Modelos de IA chinos capturan 46% del tráfico empresarial ante alza de costos en EE.UU.
La brecha de precio del 60% al 90% entre modelos chinos y estadounidenses redefine las decisiones de adopción tecnológica en el mercado corporativo norteamericano.
Más del 30% del consumo de tokens en plataformas de acceso múltiple a inteligencia artificial se ha desplazado hacia modelos desarrollados en China desde febrero, con un pico registrado del 46%, según datos de OpenRouter. El contraste con el primer semestre del año es significativo: los modelos chinos representaban apenas…
Más del 30% del consumo de tokens en plataformas de acceso múltiple a inteligencia artificial se ha desplazado hacia modelos desarrollados en China desde febrero, con un pico registrado del 46%, según datos de OpenRouter. El contraste con el primer semestre del año es significativo: los modelos chinos representaban apenas el 4.5% del tráfico de tokens, con un promedio anual del 11%. El factor determinante no es el rendimiento técnico, sino la estructura de costos: los modelos de código abierto de origen chino resultan entre un 60% y un 90% más económicos que sus equivalentes estadounidenses.
Este diferencial está generando decisiones concretas en empresas operativas. Una startup de automatización con IA redirigió la totalidad de sus solicitudes de Claude hacia DeepSeek, proyectando ahorros de millones de dólares en pocos meses. En el segmento de infraestructura para desarrolladores, el modelo GLM-5.2 de Z.ai registró un crecimiento de 27 veces en volumen diario de tokens durante su primera semana completa de adopción, mientras que su base de clientes activos se multiplicó aproximadamente 80 veces en el mismo período, de acuerdo con datos compartidos por Vercel. El modelo también se ha posicionado entre los cinco más utilizados en empresas que operan en sectores regulados, compitiendo directamente con Claude y ChatGPT en entornos de producción.
Para el equipo directivo, el fenómeno tiene implicaciones que van más allá del ahorro operativo. Kyle Chan, del Centro John L. Thornton de la Institución Brookings, señala que los modelos chinos se encuentran entre seis y nueve meses por detrás de los sistemas más avanzados de Estados Unidos en términos de capacidades, pero su ventaja en costo está inclinando la balanza en decisiones de adopción masiva. A esto se suma un entorno regulatorio que ha generado incertidumbre en la oferta estadounidense: retrasos en el lanzamiento de nuevos modelos y restricciones de exportación han reducido la previsibilidad para los equipos de tecnología que planifican arquitecturas de IA a mediano plazo. El resultado es un mercado donde la presión presupuestaria y la inestabilidad regulatoria están acelerando la diversificación de proveedores, con consecuencias estratégicas para quienes aún concentran su dependencia en un solo ecosistema.
