Qwen, la IA abierta de Alibaba que ya supera a muchos modelos occidentales

Los datos citados por investigadores y reportes del sector muestran la velocidad de su adopción:

• Qwen superó a Llama de Meta en descargas acumuladas a finales de 2025.
• En diciembre de 2025, las descargas de Qwen superaron a las del conjunto de los ocho modelos más populares siguientes en la plataforma.
• El ecosistema incluye decenas de miles de modelos derivados y aplicaciones construidas sobre Qwen.

Este nivel de adopción ha convertido a Qwen en una capa tecnológica clave para desarrolladores que crean nuevas aplicaciones de IA en todo el mundo.

Por qué los desarrolladores están adoptando modelos chinos

La rápida expansión de Qwen y de otros modelos similares responde a una estrategia deliberada dentro de la industria tecnológica china.

Un informe de la U.S.–China Economic and Security Review Commission, organismo que asesora al Congreso de Estados Unidos, describe que China ha apostado decididamente por el enfoque de IA de código abierto, publicando pesos de modelos y código mientras ofrece servicios a precios más bajos que muchos competidores occidentales.

Esta estrategia genera un círculo de crecimiento difícil de frenar:

• Los modelos abiertos atraen a más desarrolladores
• Los desarrolladores crean mejoras y aplicaciones
• Las mejoras aceleran la evolución del modelo
• El ecosistema crece aún más rápido

El coste también es un factor importante. Ingenieros y fundadores de startups señalan que algunos modelos chinos ofrecen rendimiento comparable al de sistemas propietarios mucho más caros, lo que los vuelve especialmente atractivos para empresas con presupuestos limitados.

Uso dentro de empresas tecnológicas occidentales

La adopción de modelos chinos no se limita a desarrolladores independientes. Cada vez más empresas tecnológicas occidentales también los utilizan en sus productos.

Por ejemplo:

• Airbnb utiliza ampliamente modelos Qwen de Alibaba para impulsar su sistema de atención al cliente basado en IA, según declaraciones de su CEO, Brian Chesky.
• Pinterest ha experimentado con modelos chinos como DeepSeek para mejorar su motor de recomendaciones y sus funciones de compra.

En muchos casos, estas decisiones responden a criterios prácticos. Las empresas suelen evaluar los modelos por rendimiento, flexibilidad y coste, más que por su país de origen.

No obstante, esta tendencia también ha generado debate político. En 2026, comités del Congreso de Estados Unidos abrieron una investigación sobre Airbnb y la plataforma de programación con IA Cursor debido a su uso de modelos chinos, citando posibles preocupaciones de seguridad.

Las startups también están experimentando

Entre las startups de inteligencia artificial, la adopción puede ser incluso más rápida.

Algunas estimaciones del sector sugieren que los modelos chinos están presentes en una gran parte de las nuevas empresas de IA. Un análisis citado por inversores de capital riesgo indica que alrededor del 80% de las startups de IA de código abierto que presentan proyectos a Andreessen Horowitz están construyendo sobre modelos chinos.

Otras estimaciones apuntan a que los modelos chinos aparecen en la mayoría de las pilas tecnológicas de startups de IA, aunque la cifra exacta depende de cómo se mida.

Los desarrolladores suelen mencionar varias razones para este cambio:

• Acceso a los pesos del modelo para personalización profunda
• Posibilidad de ejecutar los modelos localmente y reducir costes
• Ciclos de actualización rápidos con mejoras frecuentes

Dos estrategias distintas en la carrera por la IA

El crecimiento de Qwen ilustra una diferencia estratégica entre los ecosistemas de IA de China y Estados Unidos.

Muchos de los modelos líderes estadounidenses siguen siendo sistemas cerrados o parcialmente cerrados, accesibles principalmente mediante APIs comerciales. En contraste, varias empresas chinas han adoptado la distribución abierta de modelos como forma de expandir su adopción global rápidamente.

Según analistas de políticas tecnológicas en Estados Unidos, esta estrategia busca construir influencia industrial a largo plazo: cuantos más desarrolladores usen un modelo, más mejoras surgirán y más aplicaciones reales generarán datos y retroalimentación para el ecosistema.

El significado del hito de los 700 millones

La cifra de 700 millones de descargas es llamativa, pero su importancia va más allá del número.

Indica que el centro de gravedad del desarrollo de IA de código abierto podría estar desplazándose hacia un ecosistema más global, donde proyectos chinos como Qwen, DeepSeek o Moonshot tienen un papel cada vez más central.

Si esta tendencia continuará dependerá de factores como el rendimiento técnico, las regulaciones y las tensiones geopolíticas. Pero algo ya es evidente: la carrera global por la IA abierta ya no está dominada exclusivamente por Silicon Valley.