsado es precisamente una «validación de la demanda» a ojos del capital: la demanda real de los usuarios es fuerte y la penetración del mercado supera ampliamente las expectativas, una señal de crecimiento que el capital valora enormemente. Los datos muestran que los ingresos recurrentes anuales de Moonshot AI superaron los 100 millones de dólares en el primer trimestre de 2026, los 200 millones de dólares en mayo y los 300 millones de dólares en junio, lo que supone una triplicación en tres meses. El crecimiento de los ingresos procede principalmente de las llamadas a la API, los servicios empresariales y la expansión en mercados extranjeros, y el negocio de API representa aproximadamente el 70%.

La capacidad de computación se ha convertido en el «petróleo» de la nueva carrera. Quien controle más capacidad de computación tendrá la capacidad de decidir. El capital interpreta la escasez de capacidad como una señal de que «el foso defensivo se está profundizando», mientras que la empresa aprovecha la situación para presentar la «grave escasez de capacidad» como una narrativa de financiación basada en la necesidad de más capital para construir la infraestructura de próxima generación, impulsando la valoración al alza. En medio de la euforia, el capital deja temporalmente de lado la rentabilidad a corto plazo y presta más atención a la cuota de mercado y a la base de usuarios: gastar dinero para ganar escala se considera la estrategia óptima en la actualidad.

Un informe de CITIC Securities señala que Kimi K3 demuestra la acumulación tecnológica y la competitividad sostenidas de Moonshot AI. En un contexto de restricciones de capacidad de computación, las empresas chinas de modelos continúan iterando gracias a su criterio tecnológico y eficiencia organizativa, esforzándose por reducir la brecha de rendimiento con los modelos estadounidenses de vanguardia. No obstante, el informe también advierte que la sostenibilidad aún debe validarse continuamente mediante el avance de la comercialización.

III. El doble interrogante sobre la vía y el calendario de rentabilidad

Bajo la euforia del capital, emerge gradualmente una cuestión más fundamental: ¿puede realmente sostenerse la sostenibilidad comercial?

En el lado de los ingresos, aunque hay muchos usuarios, ¿están a la altura la tasa de conversión a clientes de pago y el ingreso medio por usuario? ¿Puede el modelo gratuito y de código abierto sostener las operaciones a largo plazo? Aunque el ARR está creciendo rápidamente, existe una enorme brecha entre unos ingresos anuales de 300 millones de dólares y una valoración de 50 mil millones de dólares.

En el lado de los costes, el agujero negro se está ampliando. La adquisición y el mantenimiento de capacidad de computación constituyen la mayor parte de los costes fijos y aumentan de forma no lineal junto con el crecimiento de usuarios. La inversión en investigación y desarrollo, la competencia por el talento y los gastos de marketing se acumulan simultáneamente, manteniendo el gasto total en niveles elevados. Según análisis del sector, más del 85% de la capacidad de producción de chips de IA nacionales en 2026 depende de SMIC, y el cuello de botella de producción de chips de nivel de 7 nm será difícil de superar a corto plazo, lo que significa que los costes de computación seguirán siendo elevados en el futuro previsible.

La exploración de vías de rentabilidad ya ha comenzado. A corto plazo, aplicar tarifas escalonadas mediante servicios diferenciados —como uso prioritario y despliegue personalizado— puede ser la vía de monetización más directa. A medio plazo, la monetización B2B mediante API empresariales, soluciones sectoriales y servicios de ajuste fino de modelos está acelerándose; Moonshot AI ya ha lanzado la plataforma Kimi Hosted Agent para clientes empresariales, que mediante interfaces estandarizadas ayuda a las empresas a integrar capacidades de IA en procesos de oficina, investigación y desarrollo, análisis de inversiones y otras áreas. A largo plazo, reducir el coste unitario mediante avances tecnológicos es la solución fundamental. El mecanismo de atención lineal KDA utilizado por K3 ya ha multiplicado por 2,5 la eficiencia a escala, pero aún queda distancia hasta el punto de equilibrio.

La incertidumbre del calendario es la mayor preocupación. Al ritmo actual de gasto, si no logra alcanzar el punto de equilibrio en un plazo de 2 a 3 años, Moonshot AI podría enfrentarse al riesgo de quedarse sin financiación o verse obligada a replegarse estratégicamente. Y una vez que salga a bolsa, la evaluación trimestral del mercado de capitales será aún más exigente: la presión sobre la rentabilidad solo aumentará.$KIMI