En El dilema del innovador, Clayton Christensen narra la historia de la industria siderúrgica estadounidense en las décadas de los setenta y los ochenta1.. Las grandes acerías integradas —US Steel, Bethlehem y otras— fabricaban todo tipo de calidades de acero a partir de mineral de hierro en enormes instalaciones, mientras que un nuevo tipo de competidor, el mini-acero, fundía chatarra en un horno de arco eléctrico a un coste considerablemente menor y solo podía fabricar barras de refuerzo, el producto con menor margen de beneficio y menos exigente del mercado. Las acerías integradas no tuvieron ningún inconveniente en regalar las barras de armadura, ya que al prescindir de su negocio menos rentable mejoraron su margen medio y se orientaron hacia un segmento de mercado de mayor valor añadido..
Sin embargo, las miniacerías no tardaron en aprender a fabricar perfiles angulares, vigas estructurales e incluso chapas de acero, el único producto que quedaba en manos de las acerías integradas. Con cada avance, las empresas tradicionales se replegaron hacia los productos en los que tenían una posición dominante, pero el mercado de dichos productos se fue reduciendo hasta que quedó sin ningún lugar al que retirarse.
He vivido y trabajado en Shanghái durante siete años, ayudando a grandes empresas a determinar cómo utilizar la IA en China y en Europa. Sigo volviendo a esta historia porque describe el enfoque de China respecto a la IA mejor que cualquier comentario geopolítico. Cuando presento el ecosistema chino a un ejecutivo europeo de audience, la conversación suele derivar directamente hacia los chips, las sanciones y la política. Nunca se aborda lo que realmente importa para las empresas: cómo se está adoptando aquí la IA, quién la está adoptando y por qué está ocurriendo más rápido que en cualquier otro lugar del mundo.
La apuesta por las materias primas
China ha tomado una decisión tardía, pero estratégica, de considerar la IA como una materia prima, en lugar de como un producto, con fuertes incentivos para que publiquen sus modelos como datos abiertos. Xi Jinping lo dejó claro en su discurso inaugural en la Conferencia Mundial sobre Inteligencia Artificial en Shanghái el pasado mes de julio, en la que asistió por primera vez en persona, cuando instó a los países a “fomentar el código abierto, la transparencia, la colaboración y el intercambio“2..
Cuando el modelo en sí es gratuito, el valor recae en todo lo que se añade a él: la implementación, la integración en los sistemas existentes, el almacenamiento en caché de tokens para aumentar la eficiencia de los modelos, los conocimientos especializados necesarios para que funcione en una fábrica o un banco reales, y los numerosos ingenieros que aportan esos conocimientos a gran escala. Esto es, en esencia, elEl manual de estrategias de la Web 2.0 aplicado a la IA, donde no se vende la tecnología en sí, sino todo lo que la rodea. No es muy diferente de lo que está haciendo Mistral en Europa. Sin embargo, Los laboratorios chinos cuentan con una cantera mucho más amplia de científicos especializados en inteligencia artificial con la que pueden contar.. Un estudio de Georgetown se prevé que Para el año 2025, las universidades chinas concederían casi el doble de títulos de doctorado en STEM al año que las estadounidenses.. Además, casi la mitad de los investigadores que publican en la principal conferencia sobre IA cursaron sus estudios de grado en China3. .
China puede permitirse esta apuesta porque cuenta con un ventaja estructural en materia de energía y talento. Inference es una empresa dedicada tanto al sector eléctrico como al de hardware, y China sigue ampliando su capacidad de generación a un ritmo que Europa ya prácticamente ha dejado de plantearse. Esto significa que el coste marginal de un token puede seguir descendiendo de una forma que no es posible en otros lugares y que puede subvencionarse durante el tiempo que sea necesario para garantizar la autonomía tecnológica.
