{"id":1404607,"date":"2026-09-25T10:19:28","date_gmt":"2026-09-25T09:19:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=1404607"},"modified":"2026-09-25T10:19:28","modified_gmt":"2026-09-25T09:19:28","slug":"ai-in-china-a-view-from-shanghai-and-why-western-business-should-pay-attention","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/ai-in-china-a-view-from-shanghai-and-why-western-business-should-pay-attention\/","title":{"rendered":"La IA en China: una perspectiva desde Shangh\u00e1i y por qu\u00e9 las empresas occidentales deber\u00edan prestarle atenci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

En El dilema del innovador<\/a>, Clayton Christensen narra la historia de la industria sider\u00fargica estadounidense en las d\u00e9cadas de los setenta y los ochenta1.<\/sup>. Las grandes acer\u00edas integradas \u2014US Steel, Bethlehem y otras\u2014 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<\/a>, fund\u00eda chatarra en un horno de arco el\u00e9ctrico a un coste considerablemente menor y solo pod\u00eda fabricar barras de refuerzo, el producto con menor margen de beneficio y menos exigente del mercado. Las acer\u00edas integradas no tuvieron ning\u00fan 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 a\u00f1adido.<\/strong>.<\/p>\n

Sin embargo, las miniacer\u00edas no tardaron en aprender a fabricar perfiles angulares, vigas estructurales e incluso chapas de acero, el \u00fanico producto que quedaba en manos de las acer\u00edas integradas. Con cada avance, las empresas tradicionales se replegaron hacia los productos en los que ten\u00edan una posici\u00f3n dominante, pero el mercado de dichos productos se fue reduciendo hasta que qued\u00f3 sin ning\u00fan lugar al que retirarse<\/strong>.<\/p>\n

He vivido y trabajado en Shangh\u00e1i durante siete a\u00f1os, ayudando a grandes empresas a determinar c\u00f3mo 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 geopol\u00edtico. Cuando presento el ecosistema chino a un ejecutivo europeo de audience, la conversaci\u00f3n suele derivar directamente hacia los chips, las sanciones y la pol\u00edtica. Nunca se aborda lo que realmente importa para las empresas: c\u00f3mo se est\u00e1 adoptando aqu\u00ed la IA, qui\u00e9n la est\u00e1 adoptando y por qu\u00e9 est\u00e1 ocurriendo m\u00e1s r\u00e1pido que en cualquier otro lugar del mundo.<\/p>\n

La apuesta por las materias primas<\/h2>\n

China ha tomado una decisi\u00f3n tard\u00eda, pero estrat\u00e9gica, de considerar la IA como una materia prima, en lugar de como un producto<\/strong>, con fuertes incentivos para que publiquen sus modelos como datos abiertos. Xi Jinping lo dej\u00f3 claro en su discurso inaugural en la Conferencia Mundial sobre Inteligencia Artificial<\/a> en Shangh\u00e1i el pasado mes de julio, en la que asisti\u00f3 por primera vez en persona, cuando inst\u00f3 a los pa\u00edses a \u201cfomentar el c\u00f3digo abierto, la transparencia, la colaboraci\u00f3n y el intercambio<\/strong>\u201c2.<\/sup>.<\/p>\n

Cuando el modelo en s\u00ed es gratuito, el valor recae en todo lo que se a\u00f1ade a \u00e9l: la implementaci\u00f3n, la integraci\u00f3n en los sistemas existentes, el almacenamiento en cach\u00e9 de tokens para aumentar la eficiencia de los modelos, los conocimientos especializados necesarios para que funcione en una f\u00e1brica 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<\/strong>, donde no se vende la tecnolog\u00eda en s\u00ed, sino todo lo que la rodea. No es muy diferente de lo que est\u00e1 haciendo Mistral en Europa. Sin embargo, Los laboratorios chinos cuentan con una cantera mucho m\u00e1s amplia de cient\u00edficos especializados en inteligencia artificial con la que pueden contar.<\/strong>. Un estudio de Georgetown<\/a> se prev\u00e9 que Para el a\u00f1o 2025, las universidades chinas conceder\u00edan casi el doble de t\u00edtulos de doctorado en STEM al a\u00f1o que las estadounidenses.<\/strong>. Adem\u00e1s, casi la mitad de los investigadores que publican en la principal conferencia sobre IA cursaron sus estudios de grado en China3. <\/sup>.<\/p>\n

China puede permitirse esta apuesta porque cuenta con un ventaja estructural en materia de energ\u00eda y talento<\/strong>. Inference es una empresa dedicada tanto al sector el\u00e9ctrico como al de hardware, y China sigue ampliando su capacidad de generaci\u00f3n a un ritmo que Europa ya pr\u00e1cticamente 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 autonom\u00eda tecnol\u00f3gica.<\/p>\n

