La ofensiva de código abierto de China en inteligencia artificial: cómo el software libre está destruyendo el negocio multimillonario de Silicon Valley
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Publicado el: 22 de febrero de 2026 / Actualizado el: 22 de febrero de 2026 – Autor: Konrad Wolfenstein
La ofensiva de código abierto de China en inteligencia artificial: cómo el software libre está destruyendo el negocio multimillonario de Silicon Valley – Imagen: Xpert.Digital
DeepSeek, Qwen & Co.: Los modelos de IA abiertos de China se están apoderando del mundo en secreto
El efecto bumerán: cómo las sanciones estadounidenses hicieron posible el gigantesco milagro de la inteligencia artificial de China
El mundo tecnológico global está experimentando una conmoción histórica: lo que hasta hace poco se consideraba el dominio inexpugnable y multimillonario de Silicon Valley se encuentra ahora bajo una inmensa presión debido a una ofensiva de código abierto sin precedentes por parte de China. Con sistemas como DeepSeek, Qwen de Alibaba y Kimi K2.5, los desarrolladores chinos no solo igualan el rendimiento de gigantes estadounidenses como OpenAI, sino que también rebajan sus precios hasta en un 95 %. El resultado es un cambio estructural fundamental que está revolucionando toda la industria: ya el 80 % de las startups estadounidenses dependen de estos modelos del Lejano Oriente, extremadamente eficientes en el uso de recursos. Irónicamente, las medidas restrictivas estadounidenses, como los controles a la exportación de microchips, han impulsado significativamente este auge de la innovación y han obligado a China a realizar avances arquitectónicos. Occidente, y en especial la Europa tecnológicamente rezagada, se enfrenta ahora a un enorme reto estratégico: ¿Cómo abordar un nuevo orden mundial de la IA en el que la tecnología de vanguardia proviene repentinamente de Pekín casi gratis, al tiempo que crea profundas dependencias geoestratégicas?
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El panorama global de la IA ha cambiado radicalmente en los últimos doce meses. Lo que antes era dominio exclusivo de las empresas tecnológicas estadounidenses está siendo cada vez más penetrado por modelos chinos de código abierto que igualan los mejores sistemas occidentales en rendimiento, a un precio mucho menor. Este cambio estructural no solo afecta a productos o empresas individuales, sino que cuestiona toda la arquitectura de creación de valor de la IA generativa. Para comprender las implicaciones de este desarrollo, conviene analizar sistemáticamente las fuerzas económicas, tecnológicas y geopolíticas que impulsan el auge de los ecosistemas de IA chinos.
El momento DeepSeek como catalizador de una nueva era
En enero de 2025, la startup china DeepSeek lanzó su modelo de razonamiento R1, lo que desencadenó una conmoción que trascendió con creces los círculos técnicos. La noticia de que una empresa relativamente pequeña, con unos 200 empleados, había presentado un modelo cuyo rendimiento rivalizaba con los mejores sistemas de OpenAI sacudió los mercados financieros. Los costes de formación declarados por DeepSeek, de aproximadamente 5,6 millones de dólares para el tiempo de procesamiento de la GPU pura del modelo base V3, se convirtieron rápidamente en un símbolo de una nueva dinámica de costes, a pesar de que los analistas estimaban que los costes totales reales, incluyendo investigación, personal e infraestructura, ascendían a cientos de millones. El punto crucial no era la cifra exacta, sino el mensaje: se podían desarrollar modelos de IA de alto rendimiento con muchos menos recursos de los que la industria estadounidense había supuesto previamente. DeepSeek aprovechó diversas innovaciones arquitectónicas para lograrlo, como la arquitectura Mixture of Experts, donde solo 37 000 millones de los 671 000 millones de parámetros totales están activos por token, y el entrenamiento FP8 con requisitos de memoria reducidos a la mitad. Estas ganancias de eficiencia tuvieron consecuencias económicas inmediatas: el modelo R1 se ofreció a precios de inferencia de $0,55 por millón de tokens de entrada y $2,19 por millón de tokens de salida, lo que representa un descuento del 90 al 95 por ciento en comparación con ofertas similares de OpenAI.
