Los modelos de IA de código abierto chinos ganan terreno en el panorama de la IA empresarial

Como sabes, la empresa china Moonshot AI lanzó una nueva versión de su modelo Kimi, llamada Kimi K3, lo que está impulsando a numerosas empresas a migrar hacia modelos de pesos abiertos. Esto podría convertirse en uno de los eventos más importantes de la IA en 2026. En medio de la incertidumbre sobre una guerra en el Estrecho de Ormuz y la caída drástica del índice Nasdaq 100, repleto de acciones tecnológicas, esto se está convirtiendo en un dilema geopolítico y para el gobierno de Trump. En los ámbitos de la guerra y la IA, claramente no existen soluciones claras.

Los modelos de IA generativa están evolucionando, pero podrían estar ralentizando el crecimiento de los ingresos de los gigantes de la IA, OpenAI y Anthropic. Los proveedores estadounidenses de nube a gran escala se acercan a flujos de efectivo libres negativos debido a gastos de capital y inversiones en centros de datos en IA asombrosos; no puedes dejar de cuestionarte si todo esto vale la pena, si los modelos chinos siguen creciendo y volviéndose más eficientes, capaces de replicar el mismo rendimiento mientras reducen drásticamente los costos. Esto podría convertirse en una crisis de IA en el mercado de valores, incluso cuando la prosperidad de los semiconductores parece haber entrado en una corrección bajista, justo después de que la empresa líder coreana de HBM, SK Hynix, realizara su salida a bolsa en Estados Unidos. Corea (KOSPI) ahora se ha convertido en un indicador líder.

Con la inminente salida a bolsa en Shanghái del fabricante chino de DRAM CXMT, se intensifica la tensión en la competencia futura entre China y EE.UU. en IA. La notable ronda de financiación de DeepSeek, junto con los planes de DeepSeek, Luna Oscura, OpenAI y otros para realizar su IPO en 2027, hacen que el próximo año esté destinado a ser extraordinario. DeepSeek recaudó aproximadamente 74 mil millones de dólares en financiación el mes pasado en junio. Debemos asumir que Databricks también es uno de los beneficiarios de esta ola de transición empresarial hacia IA, rutas y modelos abiertos con tokens más económicos: Databricks anunció una nueva ronda de financiación con una valoración de 188 mil millones de dólares.

El lanzamiento crítico de Gemini 3.5 Pro de Google se retrasó en el peor momento. El lanzamiento del nuevo modelo Grok 4.5 de SpaceXAI fue completamente eclipsado por el momento Kimi K3. El caos en torno a Anthropic Fable 5 hizo que China reviviera el regreso definitivo del momento DeepSeek de enero de 2025. El lanzamiento propio de OpenAI, GPT 5.6 Sol, también fue casi completamente eclipsado.

El gobierno de Trump limitó rápidamente los modelos de nivel Mythos, pero enfrenta un problema grave: ¿qué pasa si los modelos chinos pueden acercarse a esas mismas capacidades utilizando pesos de modelos de código abierto—capacidades que originalmente se creía que requerirían meses para alcanzar? El gobierno de Trump está mostrando señales de que podría prohibir los modelos avanzados chinos y adoptar medidas agresivas para contener el auge de la IA en China. Pensaba que no regularían la industria de la IA. Así es el capitalismo de mercado libre global.

Las siete grandes proveedoras de nube, incluidas Microsoft, Amazon, Meta e incluso Google, perdieron parte de su influencia y credibilidad en IA durante este ciclo. La gestión inadecuada de modelos de nivel Mythos, sumada al auge de modelos como Kimi K3, fue la tormenta perfecta que llevó a muchas empresas a adoptar un uso más racional y mucho más eficiente en términos de costos de tokens.

Aunque Open-Router no representa el conjunto global, es un punto de muestra interesante de la tendencia macro general: los modelos de pesos de código abierto más baratos provenientes de China parecen estar ganando cuota de mercado.