Las restricciones sobre los chips reforzaron, parad\u00f3jicamente, el dinamismo de las mini-f\u00e1bricas. La intenci\u00f3n declarada era frenar el crecimiento de China. Sin embargo, El efecto pr\u00e1ctico ha sido empujar a los laboratorios chinos a una obsesi\u00f3n por la eficiencia<\/strong>. Esto significa m\u00e1s inteligencia por token, por vatio y por RMB, ya que no pod\u00edan limitarse a a\u00f1adir m\u00e1s hardware para resolver el problema. Esto es, en gran medida, el manual estrat\u00e9gico industrial chino<\/strong>: el fabricante m\u00e1s econ\u00f3mico 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 qu\u00e9 los modelos chinos ocupan los primeros puestos, se dar\u00e1 cuenta de que Las sanciones y la creatividad constante desempe\u00f1an un papel importante<\/strong>.<\/p>\n

Adopte ahora y pregunte despu\u00e9s<\/h2>\n

El mundo empresarial chino es sumamente pragm\u00e1tico y est\u00e1 impulsado por el beneficio individual. Lo digo sin ning\u00fan tipo de juicio de valor, como alguien que lo vive a diario. A nivel individual, Lo que importa es el dinero, y la funci\u00f3n del Gobierno es preservar la paz social y castigar a quienes abusan del sistema<\/strong>. En ese contexto, las empresas chinas formulan menos preguntas y pasan m\u00e1s a la acci\u00f3n.<\/p>\n

La situaci\u00f3n desde el punto de vista de los consumidores es id\u00e9ntica, lo cual resulta llamativo en un pa\u00eds de 1.400 millones de habitantes en el que todo el mundo tiene que ganarse la vida. En el Ipsos AI Monitor de 2026<\/a>, una encuesta realizada en 32 pa\u00edses, 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 \u00faltimos tres a cinco a\u00f1os<\/strong>, frente a 36% en Estados Unidos, 33% en Alemania y 32% en Francia4.<\/sup>. Ipsos tambi\u00e9n ha constatado que aproximadamente la mitad de Los usuarios chinos afirman que conf\u00edan en las herramientas de IA hasta el punto de no revisar su trabajo<\/strong>, aunque sin duda deber\u00edan hacerlo, como ocurre con cualquier modelo. En algunos aspectos, como por ejemplo a la hora de evitar sesgos, conf\u00edan m\u00e1s en la inteligencia artificial que en las personas<\/strong>. Mientras que los europeos y los estadounidenses suelen mostrarse recelosos ante la inteligencia artificial, los chinos suelen mostrarse entusiasmados con ella.<\/p>\n

Desde una perspectiva industrial, el impulso hacia la automatizaci\u00f3n y la robotizaci\u00f3n no resulta econ\u00f3micamente racional a corto plazo. Sin embargo, debido al envejecimiento de su poblaci\u00f3n, China no tiene la opci\u00f3n de esperar<\/strong>. Entre 2024 y 2050, la poblaci\u00f3n de entre 15 y 64 a\u00f1os se reducir\u00e1 en aproximadamente una cuarta parte, pasando de 984 millones a 745 millones de personas6.<\/sup>. Por lo tanto, China est\u00e1 invirtiendo ahora en lo que necesitar\u00e1 durante los pr\u00f3ximos 20 o 30 a\u00f1os, incluidos robots y agentes<\/strong>.<\/p>\n

El hecho de haber sido el segundo en entrar en este \u00e1mbito ha contribuido claramente a que China haya logrado unos resultados sobresalientes en los modelos de inteligencia artificial. El enfoque \u201cChina para China\u201d funciona porque el mercado nacional es lo suficientemente grande como para alcanzar una escala significativa sin necesidad alguna de salir del pa\u00eds<\/strong>. Estos factores proporcionan a los laboratorios chinos de inteligencia artificial la demanda necesaria para crecer y competir a nivel mundial.<\/p>\n

No son modelos de vanguardia: para la mayor\u00eda de los usos, eso no tiene importancia<\/h2>\n

