Por | Pluma de Otoño

En el primer trimestre de 2026, la lista de ingresos globales de modelos de lenguaje grandes de Counterpoint Research reveló un nuevo mapa de poder. Anthropic, con 134 millones de usuarios, capturó el 31.4% de la cuota de ingresos globales de IA, con un ingreso promedio por usuario (ARPU) de 16.2 dólares. OpenAI cuenta con 900 millones de usuarios, pero su ARPU es de solo 2.2 dólares. Doubao de ByteDance, con 345 millones de usuarios activos mensuales, es el primero en China, pero está ausente en esta lista de ingresos. Otra gigante de internet, criticada por su conservadurismo en inversión y retraso en I+D, apareció sorprendentemente a la cabeza en ingresos entre las empresas chinas de IA.

Estos datos exponen un hecho crudo: el mayor grupo de usuarios contribuye con los menores ingresos, mientras que el menor grupo de usuarios captura la mayor cuota. Además, cada llamada de inferencia consume potencia de cálculo real, y cada nuevo usuario implica una factura más alta.

La ley férrea de internet del costo marginal cero se ha estrellado contra el "muro de cobre" del "costo marginal no nulo" de la era de la IA. La vieja lógica de "quemar dinero para ganar escala" está siendo reemplazada por las nuevas reglas de "la supervivencia la deciden las líneas de suministro y la eficiencia de monetización".

En junio de 1942, comenzó la Batalla de Midway. La Flota Combinada japonesa tenía ventaja en tonelaje y experiencia, pero sus líneas de suministro se extendían miles de millas náuticas desde su territorio; cada salida consumía combustible y munición difíciles de reponer. Los estadounidenses eran todo lo contrario: las bases en Hawái y la capacidad industrial de su territorio permitían que sus líneas de suministro se hicieran más gruesas a medida que la batalla avanzaba.

Hoy, la industria china de IA ha llegado a su propio "Midway". China representa repetidamente más del cincuenta por ciento del volumen total de llamadas globales a modelos de IA de gran escala. DeepSeek V4 moviliza a desarrolladores globales con una cincuentava parte del costo, pero los ingresos globales combinados de la IA china son comprimidos a un solo dígito, sumando menos que una sola empresa estadounidense. Detrás de estos datos hay una pugna tanto de estrategias comerciales empresariales como de dos rutas nacionales para la industria.

Así se abren dos frentes: En el frente Este, las líneas de suministro de tres gigantes empresariales están sometidas a una prueba límite: cuyos suministros se agoten primero, cuyas defensas colapsen primero. En el frente Oeste, se desarrolla una batalla de rutas globales de IA más secreta: cómo ganar la guerra infinita de la IA con recursos limitados. Los dos frentes, desde el principio, se entrelazan mutuamente como una ofensiva de pinzas.

Frente Este: La pugna por suministros y eficiencia de monetización en una guerra de desgaste

Tencent, Alibaba y ByteDance han elegido tres caminos distintos, pero enfrentan el mismo examen: en una guerra de desgaste de costo marginal no nulo, ¿cuál tiene la línea de suministro más confiable, quién monetiza más eficientemente?

Tencent: La carrera por la eficiencia de monetización en escenarios

Entre las empresas chinas de IA, Tencent, cuya previsión estratégica y capacidades de I+D han sido muy criticadas, tiene la mayor eficiencia de monetización. En la lista global, Tencent ocupa el primer lugar en China con 114 millones de usuarios y un ARPU de 2.9 dólares, más del doble que Baidu y más de cuatro veces el de Alibaba, aunque aún a casi la mitad de los 5.0 dólares de Microsoft. Su secreto, precisamente, es no depender de vender la IA en sí para ganar dinero.

En el primer trimestre de 2026, los ingresos de Tencent fueron de 196,460 millones de yuanes, un aumento interanual del 9%. Pero lo clave es una comparación: excluyendo el impacto de las inversiones en nuevos productos de IA, el beneficio operativo aumentó un 17% interanual, alcanzando 84,400 millones de yuanes. La nueva línea de productos de IA consumió alrededor de 8,800 millones de yuanes de beneficios en un solo trimestre.

¿A dónde fue ese dinero? Los ingresos por servicios de marketing aumentaron un 20% interanual, siendo los modelos de recomendación publicitaria impulsados por IA el motor central; los ingresos por servicios empresariales aumentaron un 20%, siendo la demanda de servicios en la nube relacionados con IA el principal incremento.La IA no es una partida de ingresos en los libros de Tencent, sino el catalizador que hace girar más rápido las partidas de ingresos existentes —hace que la publicidad sea más precisa, que los servicios en la nube se vendan mejor, que el tiempo de uso de los usuarios en Video Account crezca más del 20%.