Las restricciones sobre los chips reforzaron, paradójicamente, el dinamismo de las mini-fábricas. La intención declarada era frenar el crecimiento de China. Sin embargo, El efecto práctico ha sido empujar a los laboratorios chinos a una obsesión por la eficiencia. Esto significa más inteligencia por token, por vatio y por RMB, ya que no podían limitarse a añadir más hardware para resolver el problema. Esto es, en gran medida, el manual estratégico industrial chino: el fabricante más económico y con menos recursos optimiza sin descanso los costes, comienza con los trabajos que el fabricante ya establecido no desea asumir y va ascendiendo poco a poco. Cuando analice las clasificaciones basadas en la rentabilidad y se pregunte por qué los modelos chinos ocupan los primeros puestos, se dará cuenta de que Las sanciones y la creatividad constante desempeñan un papel importante.
Adopte ahora y pregunte después
El mundo empresarial chino es sumamente pragmático y está impulsado por el beneficio individual. Lo digo sin ningún tipo de juicio de valor, como alguien que lo vive a diario. A nivel individual, Lo que importa es el dinero, y la función del Gobierno es preservar la paz social y castigar a quienes abusan del sistema. En ese contexto, las empresas chinas formulan menos preguntas y pasan más a la acción.
La situación desde el punto de vista de los consumidores es idéntica, lo cual resulta llamativo en un país de 1.400 millones de habitantes en el que todo el mundo tiene que ganarse la vida. En el Ipsos AI Monitor de 2026, una encuesta realizada en 32 países, El 85% de los encuestados chinos afirma que los productos y servicios que utilizan la inteligencia artificial han cambiado profundamente su vida cotidiana en los últimos tres a cinco años, frente a 36% en Estados Unidos, 33% en Alemania y 32% en Francia4.. Ipsos también ha constatado que aproximadamente la mitad de Los usuarios chinos afirman que confían en las herramientas de IA hasta el punto de no revisar su trabajo, aunque sin duda deberían hacerlo, como ocurre con cualquier modelo. En algunos aspectos, como por ejemplo a la hora de evitar sesgos, confían más en la inteligencia artificial que en las personas. Mientras que los europeos y los estadounidenses suelen mostrarse recelosos ante la inteligencia artificial, los chinos suelen mostrarse entusiasmados con ella.
Desde una perspectiva industrial, el impulso hacia la automatización y la robotización no resulta económicamente racional a corto plazo. Sin embargo, debido al envejecimiento de su población, China no tiene la opción de esperar. Entre 2024 y 2050, la población de entre 15 y 64 años se reducirá en aproximadamente una cuarta parte, pasando de 984 millones a 745 millones de personas6.. Por lo tanto, China está invirtiendo ahora en lo que necesitará durante los próximos 20 o 30 años, incluidos robots y agentes.
El hecho de haber sido el segundo en entrar en este ámbito ha contribuido claramente a que China haya logrado unos resultados sobresalientes en los modelos de inteligencia artificial. El enfoque “China para China” funciona porque el mercado nacional es lo suficientemente grande como para alcanzar una escala significativa sin necesidad alguna de salir del país. Estos factores proporcionan a los laboratorios chinos de inteligencia artificial la demanda necesaria para crecer y competir a nivel mundial.
No son modelos de vanguardia: para la mayoría de los usos, eso no tiene importancia
Los modelos chinos no están a la altura de los mejores modelos estadounidenses. Sin embargo, nos encontramos en la fase de “barras de refuerzo” de la miniacería. Para la mayoría de las aplicaciones empresariales en China, no es necesario un rendimiento de vanguardia. Lo que importa a la hora de ejecutar agentes a gran escala es la eficiencia de los tokens: cuánto trabajo útil se obtiene por cada RMB invertido en inferencia. Según ese indicador, los modelos chinos llevan aproximadamente un año en cabeza: a fecha de 9 de septiembre de 2026, Ocho de los diez modelos más utilizados en OpenRouter son chinos. Solo DeepSeek gestiona más solicitudes que OpenAI y Google juntos. Esta clasificación mide el trabajo de los agentes en términos de tokens consumidos, en lugar de dólares gastados. OpenRouter es un mercado en el que los desarrolladores dirigen el tráfico hacia sus agentes de programación y autónomos. Sus aplicaciones más utilizadas, por volumen, son los agentes, no los chatbots7.. Stripe acaba de acordar pagar más de siete mil millones de dólares por la plataforma de comercio electrónico, lo que demuestra que Los inversores no ven el valor en ningún modelo concreto, sino en la capacidad de alternar entre ellos para obtener un margen de 5%.8..
