Estos días hemos visto cómo Kimi K3, el nuevo modelo de Moonshot AI, se situaba entre los mejores modelos norteamericanos, cerca de Anthropic Fable y OpenAI Sol. No es el primer modelo chino que sorprende, pero sí uno de los primeros que entra sin complejos en el grupo de cabecera. Y esto ha hecho saltar las alarmas en los laboratorios norteamericanos y en Washington.

Hemos visto acusaciones de destilación, peticiones de sanciones y advertencias sobre los riesgos de seguridad de los modelos chinos. Anthropic y OpenAI han reclamado más restricciones, mientras que Nvidia, Microsoft, Meta y otras empresas norteamericanas han defendido que prohibir los modelos abiertos acabaría perjudicando a los propios Estados Unidos.

También hemos visto una aceleración de la oferta norteamericana: nuevas versiones, promesas de mejoras importantes y productos orientados directamente al negocio, como Presence de OpenAI, una plataforma para crear agentes capaces de relacionarse con los clientes mediante voz y texto.

No es una coincidencia. Cuando la distancia tecnológica se reduce, la competición se desplaza hacia el producto, la distribución y el modelo de negocio.

La realidad es bastante prosaica: los laboratorios chinos han atrapado a los norteamericanos en una parte importante de la carrera de los modelos. No en todos los ámbitos ni necesariamente de manera definitiva, pero sí lo suficiente para que aquella distancia cómoda de seis meses o un año que muchos expertos atribuían a los Estados Unidos haya dejado de ser creíble.

Y no está pasando solo en la IA. SemiAnalysis, una de las voces más reputadas en el análisis de microprocesadores, ha desmontado un Huawei Mate 80 Pro y ha examinado su procesador, el Kirin 9030 Pro, fabricado por SMIC con la tercera generación de su proceso de 7 nanómetros.

Los laboratorios chinos han atrapado a los norteamericanos en una parte importante de la carrera de los modelos

El análisis mediante microscopía electrónica ha revelado un dato sorprendente: el paso mínimo entre las conexiones metálicas es de 32,5 nanómetros, inferior a los 36 nanómetros de los Panther Lake fabricados con Intel 18A. La densidad alcanza los 113,4 millones de transistores por milímetro cuadrado, ligeramente por encima del proceso N6 de TSMC.

Esto no significa que SMIC haya superado a Intel o TSMC. El proceso chino es más complejo, caro y lento, y no ofrece el mismo rendimiento ni la misma eficiencia energética. De hecho, el Kirin continúa aproximadamente al nivel de los mejores móviles Android de hace tres años.

Pero esta no es la parte importante de la historia. La parte importante es que se suponía que esto no tenía que pasar.

Sin acceso a las máquinas de litografía ultravioleta extrema de ASML, las sanciones tenían que mantener a China permanentemente a dos o tres años de distancia. En cambio, SMIC ha compensado una parte de la inferioridad de sus herramientas con procesos más complejos, optimización del diseño y mucha ingeniería. Las sanciones han ralentizado a China y le han encarecido el progreso, pero no la han parado.

La pregunta ya no es si China puede llegar. La pregunta es qué hará ahora que ha llegado

Decir que "China ha atrapado a Estados Unidos" es deliberadamente provocador. No significa que haya igualado todo el ecosistema tecnológico estadounidense. Estados Unidos sigue teniendo mejores chips, mucho más capital, una infraestructura de computación superior, las grandes plataformas en la nube y una capacidad incomparable para vender tecnología a las empresas.

Lo que ha desaparecido es la certeza de que esta superioridad garantizaría una distancia tecnológica estable. China ya ha demostrado que puede competir en modelos de IA y avanzar en semiconductores a pesar de unas restricciones diseñadas precisamente para impedirlo.

La pregunta, pues, ya no es si China puede llegar. La pregunta es qué hará ahora que ha llegado.

Una nueva generación

La historia de los grandes emprendedores chinos es relativamente corta. Empezó en los años ochenta con Zhang Ruimin y Haier. En los noventa, la liberalización inmobiliaria generó fortunas como la de Xu Jiayin, fundador de Evergrande. A partir del año 2000 apareció una generación más parecida a la de Silicon Valley: Wang Chuanfu con BYD, Pony Ma con Tencent y Jack Ma con Alibaba. Después llegaron ByteDance, TikTok y Shein.

Ahora emerge otra: la de los fundadores de la IA. Liang Wenfeng, de DeepSeek; Yan Junjie, de MiniMax, y Yang Zhilin, de Moonshot son investigadores e ingenieros formados en universidades de élite, con empresas muy jóvenes y ambición global desde el primer día.