El verdadero secreto de la competitividad de la IA de Tencent no está en la capa del modelo, sino en la eficiencia del ciclo cerrado "escenario-datos-monetización". La actualización de modelos de recomendación no necesita el modelo de lenguaje general más fuerte, necesita el ciclo cerrado de datos que mejor entienda el comportamiento de los usuarios de Tencent —esa barrera de datos está en manos de Tencent.

La estrategia de Tencent es clara y pragmática: los beneficios del negocio principal son la línea de suministro principal. La publicidad y los videojuegos proporcionan munición a la IA, y la IA, a su vez, hace que la publicidad sea más precisa y la experiencia de juego mejor —este es un ciclo positivo ya probado. El presidente de Tencent, Martin Lau, explicó sistemáticamente la "economía de la IA" de Tencent: "En el escenario de la IA, cada entrega de un servicio inteligente a un usuario genera un costo considerable." La estrategia central es "encontrar escenarios de alto valor", no "obtener ciegamente una gran cantidad de usuarios activos diarios".

La apuesta más lejana está en el Agente Inteligente de WeChat, pero el calendario se ha retrasado repetidamente de "lanzamiento completo en el tercer trimestre" a "no se lanzará en el corto plazo". Esta distancia mide la profundidad de las grietas en la línea de suministro de IA de Tencent: todo el potencial del Agente Inteligente de WeChat depende de una próxima generación "claramente mejor" del modelo Hunyuan; y el progreso de Hunyuan, a su vez, depende de la pugna por la asignación de potencia de cálculo entre siete u ocho proyectos como el entrenamiento de Hunyuan, la IA de WeChat, Yuanbao, etc. Tencent raramente desmintió públicamente el rumor de que Yao Shunyu, "número uno" de IA, renunció debido a que "WeChat se llevó parte de la potencia de cálculo" —el rumor tocó precisamente el eslabón más frágil: cuando la potencia de cálculo limitada debe asignarse entre múltiples líneas de negocio, ¿quién lucha por los suministros para el futuro a largo plazo?

Bajo esta grieta, hay una vulnerabilidad estratégica más profunda de Tencent. La estrategia de "uso mixto de modelos", donde la capacidad del modelo central depende parcialmente de actores externos, refleja el pragmatismo habitual de Tencent: aprovechar capacidades de modelos externos para ganar tiempo y desarrollar sus propias entradas de aplicaciones de IA. Pero también significa que, una vez que la brecha generacional en la competitividad del modelo base se amplíe, las entradas, servicios y ecosistemas construidos sobre estos modelos pueden transferirse. Si el punto vital está en manos de otros, incluso los músculos más fuertes pueden volverse inútiles de la noche a la mañana.

Tencent obviamente también es consciente de este problema. James Mitchell, Director de Estrategia, admitió en la conferencia de resultados que, para priorizar la garantía de escenarios internos, Tencent "retrasó activamente la comercialización externa de la capacidad de cómputo en la nube", "toda la potencia de cálculo se la dimos a nosotros mismos". Concentrar los recursos de cómputo en el desarrollo de modelos base y la monetización de escenarios de alto valor es precisamente la prioridad urgente actual de Tencent.

Alibaba: La apuesta de costo del desarrollo integral propio

En el cuarto trimestre del año fiscal 2026, los ingresos del Grupo de Nube Inteligente de Alibaba fueron de 41,626 millones de yuanes, un aumento interanual del 38%; los ingresos por productos de IA fueron de 8,971 millones de yuanes, superando por primera vez el 30% del total, con un crecimiento de tres dígitos durante once trimestres consecutivos. El CEO Wu Yongming declaró claramente: "La inversión en tecnología integral de IA ha entrado en un ciclo de retorno de comercialización a escala positivo." Pero en el mismo trimestre, el EBITA ajustado de Alibaba cayó un 84% interanual, y el beneficio operativo pasó de positivo a negativo. La batalla de la comida a domicilio y la carrera armamentística de la IA ocurren simultáneamente. Entre la galopada de los ingresos recurrentes anuales (ARR) y el precipicio de los beneficios, se extiende una verdadera pregunta: ¿cuánto dura la oscuridad antes del amanecer?

