Este ahorro se ha traducido en un auge de la adopción. Los modelos de IA chinos han visto su uso global dispararse del 1.2% al 30% en tan solo 12 meses, entre 2024 y 2025, según datos de JPMorgan. Para febrero de 2026, superaron a los modelos estadounidenses en volumen de llamadas globales a API, registrando un impresionante aumento del 127% en solo tres semanas. A finales de ese mismo mes, los modelos chinos representaban aproximadamente el 61% del consumo total de "tokens" en OpenRouter, una importante plataforma de agregación de API de grandes modelos de lenguaje (LLM).
Es crucial destacar que esta creciente adopción no sacrifica significativamente el rendimiento. La diferencia de capacidad entre los mejores modelos de IA estadounidenses y chinos se ha reducido a un mero 2.7% en abril de 2026, una mejora drástica desde el rango de 17.5-31.6 puntos porcentuales en mayo de 2023. Esto indica que la brecha tecnológica se está cerrando rápidamente, haciendo que la opción china sea una alternativa viable y potente. Paradójicamente, a pesar de esta adopción global, la inversión privada en IA en EE. UU. en 2025 fue de $285.9 mil millones, 23 veces más que los $12.4 mil millones de China, lo que sugiere una mayor eficiencia en el uso del capital por parte de las empresas chinas.
Análisis de la tendencia
Estos números revelan un patrón claro: la industria de la IA se está moviendo hacia una mayor diversificación y, crucialmente, hacia la eficiencia de costos. La "comoditización" de los grandes modelos de lenguaje es una tendencia emergente, donde la diferenciación ya no reside únicamente en la capacidad bruta, sino también en el precio, la facilidad de uso y el soporte. Analistas de Gartner, citados en la investigación, sugieren que para muchas tareas existe un "exceso" de LLM potentes, lo que empuja a la industria a buscar modelos más rentables. Esto lleva a una segmentación del mercado, donde coexistirán modelos de frontera premium con alternativas de menor costo, y las empresas chinas están posicionadas para ganar una cuota de mercado significativa en aplicaciones generales debido a sus menores costos operativos.
El ascenso de DeepSeek y la IA china ha generado incluso reacciones en los mercados financieros. En enero de 2025, las acciones de Nvidia cayeron un 17% (casi $600 mil millones), impulsadas por la preocupación de una posible sobrevaloración de los chips y una reducción en la demanda si los modelos más baratos y eficientes se vuelven predominantes. Si bien expertos como Lennart Heim de RAND reconocen el avance en eficiencia, también advierten que no es un "salto adelante en las capacidades de frontera de la IA", sugiriendo que el mercado pudo haber reaccionado de forma exagerada inicialmente. Sin embargo, la tendencia subyacente de búsqueda de valor por parte de los desarrolladores es innegable.
Contexto regional
Para América Latina, esta tendencia global no es una mera observación; es un motor de cambio con implicaciones directas en su desarrollo tecnológico y marco regulatorio. Varios países de la región están activamente desarrollando sus propios marcos regulatorios para la IA, a menudo inspirados en el modelo de la Unión Europea. Brasil, por ejemplo, tiene un proyecto de ley (No. 2,338/2023) en curso. Chile actualizó su Política Nacional de IA e introdujo un proyecto de ley basado en riesgos, mientras que México ha incluido requisitos de "opt-out" para decisiones automatizadas. Perú implementó una ley actualizada en 2025 que clasifica los sistemas de IA por nivel de riesgo, siguiendo una lógica similar a la de la UE. De hecho, la Ley de IA de la UE, que entró en vigor en agosto de 2024 con obligaciones clave a partir de agosto de 2026, tiene un alcance extraterritorial que afectará a las empresas latinoamericanas cuyos sistemas de IA se utilicen en la Unión Europea, obligándolas a adaptarse a estándares internacionales.
La presencia china en América Latina no es nueva, pero se está intensificando en el sector tecnológico. Empresas chinas están colaborando en proyectos de IA en la región, por ejemplo, en Brasil y Chile, donde avanzan en monitoreo ambiental impulsado por IA. Huawei, un actor clave, planea introducir sus chips Ascend AI, vendiendo acceso a modelos basados en el consumo de "tokens" y estableciendo pequeños centros de computación en Brasil y México. Se estima que los modelos de IA chinos ya han capturado entre el 25% y el 40% del mercado en "mercados en desarrollo", una categoría que incluye a muchos países latinoamericanos.
Sin embargo, la región enfrenta desafíos. Se identifican brechas en la regulación de la privacidad de datos y la existencia de mercados no regulados. A pesar de esto, hay iniciativas locales prometedoras, como el lanzamiento de Latam-GPT en febrero de 2026 en Chile, el primer modelo de lenguaje de IA de código abierto entrenado con datos de Latinoamérica. Esta iniciativa busca fomentar una participación más activa de la región en el desarrollo de la IA y reducir la dependencia externa. No obstante, las naciones sudamericanas están rezagadas en las iniciativas de IA soberana, una situación que, de no abordarse, podría generar una "brecha digital" aún mayor.
Perspectiva a futuro
El futuro del panorama de la IA parece apuntar hacia una bifurcación. Por un lado, tendremos el desarrollo de modelos de frontera extremadamente potentes y costosos, liderados probablemente por las potencias tecnológicas tradicionales. Por otro lado, y con una creciente relevancia, habrá una explosión de modelos "suficientemente buenos", altamente eficientes y de bajo costo, donde los proveedores chinos, con su ventaja en eficiencia operativa y de inversión, podrían dominar. Para la mayoría de los propósitos empresariales, los modelos de IA subyacentes se están convirtiendo en "commodities" diferenciados más por el precio y la facilidad de uso que por sus capacidades brutas.
Para América Latina, esta dinámica presenta tanto oportunidades como retos. El ex presidente chileno Gabriel Boric Font ha enfatizado la "urgencia estratégica" de que la región participe activamente en el desarrollo y la gobernanza de la IA, no solo como consumidores. Celso Amorim, principal asesor de política exterior de Brasil, ha señalado que Latinoamérica está "al margen" de la carrera de IA entre EE. UU. y China, abogando por una estrategia de equilibrar la recepción de capital y tecnología de ambos polos, posiblemente a través de los BRICS. Esto implica una cuidadosa diplomacia tecnológica y económica.
La posibilidad de acceder a modelos de IA potentes y económicos abre puertas para startups y empresas con presupuestos limitados en la región, democratizando el acceso a la tecnología. Sin embargo, también subraya la necesidad de fortalecer las capacidades locales en investigación y desarrollo de IA para evitar una dependencia excesiva. Max Goss de Gartner sugiere que las empresas buscarán mitigar el riesgo de proveedores de IA con soluciones locales y específicas de la región. Esto refuerza la importancia de iniciativas como Latam-GPT y la creación de marcos regulatorios robustos que protejan los datos y la soberanía tecnológica de la región, asegurando que la IA sea una herramienta para el progreso inclusivo y no una nueva fuente de brechas.