En mi opinión, algunos de los mejores modelos de peso abierto provenientes de Estados Unidos son Inkling de Thinking Machine (lanzado hace aproximadamente una semana) y cualquier producto que Reflection pueda lanzar pronto. El Nemotron de NVIDIA se cita frecuentemente como alternativa al anterior liderazgo de Meta. El problema es que Estados Unidos realmente carece de liderazgo en el ámbito de la IA de código abierto. Para Estados Unidos, esto representa un potencial desastre en su liderazgo en modelos, tokens y adopción empresarial de la IA de vanguardia.

Más curiosamente, el discurso más reciente y relevante del presidente chino Xi Jinping sobre inteligencia artificial se entregó mediante una conferencia magistral en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial (WAIC). El presidente Xi asistió a la ceremonia de apertura de la WAIC 2026 en Shanghái y pronunció una conferencia magistral titulada "Colaborar para construir un sistema global de gobernanza de la IA justo y equitativo". China parece estar más avanzada que Estados Unidos en liderazgo en gobernanza y regulación de la IA, y está activamente promoviendo la cooperación global en torno a este tema.

El propio Qwen 3.8 Max de Alibaba (versión de previsualización) también tendrá un componente de reestructuración de licencias de código abierto, junto con un plan agresivo de fijación de precios internacionales de tokens. Kimi K3 no está dirigido a desarrolladores aficionados, sino a clientes empresariales, para aumentar su ARR antes de su IPO, que se espera dentro de aproximadamente seis meses. La competencia entre Estados Unidos y China en modelos, incluso cuando hay escasos productos de aplicación, exagera la demanda de capacidad de cómputo, mientras que China cuenta con una generación de tokens más barata y una energía más abundante. En este momento, la misión clave del gobierno de Trump parece ser mantener la prosperidad del mercado de valores impulsada por la IA para las élites financieras y la clase empresarial. Mientras tanto, todos, desde Anthropic hasta Moonshot, están ajustando sus posiciones para maximizar el impulso especulativo del IPO y la venta de ingresos.

Si se ordena según el Índice de Inteligencia de Análisis Artificial y por el modelo más inteligente, el ranking es el siguiente:

El estado actual del rendimiento del modelo pico es aproximadamente el siguiente:

Estas listas y las pruebas de referencia en las que se entrenaron son bastante artificiales, y es muy probable que cambien la próxima semana y definitivamente el próximo mes.

Los modelos de peso de código abierto chinos siempre han sido más baratos, pero en 2026 están volviéndose mucho más potentes. Esto significa que las empresas estadounidenses están comenzando a adoptarlos para tareas cotidianas, con el fin de reducir los presupuestos de tokens que se han descontrolado debido a los precios de niveles como Fable 5 y Mythos 5. Si cada nuevo modelo chino tiene la posibilidad de ingresar al top cinco de los mejores modelos mediante clasificación inteligente, esto representa un gran problema para el complejo industrial estadounidense de IA. El problema que China representa para Estados Unidos en IA no solo existe, sino que está empeorando.

Respeto profundamente a los fundadores de DeepSeek, Moonshot AI y Zhipu AI, porque puedes percibir que tienen un verdadero idealismo, y no solo una increíble habilidad en IA y visión comercial. Bajo sus limitaciones de poder computacional y financiamiento, la capacidad de sus modelos demuestra innovación sofisticada y una asombrosa agudeza comercial en IA. No sientes lo mismo con los ejecutivos de Meta, Google o Microsoft; hay una desconexión bastante evidente. En comparación con los gastos de capital de las grandes tecnológicas, esto comienza a verse realmente mal. La ejecución en IA de las grandes tecnológicas en modelos (y productos) de IA generativa es sorprendentemente deficiente.