La línea de suministro de Alibaba es la "profundidad de las infraestructuras". La carta oficial a los accionistas del 20 de mayo proporcionó el mapa estratégico más claro para la apuesta integral de Alibaba. La estrategia de modelos pasó de un avance puntual a una guerra de grupo que involucra agentes inteligentes, modelos mundiales y modelos multimodales. Alibaba apuesta por una lógica central: solo controlando toda la cadena, desde los chips hasta las aplicaciones, se puede reducir el costo de inferencia al punto crítico suficiente para servicios a escala. La apuesta integral de Alibaba esencialmente recrea el "momento Android" de la era de la IA. Controlar la base significa controlar indirectamente todas las entradas superiores que crecen sobre ella. Este camino le tomó diez años a Google para que Android pasara de ser un centro de costos a un motor de beneficios. Si Alibaba puede soportar la oscuridad antes del amanecer depende de si tiene el mismo nivel de paciencia estratégica.

La carta también identifica claramente el comercio minorista inmediato como "un pilar estratégico central para la mejora de la plataforma Taobao Tmall", convirtiendo a Taobao Flash en un escenario clave impulsado por IA para el crecimiento de nuevos usuarios y el aumento de la retención. La aplicación Qianwen, orientada a usuarios C, está profundamente integrada con varias aplicaciones dentro del ecosistema, incluyendo Taobao Tmall, Taobao Flash, Fliggy, Damai, Amap, Alipay, etc., con ventajas significativas en recursos para movilizar servicios ecosistémicos en los ámbitos de la vida diaria, servicios, productividad y entretenimiento. Junto con la plataforma empresarial de trabajo de IA Wukong, forma un despliegue que atiende simultáneamente a los segmentos B y C, lo que muy probablemente representará una verdadera amenaza para los planes de Doubao de construir una superentrada.

El desafío más profundo también radica en la pugna organizativa sobre a qué negocio asignar la potencia de cálculo. Las minutas ampliamente difundidas de la reunión interna de revisión tras la renuncia de Lin Junyang, responsable técnico de Qianwen, abrieron una grieta, exponiendo la escasez de potencia de cálculo para este producto estratégico. Como proveedor de servicios en la nube de activos pesados, Alibaba Cloud necesita sopesar múltiples aspectos: garantizar el desarrollo de su propio modelo de gran escala, apoyar la transformación impulsada por IA del comercio electrónico dentro del grupo y vender potencia de cálculo a clientes externos. Existe objetivamente una distribución de recursos y una pugna de coordinación entre múltiples y vastas líneas de negocio.

Este conflicto revela una contradicción estructural en la IA de Alibaba: por muy larga que se construya la cadena de suministro, si cada segmento pone sus propias barreras, los suministros simplemente no llegarán al frente.

Pero el cambio está ocurriendo. Qianwen y Taobao Tmall han logrado una interconexión bidireccional total, y 166 millones de usuarios activos mensuales comienzan a ser sistemáticamente dirigidos al grupo de 4,000 millones de productos de Taobao. El producto de atención al cliente de IA para el segmento B, "Dian Xiaomi", ya ha probado con éxito el ciclo cerrado de pago. El comercio minorista inmediato, como nuevo campo de batalla para la fusión IA + comercio electrónico, está extendiendo la "cirugía de sutura" desde herramientas de atención al cliente hacia escenarios centrales de transacción. Si esta cirugía de sutura puede probar su valor en la gran campaña del 618, será la prueba de presión más directa para la estrategia ATH de Alibaba.

Además, el error mencionado antes en otro artículo sobre generar esquemas completamente inútiles, Qianwen aún no lo ha corregido, lo cual es extraño. La negligencia hacia la experiencia del usuario C también es un problema.

ByteDance: El gran examen de IA de la lógica del tráfico

El enfoque de ByteDance es una continuación inercial del modelo "fábrica de aplicaciones" de la era del internet móvil: desplegar simultáneamente más de 20 aplicaciones de IA en los segmentos C y B, cubriendo categorías como chatbots, personajes virtuales, redes sociales, imágenes, herramientas, etc. La lógica es directa: regar con tráfico para crear éxitos, usar éxitos para capturar entradas, y una vez que las entradas estén consolidadas, pensar en monetizar.

