Para comprender lo que está ocurriendo actualmente con la inteligencia artificial no hace falta ser ingeniero, programador ni especialista en computadoras.
Podemos explicarlo con un ejemplo que cualquier jovencito entiende.
Imaginemos que queremos ir todos los días desde nuestra casa hasta la escuela. Podemos hacerlo en un automóvil extraordinariamente poderoso, capaz de alcanzar velocidades enormes y equipado con la tecnología más avanzada.
Pero también podemos utilizar un vehículo mucho más sencillo que nos lleva exactamente al mismo lugar, con seguridad y gastando muchísimo menos combustible.
¿Cuál escogeríamos?
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Probablemente el segundo.
Algo parecido comienza a suceder con la inteligencia artificial.
Durante los últimos años hemos escuchado hablar constantemente de una carrera entre las grandes empresas tecnológicas para construir la inteligencia artificial más poderosa del mundo.
OpenAI, Anthropic, Google y otras compañías estadounidenses han invertido cantidades gigantescas de dinero en desarrollar modelos capaces de razonar, programar, investigar, analizar documentos y resolver problemas cada vez más difíciles.
Pero ahora está apareciendo una pregunta que podría cambiar completamente esa competencia:
¿Necesitamos utilizar siempre la inteligencia artificial más poderosa?
El Financial Times publicó este domingo 23 de agosto de 2026 una información muy interesante sobre Anthropic, la compañía estadounidense creadora de Claude. Su modelo más avanzado, Fable 5, lanzado apenas en junio, no está conquistando a los clientes empresariales con la rapidez que podía esperarse.
Según los datos publicados por el periódico británico, Fable 5 representa solamente alrededor del 11 por ciento del gasto de los clientes estadounidenses de Anthropic. En cambio, muchos usuarios están utilizando modelos menos avanzados pero también menos costosos. (Financial Times)
Esto no significa que Fable 5 sea malo.
Precisamente ocurre lo contrario: es el producto de frontera de Anthropic. El problema es económico. Para muchas tareas cotidianas, las empresas están descubriendo que no necesitan pagar por toda esa potencia.
Volvamos al ejemplo del automóvil. Si solamente queremos recorrer cinco kilómetros por la ciudad, disponer de un motor capaz de alcanzar 300 kilómetros por hora puede ser extraordinario, pero probablemente no necesitamos utilizar toda esa potencia.
¿Cómo se paga la inteligencia artificial?
Aquí debemos aprender una palabra que escucharemos cada vez más durante los próximos años: token.
Cuando conversamos con una inteligencia artificial, la computadora no procesa nuestras palabras exactamente como nosotros las vemos. Divide el lenguaje en pequeñas unidades llamadas tokens.
Simplificando mucho, podemos imaginar los tokens como pequeños pedazos de palabras y símbolos.
Las empresas que utilizan inteligencia artificial mediante sistemas informáticos llamados API pagan generalmente de acuerdo con la cantidad de tokens que introducen y reciben.
Por tanto, si una compañía utiliza inteligencia artificial millones de veces al día para responder clientes, analizar documentos, escribir programas o procesar información, una pequeña diferencia en el precio de cada millón de tokens puede terminar convirtiéndose en millones de dólares.
Y precisamente ahí aparece China.
Los chinos comprendieron el problema.
Mientras las grandes compañías estadounidenses han competido por construir modelos cada vez más poderosos, empresas chinas como DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI y Z.AI han desarrollado otra poderosa estrategia competitiva: hacer modelos muy capaces pero muchísimo más baratos.
DeepSeek ofrece un ejemplo extraordinario.
Reuters informó este mes que DeepSeek V4-Flash se había convertido, según las mediciones de Artificial Analysis, en el modelo conocido más barato entre los principales sistemas examinados.
El costo utilizado en aquella comparación era de aproximadamente 3 centavos de dólar por prueba, frente a 86 centavos para Kimi K3 de la también china Moonshot AI, US$1.86 para GPT-5.6 Sol de OpenAI y US$3.15 para Claude Fable 5 de Anthropic. (Reuters)
Pensemos en esas cifras.
No estamos hablando simplemente de que el producto chino sea un poquito más barato.
