Inteligencia artificial abierta vs. cerrada: el punto de inflexión en la geopolítica global de la IA: el código abierto de China vs. el dominio de EE. UU

¿Fin del dominio estadounidense? La estrategia de código abierto de China rompe el monopolio de Silicon Valley

El fin de la exclusividad: cómo el auge de los modelos abiertos de IA está transformando el orden mundial global

El año 2025 marca un punto de inflexión histórico en el mundo de la inteligencia artificial. Durante mucho tiempo, Silicon Valley, con su filosofía de sistemas cerrados y costosos, fue considerado el centro indiscutible del progreso tecnológico. Pero esta hegemonía se está desmoronando. Impulsados ​​por las restricciones comerciales estadounidenses y la presión por la eficiencia, los desarrolladores chinos han iniciado una revolución silenciosa que ahora resuena con fuerza en el mercado global: la era de la "Inteligencia Abierta".

Con modelos como DeepSeek y Qwen, las empresas tecnológicas chinas ya no se centran en la potencia de cálculo, sino en la rentabilidad y la amplia disponibilidad. Cuando un modelo alcanza el rendimiento de los modelos estrella de OpenAI, pero su funcionamiento cuesta solo una fracción, el panorama económico cambia drásticamente. Es un efecto paradójico: las sanciones destinadas a frenar a China han desencadenado una ola de democratización, haciendo que la IA sea accesible para todos, desde pequeñas startups en Berlín hasta equipos de desarrollo en Bangalore.

Pero esta transformación no solo trae oportunidades. Mientras los precios bajan y la innovación aumenta, las desventajas se agudizan: la falta de transparencia, los riesgos de censura y las incertidumbres geopolíticas acompañan a los nuevos supermodelos abiertos. El siguiente artículo analiza en profundidad cómo está cambiando el equilibrio de poder entre EE. UU. y China, por qué Meta se está convirtiendo repentinamente en el beneficiario y qué significa esta nueva realidad para la economía europea y la seguridad de los datos.

Adecuado para:

• DeepSeek V3.2: ¡Un competidor a nivel de GPT-5 y Gemini-3, y con implementación local en sus propios sistemas! ¿El fin de los centros de datos de IA de gigabit?

La democratización de la inteligencia artificial está redefiniendo las relaciones de poder

Actualmente se está produciendo un cambio fundamental en el panorama global de la inteligencia artificial, que trasciende las métricas tecnológicas y tiene profundas consecuencias económicas, estratégicas y geopolíticas. Por primera vez en la historia moderna de la IA, los desarrolladores chinos han superado a sus competidores estadounidenses en número de descargas de modelos de código abierto. Esto no es un mero cambio estadístico, sino un síntoma de una reestructuración fundamental en el desarrollo, la difusión y la comercialización de la inteligencia artificial. La arraigada hegemonía estadounidense en el sector de la IA, basada en el control de sistemas propietarios, de alto rendimiento y de código cerrado, se ve desafiada por una nueva lógica: la de los modelos abiertos, escalables y rentables.

Los datos empíricos son inequívocos. Según el informe "Economías de Inteligencia Abierta", que analiza las estadísticas de descargas de la plataforma Hugging Face, más del 44 % de las descargas de los nuevos modelos populares en 2025 se originaron en China. Los desarrolladores estadounidenses, antaño líderes indiscutibles del mercado, pierden cuota de mercado continuamente. Las familias de modelos Qwen y DeepSeek de Alibaba están experimentando un crecimiento masivo, dejando atrás a competidores estadounidenses anteriormente dominantes como Meta y Google. Estas dos familias de modelos chinas por sí solas representan el 14 % de todas las descargas. En comparación, los modelos Llama de Meta, que aún dominaban el mercado en 2024, solo alcanzaron 500 millones de descargas en el mismo período, mientras que la familia Qwen de Alibaba superó los 750 millones de descargas.

