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Las empresas chinas de modelos de IA están pasando de una competencia basada en seguir a otros a una competencia de vanguardia donde toman la iniciativa. Sin embargo, la competencia ya no se trata solo de la capacidad de un modelo individual, sino de la capacidad de generar inteligencia de manera sostenida y cada vez más avanzada. Actualmente, las empresas nacionales se encuentran en una carrera desenfrenada de gasto: los parámetros de los modelos han aumentado de billones a 3 billones, y empresas como ByteDance incluso aspiran a alcanzar los 5-10 billones; se necesita capacidad de cálculo a nivel de GW (gigawatts) para los centros de datos; y la demanda de financiación ha explotado (Moonlight raised 7500 millones de dólares este año, mientras que Alibaba recaudó 80 mil millones de dólares a través de una emisión de acciones). Pero los ingresos no están al ritmo de las inversiones: la diferencia anual de ingresos entre las principales empresas de IA de China y Estados Unidos es de 50 veces. Además, el mercado nacional es limitado, lo que hace difícil obtener ganancias con modelos open source. Frente a estas restricciones de recursos, las empresas han elegido diferentes estrategias para destacarse: algunas apuestan por el entrenamiento previo de modelos de gran escala, otras optimizan los modelos existentes para reducir costos, y otras desarrollan su propio hardware. La clave de esta competencia es la capacidad de generar inteligencia avanzada con menos recursos y ingresos.
I. Parámetros, capacidad de cálculo y capital: una carrera desenfrenada de gasto
La forma en que se compite en el ámbito de la IA en China ha cambiado: antes se comparaba el tamaño de los parámetros de los modelos (de billones el año pasado a los 3 billones con el Kimi K3 este año), y ByteDance incluso ha anunciado que aspira a alcanzar los 5-10 billones. Pero aumentar los parámetros no es solo una cuestión de palabras; se necesita capacidad de cálculo para soportarlo, como la construcción de centros de datos de nivel GW (1 GW equivale a 1 millón de kilovatios-hora de consumo eléctrico, lo que corresponde al consumo de una pequeña ciudad). Y la capacidad de cálculo requiere inversiones significativas:
- Moonlight recaudó 7500 millones de dólares este año, y DeepSeek necesitó 50 mil millones de yuanes en su ronda inicial de financiación, con más 500 millones adicionales;
- Tencent y Alibaba invirtieron 1200 millones de yuanes en IA en un solo trimestre, y Alibaba incluso emitió acciones por 800 millones de dólares solo para inversiones en IA.
En resumen, la competencia en IA se reduce a quién puede gastar más dinero para liderar en parámetros y capacidad de cálculo.
II. Ingresos como obstáculo: las dificultades de la comercialización
Gastar dinero es fácil, pero obtener ganancias es difícil. Este es el mayor problema de las empresas chinas de modelos:
- La diferencia de ingresos entre China y Estados Unidos es enorme: OpenAI y Anthropic ganan más de 100 mil millones de dólares al año, mientras que las empresas chinas como Zhipu, DeepSeek y Kimi juntas solo ganan alrededor de 2000 millones de dólares;
- El mercado nacional es limitado: los negocios relacionados con IA de Alibaba Cloud generan solo 7300 millones de dólares al año, lo que refleja el límite de lo que las empresas nacionales están dispuestas a invertir en IA;
- Los modelos open source son difíciles de monetizar: muchos modelos open source se utilizan ampliamente, pero no generan ingresos. Kimi ha intentado resolver este problema con sus licencias: las empresas que usan Kimi-K3 para productos comerciales deben pagar, lo que representa un paso hacia la monetización desde el uso gratuito.
Lo más problemático es que la relación entre la valoración y los ingresos (valoración/ARR) de las empresas chinas es mucho más alta que la de las empresas estadounidenses. Si los ingresos no siguen el ritmo del gasto, la valoración puede caer drásticamente, lo que dificulta aún más la financiación.
III. Tres estrategias diferentes: los caminos para destacarse
Sin el respaldo financiero de gigantes, las empresas chinas de modelos deben encontrar su propio camino. Las tres principales empresas han elegido estrategias distintas:
1. Kimi (Moonlight): Apuesta nuevamente al entrenamiento previo
Anteriormente, Kimi fue cuestionada por su método de “destilación” (copiar rápidamente la capacidad de otros modelos), pero ahora ha cambiado de estrategia y ha aumentado la escala del entrenamiento previo, lo que ha mejorado significativamente sus resultados en pruebas.
2. Zhipu: Optimiza modelos existentes para reducir costos
Zhipu no aumenta arbitrariamente los parámetros, sino que mejora los modelos existentes mediante entrenamiento posterior (por ejemplo, agregando capacidad de procesamiento de textos largos y utilizando aprendizaje automático para optimizaciones). Esto mejora la capacidad del modelo y reduce los costos de ejecución, lo que es adecuado para las necesidades de implementación privada de clientes gubernamentales y empresariales en China (que no pueden permitirse costos elevados de servidores).
3. DeepSeek: Desarrolla su propio hardware
DeepSeek no solo aumenta los parámetros, sino que también desarrolla su propio hardware y optimiza la infraestructura de cálculo. Dado que la capacidad de cálculo se está convirtiendo en un cuello de botella (no se pueden comprar suficientes GPU), desarrollar su propio hardware puede ser la clave para tener una ventaja competitiva.
IV. La esencia de la competencia de vanguardia: la capacidad de generar inteligencia de manera sostenida
Como se mencionó al principio, el punto de inflexión en la competencia de vanguardia no es cuán avanzados son los modelos actuales, sino si se puede generar inteligencia de manera sostenida. Para las empresas chinas de modelos, esto significa:
- No pueden depender de inversiones masivas para aumentar los parámetros; deben encontrar formas de mejorar la capacidad de manera continua con menos recursos;
- El mercado internacional es esencial: el mercado nacional no es lo suficientemente grande, por lo que es necesario buscar oportunidades en el extranjero. Por ejemplo, CoreWeave (un servicio de nube IA invertido por NVIDIA) implementará modelos open source chinos de inmediato, y Harvey (un sistema de IA jurídica) está utilizando Kimi-K3 en sus productos, lo que representa oportunidades;
- Deben dejar de seguir ciegamente a los líderes; las empresas chinas deben encontrar su propio camino. Estrategias como la combinación de hardware y modelos de DeepSeek o las optimizaciones de costos de Zhipu son ejemplos de este enfoque.
Esta competencia acaba de comenzar, y quién sobrevivirá dependerá de quién pueda encontrar un equilibrio entre gastar dinero y generar ingresos, así como de quién pueda generar inteligencia de valor real.
(El texto se ha traducido usando lenguaje claro y sencillo para que incluso aquellos no familiarizados con el lenguaje financiero puedan entender la lógica principal.)