Alibaba vs. Tencent: dos estrategias de gasto en IA que están redefiniendo la carrera del cloud en China

Este enfoque trata la infraestructura de IA como un activo estratégico a largo plazo, más que como una fuente inmediata de beneficios. La división de cloud de Alibaba se ha convertido en un pilar clave para el crecimiento futuro del grupo, impulsada por el fuerte aumento de la demanda de servicios relacionados con IA.

Sin embargo, esta apuesta tiene costes a corto plazo. El fuerte gasto en centros de datos y computación ha presionado la rentabilidad, contribuyendo a resultados más débiles mientras la compañía intensifica sus inversiones.

En la práctica, Alibaba intenta posicionarse como el principal proveedor de infraestructura de IA en China, de forma similar a cómo Amazon o Microsoft consolidaron su dominio global a través de grandes plataformas de computación en la nube.

La estrategia de Tencent: IA integrada en productos y servicios

Tencent, por su parte, está siguiendo un camino más gradual.

En lugar de priorizar primero la construcción masiva de infraestructura, la empresa se ha centrado en integrar la IA en su ecosistema existente: publicidad, videojuegos, plataformas de contenido y servicios cloud para empresas. Al mismo tiempo, incrementa progresivamente su capacidad de computación.

La compañía informó ingresos de 196,46 mil millones de yuanes en el primer trimestre de 2026, un aumento interanual del 9%. Su gasto de capital alcanzó 31,94 mil millones de yuanes, un 16% más, impulsado en parte por la creciente demanda de servicios relacionados con IA.

Los directivos han señalado que la inversión en inteligencia artificial aumentará aún más a lo largo de 2026, especialmente en la segunda mitad del año, a medida que crezca la demanda de cargas de trabajo de IA en la nube.

A diferencia del enfoque de Alibaba, Tencent vincula el gasto en IA de forma más directa con aplicaciones concretas y oportunidades de monetización dentro de sus plataformas digitales.

Por qué ambas empresas gastan más pese a resultados flojos

A primera vista, el aumento del gasto puede parecer contradictorio. Ambas compañías han presentado resultados de ingresos por debajo de lo esperado y, en el caso de Alibaba, los beneficios se han reducido en medio del aumento de las inversiones en IA.

Sin embargo, la dirección de ambas empresas considera que la capacidad de cómputo es una limitación estratégica, no un gasto opcional.

La demanda de servicios de IA —desde el entrenamiento de modelos hasta las cargas de inferencia en plataformas cloud— está creciendo más rápido que la oferta disponible de GPUs y centros de datos. Invertir en capacidad de computación se vuelve, por tanto, un requisito para capturar la demanda futura.

En esencia, las compañías ven la infraestructura de IA como una carrera: quedarse atrás en capacidad de cómputo podría debilitar permanentemente su posición en los mercados de cloud e inteligencia artificial.

El papel creciente de los chips de IA fabricados en China

Otro factor que impulsa el ciclo de inversión es la transición hacia alternativas domésticas de semiconductores.

Debido a la incertidumbre sobre el acceso a los chips de Nvidia más avanzados, las empresas chinas están recurriendo cada vez más a hardware desarrollado dentro del país. Entre ellos se encuentran procesadores de Huawei y chips diseñados por la división de semiconductores de Alibaba.

Según declaraciones de las compañías e informes del sector, la disponibilidad de estos chips está aumentando gradualmente, lo que permite a los proveedores de cloud en China ampliar clústeres de computación y centros de datos incluso sin acceso ilimitado a GPUs de Nvidia.

Aunque su rendimiento todavía puede quedar por detrás del hardware internacional más avanzado en algunos casos —especialmente para el entrenamiento de modelos gigantes—, estos chips pueden ampliar significativamente la capacidad de cómputo destinada a inferencias, servicios de IA empresariales y plataformas cloud.

Lo que revela esta rivalidad en la carrera de la IA

La divergencia entre Alibaba y Tencent refleja dos caminos distintos dentro de la economía de la inteligencia artificial.

Por un lado, Alibaba apuesta por la infraestructura, invirtiendo masivamente en capacidad de computación para dominar la capa fundamental del mercado. Por otro, Tencent apuesta por las aplicaciones, integrando la IA en productos que ya tienen cientos de millones de usuarios.

Ambos modelos parten de la misma realidad: el crecimiento de la IA está limitado por la capacidad de cómputo. A medida que aumente la producción de chips nacionales y las empresas rediseñen sus centros de datos para usar hardware disponible localmente, la expansión de la infraestructura de IA en China podría acelerarse incluso sin acceso total a chips extranjeros.

La gran incógnita será la misma para ambas compañías: qué tan rápido podrán convertir esa enorme capacidad de IA en servicios comerciales rentables y adopción empresarial a gran escala.