Esta metodología fue repetidamente probada en la era del internet móvil, aprovechando la ley industrial del costo de copia de software tendiendo a cero.La era de la IA rompió esta ley: cada llamada al modelo es un consumo real de potencia de cálculo; a mayor escala, mayor costo. Los 345 millones de usuarios activos mensuales de Doubao son 345 millones de costos activos que queman dinero todos los días. Este es el dilema más profundo de la estrategia de IA de ByteDance. La situación de Meta en la lista global es una referencia aún más severa: 1,000 millones de usuarios, ARPU de solo 0.1 dólares. Es fácil retener usuarios con IA gratuita, pero es difícil ganar dinero con IA gratuita.

La escala de las pérdidas en el segmento C es más grave que la ausencia en la lista de ingresos. Una referencia útil: OpenAI tuvo ingresos de 5,700 millones de dólares en un trimestre, pero una pérdida operativa de 7,000 millones; perdió 1.22 dólares por cada dólar de ingreso, con una tasa de pago de usuarios C de aproximadamente 5.5%. En China, la tasa de conversión a pago de aplicaciones de IA para C es generalmente inferior al 1%. Según cálculos institucionales, incluso si Doubao alcanzara la tasa de pago del 5.6% de ChatGPT, sus ingresos anualizados apenas cubrirían los costos operativos; con la tasa de conversión real china inferior al 1%, los ingresos anuales podrían ser inferiores a 10,000 millones, mientras que en el campo de batalla C que quema cientos de miles de millones por trimestre, estos ingresos son una gota en el océano.

Lo que merece más cuestionamiento es si ByteDance, en esta carrera de IA, es un "revolucionario activo" o un "defensor pasivo". El Asistente de Teléfono Doubao intenta tomar el control de las operaciones del usuario desde el nivel del sistema —este es precisamente el tema que más preocupa a ByteDance: cuando los usuarios ya no abren TikTok a ver videos, sino que le dicen directamente a la IA "encuéntrame algo divertido", ¿se derrumbará primero el fundamento de ingresos por publicidad del viejo imperio antes de que se construya el nuevo? Además, el modelo de "primero correr y luego arreglar las barandillas" está agotando un activo más precioso que el tráfico: la confianza. Un error de un Agente de IA podría filtrar tu contraseña bancaria.

Una grieta más seria es su cultura organizacional interna, que gradualmente se deforma. Zhang Chi, ex investigador del equipo Seed de ByteDance, después de renunciar, acusó públicamente la cultura de benchmaxxing (maximización de puntuaciones en benchmarks) dentro de Seed: los líderes del equipo evalúan el desempeño según los benchmarks a su cargo, todos persiguen puntuaciones, "pero esto no se traduce en una buena experiencia en el uso real". Además, ByteDance necesita unos seis meses para completar una ronda de entrenamiento de un modelo de gran escala (preentrenamiento más posentrenamiento), mientras que, según rumores, Google solo necesita tres meses, lo que significa que la brecha podría estar aumentando, no cerrándose.

Las líneas de suministro de ByteDance son el tráfico y el flujo de caja del negocio principal, pero se están estrechando —en 2025, el beneficio neto cayó más del 70% interanual, y la inversión en IA está devorando frenéticamente los beneficios. Entre el código abierto y el cerrado, ByteDance es el más único: Doubao no es de código abierto, pero logra una amplia adopción global de desarrolladores mediante precios extremadamente bajos. Esta es la lógica del código cerrado a bajo precio: no abrir el código, pero usar la guerra de precios para lograr el efecto del código abierto. Pero la guerra de precios tiene un límite. Cuando el flujo de caja es continuamente devorado por la inversión en IA, y no se tiene ni la protección del ecosistema de la comunidad de código abierto ni la capacidad de obtener primas de clientes de alto nivel en el código cerrado, ¿hasta dónde puede llegar una estrategia atrapada en el medio?

El rendimiento internacional de la matriz de productos de IA de ByteDance también es fuerte. Dola superó los 72 millones de descargas en el primer trimestre de 2026, acumulando más de 200 millones, ya posicionándose entre las principales aplicaciones de asistente de IA a nivel mundial. AnyGen, que compite con Manus, está probando suscripciones de pago; Trae se posiciona como una herramienta de programación con IA, pero también enfrenta la prueba de las líneas de suministro: cuantos más usuarios tenga Dola, mayor será el costo de llamar a modelos externos; cuanto más profundicen los productos de pago, más feroz será la competencia con OpenAI y Meta. La contribución actual de los productos de pago en el extranjero a las líneas de suministro es casi insignificante —el flujo anual de Gauth es de solo 14 millones de dólares, AnyGen aún quema dinero para ganar usuarios, Dola es completamente gratuita. Los mercados extranjeros tienen mayor disposición a pagar, quizás sean una variable en el futuro, pero al menos por ahora, el extranjero está lejos de ser un granero, es otro pozo sin fondo donde quemar dinero.

