El modelo más reciente de Moonshot AI se había convertido en uno de los lanzamientos más observados del sector de la IA incluso antes de ser anunciado.

A mediados de julio, investigadores en línea que rastrean señales de nuevos modelos de IA comenzaron a difundir expectativas sobre un lanzamiento importante de Moonshot AI, la startup de inteligencia artificial con sede en Beijing detrás del modelo de lenguaje grande Kimi. Se esperaba ampliamente que el próximo lanzamiento de la compañía fuera significativo.

El 16 de julio, Moonshot presentó Kimi K3, descrito como el mayor modelo de código abierto lanzado hasta ahora. La compañía dijo que el modelo podía desempeñarse cerca del nivel de Fable 5 de Anthropic, considerado ampliamente uno de los modelos disponibles públicamente más potentes, pero con un costo de uso mucho menor. Los benchmarks oficiales de Moonshot ubicaron de forma constante a K3 entre los tres principales modelos de IA, y un benchmark independiente de Arena.AI clasificó a K3 como el mejor modelo disponible en ese momento, por delante de Anthropic. Estas clasificaciones importan porque los compradores empresariales y desarrolladores suelen considerar en conjunto el rendimiento en benchmarks, los precios y la flexibilidad de implementación al decidir qué modelos probar en producción.

El lanzamiento marcó un momento importante para Moonshot y su fundador, Yang Zhilin, un exalumno de 34 años de la Universidad de Tsinghua y la Universidad Carnegie Mellon. Yang, fan de Pink Floyd, basó el nombre chino de la startup en su álbum favorito, The Dark Side of the Moon.

El lanzamiento también inquietó a los inversionistas porque cuestionó la suposición de que las firmas estadounidenses podían preservar una gran ventaja en la carrera global de IA principalmente gastando más que sus competidores chinos en capacidad de cómputo. Los mercados asiáticos cayeron tras el lanzamiento. El Philadelphia Semiconductor Index, con fuerte ponderación de empresas de chips, bajó 1.6%. Nvidia perdió casi $600 billion en valor de mercado y cedió brevemente a Apple su posición como la compañía más valiosa del mundo.

Muchos observadores, incluido el CEO de Anthropic, Dario Amodei, no esperaban que un laboratorio chino de IA lanzara un modelo cercano a las principales propuestas estadounidenses por al menos otros seis meses. El CEO de Tesla, Elon Musk, había sugerido que un desarrollo así podría ocurrir para el primer trimestre del próximo año. Kimi K3 cambió ese calendario. Los modelos chinos de IA se han vuelto lo suficientemente capaces y económicos como para que algunas startups estadounidenses y compañías Fortune 500 los estén integrando discretamente en sus operaciones para controlar el aumento de los costos de IA.

El avance se ha producido pese a los controles de exportación de EE. UU. destinados a restringir el acceso de China a los chips más avanzados del mundo. “The AI ecosystem in China is probably much better than people thought,” dijo Paul Triolo, socio de DGA–Albright Stonebridge Group.

Los desarrolladores chinos han operado durante años bajo restricciones significativas. EE. UU. comenzó a cortar el acceso de China a procesadores de IA de primer nivel, incluidos los chips de Nvidia, en 2022. Al limitar las ventas de chips avanzados usados para entrenar y ejecutar modelos de IA, así como de herramientas que podrían utilizarse para fabricarlos, Washington buscó debilitar el sector tecnológico chino y preservar el liderazgo estadounidense en IA.

DeepSeek, un laboratorio con sede en Hangzhou vinculado a un hedge fund chino, desafió esa estrategia a comienzos de 2025. Atrajo amplia atención en la industria de IA al lanzar sus modelos V3 y R1, que igualaron el rendimiento de sus pares estadounidenses. DeepSeek dijo que entrenó los modelos con un presupuesto muy reducido mediante ingeniería eficiente, técnicas de programación y optimizaciones matemáticas. Los modelos mostraron que los desarrolladores chinos de IA podían seguir avanzando incluso usando hardware menos capaz.