DeepSeek, creada en 2023, ya está valorada en unos 52.000 millones de dólares; MiniMax, fundada en 2021, supera los 30.000 millones de capitalización, y Moonshot, también de 2023, se acerca a los 20.000 millones. Ya no hablamos de proyectos marginales protegidos por el mercado chino, sino de empresas creadas hace solo tres o cinco años que ya valen decenas de miles de millones y desafían tanto a los laboratorios estadounidenses como a los grandes conglomerados chinos.

En China, el poder sigue siendo político y ninguna fortuna empresarial puede competir con él

También representan una cultura diferente. Liang Wenfeng sostiene que es difícil trabajar con calidad más de seis u ocho horas diarias y que el cansancio genera malas decisiones que malgastan recursos de computación. Es casi la antítesis del 996 —trabajar de nueve de la mañana a nueve de la noche, seis días por semana— que Jack Ma defendió.

Al mismo tiempo, esta generación ha aprendido a mantener un perfil público bajo. Todo el mundo recuerda qué le pasó a Jack Ma después de desafiar a las autoridades. En China, el poder sigue siendo político y ninguna fortuna empresarial puede competir con él.

Excelencia y gratuidad

Estas empresas han conseguido visibilidad global mediante dos palancas.

La primera es el producto: modelos excelentes que, gracias a los benchmarks, se pueden comparar directamente con los norteamericanos. La nacionalidad importa menos cuando el modelo resuelve mejor un problema de programación, cuesta una décima parte o puede instalarse en los servidores de la empresa.

Las empresas chinas no tienen acceso al mismo volumen de capital, chips y centros de datos que OpenAI, Anthropic, Google o Meta

La segunda es el "gratis": modelos de pesos abiertos que se pueden descargar, modificar y ejecutar en infraestructura propia. No siempre publican el código de entrenamiento ni los datos utilizados, de manera que no son completamente de código abierto, pero ofrecen una libertad que los modelos cerrados de OpenAI, Anthropic o Google no proporcionan.

La diferencia es fundamental. El ChatGPT gratuito sigue llevando al usuario a la plataforma de OpenAI, que conserva la relación con el cliente. Con un modelo de pesos abiertos, el usuario puede instalarlo en sus máquinas. La empresa china consigue difusión, reputación y una comunidad de desarrolladores, pero no necesariamente ingresos.

Esta estrategia es en parte una elección y en parte una necesidad. Las empresas chinas no tienen acceso al mismo volumen de capital, chips y centros de datos que OpenAI, Anthropic, Google o Meta. Si no pueden ganar acumulando más computación, deben competir con eficiencia, precio y apertura. Pero aquí empieza la batalla siguiente.

Atrapar no es ganar

Los pesos abiertos dan difusión, pero no pagan los salarios, los chips ni los centros de datos. Para sostener esta carrera hay que transformar la superioridad técnica en negocio.

La evolución natural es un modelo freemium: modelos pequeños o antiguos disponibles gratuitamente y los más potentes vendidos mediante una API, una plataforma propia o acuerdos con distribuidores. Esta estrategia será difícil en Estados Unidos y en sectores regulados, pero es viable en el sur global, en buena parte de Asia, en startups, universidades y empresas europeas interesadas en ejecutar los modelos dentro de su infraestructura.

El segundo vector son las aplicaciones agénticas. Manus ya apuntaba en esta dirección: no vender solo inteligencia, sino agentes capaces de hacer un trabajo completo. Veremos genéricos y verticales, especializados en programación, atención al cliente, industria, logística o servicios financieros.

Ahora China tiene que demostrar que también puede ganar dinero, conquistar mercados y mantenerse a la cabeza

Y es aquí donde Estados Unidos mantiene su gran ventaja. OpenAI, Microsoft, Google y Anthropic tienen acceso a las grandes empresas, controlan plataformas de distribución y pueden integrar sus agentes con los sistemas corporativos. Presence de OpenAI demuestra que la competición ya se está trasladando del modelo a la organización.

La carrera entra, pues, en una nueva etapa. Ya no consiste solo en construir el modelo más inteligente, sino en decidir quién capturará el valor.

Estados Unidos tiene el capital, los chips, la nube y los clientes empresariales. China tiene costes más bajos, pesos abiertos, ingeniería bajo restricciones y una nueva generación de emprendedores extraordinariamente preparada.

China ya ha demostrado que puede alcanzar a Estados Unidos. Ahora tiene que demostrar que también puede ganar dinero, conquistar mercados y mantenerse a la cabeza.

¡Esta será la verdadera batalla!