Por muy larga que sea la línea de suministro, no puede reemplazar la eficiencia de monetización de "alimentarse del enemigo" —la primera determina cuánto puedes resistir, la segunda determina si puedes ganar.

Tencent cobra alquiler, Alibaba construye caminos, ByteDance mide la tierra. La diferencia esencial entre los tres modelos no es solo la distancia de la IA al dinero, sino la elección estratégica basada en sus propios recursos.

La IA de Tencent se esconde detrás de la publicidad y la nube, es la más cercana al dinero; la IA de Alibaba vende infraestructura, el consumo de Tokens está explotando, pero para convertir la potencia de cálculo en beneficios, hay un punto crítico de economías de escala en el medio; la IA de ByteDance se enfrenta directamente al usuario, es la más lejana al dinero. Estar lejos del dinero significa el mayor riesgo, pero también el mayor espacio de imaginación —pero convertir la imaginación en ingresos prueba precisamente el tiempo, y un ciclo cerrado de pago que funcione.

Además de la eficiencia de monetización, la superentrada de IA que ByteDance más valora, además de los usuarios, el valor del ecosistema podría ser una variable aún más importante, y en este aspecto, Tencent y Alibaba tienen ventajas más significativas —quien pueda transformar el diálogo de IA en un ciclo cerrado de transacción real, podrá convertir realmente el "valor del tráfico" de la entrada en una "capacidad de cobro". No prueba la disposición a pagar del usuario, sino la capacidad de la IA para coordinar cadenas de servicios del mundo real.

El Agente Inteligente de WeChat tiene las mejores cartas en la mano. El ecosistema de Mini Program de WeChat contiene la capacidad de servicio de millones de comerciantes —pedir comida, llamar un taxi, sacar turno médico, pagar facturas— en teoría, una entrada de diálogo de IA podría invocar todas estas capacidades y completar el ciclo cerrado de la demanda a la entrega dentro de la interfaz de chat. Invocar Mini Programs no es difícil; lo difícil es que la IA entienda con precisión la intención real del usuario en un escenario específico y haga la elección correcta entre cientos de Mini Programs similares. Una recomendación errónea, el usuario pierde tiempo y paciencia; un pago erróneo, pierde confianza. La prudencia de Tencent no es tanto un problema técnico, sino un reconocimiento lúcido de la tasa de error permitida para 1,400 millones de usuarios.

El Asistente de Teléfono Doubao de ByteDance intenta otro camino —saltarse los Mini Programs y tomar el control de las operaciones del usuario directamente desde el nivel del sistema. Suena más radical, pero también más frágil. La burbuja flotante a nivel de sistema puede reconocer el contenido de la pantalla, simular clics, llenar formularios, pero enfrenta dos obstáculos fundamentales: primero, las barreras de permisos de los fabricantes de teléfonos —ningún sistema operativo cederá fácilmente el control de interacciones a nivel del sistema a una aplicación de terceros; segundo, la debilidad natural de la confianza en seguridad —una IA que puede leer tu pantalla y simular tus clics es también la IA que más miedo puede darte.

Después de que Qianwen y Taobao lograron la interconexión bidireccional, los usuarios pueden completar la selección de productos, comparación de precios y realizar pedidos en el diálogo, mientras el pago y la logística son asumidos sin problemas por Taobao. Esta es actualmente la solución más cercana a un ciclo cerrado "IA + transacción" entre las tres, pero su límite también es claro: el alcance de servicios que Qianwen puede movilizar está casi confinado al ecosistema interno de Alibaba.

Quien ocupe la superentrada de la interacción humano-computadora del futuro —esa nueva capa que reemplace al navegador, a las aplicaciones, al cuadro de búsqueda— tendrá el mayor valor de opción.

Pero la imaginación también necesita ser probada. Sus condiciones de refutación son igualmente claras: si el Asistente de Teléfono Doubao no logra aumentar significativamente en 12 meses la dependencia de los usuarios en las instrucciones de IA, si el Agente Inteligente de WeChat aún no tiene una fecha clara de lanzamiento para fines de 2026, si después de la integración de Qianwen con el ecosistema de Alibaba, el volumen de pedidos de transacciones completadas en diálogo y la tasa de recompra de los usuarios no aumentan continuamente —entonces el valor de opción de estas "superentradas" será fuertemente reevaluado.