DeepSeek emergió como un líder temprano en la carrera de IA de China, pero una rápida secuencia de lanzamientos de modelos pronto desplazó la atención hacia otras compañías. En junio, la startup de IA Z.ai ganó protagonismo con el lanzamiento de su modelo GLM-5.2, que mostró especial fortaleza en programación y diseño creativo. Su acción, recién listada, había subido más de 1,100% hasta mediados de julio. En algunos momentos, la capitalización de mercado de Z.ai superó 1 trillion de dólares de Hong Kong, o $127.6 billion, valorando a una compañía que generó $106 million en ingresos el año pasado en un nivel aproximadamente similar al de BYD y Starbucks. Luego, el lanzamiento de Kimi K3 de Moonshot contribuyó a una caída de 40% en las acciones de Z.ai en dos días.

Los gigantes chinos de internet de consumo también están entrando en la competencia de modelos de frontera. El modelo LongCat-2.0 de Meituan utilizó tantos datos como V4 de DeepSeek y alcanzó niveles comparables a los lanzamientos de OpenAI y Anthropic de febrero. Meituan, más conocida como plataforma de entrega de comida, también dijo que entrenó el sistema íntegramente con procesadores fabricados en China en lugar de chips estadounidenses.

“The idea that Meituan could train a 1.6 trillion-parameter model on domestic hardware would have been inconceivable in October 2022,” dijo Triolo, en referencia al mes en que EE. UU. introdujo sus controles de exportación de IA.

Los usuarios de IA en todo el mundo se están adaptando a un entorno en el que los modelos chinos son competitivos con los modelos estadounidenses en capacidad y, a menudo, mucho más baratos. Los modelos chinos representan ahora gran parte de la actividad en OpenRouter, un mercado que permite a los desarrolladores acceder a múltiples modelos y proveedores de IA mediante una sola interfaz. En un momento de mediados de julio, seis de los 10 principales modelos en OpenRouter —y todos los cinco primeros— provenían de compañías chinas: Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, Moonshot y Z.ai.

Esas clasificaciones reflejan principalmente el uso por parte de desarrolladores, pero la adopción también se ha observado en compañías convencionales. El año pasado, el CEO de Airbnb, Brian Chesky, dijo que la compañía estaba usando Qwen de Alibaba para servicio al cliente. Cursor, la startup de programación con IA, ha dicho que Kimi de Moonshot AI proporcionó la base para Composer 2, su modelo de programación. En una publicación de junio en redes sociales, el CEO de Coinbase, Brian Armstrong, dijo que la plataforma cripto había reducido a la mitad su gasto en IA al alentar a más empleados a usar Kimi y los modelos GLM de Z.ai.

La brecha de costos es sustancial. Un millón de tokens de salida, o aproximadamente 750,000 palabras, cuesta $50 usando el modelo Fable de Anthropic. La misma cantidad de tokens de salida cuesta alrededor de $0.87 en DeepSeek-V4-Pro y $4.40 en Z.ai GLM-5.2. Kimi K3 es relativamente caro para los estándares chinos, a $15 por millón de tokens de salida, pero sigue por debajo de la tarifa de $50 de Fable. Según Moonshot AI y OpenRouter, los modelos chinos de IA representaron 57% de los tokens usados por firmas estadounidenses en OpenRouter durante una semana de julio. Para las compañías que usan IA en atención al cliente, programación, búsqueda o automatización interna, el precio por token puede convertirse en un costo operativo material porque cada prompt y respuesta consume capacidad de modelo facturable.

DoorDash también está enviando trabajo de programación a modelos chinos. El director de tecnología Andy Fang dijo que la compañía delega “lower-level work” a Kimi, generando “better quality [at] cheaper cost.”

Varios factores ayudan a explicar los precios más bajos. La energía eléctrica es más barata en China que en muchas partes de EE. UU., en parte porque China ha invertido en generación y transmisión eléctrica, lo que facilita ampliar la capacidad de los centros de datos. En contraste, los nuevos centros de datos en EE. UU. suelen enfrentar resistencia política por preocupaciones sobre la presión en las redes eléctricas y el uso de agua.