La apertura estratégica como respuesta a las sanciones estadounidenses

Este cambio, sin embargo, no es únicamente el resultado de la superioridad tecnológica, sino más bien la consecuencia de un realineamiento estratégico deliberado por parte de las empresas tecnológicas chinas. Mientras gigantes estadounidenses como OpenAI y Google protegen sus tecnologías de IA más avanzadas tras costosos muros de pago y API cerradas, China ha seguido una estrategia diametralmente opuesta. Más de veinte empresas y universidades chinas han publicado modelos de código abierto, lo que representa un mensaje coordinado, si no formalmente dirigido, al mercado global. Esta estrategia de apertura no es altruismo, sino una respuesta calculada a las restricciones a la exportación y las sanciones tecnológicas impuestas por Estados Unidos a las empresas tecnológicas chinas. Bajo el Marco de Difusión de IA de EE. UU., los chips de IA avanzados están bloqueados para China, lo que obliga a los desarrolladores chinos a trabajar con hardware menos costoso y algoritmos más eficientes.

Paradójicamente, esta limitación tecnológica ha dado lugar a una innovación que, a largo plazo, podría resultar más costosa para la industria estadounidense de la IA: la democratización masiva de la tecnología. Al poner sus modelos a disposición del público, las empresas chinas están reduciendo drásticamente las barreras de entrada para pequeños equipos, startups e instituciones de investigación de todo el mundo. Garantizan que el desarrollo de la IA ya no sea privilegio exclusivo de unas pocas megacorporaciones con presupuestos multimillonarios. Esta decisión estratégica, surgida de la necesidad, se está convirtiendo en el arma más poderosa contra la filosofía cerrada de la IA en Estados Unidos.

Eficiencia en lugar de fuerza bruta: la superioridad económica de las nuevas arquitecturas

El núcleo económico de este cambio reside en la radical rentabilidad de los modelos chinos. DeepSeek-R1, por ejemplo, alcanza un rendimiento técnico igual o superior al de OpenAI-o1, mientras que los costes operativos son de tan solo un cinco por ciento. La métrica de costes es concreta: DeepSeek cobra 2,19 dólares por millón de tokens de salida, mientras que OpenAI-o1 cuesta 60 dólares por millón de tokens. No se trata de una diferencia marginal, sino de un ahorro de costes de aproximadamente 30 veces para una calidad de salida comparable o superior. Esta estructura de costes se basa en una innovación metodológica fundamental. Mientras que OpenAI emplea un proceso de tres etapas que consiste en el ajuste fino supervisado, el modelado de recompensas y la optimización de PPO, DeepSeek utiliza aprendizaje de refuerzo puro sin supervisión previa. El modelo aprende mediante ensayo y error, corrigiéndose a sí mismo y resolviendo problemas complejos mediante experimentación algorítmica, en lugar de mediante una costosa guía humana.

El presupuesto de entrenamiento subraya la disparidad económica: DeepSeek invirtió aproximadamente doce millones de dólares en su entrenamiento R1. OpenAI ahora gasta aproximadamente siete mil millones de dólares anuales en entrenamiento e inferencia, con un costo de cientos de millones de dólares por cada ciclo de entrenamiento individual. Un informe del Wall Street Journal sugiere que OpenAI presupuesta alrededor de quinientos millones de dólares por ciclo de entrenamiento de seis meses para GPT-5. Estas cifras no solo resaltan las mejoras en la rentabilidad, sino también un cambio más profundo en la lógica tecnológica: los desarrolladores chinos han descubierto que el tamaño y la potencia de procesamiento no son los únicos determinantes del rendimiento del modelo. Una arquitectura inteligente, métodos de entrenamiento eficientes y un uso optimizado del hardware pueden generar enormes ahorros de costos.