La imaginación no es un amuleto eterno, es solo una opción con fecha de vencimiento. Si no se ejerce al vencimiento, la prima se vuelve cero. La valoración de las opciones, antes de ejercerse, siempre es un arte, no una ciencia.

Frente Oeste: La divergencia estratégica entre "conservar territorio" y "conservar personas"

Cuando Tencent avanza en el código abierto de modelos, cuando Alibaba logra más del 50% de las descargas globales de código abierto con Qianwen, cuando DeepSeek y Kimi arrasan entre desarrolladores globales con precios extremadamente bajos, las elecciones estratégicas de las empresas del frente Este se están integrando en la pugna de rutas del frente Oeste. La batalla por las líneas de suministro del primer frente se está apoyando mutuamente con la lucha por los estándares del segundo frente.

En marzo de 1947, el ejército de Hu Zongnan, de 250,000 efectivos, atacó por sorpresa Yan'an. En ese momento, el Cuerpo de Campaña del Noroeste tenía solo 26,000 hombres. Mao Zedong decidió evacuar activamente. La noche antes de la evacuación, Mao Zedong dejó unas palabras que luego serían citadas repetidamente: "Nuestro ejército libra batallas sin preocuparse por la pérdida de una ciudad o un terreno. Si conservamos a las personas y perdemos el terreno, ambas se conservan; si conservamos el terreno y perdemos a las personas, ambas se pierden." También usó una vívida analogía: "El enemigo entra en Yan'an con el puño cerrado; una vez en Yan'an, tendrá que abrir los dedos, lo que nos facilitará cortarlos uno a uno." Un año después, Yan'an fue recuperado. Menos de dos años después, nació la Nueva China.

La industria china de IA se encuentra en una encrucijada histórica similar. Más de la mitad de las llamadas globales, pero los ingresos comprimidos a un solo dígito —la raíz de esta contradicción radica en que la IA china ha elegido un modelo de negocio radicalmente diferente al de EE.UU. Qianwen es de código abierto, DeepSeek es de código abierto, Kimi es de código abierto, Hunyuan también es de código abierto. Kimi K2.6 cuesta solo 4 dólares por millón de Tokens, de seis a ocho veces más barato que Claude; Qianwen captura más del 50% de las descargas globales de modelos de código abierto. El código cerrado de bajo precio y el código abierto de costo aún menor están haciendo esencialmente lo mismo: rodear las ciudades desde el campo.

Estados Unidos sigue la ruta de la prima por código cerrado. Anthropic, con un ARPU de 16.2 dólares, bloquea el mercado empresarial de alto nivel. El juicio de Foreign Policy da en el clavo: "La verdadera carrera de IA no es una carrera armamentística de hardware que se gane con los chips más avanzados, sino ver quién puede hacer que su modelo sea la opción por defecto en los mercados emergentes."

Esta es la divergencia estratégica entre "conservar territorio" y "conservar personas". El estilo estadounidense de "conservar territorio" levanta altos muros, defendiendo con un rendimiento de monopolio las tierras altas de beneficios de los clientes principales del segmento B. El estilo chino de "conservar personas" ve a los desarrolladores globales como el activo más central, usando el código abierto y los bajos precios para atraer personas en los vastos mercados emergentes, pequeñas y medianas empresas y desarrolladores independientes, acumulando impulso ecosistémico en las innumerables grietas de los escenarios de larga cola.

El puño cerrado de los modelos de código cerrado en el mercado de alto nivel se abrirá dedo a dedo en el mercado de bajo nivel, mientras que los modelos de código abierto permiten a los desarrolladores ajustar por sí mismos en innumerables escenarios de larga cola como salud, agricultura, comercio electrónico transfronterizo, cortando uno a uno los dedos que el código cerrado extiende. Una vez que estos desarrolladores funden empresas que se convierten en gigantes, la dependencia de la ruta tecnológica los encerrará en el ecosistema de código abierto chino. Una posibilidad más profunda es que los modelos de gran escala de código abierto mismos puedan convertirse en el "Android" de la era de la IA —no como una entrada de usuario para monetizar directamente, sino como infraestructura subyacente, haciendo que todas las aplicaciones y Agentes superiores funcionen de manera natural en la pila tecnológica de los modelos chinos. Quien controle la base del ecosistema de desarrolladores, controlará indirectamente todas las entradas superiores que los desarrolladores creen. El éxito de Android no está en las tarifas de licencia, sino en hacer que la Búsqueda de Google, Gmail y Play Store sean las opciones por defecto en miles de millones de dispositivos globales. El ciclo cerrado comercial de los modelos de gran escala de código abierto probablemente no vendrá del modelo en sí, sino de los servicios en la nube, mercados de aplicaciones y canales de distribución que crezcan sobre el modelo. Qianwen ya ha sido usado por el gobierno de Singapur para construir una IA soberana nacional, demostrando que el código abierto puede convertirse en una exportación de estándares.

