Bloomberg Línea — China ya no necesita tener el modelo de inteligencia artificial más avanzado del mundo para desafiar el liderazgo de Estados Unidos. La combinación de modelos cada vez más próximos a los líderes estadounidenses, código abierto y menores precios está alterando una competencia que hasta hace poco parecía dominada por Silicon Valley.
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Los últimos modelos de Moonshot AI, DeepSeek, Alibaba y Z.ai han reducido distancias en pruebas de rendimiento, mientras su estructura de precios abre una segunda batalla. Para las empresas estadounidenses, la cuestión empieza a desplazarse desde quién posee el modelo más capaz hacia cuánto cuesta utilizarlo.
Ese cambio llega cuando los grupos tecnológicos de Estados Unidos destinan cientos de miles de millones de dólares a infraestructura de IA. Por eso, la presión china plantea una pregunta financiera: si modelos más baratos cumplen buena parte de las mismas tareas, el retorno sobre ese capital podría quedar bajo mayor escrutinio.
Yasir Atalan, subdirector y analista de datos del Center for Strategic and International Studies (CSIS), considera que “los modelos chinos están ahora lo suficientemente cerca de la frontera como para competir con los modelos estadounidenses en muchas tareas del mundo real”. El avance de GLM, Kimi, DeepSeek y Qwen apunta, además, a que el salto de DeepSeek en 2025 no fue un episodio aislado.
La brecha se reduce, pero EE.UU. conserva el liderazgo
LiveBench, un benchmark independiente que evalúa el desempeño de los grandes modelos de lenguaje en distintas categorías, permite observar la convergencia que está viendo la industria. Sus resultados más recientes sitúan a varios modelos chinos cerca de los sistemas estadounidenses mejor posicionados.
Claude Fable 5 Max Effort, de Anthropic, encabeza el ranking con 83 puntos, seguido por GPT-5.6 Sol Max Effort, de OpenAI, con 81, y GPT-5.5 Thinking xHigh Effort, también de OpenAI, con 80,2.
China aparece inmediatamente detrás. Kimi K3, de Moonshot AI, alcanza 79,2 puntos y Qwen 3.8 Max, de Alibaba, registra 78,5. La diferencia entre el líder estadounidense y Kimi es de 3,8 puntos, mientras la distancia frente al segundo se reduce a 1,8 puntos.
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El ranking respalda una de las principales tesis del análisis del CSIS: la diferencia ya puede medirse en meses. Atalan recuerda una evaluación del Centro para Estándares e Innovación en Inteligencia Artificial que sitúa a DeepSeek V4 Pro unos ocho meses por detrás de los modelos líderes de Estados Unidos.
Bloomberg Intelligence también observa esa convergencia. El analista Robert Lea destacó que las restricciones sobre los chips de Nvidia (NVDA) no han impedido que las compañías chinas reduzcan la distancia, especialmente durante los últimos meses.
Además, el proceso no depende de un único laboratorio. China tenía 988 grandes modelos de lenguaje autorizados, según Bloomberg Intelligence. Alibaba, Tencent y Baidu desarrollan sus propios sistemas, mientras DeepSeek, Moonshot, MiniMax y Z.ai compiten por rendimiento y adopción.
La escala del mercado también explica su agresividad comercial. Lea estimó que los precios chinos de API o tokens se situaban, como generalización, con un descuento cercano al 80% respecto de Estados Unidos, una diferencia alimentada por la competencia doméstica y el objetivo de extender la IA por la economía china.
LiveBench también compara cuánto cuesta ejecutar los modelos en relación con las tareas que resuelven correctamente. Su indicador “costo por tarea exitosa” permite contrastar precio y desempeño, en lugar de observar únicamente cuánto cobra cada proveedor por procesar tokens.
En esa medición, DeepSeek V4 Pro 0813 registra US$0,04 por tarea exitosa, frente a US$0,34 de Kimi K3 y US$0,51 de GPT-5.6 Sol Max Effort. Claude Fable 5 Max Effort, líder del ranking de rendimiento, alcanza US$1,43.
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Los resultados muestran así la ventaja de costos que pueden alcanzar los modelos chinos, incluso cuando su desempeño se aproxima al de los sistemas estadounidenses mejor clasificados.
Ese diferencial puede favorecer el uso de varios modelos dentro de una misma empresa. Bloomberg Intelligence sostiene que consultas sencillas, como resumir un documento, no requieren necesariamente el modelo de frontera más avanzado, lo que aumenta la importancia de sistemas que enrutan cada tarea hacia la alternativa adecuada.
El precio abre una batalla por el retorno del capital
La ventaja de costos de los modelos chinos abre otro frente para Estados Unidos: el retorno de las inversiones en IA. Las grandes tecnológicas estadounidenses siguen destinando capital a ampliar su infraestructura, mientras alternativas chinas de menor precio ganan uso y reducen la distancia en rendimiento.
