El crecimiento en el uso de los modelos de inteligencia artificial chinos ha evolucionado de forma importante este año. OpenRouter, una plataforma que usan los desarrolladores de todo el mundo para elegir entre cientos de modelos de inteligencia artificial, documenta crecimientos de un rango de 6 a 13% de tokens usados en febrero, a uno de 57 a 67% para septiembre en procesar modelos chinos. Vercel por sí solo, otra plataforma similar, reporta un crecimiento desde 11% hasta 55% en el mismo periodo de tiempo.
Visto desde estas cifras, pareciera que China ha tomado ventaja frente a Estados Unidos en la carrera del uso de la IA. No obstante, más allá de la lectura geopolítica que pueda darse a las cifras, es necesario evaluar otros elementos que reflejan el estado de esta carrera, especialmente cuando se trata de infraestructura.
Con base en estimaciones publicadas en un análisis de Goldman Sachs, los grandes proveedores de nube estadounidenses completarán este año una inversión cercana a los 764 mil millones de dólares en infraestructura de IA, lo que contrasta con el gasto análogo de sus pares chinos, que asciende a 102 mil millones. Por otro lado, las cifras también muestran que Estados Unidos concentra cerca de tres cuartas partes de la capacidad de cómputo que registra Epoch AI. Asimismo, la cadena CNBC reconoce que los modelos de frontera estadounidenses siguen captando un mayor gasto total.
Hay además un dato que se debe resaltar: cerca de la mitad de los tokens de OpenRouter son consumidos por empresas estadounidenses. No se trata de gobiernos que optan por un bando, sino de desarrolladores de código tomando decisiones en función del precio de las herramientas. Bajo esa perspectiva, la diferencia es enorme, puesto que si controlamos el análisis según el modelo y la referencia, un token de DeepSeek cuesta entre diez y treinta veces menos que uno de los modelos más avanzados de OpenAI o Anthropic, con desempeño cercano en muchas tareas de programación.
Para muchas personas que analizan la evolución reciente de la IA, y los incentivos que la rodean, es evidente que hay una carrera, pero desde mi perspectiva esta se compone al menos de tres que se requieren desglosar. De entrada, resulta obvia la que existe entre Estados Unidos contra China, pero también vale la pena destacar la que ocurre entre los laboratorios dominantes contra los nuevos retadores y la disputa de las empresas dominantes entre sí por empujar más lejos la frontera. La segunda perspectiva, que hace evidente que los retadores son casi todos chinos, suele confundirse con la primera disputa, pero en realidad hay matices que las distinguen.
Para entender a los retadores conviene recordar un concepto de Alexander Gerschenkron. En 1962, el historiador económico de Harvard reunió en un libro sus ensayos sobre lo que llamó la ventaja del atraso. Su observación consiste en advertir que los países que se industrializan tarde no recorren todo el camino (incluidos los obstáculos) de adopción de los pioneros. Alemania y Rusia no reinventaron la máquina de vapor, sino que adoptaron la tecnología que Inglaterra había tardado décadas en depurar, y de este modo, al saltar etapas en algunos sectores, crecieron más rápido que su modelo.
La analogía con la IA es casi literal. Los primeros laboratorios pagaron el costo de descubrir qué funciona: arquitecturas, escalas de entrenamiento, técnicas de razonamiento, entre otras. Ese conocimiento circula en artículos académicos, se difunde en modelos de pesos abiertos y, según advierten algunos laboratorios estadounidenses, se extrae también de las respuestas de los propios modelos líderes. El que llega después en la carrera no necesita labrar todo el camino y puede enfocarse de este modo en recorrerlo a un costo más competitivo.
El retador requiere enfocarse en competir en eficiencia, precio y distribución. Por ello no es casualidad que entre los modelos más usados aparezca uno de Xiaomi, una empresa conocida por fabricar teléfonos. Aunque Gerschenkron pensaba en naciones, y no en empresas, su marco ayuda a comprender lo que ocurre en la carrera de IA. La ventaja del atraso hoy se explica por una historia de costos. Mi impresión es que ponerle pasaporte al token nos hace perder de vista la pregunta económica de fondo: no se trata de quién usa los modelos chinos, sino en evaluar por qué el costo de alcanzar la frontera se ha reducido significativamente.
Al mismo tiempo, esto no significa que la geopolítica sea irrelevante. Los modelos chinos están sujetos a la legislación de datos de su país, y la preocupación de Washington tiene fundamento. Pero una cosa es el riesgo regulatorio y otra la dinámica de mercado. Si el retador ganara por razones de Estado, bastaría una prohibición para frenar la tendencia actual. Pero si gana por precio, la prohibición solo traslada el problema al siguiente retador que sea barato, independientemente de su origen. La ventaja del atraso tiene un reverso, ya que si al seguidor le sale barato alcanzar, alguien tiene que tomar la responsabilidad de pagar por seguir impulsando la innovación de la industria, aunque los incentivos a cooperar se debiliten precisamente por la naturaleza de la competencia.
