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La carrera mundial por la Inteligencia Artificial ya no se libra solo en Silicon Valley. China ha entrado con una estrategia muy particular: modelos «abiertos», precios agresivos y un ritmo de lanzamientos que está descolocando a las grandes tecnológicas norteamericanas. Pero, ¿qué hay detrás de esta jugada?
Cuando hablamos de software de código abierto, pensamos en programas como Linux, donde miles de desarrolladores pueden ver, modificar y mejorar el código. El negocio no está en vender el software (que es gratis), sino en dar soporte a las empresas que lo usan a gran escala. Se calcula que Linux funciona, de una forma u otra, en del orden de 200 millones de empresas en todo el mundo.
Con la IA, el término «código abierto» se usa de forma más laxa. Empresas chinas como Moonshot AI presentan sus modelos, como la familia Kimi, como abiertos: sus pesos (los parámetros entrenados) están disponibles en plataformas como Hugging Face para que cualquiera los descargue y ejecute en sus propios servidores. Eso es, en rigor, «peso abierto»: se comparte el resultado final del entrenamiento, pero no necesariamente todo el proceso, los datos o las herramientas usadas para crearlo.
El problema de fondo es que cada respuesta cuesta dinero. Aquí está la gran diferencia con Linux. Cada vez que alguien hace una pregunta a un modelo de IA, se activa un proceso llamado inferencia, que consume chips especializados carísimos, electricidad y capacidad de centros de datos. Cuantos más usuarios tenga un modelo, más caro resulta operarlo. Si el precio de suscripción es bajo, los números no cuadran.
Esto es exactamente lo que le pasó a Kimi. A diferencia de la mayoría de los modelos estadounidenses de propiedad exclusiva, Kimi K3 se lanzó como código abierto, permitiendo a los desarrolladores descargarlo y ejecutarlo gratis en sus propios servidores. La demanda fue tan grande que la capacidad de cálculo no dio abasto para atender a todos los nuevos usuarios.
Debido a las limitaciones de acceso a hardware de IA e inversión frente a las empresas estadounidenses, China ha optado por los modelos abiertos, mientras sus rivales de EE.UU. operan mayoritariamente con suscripciones de pago cerradas. Es una forma de competir sin tener el mismo acceso a los chips más avanzados.
¿Perder dinero como estrategia? Según distintos análisis del sector, buena parte de las empresas chinas de IA están operando con pérdidas considerables. Y aun así continúan invirtiendo, probablemente con respaldo del gobierno chino. La pregunta lógica es: ¿por qué seguir si no es rentable?
La respuesta parece estar en la geopolítica. Estados Unidos y China compiten por el liderazgo tecnológico del siglo XXI, igual que ocurrió antes con los semiconductores o las telecomunicaciones. Ofrecer IA a precios muy bajos, aunque suponga pérdidas, obliga a las empresas norteamericanas a reducir también sus tarifas, dificultando que estas alcancen la rentabilidad que buscan sus inversores.
El resultado es que el negocio «redondo» de la IA generativa podría no estar en los modelos en sí, sino en quienes fabrican los chips y construyen los centros de datos que todos necesitan, sea cual sea el modelo ganador.
Esta puede ser una guerra con final abierto. No tenemos aún todas las claves para saber cómo terminará esta pugna. Pero la historia de la tecnología nos enseña que, a veces, poner obstáculos en el camino del rival —aunque sea a costa de las propias cuentas— es una estrategia válida para ganar tiempo, cuota de mercado y, con ella, influencia futura.
Mientras tanto, quienes salimos ganando somos los usuarios: acceso a modelos cada vez más potentes, a precios cada vez más bajos. El tiempo dirá si este ritmo es sostenible.
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