En aquella medición, ejecutar la prueba con Claude Fable 5 costaba aproximadamente 105 veces lo que costaba hacerlo con DeepSeek V4-Flash.
Eso no significa que DeepSeek sea 105 veces mejor. Tampoco significa que Fable 5 sea 105 veces peor.
Significa algo completamente diferente y fundamental: el costo de obtener determinada cantidad de inteligencia artificial puede variar extraordinariamente dependiendo del modelo utilizado.
DeepSeek publica actualmente precios de US$0.14 por millón de tokens de entrada no almacenados en caché y US$0.28 por millón de tokens de salida para V4-Flash. (DeepSeek API Docs)
Incluso estos precios deben observarse continuamente porque están cambiando rápidamente.
Reuters informó el 13 de agosto que DeepSeek decidió aumentar determinadas tarifas de sus modelos V4 desde el día 17, una demostración de que tampoco las empresas chinas pueden mantener indefinidamente cualquier precio mientras aumentan la demanda y los costos de operación. (Reuters)
DeepSeek no está solo.
Sería un error pensar que la competencia china depende exclusivamente de una empresa.
Alibaba está desarrollando la familia Qwen. Moonshot AI desarrolla Kimi. Z.AI compite con su familia GLM. ByteDance, Tencent, Baidu y otras compañías participan también en una gigantesca carrera tecnológica.
Alibaba presentó este agosto Qwen3.8-Max, un modelo de 2.4 billones de parámetros.
Pero hay algo particularmente interesante en su diseño: utiliza una arquitectura denominada mixture of experts, o mezcla de expertos, que permite activar solamente una parte de toda la gigantesca red cuando responde determinadas consultas. Eso ayuda a reducir la cantidad de computación necesaria. (Reuters)
Podemos explicarlo nuevamente de manera sencilla.
Imaginemos una escuela con cien profesores. Ante cada pregunta de un estudiante no necesitamos reunir a los cien profesores en un salón.
Si la pregunta es de matemáticas, llamamos a los especialistas necesarios.
Si es de historia, utilizamos otros.
Una parte de la eficiencia de algunos modelos modernos funciona aproximadamente siguiendo esa filosofía: no utilizar toda la máquina para resolver cada problema cuando solamente necesitamos una parte de ella.
Entonces, ¿China tiene ya la mejor inteligencia artificial?
No necesariamente.
Y esta distinción es importantísima.
Ser más barato no significa automáticamente ser mejor.
Los modelos estadounidenses de frontera pueden mantener ventajas considerables en razonamiento complejo, programación avanzada, investigación, utilización de herramientas, confiabilidad o determinadas tareas profesionales.
Pero quizás China no necesite ganar inmediatamente esa competencia.
Supongamos que tenemos dos inteligencias artificiales.
Una obtiene 100 puntos de capacidad y cuesta 100 dólares. Otra obtiene 90 puntos y cuesta 5 dólares.
Para determinados trabajos extremadamente difíciles posiblemente escogeremos la primera.
Pero para responder diez millones de preguntas sencillas de clientes, clasificar documentos, traducir textos, resumir informes o realizar innumerables operaciones rutinarias, una empresa podría preguntarse:
¿Realmente necesito pagar veinte veces más para obtener esos últimos diez puntos?
Esta es la pregunta que comienza a preocupar a la industria estadounidense.
El verdadero enemigo del modelo más poderoso.
El Financial Times muestra que este fenómeno está ocurriendo incluso dentro de Anthropic.
Los clientes no necesariamente abandonan Claude. Simplemente pueden seleccionar dentro de la propia familia modelos menos costosos cuando consideran que son suficientes. La compañía, además, continúa creciendo extraordinariamente: el periódico señala que sus ingresos anualizados alcanzaron alrededor de US$65,000 millones en julio. (Financial Times)
Por eso no estamos ante el fracaso de Anthropic.
Estamos ante algo mucho más interesante: la maduración económica de la inteligencia artificial.
Al principio de una revolución tecnológica todos queremos saber qué máquina hace más cosas.
Después comenzamos a preguntar cuánto cuesta.
Los automóviles pasaron por ese proceso. Las computadoras también. Los teléfonos celulares igualmente.
Y probablemente ahora le toca a la inteligencia artificial.