Esta innovación tecnológica tiene un impacto directo en la accesibilidad económica de la IA. El modelo Qwen de Albaba, por ejemplo, vio reducido su precio en un 97 %, haciéndolo accesible a millones de desarrolladores, startups y emprendedores que no pueden competir con los precios de OpenAI. Al mismo tiempo, es evidente que los modelos chinos están ganando impulso en el mercado gracias a actualizaciones más frecuentes y ciclos de versiones más rápidos. Cada actualización de modelo suele generar un aumento en la base de usuarios y la adopción. Dado que los proveedores chinos lanzan nuevas versiones con mucha mayor frecuencia, su base de usuarios crece más rápido que la de los proveedores estadounidenses, que actualizan con menos frecuencia, pero con mejoras más significativas en rendimiento y funcionalidad.

La respuesta de Silicon Valley: entre el dominio de la infraestructura y el cambio de rumbo de Meta hacia el código abierto

La transición de un monopolio a un panorama fragmentado no debe entenderse como una narrativa simplista de David contra Goliat. Más bien, se trata de la coexistencia de diferentes lógicas económicas. Estados Unidos conserva ventajas estructurales. Con aproximadamente 500.000 especialistas en IA, la industria estadounidense posee la mayor reserva de talento del mundo. Las inversiones en capital riesgo e investigación ascienden a unos 502.000 millones de dólares anuales. La capacidad de los centros de datos estadounidenses es de 45 gigavatios, la mayor del mundo. Esta superioridad infraestructural permite a las empresas estadounidenses seguir desarrollando los modelos de código cerrado más potentes, que superan a las alternativas de código abierto en muchas aplicaciones altamente especializadas. Los modelos de OpenAI son valorados por su fiabilidad y consistencia, Meta-Llama ha desarrollado una comunidad robusta y Google Gemini ofrece capacidades multimodales con escalabilidad propietaria.

Al mismo tiempo, Meta, una de las empresas tecnológicas más importantes de EE. UU., se está convirtiendo en la mayor apóstata del modelo estadounidense de código cerrado. Bajo el liderazgo de Mark Zuckerberg, Meta ha lanzado un agresivo programa de código abierto, lanzando su modelo abierto más potente hasta la fecha, Llama 4. Con 400 000 millones de parámetros, Llama 4 se posiciona como un competidor directo de OpenAI y Google, pero con una diferencia fundamental: su disponibilidad es gratuita. Esta decisión de Meta representa un cambio de rumbo consciente respecto a su estrategia anterior y demuestra que incluso un gigante tecnológico consolidado ha reconocido que el futuro del mercado de la IA reside en la apertura. El pronóstico de Gartner confirma esta tendencia: los modelos de lenguaje de código abierto representarán aproximadamente el 50 % del mercado empresarial para 2027, el doble de la cifra actual.

Una nueva dimensión de transformación digital con IA Gestionada (Inteligencia Artificial) – Plataforma y Solución B2B | Xpert Consulting - Imagen: Xpert.Digital

Aquí aprenderá cómo su empresa puede implementar soluciones de IA personalizadas de forma rápida, segura y sin grandes barreras de entrada.

Una Plataforma de IA Gestionada es su paquete integral y sin preocupaciones para la inteligencia artificial. En lugar de lidiar con tecnología compleja, infraestructura costosa y largos procesos de desarrollo, recibirá una solución integral adaptada a sus necesidades de un socio especializado, a menudo en cuestión de días.

Los beneficios clave de un vistazo:

⚡ Implementación rápida: De la idea a la aplicación operativa en días, no meses. Ofrecemos soluciones prácticas que generan valor inmediato.

🔒 Máxima seguridad de datos: Tus datos confidenciales permanecen contigo. Garantizamos un procesamiento seguro y conforme a la normativa sin compartirlos con terceros.

💸 Sin riesgo financiero: Solo pagas por los resultados. Se eliminan por completo las altas inversiones iniciales en hardware, software y personal.

🎯 Concéntrese en su negocio principal: Concéntrese en lo que mejor sabe hacer. Nos encargamos de toda la implementación técnica, la operación y el mantenimiento de su solución de IA.

📈 Escalable y a prueba de futuro: Su IA crece con usted. Garantizamos la optimización y la escalabilidad continuas, y adaptamos los modelos con flexibilidad a las nuevas necesidades.