El GPT-6 de OpenAI, presentado el 3 de septiembre de 2026, supone el primer avance significativo en cuanto a rendimiento por token logrado por un laboratorio occidental en mucho tiempo, al menos en las pruebas de rendimiento de codificación agentiva. Esto significa que, Por una vez, las empresas ya establecidas no se están replegando hacia el segmento de gama alta, sino que, por el contrario, están compitiendo de forma significativa en materia de costes9.. Una cuestión interesante es con qué rapidez lograrán ponerse al día los laboratorios chinos. Otra salvedad es que el modelo de negocio de los laboratorios chinos de vanguardia aún se encuentra en una fase incipiente. Están desarrollando los conocimientos necesarios para vender a usuarios empresariales a gran escala, pero se trata de una estrategia que aún no ha sido probada.
Mientras tanto, en China ya existen empresas nativas de la inteligencia artificial. Aunque todavía no operan a gran escala, pero Las empresas unipersonales que operan a través de agentes son una realidad y cuentan con el apoyo activo de las administraciones locales. 10. . Esto está transformando la estructura económica de un país que se preocupa más por lo que funciona que por lo que solía funcionar.
La paradoja de la confianza
Muchas empresas occidentales no confían en los modelos chinos, y se trata de una postura legítima. Esto ha obligado a las empresas occidentales que operan en China a crear infraestructuras que les permitan ejercer un control total sobre sus capacidades en materia de inteligencia artificial. Implementan modelos de lenguaje a gran escala (LLM) en sus propias instalaciones con un estricto control del acceso de los agentes, lo que se traduce en una mayor transparencia y responsabilidad que la que ofrecen la mayoría de las infraestructuras de IA occidentales. En definitiva, Esto da lugar a plataformas de IA que permiten cambiar con flexibilidad de un modelo de lenguaje grande (LLM) a otro, al tiempo que se garantiza la seguridad de data y de los conocimientos.. El modelo en el que no confía es, de hecho, aquel que usted puede controlar. Creo que, como resultado, estas empresas han creado las infraestructuras de IA empresarial más sostenibles del mundo.
¿Qué implica esto para una empresa occidental?
La lección de Christensen nunca fue que las miniacerías fueran mejores. Más bien, fue que las acerías integradas fracasaron al tomar una serie de decisiones razonables para renunciar al negocio de bajo margen y centrarse en el producto de alta gama. Con el tiempo, el competidor de bajo coste también aprendió a fabricar el producto de alta gama. Yo extraería tres conclusiones para una empresa occidental, y creo que son válidas independientemente de lo que ocurra con los modelos el año que viene.
- En primer lugar, mantenga el control sobre sus decisiones en materia de IA. Las cosas cambian constantemente. Es posible que el laboratorio que ocupe el primer puesto en septiembre ya no lo ocupe en marzo. Debe diseñar sus sistemas de tal forma que pueda alternar entre distintos modelos en función del rendimiento, el coste y la jurisdicción sin tener que reconstruir todo el sistema.
- En segundo lugar, mantenga el control del arnés, es decir, la estructura que rodea al modelo, incluyendo la orquestación, las herramientas, la memoria y los mecanismos de protección. Según nuestra experiencia, esto tiene un mayor impacto en el rendimiento de los agentes que la próxima generación de modelos. Es ahí donde reside su ventaja competitiva, por lo que es lo único que nunca debería externalizar.
- En tercer lugar, mantenga el control sobre sus conocimientos empresariales, el contexto, el data y los procesos, estructurada de tal forma que cualquier modelo pueda utilizarla. El modelo se está convirtiendo en un producto básico, pero lo que sabe su empresa no lo es.
Por lo demás, veamos cómo se desarrolla la historia de la miniacería.
