China cambia las reglas de la carrera mundial por la inteligencia artificial

La noticia puso en duda una premisa central de la industria: que la IA de frontera exige inversiones multimillonarias en centros de datos y chips de máxima potencia. La reacción de los mercados fue inmediata. El 27 de enero de 2025, el Nasdaq Composite perdió más de un billón de dólares en una sola jornada y las acciones de algunas empresas tecnológicas, incluida Nvidia, llegaron a caer alrededor de un 20 % .

DeepSeek no fue un caso aislado. Alibaba desarrolló la familia Qwen, Moonshot AI presentó Kimi, y Z.ai, Baidu, ByteDance y otras compañías chinas ampliaron rápidamente la oferta de modelos abiertos. Actualmente, al menos una docena de instituciones chinas producen modelos de pesos abiertos considerados de vanguardia .

Qwen adelanta a Llama en distribución

La influencia de estos modelos se aprecia especialmente en las plataformas donde los desarrolladores comparten, descargan y ajustan sistemas de IA.

Entre agosto de 2024 y agosto de 2025, los desarrolladores chinos representaron el 17,1 % de todas las descargas de modelos en Hugging Face, frente al 15,8 % de los desarrolladores estadounidenses . Durante 2025, Qwen también superó a Llama, de Meta, como la familia de grandes modelos de lenguaje más descargada en la plataforma .

La ventaja es aún mayor cuando se observan los modelos derivados: versiones ajustadas o especializadas a partir de un modelo base. Qwen habría servido como base para aproximadamente el 40 % de los nuevos ajustes publicados en Hugging Face .

Esta dinámica es importante porque la distribución genera un efecto de red. Cuantos más desarrolladores utilizan un modelo, más herramientas, ajustes y aplicaciones aparecen a su alrededor. Esas mejoras, a su vez, facilitan que nuevas empresas adopten el mismo ecosistema.

Las empresas estadounidenses también los están utilizando

La presión no se limita a los laboratorios de investigación. Los modelos chinos están ganando terreno entre empresas estadounidenses porque han reducido la diferencia de rendimiento con sus rivales de EE. UU. y suelen ser más baratos de utilizar .

Un socio del fondo de capital riesgo Andreessen Horowitz estimó que alrededor del 80 % de las startups estadounidenses emplean modelos base chinos para desarrollar versiones adaptadas a sus negocios . El mismo informe cita a Airbnb como ejemplo de una gran empresa que utiliza Qwen, de Alibaba, para chatbots de atención al cliente por su combinación de coste y capacidades .

No obstante, las cifras de adopción empresarial deben interpretarse con cautela. Un estudio de Menlo Ventures calculó que la cuota general de modelos abiertos en empresas estadounidenses cayó del 19 % al 11 % en 2025, en parte por el estancamiento de Llama, mientras que las compañías seguían siendo más prudentes con los modelos chinos . El Instituto Stanford HAI también advierte de que medir el uso real de los modelos fuera de las plataformas públicas resulta difícil .

La ventaja de costes no es una verdad absoluta

La narrativa de que China produce siempre una IA igual de capaz y mucho más barata necesita matices. Una evaluación del CAISI, el Instituto para la Seguridad de la IA del NIST, publicada en septiembre de 2025, concluyó que el mejor modelo estadounidense superaba a DeepSeek V3.1 en casi todos los parámetros analizados .

El estudio también señaló que, para obtener un rendimiento similar en las 13 pruebas examinadas, un modelo estadounidense de referencia costaba de media un 35 % menos que el mejor modelo de DeepSeek . Es decir, la ventaja china puede ser notable en determinados escenarios, pero no constituye una superioridad universal. El precio final depende del modelo, la tarea, la infraestructura y la forma de desplegarlo.

OpenAI cambia de rumbo y Washington debate una respuesta

La expansión de los modelos chinos también ha alterado las decisiones de las empresas estadounidenses. OpenAI publicó su primer modelo abierto en seis años, un giro que llegó en respuesta directa a la presión competitiva de la nueva ola de modelos con pesos abiertos . La Administración Trump también ha pedido a más compañías tecnológicas estadounidenses que publiquen modelos abiertos .

Dentro de la Casa Blanca, sin embargo, no existe una estrategia unificada. El secretario del Tesoro, Bessent, y el director de la Oficina de Política Científica y Tecnológica, Michael Kratsios, han defendido ideas diferentes sobre cómo responder al avance chino . Algunas figuras de la Administración han presionado para establecer prohibiciones de facto contra los modelos chinos de pesos abiertos .

Axios informó de que Washington podría llegar a prohibir los modelos chinos más avanzados, una medida que reforzaría la posición de OpenAI y Anthropic . Pero fuentes citadas por Politico señalaron que, en ese momento, una propuesta tan amplia no estaba realmente sobre la mesa .