Más sobre esto aquí:

• La solución de IA gestionada - Servicios de IA industrial: la clave para la competitividad en los sectores de servicios, industrial y de ingeniería mecánica

Nuevas oportunidades para las pymes y la soberanía de datos europea

El auge de los modelos de IA de código abierto tiene consecuencias inmediatas para las pequeñas y medianas empresas (pymes). Emprendedores y desarrolladores ahora pueden integrar capacidades de IA en sus productos sin gastar millones en API propietarias. Las startups fundadas en Europa, Asia u otras regiones han alcanzado, por primera vez, una verdadera paridad tecnológica con los gigantes. La empresa francesa Mistral AI, por ejemplo, que desarrolla modelos de código abierto y recientemente completó una importante ronda de financiación con una valoración de seis mil millones de euros, se beneficia directamente de este nuevo panorama. De igual manera, la startup alemana Aleph Alpha, centrada en la soberanía de datos europea, puede construir sobre sólidas bases de código abierto en lugar de desarrollar desde cero.

Al mismo tiempo, los modelos de código abierto abren nuevas opciones de implementación cruciales para las organizaciones preocupadas por la privacidad y la seguridad de los datos. En lugar de enviar datos a servidores de OpenAI, Google o incluso chinos, las empresas pueden ejecutar los modelos localmente en su propio hardware. Esto no es solo una posibilidad técnica, sino una necesidad económica y regulatoria. En agosto de 2025, la Unión Europea implementó su Reglamento de IA para modelos de IA de propósito general, que implica amplios requisitos de transparencia. Los proveedores de modelos de lenguaje extensos deben divulgar detalladamente cómo funcionan sus modelos, con qué datos se entrenaron y cómo gestionan los riesgos. Se prevén algunas excepciones para los modelos de código abierto, lo que otorga a los desarrolladores europeos y globales una ventaja regulatoria sobre los sistemas cerrados.

Adecuado para:

• ¡NUEVO! DeepSeek OCR: el triunfo silencioso de China. Cómo una IA de código abierto está socavando el dominio estadounidense en la industria de los chips.

La paradoja de la transparencia y los riesgos de seguridad geopolítica

Sin embargo, la calidad y la transparencia de estos modelos abiertos están mostrando un preocupante declive. En 2022, alrededor del 80 % de los modelos populares revelaron abiertamente los datos con los que fueron entrenados. Para 2025, esta cifra se había reducido a tan solo el 39 %. Lo que realmente está surgiendo no es un código abierto auténtico con total transparencia, sino una nueva categoría: modelos semiabiertos de descarga gratuita, pero cuyo funcionamiento interno y datos de entrenamiento no se pueden rastrear. Se trata de una democratización sin transparencia, de disponibilidad sin comprensión. Permite que muchas personas utilicen e integren sistemas de IA, pero al mismo tiempo genera nuevas incertidumbres sobre el verdadero origen y los sesgos de estos sistemas.

Esta falta de transparencia se vuelve particularmente problemática en el caso de los modelos chinos. Si bien los desarrolladores chinos difunden agresivamente sus modelos, estos operan bajo la influencia de las directrices de censura estatales. Se sabe que DeepSeek y otros sistemas de IA chinos suprimen o falsifican información cuando se realizan consultas sobre temas sensibles como Taiwán o la masacre de la Plaza de Tiananmén. Esto no es una coincidencia, sino una manifestación del marco de control chino, en el que todas las empresas tecnológicas operan bajo supervisión estatal. Las implicaciones de seguridad son sutiles pero significativas: mientras que los modelos de código abierto de fuentes occidentales pueden, al menos en teoría, ser revisados ​​por la comunidad investigadora, los modelos chinos están influenciados por mecanismos opacos de control político sin transparencia alguna.