Qwen de Alibaba y la conquista silenciosa de las plataformas para desarrolladores
Mientras DeepSeek dominaba los titulares, se estaba produciendo un cambio igualmente significativo en las plataformas cruciales para el desarrollo práctico de la IA. La familia de modelos Qwen de Alibaba superó los 700 millones de descargas en la plataforma de IA colaborativa Hugging Face en enero de 2026, convirtiéndose en el sistema de IA de código abierto más utilizado a nivel mundial. Qwen ya había superado a los modelos Llama de Meta en descargas acumuladas para octubre de 2025, y para diciembre de 2025, las descargas mensuales de Qwen superaron el total combinado de las siguientes ocho familias de modelos más grandes, incluyendo Meta, DeepSeek, OpenAI, Mistral, Nvidia y Zhipu.AI. Rastreadores independientes mostraron descargas acumuladas de aproximadamente 385 millones para Qwen, en comparación con los 346 millones de Llama a mediados de diciembre de 2025. Este dominio se debe a una estrategia deliberada: Alibaba ofrece una amplia gama de variantes de modelos, desde versiones ligeras con 600 millones de parámetros hasta sistemas con decenas de miles de millones de parámetros, todos bajo licencias permisivas que permiten el uso comercial y la personalización individual. Qwen también destaca especialmente en tareas multilingües, especialmente en chino y árabe, lo que impulsa su uso en Asia, Oriente Medio y Latinoamérica.
Kimi K2.5 y la nueva realidad de costes para los modelos de gama alta
El último capítulo en este desarrollo lo escribió Moonshot AI a finales de enero de 2026 con el lanzamiento de Kimi K2.5. Este modelo de ponderación abierta, con aproximadamente un billón de parámetros, obtuvo una puntuación del 50,2 % en el exigente benchmark Humanity's Last Exam utilizando herramientas, superando a GPT-5.2, Claude Opus 4.5 y Gemini 3 Pro. En la plataforma de calificación de Análisis Artificial, K2.5 obtuvo una puntuación Elo de 1309 para tareas basadas en agentes, lo que lo coloca por delante de GLM-4.7, DeepSeek V3.2 y Gemini 3 Pro. Lo que hace a Kimi K2.5 particularmente atractivo desde una perspectiva económica es su rentabilidad: los costes de inferencia son de aproximadamente 0,60 $ por millón de tokens de entrada, en comparación con los 5 $ de Claude Opus 4.5, y de 3 $ por millón de tokens de salida, en comparación con los 25 $. En la práctica, esto se traduce en un ahorro de costes de ocho veces con un rendimiento comparable. Además, ofrece una innovación técnica de gran relevancia para el uso empresarial: K2.5 puede orquestar hasta 100 subagentes en paralelo y ejecutar flujos de trabajo con hasta 1500 llamadas a herramientas coordinadas, lo que reduce el tiempo de procesamiento de las tareas paralelizables en 4,5 veces. El hecho de que K2.5 sea también el primer modelo líder de peso abierto que ofrece capacidades multimodales nativas para el procesamiento de imágenes y vídeo elimina uno de los últimos obstáculos que limitaban el rendimiento de los modelos de código abierto frente a los sistemas propietarios.
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El salto de la cuota de mercado mundial en cifras concretas
La suma de estos desarrollos individuales se manifiesta en un salto sin precedentes en la cuota de mercado. Según un análisis de OpenRouter, que evaluó más de 100 billones de tokens de datos de uso en el mundo real, la cuota de los modelos de IA chinos en el uso global aumentó del 13 % a principios de 2025 a casi el 30 % a finales de año. Un estudio conjunto del MIT y Hugging Face descubrió que los modelos chinos de código abierto alcanzaron una cuota de descarga del 17,1 % entre agosto de 2024 y agosto de 2025, superando por primera vez a Estados Unidos, que tenía un 15,8 %. DeepSeek lideró el ecosistema de código abierto con 14,37 billones de tokens procesados, seguido de Qwen con 5,59 billones y Metas Llama con 3,96 billones. Nikkei informó que la cuota de mercado global de la IA generativa china rondaba el 15 % en noviembre de 2025, frente a tan solo el 1 % del año anterior. Las cifras totales de descargas por región muestran este cambio de forma especialmente clara: China tiene alrededor de 540 millones de descargas, EE. UU. 474 millones y la Unión Europea solo 118 millones.
