Por qué empresas de EE. UU. están cambiando sus IA por modelos chinos más baratos

La inteligencia artificial (IA) vive un nuevo episodio de la creciente rivalidad tecnológica entre China y Estados Unidos. La semana pasada, la industria tecnológica estadounidense volvió a verse sorprendida con el lanzamiento de Kimi K3, un modelo desarrollado por la startup china Moonshot AI.

Según AP, el sistema encabezó la clasificación de Arena en "capacidad de programación de interfaz", una plataforma dedicada a evaluar sistemas de inteligencia artificial. Su cofundador y director ejecutivo, Anastasios Angelopoulos, llegó incluso a calificarlo como "el lanzamiento más importante del año".

El impacto de Kimi K3 va más allá de un nuevo modelo. Su aparición ha vuelto a poner sobre la mesa una pregunta que inquieta cada vez más a empresas y desarrolladores: si algunos modelos chinos ofrecen un rendimiento muy cercano al de los estadounidenses y cuestan bastante menos, ¿tiene sentido seguir pagando de más?

El atractivo de la IA china

K3 no es un caso aislado. Apenas un mes antes, Zhipu (Z.ai) había presentado GLM-5.2, un modelo que ya utilizan ampliamente desarrolladores de todo el mundo por ofrecer un desempeño cercano al de los mejores sistemas estadounidenses a una fracción del costo. Según un informe de Bank of America citado por AP, utilizar K3 cuesta aproximadamente la mitad que GPT-5.6 Sol, de OpenAI. 

Esa combinación de alto rendimiento y menor costo está llevando a muchas empresas a replantearse si vale la pena seguir dependiendo exclusivamente de los modelos estadounidenses.

Empresas que ya migran su IA

Los datos sugieren que ese cambio ya está en marcha. En OpenRouter, la cuota conjunta de Google, Anthropic y OpenAI cayó del 55 % al 33 % entre enero y junio, según datos difundidos por AFP. Al mismo tiempo, empresas como DoorDash, Airbnb y Siemens ya estarían incorporando modelos chinos en parte de sus flujos de trabajo, de acuerdo con Futurism, que cita información del Financial Times.

En algunos casos, el ahorro ya es tangible. Andy Fang, cofundador de DoorDash, contó en X que delegar tareas menores en un modelo de Moonshot les permite reducir costos. La startup Lindy dio un paso más y abandonó por completo las herramientas de Anthropic para pasarse a DeepSeek V4.

El gasto tampoco es una cuestión menor. Según el Ramp AI Index, citado por TechCrunch, las empresas que más apuestan por la inteligencia artificial desembolsan unos 7.500 dólares al mes por empleado. Según Axios, incluso hubo un caso extremo de una compañía que llegó a pagar 500 millones de dólares en un solo mes por utilizar Claude.

Código abierto: la ventaja frente a EE. UU.

Pero el atractivo de estos modelos no se limita al precio. Buena parte de ellos son de código abierto o de pesos abiertos (open-weight), lo que permite descargarlos, ejecutarlos en servidores propios y adaptarlos a las necesidades de cada organización. 

Esa ventaja cobró aún más importancia después de que el Gobierno de Trump ordenara a Anthropic bloquear el acceso de los usuarios internacionales a sus modelos más potentes, Mythos 5 y Fable 5. Ante la dificultad de verificar quién podía utilizarlos, la empresa optó por retirarlos por completo, dejando sin acceso a numerosos desarrolladores.

Haitham Mengad, cofundador de Stems Labs, una startup especializada en creación musical mediante inteligencia artificial, vivió ese cambio de primera mano.

"Fable fue un modelo que cambió por completo mi forma de trabajar. Sinceramente, cuando lo retiraron, fue la primera vez que me di cuenta de que... era casi como una droga", recordó a AFP.

Según explicó, el episodio de Mythos marcó un antes y un después y lo llevó a ver el código abierto como una alternativa.

Su experiencia refleja un debate que lleva tiempo dividiendo al sector: el de los modelos abiertos frente a los cerrados. OpenAI y Anthropic sostienen que restringir el acceso mejora la seguridad y reduce el riesgo de usos indebidos. En el otro lado, muchos emprendedores e inversores defienden que el código abierto acelera la innovación, reduce costos y evita que empresas y desarrolladores queden dependientes de un único proveedor. Business Insider recoge que figuras como David Sacks y Chamath Palihapitiya respaldan abiertamente esta última postura.

¿Generosidad o estrategia calculada?

El avance de China, sin embargo, también genera desconfianza. AP recuerda que varias empresas estadounidenses acusan a laboratorios chinos de entrenar sus modelos mediante técnicas de destilación, utilizando respuestas de sistemas como Claude para mejorar sus propias herramientas, una acusación que Pekín rechaza.

Tampoco todos interpretan la apuesta por el código abierto como un gesto altruista. The Economist sostiene que el discurso sobre la "sabiduría china" y el bien común forma parte de una estrategia más amplia: mientras China siga por detrás de Estados Unidos en rendimiento, le resulta conveniente ofrecer modelos baratos y abiertos para atraer clientes extranjeros y ampliar la adopción de su ecosistema tecnológico.

Pero esa apertura tiene límites. La revista recuerda que Miiloo, una muñeca infantil con IA exportada desde China, respondió sin matices que Taiwán es una parte inseparable de China. Además, citando a Reuters, señala que las autoridades chinas estudian restringir el acceso de extranjeros a sus modelos de IA más avanzados.

En medio de las acusaciones cruzadas de destilación ilícita, las disputas regulatorias y un mercado cada vez más fragmentado, una tendencia empieza a consolidarse. "Cada vez menos empresas quieren depender de un solo proveedor", resumió a AFP Oren Michels, cofundador de Barndoor AI.

Esa frase refleja el verdadero cambio que está viviendo la industria. La competencia entre China y Estados Unidos ya no consiste únicamente en desarrollar la inteligencia artificial más potente. También enfrenta dos modelos de negocio, dos formas de distribuir la tecnología y dos visiones sobre quién debe controlar las herramientas que definirán la próxima revolución digital.