Resumen del contenido principal
Este artículo funciona como una especie de “vacuna preventiva de datos” para todos aquellos que siguen la industria de la IA: en el tercer trimestre se publicarán los nuevos datos nacionales sobre el uso diario promedio de tokens de IA en todo el país. Los datos públicos de finales de junio indicaban 500 billones, lo que representa un aumento de 5 veces en comparación con finales del año pasado, lo que lleva a muchas personas a predecir que el volumen de la IA en China superará ampliamente al de Estados Unidos. Sin embargo, el token, como nueva unidad de medida en la industria de la IA, aún no cuenta con reglas estadísticas unificadas en todo el sector. La contradicción más discutida hasta ahora (“el uso de tokens en China parece ser más alto que en Estados Unidos, pero los ingresos totales de las empresas de IA son de un orden de magnitud menor”) se debe a varias variables ocultas, como las diferencias en los métodos de medición, la enorme disparidad en el valor de los tokens, la sustitución de la capacidad de cómputo por productos nacionales y la exportación de servicios de IA. Cuando se publiquen los nuevos datos del tercer trimestre, no basta con mirar simplemente las cifras; es necesario analizar los verdaderos cambios en la industria que subyacen a ellas.
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Desglose detallado de la interpretación
1. Los 500 billones de tokens que veis no representan la misma “unidad de medida”
Muchas personas piensan que los tokens son una unidad de cuenta uniforme, como “kWh” o “envíos de paquetes”, donde el número que se registre es exactamente el que hay. En realidad, las reglas de contabilidad varían mucho entre las empresas:
- Algunas empresas solo cuentan los tokens utilizados por usuarios pagos externos; por ejemplo, cuando Volcano Engine publicó las estadísticas de su cloud público para grandes modelos, excluyó todos los tokens utilizados en pruebas internas.
- Otras empresas incluyen en sus cálculos los tokens utilizados por usuarios de sus aplicaciones, empleados internos y socios externos; por ejemplo, los datos publicados por DouBao incluyen todos los escenarios posibles.
- Además, puede haber duplicaciones en los cálculos de las empresas de cloud: si una empresa vende modelos propios y también actúa como intermediaria para modelos open source de terceros, la misma solicitud de un usuario puede contarse una vez en los registros del modelo propio y otra vez en los del modelo de terceros.
- Hay también muchos tokens que no se incluyen en los cálculos: por ejemplo, los tokens generados por la implementación privada de modelos de IA en servidores corporativos o por la IA que funciona localmente en dispositivos móviles, datos que las empresas de cloud y las empresas de modelos no pueden acceder.
Esto es similar a la contabilidad del número de pedidos de comida a domicilio a nivel nacional: algunas plataformas solo cuentan los pedidos pagos por los usuarios, otras incluyen los almuerzos de los empleados de los propios comerciantes, y otras suman incluso los pedidos de prueba de los sistemas; por lo tanto, las cifras resultantes son muy diferentes en su relevancia. Los 500 billones publicados oficialmente son solo una estimación aproximada del lado de la oferta y no una cuenta precisa del mercado completo.
2. La afirmación de que “el uso de tokens en China supera al de Estados Unidos” no es sólida
Muchas personas en internet comparan los datos públicos de OpenAI (22 billones de tokens diarios) y Google (32 billones de tokens diarios) con los 500 billones de China y concluyen que el volumen de la IA en China es diez veces mayor que el de Estados Unidos, lo cual es completamente falso:
- En primer lugar, Estados Unidos no tiene reglas estadísticas unificadas para todo el mercado de tokens. Los datos publicados por OpenAI y Google solo se refieren a los tokens generados por sus API de comida a domicilio y no incluyen los tokens utilizados dentro de sus propios ecosistemas (por ejemplo, los tokens generados por búsquedas en Google o la IA integrada en Office).
- Es más fiable comparar utilizando la capacidad de cómputo como indicador: la potencia total de cómputo de IA en Estados Unidos es de aproximadamente 13.7 GW, mientras que en China es de 4.4 GW, lo que representa una diferencia de más del doble. Con una capacidad de cómputo tan diferente, es imposible que el volumen de tokens sea diez veces mayor en China.
- Además, la plataforma OpenRouter, utilizada para comparaciones, está dirigida principalmente a desarrolladores pequeños y medianos y no representa al mercado de más del 90% de las grandes empresas estadounidenses que compran directamente servicios de OpenAI y Anthropic. Es como comparar el volumen de pedidos de pequeños comerciantes en Pinduoduo con el volumen total de ventas de todos los canales de venta al por menor en Estados Unidos; la conclusión resultante es claramente inexacta.
3. El precio de un mismo token varía en China y Estados Unidos
Muchas personas se preguntan por qué, aunque el volumen de tokens es similar, los ingresos anuales de OpenAI y Anthropic superan los de todas las empresas de IA en China. En realidad, el valor de un token no está relacionado con su cantidad. Es como si dos botellas de 500 ml contuvieran el mismo líquido: una botella de agua mineral se vende por 2 yuanes, mientras que una botella de茅台 por 2000 yuanes, lo que representa una diferencia de 1000 veces.
- La calidad es diferente: en China, muchos tokens se obtenían gratuitamente por parte de los usuarios para escribir bromas o crear imágenes animadas, mientras que en Estados Unidos, los tokens de las principales empresas se utilizan para crear documentos legales de valor millonario, modificar código esencial para empresas de internet o calcular modelos de riesgo para instituciones financieras. El valor creado por estos tokens es muchas veces mayor.
- Los precios también varían según el escenario: las empresas estadounidenses se han establecido en escenarios de alta demanda y baja latencia, y están dispuestas a sacrificar una parte de la velocidad de producción de tokens a cambio de precios más altos por cada transacción. En China, muchos modelos se enfocaron en aumentar el volumen de producción a cualquier costo, lo que resulta en una menor rentabilidad.
- Los costos subyacentes también difieren: el coste laboral de programadores, abogados y consultores en Estados Unidos es de varios cientos de dólares por hora, mientras que en China es de solo unos cientos de yuanes. El ahorro de tiempo gracias a la IA es mucho mayor en Estados Unidos, lo que se refleja en precios de tokens significativamente más altos.
4. Detrás de los 500 billones de tokens hay dos tendencias que influirán en el futuro
Los datos sobre tokens a menudo se centran en el mercado interno, pero estos números ocultan dos señales industriales importantes:
- La capacidad de cómputo nacional está dejando de depender de NVIDIA: antes de 2023, el 95% de la capacidad de cómputo de IA en China provenía de GPUs de NVIDIA; ahora, en 2025, la participación de NVIDIA ha disminuido al 55%, y las empresas nacionales han capturado el 41% del mercado. Además, se están implementando nuevos clusters de capacidad de cómputo nacional a gran escala, y se espera que para 2030 su proporción alcance el 90% o más. Esto significa que en el futuro, el costo de producción de tokens disminuirá y China tendrá el control total sobre sus precios.
- Los tokens se han convertido en un nuevo producto de exportación: más del 10% de los tokens utilizados por las principales empresas de modelos en China provienen de usuarios extranjeros. Por ejemplo, MiniMax recibió el 60% de sus ingresos del extranjero en la primera mitad del año, y Volcano Engine obtuvo casi la mitad de sus ingresos de usuarios internacionales. Esto indica que en el futuro, el crecimiento de los tokens en China no necesariamente se deberá al auge del mercado interno; es más probable que los usuarios extranjeros sean la principal fuente de ingresos.