Por qué el 80 por ciento de las startups estadounidenses dependen de modelos chinos
El cambio de mercado no es un fenómeno abstracto, sino que impacta directamente las decisiones comerciales de las empresas tecnológicas. Martin Casado, socio de la reconocida firma de capital riesgo Andreessen Horowitz, resumió sucintamente la magnitud de este cambio: aproximadamente el 80 % de las startups que buscan financiación de la firma y que se basan en modelos de código abierto utilizan tecnología china. La razón es un simple cálculo comercial. Las startups que utilizan modelos basados en DeepSeek pagan entre 0,10 y 0,20 dólares por millón de tokens, mientras que cargas de trabajo comparables de los principales proveedores propietarios cuestan entre 20 y 60 dólares, una diferencia de 100 a 300 veces. Para una empresa de capital semilla o Serie A que procesa entre 50 y 100 millones de tokens al mes, esto se traduce en la diferencia entre gastar entre 1000 y 2000 dólares y entre 100 000 y 600 000 dólares al mes. En el entorno de financiación actual, esta diferencia puede suponer de 15 a 24 meses de reservas de liquidez frente a entre tres y seis meses. El rendimiento ya no es un obstáculo: Varios modelos chinos de código abierto igualan o incluso superan los resultados de versiones anteriores de GPT-4 en pruebas de referencia de programación y lógica estándar. Esto genera un efecto secundario de importancia estratégica: cuando la inferencia y el ajuste fino se vuelven prácticamente gratuitos a escala de startup, la especialización vuelve a ser económicamente viable. Los fundadores que antes dependían de la inducción genérica de APIs cerradas ahora pueden entrenar modelos de alta precisión específicos de cada dominio.
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¿El fin de la costosa IA? Cómo la estrategia de código abierto de China está revolucionando el mundo tecnológico
El cálculo de código abierto de Pekín como herramienta de política industrial
La ofensiva china hacia el código abierto no es un desarrollo aleatorio del mercado, sino el resultado de una estrategia deliberada de política industrial. Pekín promueve activamente la publicación de ponderaciones de modelos abiertos mediante subvenciones, incentivos fiscales y acuerdos regulatorios especiales que permiten a los laboratorios chinos publicar ponderaciones de modelos completas, mientras que muchos laboratorios occidentales mantienen cerrados sus modelos de primer nivel. Esta estrategia sigue una lógica económica clara: al distribuir capacidades en todo el ecosistema, China puede compensar la dificultad de competir directamente con líderes del mercado estadounidense, fuertemente controlados, como OpenAI y Anthropic. Esta lógica de difusión es particularmente eficaz en un sistema donde tanto los planificadores gubernamentales como las grandes plataformas tecnológicas y las startups tienen incentivos para demostrar un progreso visible en IA. En agosto de 2025, el Consejo de Estado de China presentó un proyecto de ley que anima a las universidades a recompensar las contribuciones de código abierto y permite que las contribuciones de los estudiantes a plataformas como GitHub o Gitee se reconozcan como crédito académico. Instituciones líderes como la Universidad de Tsinghua han comenzado a integrar sistemáticamente el desarrollo de IA y la participación en el código abierto en sus programas educativos. A nivel internacional, China se está posicionando conscientemente como un actor multilateral, abierto y orientado al desarrollo en la gobernanza de la IA, una retórica que resuena cada vez más, particularmente en el Sur Global, mientras que la administración Trump se centra en el dominio estadounidense y en un enfoque de "Estados Unidos primero".