Los modelos chinos no est\u00e1n a la altura de los mejores modelos estadounidenses. Sin embargo, nos encontramos en la fase de \u201cbarras de refuerzo\u201d de la miniacer\u00eda. Para la mayor\u00eda de las aplicaciones empresariales en China, no es necesario un rendimiento de vanguardia<\/strong>. Lo que importa a la hora de ejecutar agentes a gran escala es la eficiencia de los tokens: cu\u00e1nto trabajo \u00fatil se obtiene por cada RMB invertido en inferencia. Seg\u00fan ese indicador, los modelos chinos llevan aproximadamente un a\u00f1o en cabeza<\/strong>: a fecha de 9 de septiembre de 2026, Ocho de los diez modelos m\u00e1s utilizados en OpenRouter son chinos<\/strong>. Solo DeepSeek gestiona m\u00e1s solicitudes que OpenAI y Google juntos. Esta clasificaci\u00f3n mide el trabajo de los agentes en t\u00e9rminos de tokens consumidos, en lugar de d\u00f3lares gastados. OpenRouter es un mercado en el que los desarrolladores dirigen el tr\u00e1fico hacia sus agentes de programaci\u00f3n y aut\u00f3nomos. Sus aplicaciones m\u00e1s utilizadas, por volumen, son los agentes, no los chatbots7.<\/sup>. Stripe acaba de acordar pagar m\u00e1s de siete mil millones de d\u00f3lares por la plataforma de comercio electr\u00f3nico, lo que demuestra que Los inversores no ven el valor en ning\u00fan modelo concreto, sino en la capacidad de alternar entre ellos para obtener un margen de 5%.<\/strong>8.<\/sup>.<\/p>\n

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 codificaci\u00f3n agentiva. Esto significa que, Por una vez, las empresas ya establecidas no se est\u00e1n replegando hacia el segmento de gama alta, sino que, por el contrario, est\u00e1n compitiendo de forma significativa en materia de costes<\/strong>9.<\/sup>. Una cuesti\u00f3n interesante es con qu\u00e9 rapidez lograr\u00e1n ponerse al d\u00eda los laboratorios chinos. Otra salvedad es que el modelo de negocio de los laboratorios chinos de vanguardia a\u00fan se encuentra en una fase incipiente. Est\u00e1n desarrollando los conocimientos necesarios para vender a usuarios empresariales a gran escala, pero se trata de una estrategia que a\u00fan no ha sido probada.<\/p>\n

Mientras tanto, en China ya existen empresas nativas de la inteligencia artificial. Aunque todav\u00eda no operan a gran escala, pero Las empresas unipersonales que operan a trav\u00e9s de agentes son una realidad y cuentan con el apoyo activo de las administraciones locales.<\/strong> 10. <\/sup>. Esto est\u00e1 transformando la estructura econ\u00f3mica de un pa\u00eds que se preocupa m\u00e1s por lo que funciona que por lo que sol\u00eda funcionar.<\/p>\n

La paradoja de la confianza<\/h2>\n

Muchas empresas occidentales no conf\u00edan en los modelos chinos, y se trata de una postura leg\u00edtima. 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<\/strong>. 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 mayor\u00eda 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.<\/strong>. El modelo en el que no conf\u00eda es, de hecho, aquel que usted puede controlar. Creo que, como resultado, estas empresas han creado las infraestructuras de IA empresarial m\u00e1s sostenibles del mundo.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 implica esto para una empresa occidental?<\/h2>\n

La lecci\u00f3n de Christensen nunca fue que las miniacer\u00edas fueran mejores. M\u00e1s bien, fue que las acer\u00edas 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 tambi\u00e9n aprendi\u00f3 a fabricar el producto de alta gama<\/strong>. Yo extraer\u00eda tres conclusiones para una empresa occidental, y creo que son v\u00e1lidas independientemente de lo que ocurra con los modelos el a\u00f1o que viene.<\/p>\n

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  • En primer lugar, mantenga el control sobre sus decisiones en materia de IA<\/strong>. Las cosas cambian constantemente. Es posible que el laboratorio que ocupe el primer puesto en septiembre ya no lo ocupe en marzo. Debe dise\u00f1ar sus sistemas de tal forma que pueda alternar entre distintos modelos en funci\u00f3n del rendimiento, el coste y la jurisdicci\u00f3n sin tener que reconstruir todo el sistema.<\/li>\n
  • En segundo lugar, mantenga el control del arn\u00e9s<\/strong>, es decir, la estructura que rodea al modelo, incluyendo la orquestaci\u00f3n, las herramientas, la memoria y los mecanismos de protecci\u00f3n. Seg\u00fan nuestra experiencia, esto tiene un mayor impacto en el rendimiento de los agentes que la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de modelos. Es ah\u00ed donde reside su ventaja competitiva, por lo que es lo \u00fanico que nunca deber\u00eda externalizar.<\/li>\n
  • En tercer lugar, mantenga el control sobre sus conocimientos empresariales, el contexto, el data y los procesos<\/strong>, estructurada de tal forma que cualquier modelo pueda utilizarla. El modelo se est\u00e1 convirtiendo en un producto b\u00e1sico, pero lo que sabe su empresa no lo es.<\/li>\n<\/ul>\n

    Por lo dem\u00e1s, veamos c\u00f3mo se desarrolla la historia de la miniacer\u00eda.<\/p>\n

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