Jefferies lleva esa competencia al terreno financiero. Su escenario base sostiene que “el resultado más probable a largo plazo de la historia de la IA en términos de mercado será una destrucción masiva de capital en Estados Unidos, con cuota de mercado yendo a modelos chinos de lenguaje grande de código abierto más baratos”.
El banco calcula que los cuatro mayores hyperscalers estadounidenses destinarán alrededor de US$695.000 millones a inversión de capital en 2026. Para 2027, el desembolso podría aumentar hasta US$870.000 millones.
La magnitud de esas inversiones eleva el listón para la monetización. Jefferies considera que los inversionistas prestarán mayor atención al retorno generado por la infraestructura, después de más de tres años de carrera por ampliar la capacidad de IA.
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La irrupción de modelos chinos más baratos tensiona esa ecuación. Si logran ofrecer un rendimiento competitivo con menores costos, aumenta la presión sobre las compañías estadounidenses para justificar una estrategia que exige desembolsos de capital mucho mayores y demostrar que esa inversión puede traducirse en ingresos y beneficios suficientes.
El crecimiento del uso chino añade otra presión. Según los datos de OpenRouter, recogidos por Jefferies, los principales modelos chinos procesaron 36,39 billones de tokens en la semana terminada el 19 de julio, frente a 4,37 billones a finales de abril. Los principales modelos estadounidenses procesaron 7,39 billones.
Para Jefferies, “China se ha convertido en un par tecnológico de Estados Unidos en IA, así como en muchas otras áreas”. Esa competencia coincide con una mayor utilización de deuda por parte de los hyperscalers para financiar infraestructura vinculada a inteligencia artificial.
Pero el precio no cuenta toda la historia. Bloomberg Intelligence señaló que el fuerte descuento de los modelos open-weight, que permiten descargar sus parámetros entrenados para ejecutarlos en infraestructura propia o de terceros, no ha alterado hasta ahora la trayectoria de ingresos recurrentes de los laboratorios estadounidenses más avanzados, entre ellos OpenAI y Anthropic.
El modelo abierto tampoco garantiza una monetización superior. El CSIS advierte que, cuando una empresa descarga un modelo chino y lo ejecuta localmente o mediante un tercero, el desarrollador original pierde acceso a parte de los datos, interacciones y relaciones comerciales que alimentan los ecosistemas cerrados.
Estados Unidos mantiene una ventaja precisamente en esa integración. ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, las API empresariales y los agentes de programación permiten construir relaciones directas con clientes, obtener información sobre el uso y aumentar los costos de cambiar de plataforma.
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China, sin embargo, gana distribución. Según los datos de Hugging Face recogidos por Atalan, los modelos chinos representaron 41% de las descargas de la plataforma durante el año previo. El modelo puede difundirse internacionalmente, aunque el laboratorio que lo creó no suministre directamente la capacidad de cómputo.
Goldman Sachs observa señales de que esa difusión empieza a convertirse en negocio. El banco elevó 30% su estimación de ingresos anualizados para el mercado chino de modelos de IA, hasta US$13.000 millones.
DeepSeek prueba cuánto puede subir los precios
La paradoja de la estrategia china aparece ahora en DeepSeek. Después de ganar notoriedad por sus tarifas reducidas, la compañía anunció un fuerte aumento para sus modelos V4 antes de una posible salida a bolsa.
V4 Flash pasará de US$0,28 a US$1,32 por millón de tokens de salida durante las horas pico. V4 Pro aumentará desde US$0,87 hasta US$3,96. En ambos casos, las tarifas fuera de las horas de mayor demanda serán la mitad.
DeepSeek explicó que el cambio busca “asignar los recursos de manera más razonable”. El ajuste introduce precios dinámicos para trasladar cargas de trabajo hacia períodos menos congestionados y llega mientras la compañía prepara una posible oferta pública inicial.
Incluso después del incremento, la brecha sigue siendo amplia: Kimi K3 está en US$15 por millón de tokens de salida y Fable 5 de Anthropic en US$50, frente a los US$3,96 de V4 Pro en las horas de mayor demanda.
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El movimiento coincide con lo anticipado por Bloomberg Intelligence. Lea sostuvo que el mercado chino necesita consolidación y precios de API más altos, porque cerca de 1.000 modelos compitiendo simultáneamente no constituyen una estructura sostenible.
Los pequeños laboratorios enfrentan además otra restricción. Bloomberg Intelligence considera que compañías como Moonshot y Zhipu operan con pérdidas significativas y deberán seguir financiando el desarrollo de modelos en un mercado donde Alibaba y Tencent disponen de recursos financieros y técnicos muy superiores.
La siguiente fase dependerá así de varias variables que aún no están resueltas: cuánto más puede estrecharse la brecha de rendimiento, hasta dónde pueden subir los precios chinos sin frenar su adopción y qué retorno conseguirán los hyperscalers estadounidenses sobre su inversión.