Creciente uso en firmas estadounidenses destaca la mayor competitividad de los modelos chinos de IA

Las empresas estadounidenses utilizan cada vez más modelos chinos de inteligencia artificial (IA) a medida que amplían su gama de herramientas y productos. Esta tendencia podría obedecer principalmente a las ventajas en la relación costo-rendimiento más que un simple cambio de preferencia, lo que destaca la mayor competitividad mundial de las herramientas chinas de IA, afirmaron expertos chinos.

Muchos usuarios consideran que los modelos chinos recientes, como DeepSeek y Zhipu AI, son altamente competitivos en comparación con los sistemas de vanguardia de firmas estadounidenses como Anthropic y OpenAI. Al mismo tiempo, el precios de los tókenes de algunos de los agentes estadounidenses más avanzados está aumentando y genera una presión inesperada para las empresas que implementan la IA a gran escala, según el medio estadounidense CNBC.

Los datos citados por el medio muestran que la proporción de tókenes utilizados por compañías estadounidenses en modelos de IA chinos a través de OpenRouter —una plataforma que brinda a los desarrolladores acceso a una serie de modelos— se ha mantenido por encima del 30 % cada semana desde el 8 de febrero, llegando hasta un 46 %. Esto contrasta con una proporción promedio de apenas el 11 % en los últimos 12 meses y de solo el 4,5 % en el primer semestre de 2025.

Lindy, una startup de IA con sede en Estados Unidos migró todo su tráfico de Claude, de Anthropic, a DeepSeek en junio. Su director ejecutivo afirmó que el giro le ahorraría millones de dólares en los próximos meses, informó la CNBC.

Los programas chinos cobran 18 centavos por millón de tókenes, mientras que el promedio de los modelos estadounidenses comparables es de 4 dólares, según una nota de Citi, reportó Reuters.

Los analistas del rubro señalaron que el recorte de costos y la mejora de la eficiencia podrían ser la razón principal por la que las empresas estadounidenses eligen modelos chinos. En un contexto de transformación digital acelerada, estos últimos de código abierto, que combinan ventajas de rendimiento y costo, se adaptan perfectamente a las necesidades clave de las compañías en cuanto a autosuficiencia, control y mayor calidad a menor costo.  Además, el mayor escrutinio regulatorio de los principales agentes de IA en Estados Unidos alienta aún más a las firmas extranjeras a explorar alternativas chinas. Como resultado, estas últimas ven aumentar sus oportunidades de adopción mundial, agregaron.

Su uso es más económico debido a una combinación de factores técnicos y de mercado, declaró el miércoles Tian Feng, exdecano del Instituto de Investigación de la Industria de la Inteligencia de SenseTime. Añadió que la evolución continua de la arquitectura «Mixture of Experts» (MoE) (mezcla de expertos), la expansión del código abierto y las estrategias de precios bajos, así como el rápido auge de las aplicaciones basadas en agentes, enfatizan la inferencia de bajo costo.

«El mercado de la IA pasa de centrarse en quién tiene el modelo más potente a cuál es más rentable y más fácil de implementar», dijo Tian. Citó el GLM 5.2 de Zhipu AI como ejemplo, señalando que, al parecer se sitúa a menos del 1 % del Opus 4.8 de Anthropic en una importante prueba de rendimiento, mientras que su costo es de solo una quinta parte.

Xiang Ligang, observador del ramo de telecomunicaciones, anotó que la etapa final del despliegue de la IA es la inferencia, donde el consumo de tókenes se convierte en el factor esencial de costo. Para muchas aplicaciones prácticas, como la conducción autónoma, los servicios médicos y los robots domésticos, el acceso a los modelos más grandes y costosos suele ser innecesario.

Xiang declaró que desarrolladores nacionales como DeepSeek, Zhipu AI y Qwen de Alibaba se han enfocado más en la optimización arquitectónica, la eficiencia de los tókenes y estrategias de inferencia más inteligentes. De esta manera, pueden ofrecer un rendimiento competitivo en muchas tareas al tiempo que utilizan menos potencia de cómputo por solicitud, lo que reduce directamente los costos para proveedores y usuarios.

Asimismo, las restricciones de exportación de Estados Unidos que traban el acceso de China a las GPU más avanzadas han incentivado a los laboratorios chinos de IA a centrarse en la eficiencia algorítmica. Técnicas como la arquitectura de mezcla de expertos, la atención latente multicabezal y el entrenamiento de precisión mixta FP8 les han permitido obtener un alto rendimiento con menos recursos computacionales, explicó Tian.

A pesar de este empuje, los modelos chinos aún enfrentan obstáculos claros, advirtieron los expertos. Los laboratorios estadounidenses siguen teniendo ventajas en las tareas más complejas de razonamiento científico y exploración de fronteras, dijo Xiang. Sin embargo, los chinos apuntan hacia un enfoque de «capacidad a través de la eficiencia» para reducir costos y ofrecer una infraestructura más accesible, puntualizó.