Retomando el tablero
En 2023 empecé una serie sobre IA y geopolítica. La tesis central era que la carrera hacia la inteligencia artificial general se parecía a la carrera atómica: quien llegara primero ganaría una influencia desproporcionada sobre el orden global. Predije que Estados Unidos impulsaría una narrativa de "unamos fuerzas" y que China la resistiría, apostando por su modelo centralizado.
Tres años después, la realidad resultó más interesante que mi predicción. China no resistió la narrativa de cooperación global. Se la apropió, pero con sus propias reglas: Xi Jinping está impulsando la cooperación internacional en IA sobre la base de modelos de código abierto. Y Estados Unidos, que yo imaginaba como el campeón de la apertura, terminó defendiendo un ecosistema de modelos cerrados y APIs de precio premium.
Los papeles se invirtieron. Vale la pena entender por qué, y sobre todo, quién gana con este nuevo tablero.
Una advertencia, la misma de toda la serie: estas son opiniones personales, argumentos de baja resolución, no análisis definitivos. Escribo para pensar en voz alta, no para dictar la verdad.
La jugada que nadie esperaba
Hay una vieja máxima en estrategia tecnológica: comoditiza el complemento de tu negocio. Si vendes infraestructura, te conviene que el software sea gratis. Si vendes distribución, te conviene que el contenido sea abundante.
Visto así, el impulso open-source de China no es generosidad ni ideología. Es un gambito: sacrificas el margen del modelo para capturar todo lo demás. Es decir, la nube donde corre, las aplicaciones que lo usan, los estándares que lo gobiernan y la dependencia de los países que lo adoptan. Cuando una empresa en Yakarta, São Paulo o Ciudad de México construye sobre pesos abiertos chinos, no firmó ningún tratado, pero ya está dentro de una esfera de influencia técnica.
El movimiento ataca directamente el modelo de negocio estadounidense. Los laboratorios de frontera necesitan cobrar caro por el token para justificar inversiones de cientos de miles de millones. Los modelos abiertos chinos hacen que ese precio premium sea cada vez más difícil de sostener.
Las señales
Esto ya dejó de ser teoría. Tres datos del último mes:
- Microsoft está evaluando Kimi K3, el modelo de la china Moonshot AI, para tareas de Copilot que hoy corren sobre OpenAI y Anthropic. El ahorro estimado: hasta 600 millones de dólares, con un costo por token cerca de 60% menor. Que el mayor inversionista de OpenAI esté haciendo estas pruebas dice todo sobre hacia dónde apunta la presión de costos.
- Los modelos chinos ya capturan alrededor del 63% del uso en OpenRouter, el enrutador neutral de modelos más grande. Hace un año, los modelos estadounidenses tenían ~70% de ese tráfico; hoy rondan el 30%. Y cerca del 70% de los modelos abiertos derivados que se crean en el mundo parten de Qwen, de Alibaba.
- Los datos de Vercel apuntan a la asimetría clave: los modelos abiertos ya procesan cerca del 30% de los tokens empresariales, pero representan menos del 4% del gasto. La inteligencia se está volviendo abundante y barata mucho más rápido de lo que se vuelve rentable para quien la vende.
Ese último dato es el corazón del asunto. Para quien usa IA, esto es el mejor escenario posible. Para quien esperaba cobrar caro por ella, es una reevaluación forzosa.
Quién gana
La cobertura financiera se obsesiona con los perdedores: Nvidia, Microsoft, Alphabet bajo presión. Me parece el ángulo equivocado. Cuando el costo de un insumo colapsa, la historia útil no es quién vendía el insumo caro. Es quién construye encima del insumo barato. Cuando la electricidad se abarató no ganaron las eléctricas: ganó todo lo electrificable.
Mi mapa de los más propensos a ganar:
Las plataformas full-stack chinas. Alibaba es el caso más claro: Qwen domina el ecosistema abierto, su nube vende la infraestructura para correrlo, y fue elegido para potenciar Apple Intelligence en China. Regalar el modelo y cobrar por todo lo demás. El manual de Android, ejecutado con inteligencia. Baidu y Tencent juegan versiones del mismo libro.
La infraestructura de inferencia. Si el modelo es gratis, el negocio es servirlo: enrutadores como OpenRouter, chips de inferencia especializados, nubes regionales que hospedan pesos abiertos. El volumen de tokens crece aunque el precio por token caiga, y quien cobra peaje por volumen gana con el tráfico, no con el margen del modelo.
La capa de aplicación. Toda empresa cuyo producto usa inteligencia en lugar de venderla acaba de recibir un subsidio estructural: su costo principal cae 10x sin que su precio de venta tenga que caer. Los ganadores silenciosos de esta rotación son el software con distribución ya construida y los agentes verticales que resuelven problemas completos.
El mundo no alineado. India, el Golfo, el sudeste asiático, América Latina. Pesos abiertos de clase frontera significan que un país puede hospedar su propia IA soberana sin pedir permiso ni a Washington ni a Beijing. La opcionalidad geopolítica que el mundo en desarrollo nunca tuvo con el petróleo o con los semiconductores, la está teniendo con la inteligencia.
Y una nota sobre el hardware. El consenso de que Nvidia pierde me parece prematuro. Si la inteligencia se abarata, se consume más. Es la paradoja de Jevons. La demanda puede rotar de entrenamiento a inferencia sin colapsar. El riesgo real de Nvidia no es que se usen menos chips: es que la inferencia admite mucha más competencia que el entrenamiento.
Predicciones
Para que este ensayo envejezca con honestidad, apuestas concretas a 12 a 24 meses:
- Otro hiperescalador estadounidense desplegará un modelo abierto chino (afinado y rebautizado) en un producto de consumo masivo, siguiendo el camino que Microsoft está explorando con Kimi K3.
- El precio del token de frontera caerá otro 50% o más, forzado por la alternativa abierta. El "token clase GPT-4" tiende a costo marginal cero.
- La respuesta de Washington será regulatoria, no técnica: restricciones al uso de pesos chinos en gobierno y sectores críticos. La competencia se moverá de la capacidad a la confianza: auditorías, procedencia de datos, certificaciones.
- El gasto seguirá al uso. La brecha de Vercel (30% de tokens, 4% del gasto) se cerrará desde abajo: el gasto en modelos abiertos superará el 15% del total empresarial.
- La rotación bursátil premiará distribución y aplicación sobre laboratorios. Veremos al menos una consolidación o ronda a la baja entre laboratorios de frontera que no tengan nube propia o distribución propia.
La pregunta que cambió
En 2023, la pregunta de esta serie era: ¿quién construye primero la superinteligencia? Sigue abierta. Pero 2026 impuso una pregunta previa, más incómoda: ¿quién captura el valor cuando la inteligencia ordinaria se vuelve gratis?
La primera es una carrera armamentista. La segunda es una guerra comercial, y en las guerras comerciales no gana quien tiene el arma más avanzada, sino quien redefine el terreno para que las armas del rival pierdan valor. Eso es exactamente lo que el gambito open-source intenta hacer.
El tablero de ajedrez sigue siendo el mismo que describí hace tres años. Lo que cambió es que uno de los jugadores dejó de proteger a su reina y empezó a regalar peones por todo el tablero. La historia sugiere que a ese jugador no hay que subestimarlo.