La fuga de beneficios de los gigantes de código cerrado estadounidenses no es el "futuro", sino un "presente continuo" que se acelera. Cuando modelos como DeepSeek y Qianwen alcanzaron un rendimiento comparable a GPT-4, sus precios extremadamente bajos por Token destruyeron directamente el poder de fijación de precios de prima alta de los gigantes de código cerrado. El día que en las clasificaciones de llamadas de los principales proveedores de nube globales, el tráfico total de modelos de código abierto supere por completo a los de código cerrado, será el momento en que la rentabilidad del código cerrado caiga permanentemente.

Sin embargo, si después de "conservar personas" se logra "conservar tanto a las personas como al territorio", depende de si el ciclo cerrado comercial del ecosistema de código abierto puede materializarse. La lógica de "modelo gratuito, impuesto a la potencia de cálculo" se cumple bajo la premisa de que los desarrolladores eventualmente migrarán las llamadas al modelo a la misma plataforma en la nube para completar el entrenamiento y la inferencia. La realidad es que los modelos de código abierto se pueden implementar en cualquier nube —que las descargas de código abierto de Qianwen superen el 50% no significa que los ingresos de Alibaba Cloud aumenten proporcionalmente. Llama de Meta es también un pilar en el campo de código abierto, pero Meta misma no ha obtenido ingresos en la nube a gran escala de ello. La posesión del ecosistema es el primer paso; la monetización del ecosistema es el segundo paso. La brecha entre estos dos pasos es precisamente el eslabón más sobrevalorado de la ruta de código abierto.

El origen de la brecha no está en la tecnología, sino en diferencias estructurales en la disposición a pagar. Anthropic se introdujo en escenarios empresariales de alta productividad y valor —generación de código, análisis de texto largo, razonamiento profundo— los clientes pagan por el resultado, no por el Token. Microsoft Copilot es similar; detrás de un ARPU de 5.0 dólares está el ciclo cerrado de flujo de trabajo dentro del ecosistema Office. La monetización de la IA china sigue centrada principalmente en escenarios gratuitos de consumo; aunque el consumo de Tokens en el segmento B está explotando, su valor unitario está lejos de alcanzar el nivel de "prima por resultado". Pasar de "cobrar por volumen" a "precio por valor" es la esencia del abismo de eficiencia de monetización entre China y el extranjero, y también es el tramo más difícil del último kilómetro para que la IA china pase de ser una fábrica de Tokens a un terreno elevado de valor.

Pero también hay que admitir que este abismo no puede ser llenado solo por la industria de IA misma. Microsoft Copilot puede vender un ARPU de 5.0 dólares aprovechando los cientos de millones de usuarios suscritos existentes de Office 365 y su red de canales B —los clientes empresariales no compran IA, compran el ciclo cerrado de flujo de trabajo "IA + Office". China carece de un ecosistema de software empresarial de magnitud comparable, lo que hace que el salto de "cobrar por volumen" a "precio por valor" carezca de la plataforma de lanzamiento más crucial.

En el mercado empresarial extranjero existe una inercia de pago B acumulada durante décadas —la industria SaaS estadounidense tiene ingresos anuales superiores a 300,000 millones de dólares, las empresas ya están acostumbradas a pagar suscripciones de software, y la IA simplemente agrega un nuevo ítem de cobro sobre esta inercia. El mercado SaaS chino aún oscila alrededor de los 10,000 millones de dólares, la disposición de las empresas chinas a pagar por software está lejos de ser generalizada; la monetización de la IA está cultivando en un suelo más delgado.

