La mejora acelerada en la calidad de los modelos de inteligencia artificial (IA) chinos más económicos amenaza con desestabilizar la industria tecnológica estadounidense, según alerta Juniper Research. Este análisis indica que los grandes nombres tecnológicos de EE.UU. podrían perder terreno frente a sus rivales chinos, que apuestan por alternativas de menor coste para romper la hegemonía global del sector.
Los datos de OpenRouter revelan que solo un 30% de las operaciones en su plataforma provienen de modelos de IA líderes como OpenAI, Google o Anthropic, una caída marcada desde el 70% registrado el año anterior. Este descenso refleja el auge de las ofertas chinas, más competitivas en términos de precio.
Juniper Research destaca que los modelos chinos suelen ser entre un 60% y un 90% más baratos que los competidores occidentales como Anthropic y OpenAI. La primera señal de esta nueva realidad llegó el año pasado con la entrada de DeepSeek, una firma china que impactó rápidamente ofreciendo un rendimiento de alta gama pero a costes muy inferiores, lo que llegó a causar un desplome momentáneo en las acciones tecnológicas. 
Este año, Alibaba ha superado a Meta con sus modelos Qwen, que se han convertido en el sistema abierto más descargado, desbancando a Llama de Meta, según el informe. El pasado febrero marcó un punto de inflexión decisivo en favor de la asequibilidad, con modelos chinos procesando 4,12 billones de tokens en OpenRouter, frente a 2,94 billones gestionados por modelos estadounidenses.
Este avance se explica principalmente por la reducción de precios en modelos open weight (de pesos abiertos), que están cerrando la brecha en capacidades con los modelos de última generación, pero a una fracción del coste. Jawad Jahan, analista senior de Juniper, apunta que los modelos basados en arquitecturas más eficientes, como Mixture of Experts (MoE), permiten utilizar solo los parámetros necesarios para cada consulta, reduciendo notablemente el coste computacional sin sacrificar el rendimiento.
Como ejemplo, DeepSeek V3 emplea 671 mil millones de parámetros en total, pero sólo activa 37 mil millones por token procesado, lo que ha permitido reducir el precio de su versión V3.2 a menos de la mitad, gracias a la eficiencia en inferencias de contextos largos.
Costo por millón de tokens: un abismo entre China y EE.UU.
El contraste de precios es evidente: el modelo V4 Flash de DeepSeek cobra 0,14 dólares por cada millón de tokens de entrada, frente a los 5 dólares de GPT-5.5 de OpenAI. Claude Opus 4.8, otro modelo estadounidense, cobra alrededor de 5 dólares por entrada y hasta 25 dólares por salida por cada millón de tokens. Esta diferencia de coste viene desde la aparición del primer modelo open source chino capaz de competir con los líderes occidentales.
Juniper apunta a un cambio en la demanda, con la programación aumentando del 11% a más del 50% del volumen de tokens en OpenRouter. Además, las cargas de trabajo agenticas, que implican procesamiento automatizado y toma de decisiones, representan la mayoría de las salidas generadas. Dado el elevado volumen de llamadas en estas cargas, el precio por token se convierte en un factor clave en la gestión de costes.
El riesgo para la financiación del despliegue de IA en Occidente
Este panorama plantea un problema al que Juniper denomina «riesgo existencial»: ¿serán sostenibles las multimillonarias inversiones en centros de datos si los clientes dejan de pagar por los modelos más caros y optan por las alternativas chinas más económicas? Si el coste de operación cae demasiado, las empresas occidentales podrían ver mermados los ingresos necesarios para financiar la infraestructura.
Esta preocupación no es nueva. Inversores llevan tiempo cuestionando el enorme gasto en centros de datos, con los cuatro grandes hyperscalers estadounidenses previstos para invertir este año 725 mil millones de dólares en capital, un 77% más respecto al año anterior.
La magnitud de esta inversión ha llevado a estructuras financieras complejas y poco transparentes. Juniper subraya que el gasto conjunto en infraestructura para IA de los cinco principales hyperscalers superará el billón de dólares, una cifra que sobrepasa sus ganancias y flujos de efectivo libres combinados.
Para financiar estos proyectos, muchas compañías están recurriendo a mecanismos de «financiación fuera de balance», creando entidades legales independientes que asumen la deuda, para luego arrendar la infraestructura de vuelta al hyperscaler. Además, surgen prácticas de financiación circular, donde proveedores invierten en empresas con la condición de que estos gasten ese capital en sus productos. Los acuerdos de OpenAI con Oracle y Nvidia son ejemplos ilustrativos.
El desafío chino a las estructuras financieras occidentales
Si los ingresos generados por la IA comienzan a desplazarse hacia China, estas estructuras financieras y niveles de gasto podrían resultar insostenibles en Occidente, advierten los analistas.
Jahan afirma que, si la tendencia persiste, los ingresos de inferencia que sustentan la expansión de centros de datos occidentales se debilitarán, poniendo en riesgo los acuerdos financieros basados en esos ingresos.
Por el contrario, las compañías chinas no enfrentan obstáculos similares, ya que gran parte de su financiación proviene de entidades financieras externas, como es el caso de DeepSeek. Además, no dependen de un modelo de negocio que implique regalar los modelos y después vender potencia computacional, como hacen proveedores de la nube como Alibaba o Baidu.
Este contexto posiciona a los modelos chinos como una amenaza real para la supremacía tecnológica occidental, alentando un replanteamiento estratégico en el sector.