La semana pasada, un tweet viral de Dean Ball, recién nombrado director de estrategia futura de OpenAI, en X probablemente ilustra mejor esto. Él afirmó que los modelos de pesos abiertos son esencialmente减速主义, y reflexionó sobre cómo un mundo dominado por modelos de pesos abiertos podría conducir al comunismo de IA, y posteriormente a un paisaje infernal distópico.

Es evidente que las empresas de modelos cerrados intensivos en capital están preocupadas por estos desarrollos recientes, llenas de emociones anti-chinas y argumentos de defensa sobre la destilación y la ciberseguridad. Aunque los modelos de nivel Mythos de Anthropic son impresionantes en el papel, no conocemos sus capacidades más avanzadas, ya que se han restringido para no hacerlos accesibles al público. En Estados Unidos, la línea entre estrategas del futuro de la IA y lobistas parece bastante borrosa. Al igual que los gastos de capital en la guerra de precios de tokens de IA empresarial son bastante malos desde la perspectiva del ROI.

Lo que sabemos del proteccionismo estadounidense es que lo que no pueden competir en los mercados globales, intentarán prohibir y restringir en su mercado interno. Pero el giro de las empresas hacia modelos de pesos abiertos ya es la historia dominante de 2026, y probablemente sea demasiado tarde: al hacerlo, podrían estar organizando una competencia de IA abierta para las empresas estadounidenses. Este es el dilema de la extraña persuasión de costo de la IA abierta en 2026. Si la tecnología de IA generativa realmente genera un ROI confiable, esto no sería un problema, pero es una tecnología emergente y actualmente aún hay pocos productos de IA excelentes que puedan aprovechar estos modelos increíbles.

El Departamento de Comercio de Estados Unidos consideró el año pasado incluir a varios laboratorios de IA chinos en su "lista de entidades", y estoy seguro de que esto ahora ha vuelto a la mesa, ya que las empresas estadounidenses luchan por competir en un mundo donde la eficiencia de los tokens mejora rápidamente, las herramientas y las rutas son más importantes que nunca, los costos de los tokens aumentan en espiral y se determina qué modelos usar para qué tareas.

La restricción del gobierno estadounidense al mejor modelo de su mejor empresa de código cerrado, Anthropic, podría ser un error histórico que ha permitido que ocurra esta situación dolorosa. El momento de Kimi K3 se vuelve aún más dramático por el error cómico de estar a solo unos meses de la altamente publicitada IPO de IA de Anthropic; la publicación Semianalysis analiza los asombrosos beneficios operativos de Anthropic. Debes asumir que el giro hacia modelos de pesos abiertos y la intervención gubernamental en Mythos han ralentizado a la empresa de IA más destacada de Estados Unidos. Semianalysis estima que Anthropic alcanzará más de 1,000 millones de dólares en utilidades antes de impuestos e intereses según GAAP para el tercer trimestre de 2026 (aproximadamente un 6% de margen), convirtiéndola en uno de los primeros laboratorios de IA avanzada principales en lograr ganancias trimestrales sostenidas. Todos estos eventos recientes convierten a OpenAI, Meta y SpaceXAI en los mayores perdedores. Incluso si Muse Spark 1.1 de Meta no es un modelo tan malo.

Si el gobierno de Trump restringe los modelos de pesos abiertos de China, NVIDIA, Thinking Machines, Meta y Reflection (aún no han lanzado modelos) podrían convertirse en los grandes beneficiarios de las soluciones de tokens de pesos abiertos basadas en EE. UU. para clientes empresariales.

A mediados de 2026, la narrativa macro de la IA se vuelve más interesante. El nivel de personalización de la IA de código abierto está mejorando. La eficiencia de los tokens y el enrutamiento se han vuelto más importantes. El gasto en capital de IA en el mercado está siendo examinado con mayor atención.