Pero la eficiencia de monetización no lo es todo en la narrativa de la IA. El ARPU de OpenAI es de solo 2.2 dólares, pero su valoración alguna vez superó con creces la de Anthropic —el mercado de capitales estaba pagando por el valor de opción de ChatGPT como "nueva entrada de interacción humano-computadora", no por los ingresos por suscripción actuales. De manera similar, aunque Doubao de ByteDance no apareció en la lista, sus 345 millones de usuarios activos mensuales y su posicionamiento a nivel de sistema en el Asistente de Teléfono son, entre todas las empresas chinas de IA, actualmente los activos más agresivos y cercanos a la imaginación de "superentrada". La eficiencia de monetización mide "quién está ganando dinero hoy"; la imaginación de la entrada responde a "quién tendrá el derecho de definir las reglas mañana". No son una relación de exclusión. Para que la IA china pase de ser una fábrica de Tokens a un terreno elevado de valor, necesita tanto la disciplina de monetización al estilo de Anthropic como la ambición de entrada al estilo de OpenAI —sin lo primero, no llegará al final; sin lo segundo, incluso llegando al final solo podrá cobrar alquiler, no definir reglas.

Reunión en dos frentes: de fábrica de Tokens a terreno elevado de valor

A las empresas chinas no les falta tecnología, ni usuarios, ni escenarios; lo que les falta es la capacidad de integrar estos tres elementos —hacer el modelo suficientemente fuerte, el escenario suficientemente profundo, y que el usuario esté dispuesto a pagar por el resultado. En esto, Anthropic y Microsoft ya han dado respuestas en etapas.

Varias señales determinarán la dirección de la batalla en los próximos 12 meses: ¿Podrá el aumento de precios de la API iniciado por Tencent en marzo llevar su ARPU en el segundo trimestre hacia la línea de 5.0 dólares de Microsoft? ¿Se convertirá el flujo C, después de la integración de Qianwen con Taobao en su primer 618, en transacciones efectivas y retención? ¿Las pruebas de pago de ByteDance le permitirán escapar de "Otros" en la próxima lista global?

Pero el destino final de la industria china de IA depende de la suma de capacidades de estas empresas y de los DeepSeek, depende de si la pugna de rutas de "rodear las ciudades desde el campo" del frente Oeste puede recorrer el "último kilómetro": lograr que los desarrolladores globales no solo usen los Tokens chinos, sino que también estén dispuestos a pagar por la IA china. "Conservar personas" es el primer paso; "conservar tanto a las personas como al territorio" es el resultado final.Si este kilómetro no se recorre, la IA china siempre será una fábrica, no una marca.

Recorrer este kilómetro requiere al menos tres condiciones. Primero, que al menos una empresa china establezca con éxito un ciclo cerrado de pago empresarial —que los clientes estén dispuestos a pagar continuamente por la mejora de productividad impulsada por la IA. Alibaba está limitado por el límite de su escenario de comercio electrónico; ByteDance aún no ha cruzado el abismo de "usuario gratuito a cliente pagador". Segundo, que la ventaja ecosistémica de los modelos de código abierto chinos se transforme en ventaja de estándares —cuando los desarrolladores globales se acostumbren a las herramientas de Qianwen o DeepSeek, cambiar a servicios en la nube chinos dejará de ser un "intento" para convertirse en la "opción por defecto". Tercero, que en el mercado global de software empresarial pueda aparecer una presencia china, proporcionando a la monetización de la IA una plataforma de lanzamiento como Microsoft Copilot. El "último kilómetro" de la IA china, los primeros quinientos metros pueden ser recorridos por las propias empresas de IA; los últimos quinientos metros dependen de si la actualización generacional de todo el mercado de servicios empresariales puede ocurrir de manera sincronizada.

Midway fue solo el comienzo del cambio entre ataque y defensa, no el final. Después de eso, las fuerzas victoriosas de 1942 pasaron por el desgaste feroz de Guadalcanal, las bajas masivas de Iwo Jima. Les tomó dos años y medio llegar a la Bahía de Tokio. De manera similar, para la industria china de IA, desde "entrar en una fase de equilibrio" hasta "ganar la guerra", hay un largo viaje por delante.

En la posterior Batalla de Guadalcanal, las fuerzas que luego resultarían victoriosas no solo enfrentaron a las tropas japonesas, sino también a la malaria, las lluvias tropicales torrenciales y el corte de suministros. El Duque de Wellington, vencedor en Waterloo, dijo: "La victoria es la habilidad de luchar cinco minutos más que cualquier otro ejército en el mundo."Y en una línea de tiempo más larga, esta guerra prueba no solo si las líneas de suministro son fluidas y fuertes, si la monetización de 'alimentarse del enemigo' es efectiva, sino también la determinación y paciencia estratégicas.