Startups y empresas están trasladando una creciente proporción de sus cargas de trabajo de IA a modelos abiertos de bajo costo desarrollados por laboratorios chinos, según Bloomberg, mientras la presión de precios de los proveedores de EE. UU. aprieta los presupuestos corporativos. La carrera armamentista de la IA ha abierto un nuevo frente, y es la factura.

Siguiendo el dinero, un token a la vez

El cambio se refleja claramente en OpenRouter, una plataforma que los desarrolladores usan para acceder a una amplia gama de modelos de IA. Los modelos chinos han capturado más del 30% de los tokens semanales en la plataforma cada semana desde el 8 de febrero de 2026.

Los tokens son los pequeños fragmentos de texto que los modelos de IA leen y escriben, y los proveedores cobran por token. Eso hace que la participación de tokens sea un indicador razonable de hacia dónde va el trabajo real, y el gasto real.

Esa participación no se mantuvo en 30%. Alcanzó un pico del 67% a mediados de septiembre de 2026, lo que significa que los modelos chinos manejaron brevemente aproximadamente dos de cada tres tokens que pasaron por la plataforma.

El precio es el factor más evidente. Los modelos de IA chinos cuestan, según reportes, entre 10 y 50 veces menos por token que las ofertas de EE. UU., y en algunos casos los precios son un 90% más bajos. Mientras tanto, el lado estadounidense del balance se ha vuelto más pesado: los precios basados en uso de OpenAI y Anthropic han impulsado fuertes aumentos en los costos empresariales de IA, con reportes de facturas que han subido hasta 100 veces. Los precios basados en uso vinculan los costos directamente al volumen: cuantos más tokens procesa una empresa, mayor es la factura.

Lindy se va por completo, y los nombres más grandes se cubren

El ejemplo más drástico es Lindy, una startup de IA que migró por completo de los modelos Claude de Anthropic al modelo V4 de DeepSeek en junio de 2026. El cambio le ahorró a la empresa millones de dólares y redujo sus costos de inferencia en aproximadamente el 90%. La inferencia, el paso en el que un modelo entrenado genera cada respuesta, es un costo recurrente que acompaña cada solicitud que procesa un modelo.

La migración total de Lindy es la versión dramática. Las empresas más grandes están adoptando un enfoque más moderado, distribuyendo el trabajo entre varios modelos en lugar de comprometerse con uno solo. DoorDash Kimi de Moonshot AI. Airbnb trabaja con Qwen de Alibaba. Coinbase, uno de los exchanges de criptomonedas más grandes de EE. UU., usa modelos que incluyen GLM-5.2.

Cómo los límites de chips dieron forma a una guerra de precios

El trasfondo son los controles de exportación de EE. UU. sobre chips avanzados, que restringieron el acceso de los desarrolladores chinos al hardware de gama alta. En lugar de estancarse, los laboratorios chinos respondieron construyendo modelos más eficientes y fijándoles precios agresivos.

Laboratorios como DeepSeek, Moonshot AI y Alibaba han lanzado modelos abiertos, lo que significa que las empresas pueden descargarlos y ejecutarlos directamente en lugar de solo alquilar el acceso mediante una API.

Qué significa esto para los proveedores de IA de EE. UU. y sus clientes

Para los clientes empresariales, la lección ya es clara: evitar el encierro tecnológico. Empresas como DoorDash, Airbnb y Coinbase están construyendo sistemas que pueden cambiar entre modelos, lo que les da poder de negociación la próxima vez que un proveedor cambie sus precios.

Los riesgos están en el otro lado del balance. Depender de modelos chinos genera preguntas para algunas empresas en torno a la geopolítica y la exposición regulatoria, especialmente mientras las tensiones tecnológicas entre EE. UU. y China siguen vigentes. Las empresas tendrán que sopesar esas preocupaciones frente a ahorros que, en el caso de Lindy, alcanzaron aproximadamente el 90%.

Por ahora, la cifra a observar es la participación de tokens de OpenRouter. Se ha mantenido por encima del 30% desde febrero y tocó el 67% a mediados de septiembre.

Fuente: CryptoBriefing