El modelo de peso de código abierto: la hegemonía de la IA no es comunismo de IA ni una amenaza nuclear; los tokens más baratos favorecen la paradoja de Jevons y lo que las empresas, desarrolladores y consumidores pueden hacer con la IA. Durante los últimos cinco años, todo el paradigma de entrenamiento de modelos de IA generativa ha sido una secuestro de la destilación multinodal basada en datos lingüísticos del mundo. La demanda de capacidad de cómputo no se ralentizará porque las empresas elijan modelos más baratos; de hecho, se acelerará. Este es el dilema de toda la situación macro de la IA.

Si el capital y el capitalismo monopolista son su foso defensivo, Estados Unidos es un país en dificultades. El futuro de la IA requerirá innovaciones nuevas, no solo sistemas de capital de riesgo mejores. Aquí claramente hay un abuso de narrativas; la integración comercial y la geopolítica resolverán las cosas como siempre. Mientras DeepSeek recauda más fondos y se apresura hacia una IPO, la acumulación de presiones sobre DeepSeek continúa. Su modelo insignia, DeepSeek-R2, nunca se ha lanzado, lo que genera dudas sobre los modelos más avanzados del futuro de China. Liang Wenheng posee entre el 78% y el 84% de DeepSeek, y también están desarrollando sus propios chips.

Un mundo en el que Anthropic y Moonshot AI están limitados por la capacidad de cómputo, Google se convierte en un retrasado en LLM, y Meta y SpaceXAI permanecen en los márgenes. Un mundo en el que la IPO de OpenAI parece menos atractiva cada trimestre. Un mundo en el que estamos cansados de esperar las IPO de Databricks, Crusoe, Anduril, Stripe y otras, a pesar de que los gigantes chinos de la IA física, los chips de IA y el almacenamiento anhelan salir a bolsa. Se dice que la oferta pública inicial de 86 mil millones de dólares del fabricante chino de chips CXMT fue suscrita más de 500 veces por inversores institucionales.

Predigo que en 2027 ocurrirá el momento ChatGPT en el campo de los robots (actualmente conocido como AI física), ya que se rumorea que Anthropic está negociando la adquisición de Physical Intelligence. Incluso aunque el pionero de la IA Yann LeCun advierta que estos robots humanoides serán muy incapaces ahora y durante mucho tiempo en el futuro. Silicon Valley y Wall Street se apresurarán a buscar nuevas narrativas para sustentar el mercado de acciones de IA, y es probable que exageren nuevamente.

Esto ocurrió en un período en que el mercado estadounidense carecía gravemente de empresas públicas dedicadas exclusivamente a robots o software de robots. China, que se estaba recuperando lentamente de un colapso inmobiliario épico, parecía llevar ventaja en la carrera de las IPO. Aunque Moonshot AI, Zhipu, Minimax o pequeños laboratorios chinos de IA son impresionantes, lo que realmente me fascina es la dinámica macroeconómica detrás de la batalla entre código abierto y código cerrado. En muchos aspectos, se trata de una lucha entre capital y talento.

"Este futuro me parece una pesadilla distópica, pero nunca he encontrado a un defensor de modelos de pesos abiertos que no termine reconociendo que las cosas acabarán así," dice Dean Ball, o irónicamente, OpenAI.

"Este futuro me parece una pesadilla distópica, pero nunca he conocido a un defensor de modelos de pesos abiertos que no termine reconociendo que las cosas acabarán llegando a este punto," dice Dean Ball o, de manera irónica, OpenAI.

A medida que se acercan los resultados financieros de las grandes empresas tecnológicas esta semana, obtendremos más respuestas. La historia de los gastos de capital y el retorno sobre la inversión nunca ha sido tan crítica. Cualquier fallo en la ejecución de los resultados será castigado por el mercado, y en las últimas semanas se han reajustado las valoraciones de algunas empresas de crecimiento: SpaceX cayó un 25,5%, y Grok 4.5 nuevamente no fue suficiente para generar impacto (los estándares son altos). Con la adquisición de alto precio de Cursor, SpaceX AI parece seguir siendo clasificada entre los perdedores de la IA.

