Goldman Sachs: la era de los modelos de IA chinos gratuitos está llegando a su fin

El modelo de 'pesos de pago': ¿cómo funcionaría?

La tesis de Goldman describe un cambio del enfoque dominante actual a uno nuevo que genera ingresos :

• Modelo actual: Los modelos de pesos abiertos se publican bajo licencias permisivas como MIT o MIT Modificada. Cualquiera —incluidos los grandes proveedores de nube como AWS, Google Cloud y Alibaba Cloud— puede descargar, alojar y servir los pesos sin costo alguno .
• Modelo proyectado: Un enfoque de "pesos de pago" donde las plataformas en la nube y las empresas de "Modelo como Servicio" (MaaS) con altos ingresos deben pagar tarifas de licencia comercial al desarrollador del modelo. Los pesos seguirían siendo descargables, pero el uso comercial a gran escala requeriría un acuerdo de pago por separado .

Ronald Keung, analista de Goldman Sachs, planteó este cambio como la primera oportunidad de convertir la adopción global en ingresos directos . El banco pronostica que los ingresos por API y suscripciones de modelos de IA en China crecerán de aproximadamente 35 mil millones de RMB en 2026 a 879 mil millones de RMB en 2030, impulsados por un aumento de 25 veces en el consumo diario de tokens — y las licencias de pago permitirían a los desarrolladores capturar una parte de ese crecimiento .

¿Por qué ahora? Rendimiento de vanguardia e ingresos cero

Dos factores clave explican por qué este cambio se está produciendo ahora :

1. Rendimiento de clase mundial. Los modelos chinos de pesos abiertos, como el Kimi K3 de Moonshot AI y el GLM-5.2 de Zhipu AI, ahora rivalizan con los mejores modelos propietarios de Estados Unidos en pruebas de rendimiento . El informe de Goldman caracterizó la trayectoria como "del momento de eficiencia de costes de DeepSeek del año pasado al momento de inteligencia de GLM de Zhipu de este año" . La brecha de rendimiento que antes hacía de la distribución gratuita una estrategia de adopción necesaria se ha cerrado por completo .

2. Adopción global masiva sin ingresos para los desarrolladores. Dado que los modelos se distribuyen bajo términos de código abierto, las plataformas en la nube pueden alojarlos y revenderlos sin pagar al desarrollador original. El aumento del uso no se ha traducido en ingresos para los creadores de los modelos . Como dijo Goldman, el formato de pesos abiertos significa que "cualquiera puede descargar y alojar los pesos de forma gratuita. Los laboratorios apenas ganan nada con ese uso" .

Kimi K3: la prueba en el mundo real

El Kimi K3 de Moonshot AI, lanzado el 27 de julio de 2026, es el ejemplo más claro en el mundo real del cambio de licencias que describe Goldman . Kimi K3 es un modelo de pesos abiertos con 2,8 billones de parámetros, el más grande jamás lanzado . Se distribuye bajo una Licencia Kimi K3 personalizada, no MIT o Apache 2.0, e incluye condiciones comerciales explícitas :

• Para la mayoría de los usuarios: Uso, modificación, ajuste fino y redistribución del modelo gratuitos .
• Para grandes empresas MaaS: Si el licenciatario o cualquiera de sus filiales opera un negocio de "Modelo como Servicio" con ingresos agregados que superen los 20 millones de dólares estadounidenses en cualquier período consecutivo de 12 meses, debe celebrar un acuerdo comercial por separado con Moonshot antes de cualquier uso comercial .

The New York Times señaló que Moonshot "también busca beneficiarse del atractivo de su modelo al exigir a los usuarios a gran escala que firmen acuerdos de licencia comercial" . Un análisis lo expresó sin rodeos: la licencia es "de código abierto, pero en última instancia, de pago" .

GLM-5.2: el contraejemplo

Por el contrario, el GLM-5.2 de Zhipu AI —lanzado el 13 de junio de 2026 como un modelo Mixture-of-Experts de 744 mil millones de parámetros— utiliza una licencia MIT estándar sin restricciones de uso . Los pesos son completamente abiertos: se pueden descargar, alojar, ajustar y usar comercialmente sin límites de ingresos . Zhipu monetiza a través de su API alojada y el GLM Coding Plan, no a través de licencias de pesos .

La tesis de Goldman es que otros desarrolladores pueden seguir el ejemplo de Moonshot en lugar del de Zhipu, avanzando hacia condiciones comerciales escalonadas a medida que sus modelos alcanzan la paridad con los rivales de código cerrado .

Implicaciones para desarrolladores y empresas

El cambio tiene implicaciones prácticas inmediatas :

• Para proveedores de la nube: Alojar modelos chinos de pesos abiertos podría conllevar pronto costos de licencia, alterando la economía actual de la nube .
• Para empresas MaaS: Compañías como Together AI, Fireworks AI, o cualquier plataforma que revenda inferencia como servicio deberá monitorear cuidadosamente los términos de las licencias. El umbral de ingresos de 20 millones de dólares de Kimi K3 es un límite concreto a seguir .
• Para usuarios finales y empresas: El uso interno y el acceso directo a la API a través del servicio del propio desarrollador del modelo probablemente no se verán afectados. Las nuevas licencias se dirigen al alojamiento comercial de terceros .

El propio Goldman señala que esto es una descripción de un incentivo, no un plan firmado; ningún desarrollador se ha comprometido aún con un modelo generalizado de pesos de pago . Pero con Kimi K3 ya en el mercado bajo condiciones escalonadas por ingresos, la dirección está clara. Como resumió un analista, "la era de los pesos abiertos sin restricciones y gratuitos de DeepSeek, Qwen y GLM puede ser más corta de lo que los desarrolladores suponían" .