La brutal economía de la IA china encierra lecciones para EE UU | Opinión

¿Cómo sería una industria de la inteligencia artificial sin avances a un ritmo vertiginoso? El llamamiento del CEO de Anthropic, Dario Amodei, a que los laboratorios ralenticen el desarrollo e implanten salvaguardas ha recibido el respaldo de sus rivales Sam Altman y Elon Musk. Pero reducir el gasto en sofisticados modelos de frontera también trastocaría los planes de negocio y la rentabilidad financiera del sector. China ofrece pistas de lo que puede venir después.

A priori, las trayectorias de la IA en las dos mayores economías no podrían ser más distintas. Hasta hace unos días, Open­AI o Anthropic parecían enfrascados en una batalla que fundía efectivo para construir modelos de IA cada vez más potentes y caros. Para ello contaban con los avanzados chips de Nvidia, los enormes centros de datos levantados por Microsoft o Amazon y un torrente de capital de Silicon Valley.

Sus competidores en la República Popular, mientras, se han visto lastrados por los controles de Washington a la exportación de chips y equipos avanzados y por la menguante inversión foránea. Entre 2023 y mediados de este año, mientras la financiación de capital riesgo destinada a la IA superó los 380.000 millones de dólares, las firmas emergentes chinas recibieron apenas un décimo, estima BCG. Se prevé que los titanes de EE UU gasten cerca de 1 billón de dólares en chips, centros de datos y otras inversiones de capital en 2027, según analistas de Moody’s; sus homólogos chinos van camino de desembolsar solo 165.000 millones. El referente local DeepSeek busca unos 8.000 millones, una fracción de los 122.000 millones que Open­AI ha logrado este año.

Pese a esas desventajas, los aspirantes chinos de la IA mantienen el ritmo de sus rivales de EE UU. Analistas del sector estiman que los mejores modelos chinos van, de media, unos siete meses por detrás de los lanzamientos más sofisticados de Open­AI y Anthropic. Aun así, la economía del sector es muy distinta. Las firmas chinas compiten sobre todo en eficiencia y volumen, en una brutal carrera por abaratar precios. A principios de agosto, el último modelo V4-Flash de DeepSeek costaba más de 100 veces menos de operar que ­Claude Fable 5 de Anthropic, según Artificial Analysis. Esta propuesta, junto con otras ofertas igualmente baratas de Alibaba y otros grupos, atrae a usuarios que buscan una alternativa con una buena relación calidad-precio.

El enfoque de precios bajos implica que las empresas emergentes siguen perdiendo dinero. En el primer semestre, Z.AI, cotizada en Hong Kong, valorada en 40.000 millones de dólares, y una de las principales desarrolladoras de modelos de China, gastó 313 millones en I+D, pese a ingresar menos de la mitad de esa cantidad. Su rival MiniMax, valorada en 10.000 millones, facturó 117 millones, pero destinó a I+D más de 2,5 veces esa cifra durante el mismo periodo.

Modelos de pesos abiertos

La escasez de ingresos refleja una diferencia fundamental de estrategia. Los laboratorios chinos de IA desarrollan modelos de pesos abiertos que cualquiera puede descargar gratis en servidores privados, modificar y usar por su cuenta. Alibaba anunció en agosto que sus modelos habían acumulado más de 3.000 millones de descargas en todo el mundo en los seis meses anteriores, superando las ofertas gratuitas de Meta y Alphabet. Aunque regalar el producto pueda parecer insensato, para las empresas suele resultar más sencillo y a menudo más barato utilizar esos modelos de forma remota pagando por una interfaz de programación de aplicaciones (API). Las transacciones en OpenRouter, un popular mercado de API, muestran que DeepSeek, Z.AI, Tencent y Alibaba reunieron una cuota conjunta del 45% en la semana que terminó el día 14.

Los laboratorios chinos también desarrollan otras fuentes de ingresos. MiniMax, que obtiene el 60% de sus ventas en el extranjero, genera ingresos por suscripciones a apps de consumo. Moonshot, dueña de Kimi, exige acuerdos de reparto de ingresos a los grandes usuarios de sus modelos, una práctica que previsiblemente se hará más habitual. Mientras los ingresos crezcan más rápido que los costes de entrenar nuevos modelos, debería acortarse el plazo necesario para recuperar la inversión en I+D.

La otra tendencia prometedora está en la inferencia, el proceso mediante el cual los modelos ya entrenados procesan las instrucciones y generan respuestas. La obsesión china por la eficiencia y la escala empieza a dar frutos, ya que prestar servicios mediante API, el principal lastre para el beneficio bruto, es cada vez más barato. Z.AI asegura que los costes unitarios de inferencia han bajado un 80% desde comienzos de año, lo que elevó el margen bruto de su división de API hasta el 25% en enero-junio. Supone una mejora notable frente al -0,4% de un año antes. Por su parte, MiniMax atribuye a la “mejora de la eficiencia de la infraestructura” el aumento de 5,8 puntos porcentuales de su margen bruto total en el mismo periodo, hasta algo menos del 18%. Estos niveles de rentabilidad siguen siendo exiguos. El margen bruto de Anthropic fue del 44% en el segundo trimestre, estima PitchBook. Incluso eso queda muy lejos del nivel superior al 70% que obtienen muchos de los especialistas en soft­ware en la nube a los que, se supone, debe sustituir la IA.

Para las empresas chinas, conseguir más rendimiento de sus modelos a la vez que atienden una demanda creciente depende cada vez más de ampliar la capacidad informática y los conocimientos técnicos propios. Pero las cantidades siguen siendo minúsculas comparadas con el derroche de EE UU en infraestructura. Alibaba acumuló 10.000 millones de dólares de inversión de capital en el segundo trimestre, un 75% más interanual, lo que llevó su flujo de caja a terreno negativo. Pero dispone de un negocio de computación en la nube con el que puede hacer venta cruzada de API, almacenamiento, servicios informáticos de mayor margen e incluso capacidad informática excedentaria a su ya amplia base de clientes. Eso coloca a su jefe, Eddie Wu, en una posición envidiable: Alibaba asegura que espera recuperar en tres años sus inversiones en IA. Los laboratorios independientes con menos fuentes de ingresos probablemente tendrán dificultades para igualarlo.

Pese a toda esta frenética competencia, ninguna firma china ha establecido una ventaja duradera. Alibaba, DeepSeek, Z.AI y Moonshot intercambian constantemente puestos en lo alto de los rankings. La gran mayoría probablemente no sobrevivirá, pese a las crecientes advertencias de Pekín contra la competencia destructiva y la expansión desordenada. Los inversores prefieren a Z.AI y MiniMax, de mayor crecimiento, frente a los consolidados Alibaba y Tencent, que cotizan con múltiplos inferiores. La apuesta puede ser que los supervivientes logren hacerse con nichos de mayor margen más allá de la programación.

En todo caso, hay lecciones para Open­AI y Anthropic. Ralentizar el ritmo de desarrollo obligaría a sus modelos actuales a competir en precio y eficiencia con alternativas a precio de saldo. La mayor enseñanza de la industria china de la IA es que, una vez empieza la implacable espiral de la competencia, rara vez hay ganadores.

Los autores son columnistas de  Reuters Breakingviews. Las opiniones son suyas. La traducción, de  Carlos Gómez Abajo, es responsabilidad de  CincoDías