Moonshot AI lanzó Kimi K3 el 16 de julio, un modelo grande de hasta 2.8 billones de parámetros que compite con los principales sistemas estadounidenses como Claude y GPT en pruebas de referencia, y planea abrir completamente los pesos para autoalojamiento de bajo costo antes del 27 de julio.

Para 2027 sabremos qué tan fuerte será la IPO de Anthropic, ya que su crecimiento de ARR más rápido de la historia de la tecnología de software enfrenta vientos en contra macroeconómicos de la IA y la intervención gubernamental. ¿Protegerá el proteccionismo estadounidense a la empresa, o el mercado elegirá al ganador? Esta tensión se extenderá sin precedentes a una carrera robótica que abarca el espacio, la IA y la defensa.

Si Anthropic realmente adquiere Physical Intelligence, el momento GPT de robots que mencioné varias veces podría estar a la vuelta de la esquina. La oferta pública inicial en China de Unitree Technology ya es un momento significativo para el futuro de la IA física. Recaudará 4.200 millones de yuanes chinos (619,4 millones de dólares estadounidenses) y recientemente ha reducido en más del 90% el precio de los robots cuadrúpedos de entrada.

Dado que China tiene una ventaja natural en el campo de la robótica, esta competencia de IA es un área en la que Estados Unidos está tratando desesperadamente de ponerse al día, y en 2026 se registraron múltiples rondas de financiación de capital de riesgo a gran escala en este sector. Estados Unidos parece liderar en modelos de mundo y empresas emergentes de software cerebral dedicadas a hacer que los robots sean más prácticos, mientras que China cuenta con más empresas emergentes de robots humanoides (robots con forma humana) y experimentos con drones y nuevas formas de hardware robótico.

Unitree Technology debería lanzarse a finales de este mes, aproximadamente tres meses antes del crucial IPO de Anthropic. Unitree Technology está convirtiéndose rápidamente en la plataforma de hardware clave de facto para investigadores de IA y laboratorios de robótica a nivel mundial; la competencia en robots humanoides podría calentarse tan rápidamente que Tesla deberá fusionarse con SpaceX en un futuro cercano. Creo que esto podría ocurrir a principios de 2028. Si la ola de IA generativa se enfría desde su punto más alto (como muchos analistas esperan), creo que se puede anticipar que la competencia en robótica reemplazará a la IA generativa como la próxima gran narrativa tecnológica estadounidense.

La competencia final entre China y Estados Unidos en el campo de la IA beneficia a desarrolladores, consumidores y empresas de todo el mundo al generar más utilidades del mundo real. Si los modelos de IA generativa o los robots generarán valor práctico pronto es otra cuestión, en comparación con la escala de inversión. Es notable el aceleramiento de los plazos de las startups y el aumento significativo en las rondas de financiación, aunque también crece la urgencia por acelerar la aplicación comercial de la IA. La competencia se está intensificando y se volverá aún más feroz en 2027, sentando una base enorme para la competencia tecnológica de la década de 2030. La abundancia energética de China y el dominio estadounidense en semiconductores mantienen la situación en suspenso.

Autor: Michael Spencer; Traducción: DeepCha TechFlow; Imagen: La geopolítica estadounidense vuelve a generar inestabilidad en el mercado. Una guerra extremadamente impopular y costosa. Imagen: La era de las sugerencias ha cedido paso a la realidad de la eficiencia en enrutamiento y tokens. Imagen: ¿Siguen siendo los LLM (modelos de lenguaje) el método adecuado para medir el progreso de la inteligencia artificial? Análisis de IA. Imagen: En julio de 2026, el pánico en torno a la inteligencia artificial de código abierto alcanzó un nuevo nivel. Ya se está cansado de los discursos sobre China. Imagen: Los planes de gasto de capital de las grandes tecnológicas tienen un panorama sombrío para 2027. — Bank of America