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La trampa del control de las exportaciones y sus efectos paradójicos
Un catalizador clave para el éxito de China en el código abierto fue, irónicamente, la misma medida que pretendía obstaculizarlo: los controles estadounidenses a las exportaciones de chips de IA avanzados. Excluir a las empresas chinas del acceso a los semiconductores más potentes de Nvidia obligó a los laboratorios chinos a innovar a nivel arquitectónico. El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, declaró el fracaso de los controles a las exportaciones en mayo de 2025, señalando que la cuota de mercado de Nvidia en China había caído del 95 % durante la administración Obama al 50 % durante la administración Biden, mientras que las empresas chinas, simultáneamente, migraron a semiconductores de fabricantes nacionales como Huawei y aceleraron sus propias cadenas de suministro. En enero de 2026, la administración Trump, bajo nuevas condiciones, autorizó la exportación de los chips H200 de Nvidia a China, estipulando una participación del 25 % en los ingresos para el gobierno estadounidense y que las exportaciones no podían superar el 50 % de la cantidad vendida a clientes estadounidenses. Esta política revela un dilema fundamental: si bien restringir el acceso a los chips ha frenado a China a corto plazo, ha propiciado avances arquitectónicos a largo plazo que erosionan la ventaja de los modelos occidentales más costosos. El Instituto de Política de la Sociedad Asiática ya ha advertido que un enfoque excesivo en sistemas cerrados y propietarios podría socavar el liderazgo de Estados Unidos y ha abogado por una estrategia de apertura inteligente.
La vulnerabilidad estratégica de Europa en la carrera de la IA
Para Europa, el cambio de poder en el sector de la IA presenta un desafío particular. Con tan solo 118 millones de descargas de Hugging Face, la UE se encuentra muy por detrás de China y EE. UU. y corre el riesgo de volverse doblemente dependiente: de los sistemas propietarios estadounidenses, por un lado, y de los modelos chinos de código abierto, por otro. Un análisis del Instituto Bruegel de Bruselas sostiene que los modelos de IA más económicos ofrecen simultáneamente a las empresas europeas la oportunidad de desarrollar aplicaciones de IA más pequeñas y especializadas basadas en los modelos de lenguaje más amplios. La UE, por su parte, ha anunciado una iniciativa de inversión en IA de 200 000 millones de euros. Al mismo tiempo, la Oficina Europea de IA se enfrenta a un delicado equilibrio: los sólidos marcos regulatorios bajo la Ley de IA deben conciliarse con la necesidad de fortalecer el rezagado ecosistema europeo de IA. Las empresas y los gobiernos del Sudeste Asiático, Oriente Medio y Latinoamérica optan cada vez más por los modelos chinos de código abierto como base para las implementaciones locales, sobre todo por razones de soberanía de datos. Esta tendencia podría crear dependencias tecnológicas a largo plazo contrarias a los intereses europeos.
El cambio de paradigma económico en la industria de la IA
Los avances del último año marcaron el comienzo de un cambio de paradigma fundamental en la economía de la inteligencia artificial. El modelo de negocio anterior de la industria estadounidense de la IA se basaba en inversiones masivas en sistemas propietarios de vanguardia, monetizados mediante suscripciones y contratos empresariales. Este modelo presupone una ventaja tecnológica sustancial que justifica los sobreprecios. Esta misma ventaja se está erosionando sistemáticamente. La estrategia china normaliza la expectativa de que los modelos de IA de alto rendimiento deberían estar disponibles a bajo precio o incluso de forma gratuita. Esta es una mala noticia para los inversores que han apostado por la creación de valor de los modelos cerrados. El lanzamiento de DeepSeek R1 se consideró uno de los detonantes de una ola de ventas de un billón de dólares en el sector tecnológico estadounidense, ya que señaló los profundos temores de los inversores respecto a la mercantilización de la IA y la creciente competitividad de China. La dinámica económica subyacente es clara: cuando los costes de entrenamiento de los modelos competitivos se reducen en un orden de magnitud y los costes de inferencia en dos órdenes de magnitud, toda la estructura de la industria cambia. Empresas como Airbnb ya están utilizando los modelos Qwen de Alibaba para su interfaz de servicio al cliente, un ejemplo de cómo incluso las empresas occidentales establecidas están integrando las ventajas de costos de los modelos chinos de código abierto en sus cadenas de valor.