En junio de 2026, el Departamento de Comercio utilizó controles de exportación para ordenar a Anthropic que suspendiera temporalmente el acceso a sus modelos de frontera Fable 5 y Mythos 5, pocos días después de su lanzamiento. La medida exigía licencias de exportación y se comunicó mediante una carta no publicada .

Las grandes tecnológicas rechazan restricciones generales

La industria tecnológica estadounidense teme que una prohibición amplia termine siendo contraproducente. El 24 de julio de 2026, Nvidia, Microsoft, Meta, Palantir y más de una veintena de compañías publicaron una carta conjunta contra las “restricciones prematuras” a los modelos con pesos abiertos .

Las empresas advirtieron de que limitar el acceso podría “frenar la competencia o trasladar la innovación al extranjero” y empujar a más usuarios hacia sistemas chinos . Su argumento central es que mantener un ecosistema abierto permite a las startups y a los desarrolladores estadounidenses competir, en lugar de dejar ese espacio en manos de compañías chinas.

Beijing también estudia cerrar el acceso al exterior

China, por su parte, tampoco parece dispuesta a dejar completamente libres sus modelos más avanzados. Reuters informó en julio de 2026 de que las autoridades chinas habían mantenido reuniones con Alibaba, ByteDance y Z.ai para estudiar posibles restricciones al acceso internacional de sus modelos más sofisticados, incluidos algunos todavía no publicados .

Una medida así reflejaría una convergencia inesperada entre Washington y Beijing: ambos gobiernos estarían tratando la IA de frontera como un activo estratégico nacional y considerando controles sobre quién puede utilizarla .

Acusaciones de apropiación tecnológica

La disputa también se ha trasladado al terreno de la propiedad intelectual. Funcionarios estadounidenses y figuras de Silicon Valley sostienen que algunos modelos chinos fueron “destilados”, es decir, entrenados o refinados a partir de las respuestas de modelos estadounidenses sin autorización; sus críticos describen esa práctica como una forma de apropiación tecnológica .

El 22 de julio de 2026, Kratsios afirmó que la Administración tenía información según la cual Moonshot AI había destilado el modelo Fable de Anthropic para desarrollar K3. El funcionario calificó el hecho alegado de robo de tecnología estadounidense protegida . Washington también acusa a desarrolladores chinos de incumplir los controles de exportación . Estas afirmaciones son objeto de una disputa política y no equivalen por sí mismas a una resolución judicial.

El efecto inesperado de los controles sobre los chips

Los controles estadounidenses sobre los chips avanzados han limitado el acceso chino a capacidad de cálculo. Pero también han creado un incentivo para que los laboratorios chinos trabajen con una eficiencia extrema y obtengan resultados competitivos utilizando menos GPU o hardware menos potente .

Los análisis de Brookings sostienen que esas restricciones no han eliminado la estructura de incentivos que impulsa la mejora de la IA en China; en ciertos aspectos, pueden reforzar la dependencia de las empresas respecto a las prioridades nacionales .

El informe de la Comisión de Revisión Económica y de Seguridad entre EE. UU. y China describe este proceso mediante la idea de los “dos bucles”. El primero es digital: el desarrollo y la mejora de los modelos. El segundo es físico: el despliegue de esos modelos en fábricas, robots y otros sectores industriales, que genera nuevos datos y alimenta la siguiente generación de sistemas .

Los controles de exportación están diseñados sobre todo para interrumpir el bucle digital, restringiendo el acceso a chips avanzados. Pero son menos eficaces frente al bucle físico, que se apoya en la escala industrial y manufacturera de China .

La seguridad de la IA queda atrapada en la rivalidad

El aumento de la tensión entre ambas potencias amenaza también el frágil diálogo bilateral sobre seguridad de la IA. Los modelos con pesos abiertos son más difíciles de someter a controles centralizados porque cualquiera puede descargarlos, modificarlos y ejecutarlos en su propia infraestructura .

Reuters señala que las acusaciones de robo de propiedad intelectual y violación de controles de exportación podrían deshacer los esfuerzos para mantener ese diálogo . La preocupación se suma a los riesgos de seguridad propios de unos modelos que se distribuyen ampliamente y pueden adaptarse a usos para los que sus creadores no tienen control directo.

El cambio de fondo

Los modelos chinos de pesos abiertos no han demostrado que las compañías estadounidenses hayan perdido definitivamente la carrera tecnológica. Sí han puesto en entredicho la idea de que el liderazgo en IA dependa necesariamente de modelos cerrados, inversiones gigantescas y acceso exclusivo a la infraestructura más cara.

El desenlace dependerá de varias decisiones que todavía están abiertas: si Washington impondrá restricciones a los modelos chinos, si Beijing limitará su salida al exterior, si las empresas estadounidenses apostarán de verdad por modelos abiertos y si los desarrolladores priorizarán el coste y la flexibilidad frente al control centralizado.

Lo que está en juego no es solo qué chatbot responde mejor. También se decide quién controla las plataformas, los datos, las aplicaciones y las reglas de la próxima etapa de la inteligencia artificial.