Las compañías chinas de IA también están dispuestas a aceptar márgenes de ganancia más bajos mientras compiten por participación de mercado e intentan establecer sus modelos como estándares de facto. Los controles de exportación de EE. UU. también pueden haber contribuido a esta dinámica de precios. Debido a que los laboratorios chinos carecen de acceso a los procesadores de IA más avanzados, han tenido que extraer más rendimiento de hardware menos capaz.

“Labs are so compute-constrained, capital-constrained, and talent-constrained that a lot of them are being cautious in how they use their resources,” dijo Grace Shao, analista de IA y autora del boletín AI Proem.

Los modelos chinos recientes de IA son cada vez más compatibles con procesadores domésticos más baratos. “For the money [a Chinese AI company would] spend on an Nvidia chip, they can buy 10 local chips from Huawei or other local chipmakers,” dijo George Chen, socio de Asia Group.

Las firmas chinas también han adoptado el código abierto. Casi todas las compañías chinas lanzan sus modelos bajo licencias permisivas, lo que permite a los usuarios descargarlos y ajustarlos gratis, y ejecutarlos en hardware local, incluso en EE. UU. En ese escenario, los costos relevantes son “GPUs and energy,” dijo Ameya Kanitkar, cofundador de Larridin, una plataforma de medición de IA. Cuando Anthropic vende sus modelos, también incorpora el costo de investigación y desarrollo, dijo. El acceso de código abierto también da a las compañías más control sobre dónde se ejecutan los modelos y cómo se adaptan, aunque no elimina la necesidad de gestionar seguridad, cumplimiento y pruebas de rendimiento.

Las preocupaciones geopolíticas persisten. Los funcionarios estadounidenses están cada vez más preocupados por el uso de modelos chinos de IA por parte de compañías estadounidenses, citando consideraciones de seguridad y temores de que los desarrolladores chinos puedan seguir subcotizando a los desarrolladores estadounidenses. El Congreso está examinando el uso de modelos chinos de IA por parte de compañías estadounidenses, incluidas Airbnb y Cursor. En un comunicado, Airbnb dijo que usaba solo “a limited number” de modelos chinos, todos de código abierto y ejecutados a través de “approved U.S.-based service providers.” Cursor no respondió a la solicitud de comentarios de Fortune. Los legisladores también están considerando si EE. UU. debería hacer más para apoyar sus propios modelos de código abierto.

Los desarrolladores chinos están usando esas preocupaciones para fortalecer su propia posición. Z.ai anunció su modelo GLM-5.2 apenas unos días después de que funcionarios estadounidenses cortaran temporalmente el acceso a los modelos Fable y Mythos de Anthropic para algunos usuarios fuera de EE. UU. y para ciudadanos extranjeros. “Frontier intelligence should not belong to only a few people, nor be subject to withdrawal by a handful of rules at any moment,” escribió Z.ai en una publicación acompañante en redes sociales.

Z.ai está cortejando a gobiernos que buscan sistemas de IA soberana o modelos que puedan ejecutarse en hardware doméstico, con control local sobre datos y actualizaciones. La demanda ha aumentado a medida que la política estadounidense se ha vuelto más proteccionista y menos predecible. “The decision to restrict the latest models really backfired,” dijo Chen. “If you think about Singapore or India, there’s growing uncertainty around U.S. AI policy. One day, you’re told you can use the latest model; the next day, no foreign citizens can use it. How can any country deal with that kind of uncertainty?”

Beijing también ve una ventaja de poder blando en un uso global más amplio de la IA china. En una conferencia de IA en julio, el presidente Xi Jinping prometió “uphold openness and win-win cooperation” en la tecnología. La IA “should not be a solo performance by any one country,” dijo, “but a symphony of global cooperation.”

El artículo aparece en la edición Asia de agosto/septiembre de 2026 de Fortune bajo el titular “China’s AI firms are catching up to U.S. labs—and beating them on cost.” Fue publicado originalmente en Fortune.com: https://fortune.com/2026/07/26/china-moonshot-deepseek-zai-kimi-challenging-us-ai-cost/