La ventaja de Estados Unidos sobre China en las pruebas de rendimiento de modelos de inteligencia artificial se redujo a cerca del 3% después de que DeepSeek lanzara V4.1 Flash en septiembre, según un análisis de Robert Lea, analista sénior de Bloomberg Intelligence. La diferencia se situaba en torno al 9% en mayo y al 15% a comienzos de 2026. Es un avance notable en los resultados de referencia, pero no demuestra que las empresas chinas ya estén a la par de sus rivales estadounidenses en el plano comercial.
1
5
Qué muestra el resultado de DeepSeek en LiveBench
V4.1 Flash obtuvo 81,1 puntos en LiveBench y ocupó el sexto puesto. El modelo mejor clasificado de Anthropic logró 83,4, una diferencia de 2,3 puntos. Lea describió el rendimiento de DeepSeek como comparable al de los principales sistemas de Anthropic y OpenAI; la puntuación, sin embargo, corresponde a una prueba concreta y no es un veredicto sobre todas las capacidades o usos de cada modelo.
5
10
El resultado fue el mejor puesto de un modelo chino en LiveBench desde que el R1 de DeepSeek captó la atención internacional en 2025. Aun así, la clasificación no estaba dominada por modelos chinos: solo tres de los 15 primeros eran de China. Como las posiciones pueden cambiar, un buen resultado aislado no equivale a un liderazgo general.
3
9
La mejora abre interrogantes sobre chips y cuota de mercado
El análisis de Lea vincula el progreso de los modelos chinos con el crecimiento de la experiencia local y una mejor adaptación al hardware nacional. Si esa tendencia continúa, los desarrolladores chinos podrían ganar competitividad entre los usuarios y aumentar su cuota de mercado incluso con un acceso restringido a los chips de Nvidia.
1
4
El avance también plantea preguntas sobre la eficacia a largo plazo de las restricciones estadounidenses a la exportación de chips. Pero, por sí solo, no demuestra que esas medidas hayan fracasado ni permite saber qué rendimiento tendrán las alternativas nacionales, como las de Huawei. Las puntuaciones de referencia miden resultados de modelos; no reflejan por completo el efecto de las limitaciones de suministro ni el desempeño de cada estrategia de hardware.
2
22
Mejores puntuaciones no garantizan mejores ganancias
El rendimiento es solo una parte del negocio. Las perspectivas de Bloomberg Intelligence, según otros informes que resumen el análisis, señalan los bajos márgenes de la venta de tokens y la intensa competencia de precios como obstáculos para las empresas chinas de IA. La rentabilidad sostenible podría tardar hasta alrededor de 2030, aunque esa fecha es una previsión de analistas, no una certeza.
6
9
En otras palabras, reducir la distancia en las pruebas puede reforzar la posición competitiva de los modelos chinos, pero no resuelve la economía de desarrollarlos y ofrecerlos. Cuánta cuota de mercado se traducirá en mejores resultados comerciales —y si eso permitirá sostener beneficios a largo plazo— sigue siendo una cuestión aparte.