La primera gran batalla de la IA fue:
¿Quién puede construir el modelo más inteligente?
La segunda puede ser:
¿Quién puede producir suficiente inteligencia al menor costo?
El problema de los miles de millones.
Esta cuestión se vuelve todavía más importante porque desarrollar inteligencia artificial avanzada requiere inversiones gigantescas.
Hay que comprar chips, construir centros de datos, consumir cantidades enormes de electricidad, desarrollar sistemas de refrigeración, contratar científicos e ingenieros y mantener una infraestructura informática mundial.
Reuters señala que el entrenamiento de futuros modelos de frontera podría superar los US$1,000 millones por modelo hacia 2027. Las grandes compañías chinas tampoco escapan de esta realidad: Tencent y Alibaba están destinando miles de millones a infraestructura de inteligencia artificial. (Reuters)
Aquí aparece entonces una contradicción fascinante.
Construir la inteligencia artificial es cada vez más caro, mientras utilizar determinadas inteligencias artificiales puede hacerse cada vez más barato.
¿Quién absorberá esa diferencia?
Esa pregunta puede terminar siendo tan importante como descubrir cuál modelo obtiene la puntuación más alta en un examen.
China aprendió a competir con el precio
China conoce perfectamente esta estrategia industrial.
La hemos visto en paneles solares, baterías, vehículos eléctricos, electrónica y numerosos productos manufacturados. Las empresas chinas aumentan la escala de producción, reducen costos, aceptan márgenes menores y utilizan el precio para conquistar mercados.
Ahora esa filosofía está entrando en un producto que no podemos tocar con las manos: la inteligencia.
Y aquí encontramos una diferencia fundamental respecto de una fábrica tradicional.
Una empresa estadounidense puede protegerse parcialmente de automóviles chinos mediante aranceles porque los vehículos tienen que atravesar una frontera.
Pero un modelo de inteligencia artificial puede distribuirse por internet.
El producto es software.
Y algunos modelos chinos, además, siguen estrategias de pesos abiertos, permitiendo que desarrolladores puedan descargar, modificar o adaptar el sistema con mucha mayor libertad que en numerosos modelos estadounidenses cerrados. Alibaba, por ejemplo, ha utilizado esa estrategia con Qwen. (Reuters)
Por eso el desafío no es exclusivamente tecnológico.
También es económico y geopolítico.
La gran lección para los jovencitos
Los jóvenes que están creciendo actualmente probablemente vivirán durante toda su vida rodeados de inteligencias artificiales.
Por eso conviene comprender desde ahora una cosa: no existirá necesariamente una sola inteligencia artificial que haga absolutamente todo.
Probablemente utilizaremos diferentes modelos para diferentes trabajos.
Uno muy barato para traducir.
Otro para estudiar.
Otro para programar.
Otro para investigar.
Otro extremadamente poderoso para resolver problemas científicos difíciles.
La inteligencia artificial puede terminar pareciéndose menos a una carrera para fabricar un único cerebro gigantesco y más a una enorme caja de herramientas.
Para clavar un pequeño clavo no necesitamos un martillo neumático.
Y esa sencilla idea económica puede alterar una industria en la cual se están apostando billones de dólares.
Estados Unidos continúa poseyendo algunas de las compañías de inteligencia artificial más avanzadas del planeta. China, mientras tanto, está demostrando que existe otra manera de competir: acercarse cada vez más a las capacidades de frontera mientras reduce radicalmente el costo.
El resultado todavía no está decidido.
Pero después de la información publicada por el Financial Times sobre Anthropic, la pregunta que debemos hacernos ya no es solamente:
¿Quién construirá la inteligencia artificial más poderosa del mundo?
Hay otra pregunta posiblemente más importante:
¿Quién conseguirá fabricar la inteligencia suficientemente buena que todo el mundo pueda pagar?
Porque la historia económica demuestra que el producto tecnológicamente más perfecto no siempre conquista el mundo.
Muchas veces lo hace el que resuelve suficientemente bien nuestro problema y cuesta muchísimo menos.
Y quizás sea precisamente ahí donde China haya descubierto el talón de Aquiles de la gigantesca industria estadounidense de inteligencia artificial: el precio.