Una segunda preocupación en materia de seguridad se relaciona con la privacidad de los datos y la vigilancia gubernamental. DeepSeek almacena los datos de los usuarios en servidores en China sin ofrecerles la opción de darse de baja. Esto proporciona al gobierno chino un posible acceso a los datos. Los informes indican que las implementaciones de DeepSeek también son propensas a emitir código inseguro cuando las consultas se vuelven políticamente sensibles. Esto plantea no solo preocupaciones sobre la privacidad, sino también dudas sobre la seguridad y la fiabilidad de los sistemas utilizados en infraestructuras críticas o agencias gubernamentales. El Gobierno Federal Alemán y las instituciones europeas se muestran, con razón, cautelosos respecto al despliegue de sistemas de IA chinos en contextos sensibles.

Paradójicamente, esta tensión geopolítica podría permitir que Europa, durante mucho tiempo un observador pasivo en la carrera por la IA entre Estados Unidos y China, asuma un papel independiente. El error tradicional de Europa ha sido regular mientras otros innovaban e innovar mientras Estados Unidos escalaba. Este patrón histórico resultó en que inventos europeos como internet fueran monopolizados por empresas estadounidenses. Sin embargo, la regulación de la IA de la UE podría abrir un camino diferente. En lugar de limitarse a regular de forma reactiva, Europa puede centrarse proactivamente en la transparencia, la soberanía de los datos y el procesamiento local. Esto no solo genera claridad regulatoria, sino también un entorno competitivo para los desarrolladores europeos especializados en confianza, seguridad y cumplimiento normativo.

Sin embargo, la realidad geopolítica presenta matices. Estados Unidos sigue ostentando el liderazgo absoluto en los sistemas más potentes, aunque cada vez más no a través de OpenAI, sino de Meta y, en cierta medida, de Anthropic. China no está en vías de superar tecnológicamente a Estados Unidos, sino de hacer que la competencia tecnológica sea más rentable y democrática. Esto cambia las reglas del juego para millones de actores, pero no necesariamente para organizaciones con presupuestos ilimitados. La implicación a largo plazo, sin embargo, es que un futuro con tecnología de IA fácilmente disponible y rentable para todos los actores redistribuirá las oportunidades y los riesgos globales.

La disrupción de los modelos de negocio y la realidad de las cifras de uso

Las consecuencias económicas de este cambio son profundas. Para las empresas, esto significa que los modelos de negocio tradicionales basados ​​en tecnología de IA propietaria se ven sometidos a presión. El 85 % de las empresas encuestadas en un estudio reciente considera la IA generativa una gran oportunidad para transformar sus modelos de negocio. Al mismo tiempo, aproximadamente una quinta parte advierte de importantes riesgos de disrupción para los modelos de negocio existentes. Áreas como el desarrollo de software, el diseño, la creación de contenido y la consultoría tradicional podrían transformarse drásticamente si los sistemas de IA de alto rendimiento se volvieran accesibles para todos.

Esto también aplica a la dinámica del mercado laboral. Si los sistemas de IA ya no se limitan a tecnología propietaria costosa, sino que son accesibles para cualquier desarrollador, las tareas que actualmente requieren experiencia especializada podrían automatizarse masivamente. Una agencia de diseño web, por ejemplo, podría ser reemplazada por un pequeño equipo con un buen soporte de IA. Los centros de servicio, programadores, oficinas de diseño y departamentos administrativos podrían transformarse radicalmente gracias a la disponibilidad de potentes modelos abiertos. Sin embargo, esto no es una automatización en el sentido clásico, sino más bien una redistribución de la creación de valor: en lugar de que una gran empresa con un gran presupuesto preste servicios de IA, las empresas medianas o pequeñas pueden hacer lo mismo.

Las métricas de uso empírico confirman este cambio fundamental. La situación se vuelve aún más clara al considerar la generación real de tokens (la cantidad de resultados de IA que los usuarios realmente generan) en lugar de las cifras de descargas. A finales de 2024, los modelos chinos representaban solo alrededor del 1,2 % de la generación global de tokens. Para 2025, esta proporción había aumentado a casi el 30 % en tan solo unas semanas, con un promedio de alrededor del 13 % a lo largo del año. Este es un cambio aún más drástico de lo que sugieren las cifras de descargas. DeepSeek por sí solo generó aproximadamente 14,37 billones de tokens entre noviembre de 2024 y noviembre de 2025, significativamente más que los 5,59 billones de tokens de Qwen, y juntos superan la producción total de todos los demás modelos de código abierto combinados.