La próxima ola será más especializada y poderosa
La próxima generación de modelos chinos de código abierto será aún más diferenciada y potente. Qwen de Alibaba se ha convertido en una de las familias de modelos abiertos más diversas, con variantes que van desde portátiles individuales hasta centros de datos, optimizadas para tareas específicas como el seguimiento de instrucciones estructuradas o la programación. Al parecer, DeepSeek está trabajando en un nuevo proyecto, denominado MODEL1, que ha surgido en la comunidad de código abierto. Al mismo tiempo, otras empresas chinas se están posicionando: Zhipu AI con su imagen GLM entrenada en chips nacionales, ByteDance con Seedream 4.0 y Qwen Image-2512 de Alibaba, que se está consolidando como un modelo gratuito de código abierto para la generación de imágenes, paisajes y texto de alta calidad. El chino simplificado representa actualmente casi el cinco por ciento del volumen global de tokens, lo que lo convierte en el segundo idioma más utilizado después del inglés, que representa el 82,87 por ciento. La creciente diversidad de modelos implica que los desarrolladores de todo el mundo tienen cada vez más acceso a herramientas especializadas que antes estaban reservadas solo a las grandes empresas tecnológicas.
La cuestión del poder detrás del modelo de código abierto
Tras la dinámica tecnológica y económica se esconde una cuestión más profunda de política de poder. La forma en que se difunden y controlan los modelos de IA determina quién configura la infraestructura de la próxima revolución tecnológica. Los modelos chinos suelen publicar sus ponderaciones: los valores numéricos establecidos durante el entrenamiento que determinan su comportamiento. Cualquiera puede descargar, ejecutar, estudiar y modificar estos sistemas. Esto no es, en absoluto, una práctica habitual en los modelos estadounidenses, ni siquiera en aquellos que se consideran abiertos. OpenAI, a pesar de su nombre, mantiene la propiedad de sus sistemas más avanzados, e incluso Llama, de Meta, está sujeto a términos de servicio que restringen su modificación sin restricciones. Los proveedores chinos calculan que la apertura total no solo les otorgará prestigio en la comunidad de desarrolladores, sino que también creará un ejército de voluntarios que mejorarán la tecnología a su propio coste. Datos de Stanford HAI confirman este efecto: desde enero de 2025, los modelos derivados basados en Qwen y DeepSeek han superado a los basados en grandes modelos fundacionales occidentales. Aproximadamente el 40 % de los modelos de IA desarrollados por empresas chinas se utilizan para tareas exigentes como la programación y el diseño.
La factura incómoda para Occidente
El desafío estratégico para Occidente puede reducirse a un cálculo incómodo: si los modelos chinos de código abierto permean el 80% de la infraestructura de startups estadounidenses y alcanzan a más del 10% de los usuarios en más de 30 países, como sugieren las tendencias actuales, entonces surgirá una dependencia tecnológica de un rival geoestratégico. Al mismo tiempo, millones de desarrolladores, empresas e instituciones de investigación en todo el mundo se beneficiarán de un acceso sin precedentes a la poderosa tecnología de IA. La cuestión de si la democratización de la infraestructura de IA a través de los modelos chinos de código abierto representa una ganancia neta o un riesgo neto de seguridad moldeará el debate sobre política tecnológica de los próximos años. La respuesta dependerá de si Occidente desarrolla su propia estrategia coherente que combine las ventajas de la innovación abierta con una agenda de política industrial creíble, o si continúa oscilando entre el proteccionismo y la liberalización tardía. Una cosa es segura: los días en que la IA de vanguardia era privilegio de las corporaciones estadounidenses financieramente poderosas han terminado irrevocablemente.
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