En otras palabras, no se trata solo de un cambio en la disponibilidad o el interés, sino de un cambio real en el uso. Millones de personas y organizaciones ya utilizan activamente los modelos abiertos chinos para sus tareas diarias, el desarrollo de software, la investigación y la creación de contenido.

En conclusión, se puede afirmar que la realidad empírica de 2025 presenta un panorama de IA fundamentalmente diferente al de tres años antes. La transición de una arquitectura dominada por EE. UU. y centrada en el código cerrado a un panorama multipolar impulsado por el código abierto ya no es una predicción ni una posibilidad, sino una realidad. Los desarrolladores chinos no han superado técnicamente a EE. UU., pero han establecido una lógica económica diferente que prioriza la rentabilidad, la accesibilidad y la velocidad. Esta competencia no se ganará mediante una superioridad tecnológica absoluta, sino mediante la lógica del mercado: quien ofrezca modelos asequibles, fácilmente disponibles y actualizados periódicamente obtendrá mayores cuotas de mercado, independientemente de si su sistema obtiene un rendimiento una décima de punto porcentual superior en cada punto de referencia.

El año 2025 marca, por tanto, la transición de una era de exclusividad de la IA a una era de proliferación de la IA. Las implicaciones para la economía, la gobernanza, la seguridad y la dinámica de poder global son significativas y exigen una reorientación fundamental de las consideraciones estratégicas en la política, los negocios y la ciencia. La disponibilidad gratuita o económica de sistemas de IA de alto rendimiento no es problemática en sí misma, pero genera nuevas responsabilidades: la transparencia respecto al origen, los datos de entrenamiento y los posibles sesgos se vuelve esencial. Al mismo tiempo, esto abre una nueva oportunidad para que países como Alemania y la Unión Europea funcionen no solo como reguladores, sino como actores independientes en el mercado global de la IA.

☑️ Nuestro idioma comercial es inglés o alemán.

☑️ NUEVO: ¡Correspondencia en tu idioma nacional!

Konrad Wolfenstein

Estaré encantado de servirle a usted y a mi equipo como asesor personal.

Puedes ponerte en contacto conmigo rellenando el formulario de contacto o simplemente llámame al +49 89 89 674 804 (Múnich) . Mi dirección de correo electrónico es: wolfenstein ∂ xpert.digital

Estoy deseando que llegue nuestro proyecto conjunto.

☑️ Apoyo a las PYMES en estrategia, consultoría, planificación e implementación.

☑️ Creación o realineamiento de la estrategia digital y digitalización

☑️ Ampliación y optimización de procesos de ventas internacionales

☑️ Plataformas comerciales B2B globales y digitales

☑️ Pionero en desarrollo empresarial / marketing / relaciones públicas / ferias comerciales

Benefíciese de la amplia y quíntuple experiencia de Xpert.Digital en un paquete integral de servicios | I+D, XR, RR. PP. y optimización de la visibilidad digital - Imagen: Xpert.Digital

Xpert.Digital tiene un conocimiento profundo de diversas industrias. Esto nos permite desarrollar estrategias a medida que se adaptan precisamente a los requisitos y desafíos de su segmento de mercado específico. Al analizar continuamente las tendencias del mercado y seguir los desarrollos de la industria, podemos actuar con previsión y ofrecer soluciones innovadoras. Mediante la combinación de experiencia y conocimiento generamos valor añadido y damos a nuestros clientes una ventaja competitiva decisiva.

Más sobre esto aquí:

• Utilice la experiencia quíntuple de Xpert.Digital en un solo paquete, desde sólo 500 € al mes