Por el Instituto de Investigación Profunda
En los últimos años, parece que todos han estado buscando la "tierra nueva" en la industria de la IA con el mismo "mapa".
Este "mapa" nació a finales de 2022. En ese momento, ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios activos mensuales en solo dos meses, convirtiéndose en el producto de consumo de más rápido crecimiento en la historia. Parecía que todos habían encontrado un "mapa del tesoro": la era de la IA, al igual que la era del internet móvil, concentraría su valor en un nuevo súper punto de entrada: el chatbot.
Así, la industria creyó que quien hiciera primero el chatbot más potente se adelantaría a la próxima era. Después de años, los jugadores que apostaron por el chatbot descubrieron que este "mapa" no los llevó a la "tierra nueva".
OpenAI creó un chatbot con más de 900 millones de usuarios activos semanales, pero sigue perdiendo dinero. Según The Information, hasta el primer trimestre de 2026, la empresa perdía 1.22 dólares por cada dólar que ingresaba. En China, la monetización en el sector del consumidor (C-end) de los chatbots también sigue en exploración. El 4 de mayo, Doubao, el chatbot con mayor actividad mensual en China, actualizó tres planes de pago, manteniendo las funciones básicas gratuitas. Ese día, "Doubao pago" llegó a los tres primeros puestos en los trending topics de Weibo, causando gran reacción entre los usuarios.
Anthropic, que siguió otro camino, ha visto la luz de la "tierra nueva". En abril de 2026, los ingresos anualizados de Anthropic superaron los 300 mil millones de dólares, superando los aproximadamente 250 mil millones de OpenAI en el mismo período. La estructura de ingresos de las dos empresas es completamente diferente. Según datos de la plataforma de pagos empresariales estadounidense Ramp, aproximadamente el 85% de los ingresos de Anthropic provienen de clientes empresariales (B-end), mientras que aproximadamente el 85% de los ingresos de OpenAI provienen de suscripciones personales a ChatGPT.
Ya en abril del año pasado, Anthropic estudió aproximadamente 4.5 millones de registros de conversación de Claude y descubrió que solo el 2.9% del contenido de las conversaciones implicaba intercambios emocionales; la gran mayoría de los usos estaban relacionados con el trabajo. Las personas que hablan todo el día con la IA siguen siendo una minoría; la mayoría la usan como un asistente de trabajo. Un mes después, se lanzó oficialmente Claude Code, enfocado en la programación con IA, y a principios de 2026 sus ingresos anualizados ya alcanzaban los 2500 millones de dólares. La "fiebre de los agentes" desatada por OpenClaw, que continúa desde principios de año, también demuestra que los usuarios no quieren una ventana de diálogo que hable mejor, sino un ejecutor que realmente pueda terminar el trabajo por ellos.
La gente comienza a darse cuenta de que el chatbot es solo un pasillo hacia la IAG, no el destino final.
Uno. Cuanto mayor es la DAU, ¿cómo es que más se pierde?
El chatbot se ha convertido en el centro de atención en los últimos años, en gran medida debido al impacto que causó ChatGPT. Permitió a la gente común ver por primera vez, a través de una familiar ventana de diálogo, la forma de las capacidades generales de la IA.
Y esta ventana de diálogo es demasiado similar a un cuadro de búsqueda: una barra de entrada, escribir, presionar Enter y obtener resultados. La imaginación inicial del mercado de capitales sobre el chatbot se basó en esta similitud. Muchos de los grandes negocios de la era de internet se basaron en puntos de entrada, como Google en la búsqueda y Facebook en las redes sociales.
Cuando ChatGPT parecía el próximo cuadro de búsqueda, el mercado instintivamente usó el guion anterior para construir el futuro: había aparecido el súper punto de entrada de la era de la IA, y quien lo ocupara sería el ganador final.
Pero después de años, el mercado comienza a darse cuenta de que las cosas no siguieron ese guion. Según datos de QuestMobile, hasta septiembre de 2025, la base de usuarios de aplicaciones nativas era de 287 millones, con una tasa de crecimiento compuesto (CAGR) del 3.4% en el tercer trimestre; la base de usuarios de IA dentro de aplicaciones (In-App AI) era de 706 millones, con un CAGR del 9.3% en el mismo trimestre. El tamaño y la tasa de crecimiento de este último son mayores que los del primero. Es decir, parece que la IA no necesita un nuevo contenedor independiente.
El "súper punto de entrada" es un producto de la era de la PC y el internet móvil. Su premisa era que la información o los servicios debían pasar por un contenedor unificado para llegar al usuario. Pero aún es dudoso si la era de la IA necesita un nuevo punto de entrada independiente. Esto se debe a que la IA no es una revolución en la capa de distribución, sino una revolución en la capa de capacidades; puede infiltrarse en todos los productos existentes como lo hace la electricidad.
Otra regla de oro de la era de internet también está fallando en el chatbot. En el pasado, el mercado generalmente aceptaba que el tráfico equivalía a valor, y que cuanto mayor fuera la DAU (usuarios activos diarios), mayor sería el negocio. Esta regla se basaba en la superposición de varios mecanismos: costos marginales cercanos a cero, efectos de red y ruedas de datos.
El costo marginal de los productos de internet tradicionales es casi cero: el ancho de banda y el consumo del servidor para una búsqueda o la carga de una página web son tan pequeños que pueden ignorarse, y servir a un usuario más básicamente no tiene costo incremental. El chatbot funciona de manera opuesta: cada inferencia del modelo consume potencia de cálculo que cuesta dinero real; cuantos más usuarios lo usan, más alto es el costo.
Tomando OpenAI como ejemplo, el crecimiento de usuarios es rápido, pero la quema de dinero también lo es. Analistas de HSBC calcularon a finales de 2025 que, para respaldar su enorme demanda de potencia de cálculo, OpenAI necesitaría recaudar al menos 2070 mil millones de dólares adicionales antes de 2030, y consideraron que OpenAI seguirá incurriendo en pérdidas durante la próxima década, necesitando financiación continua para subsidiar a los usuarios y pagar los altos costos a los propietarios de los centros de datos.
En cuanto a los efectos de red, en el uso de productos de internet tradicionales, la incorporación del usuario N mejora la experiencia de los N-1 usuarios anteriores. Por ejemplo, una persona más jugando un videojuego móvil hace que los emparejamientos de equipos sean más rápidos; un comerciante más en una app de e-commerce ofrece más opciones a todos los compradores. Sin embargo, que el usuario A escriba mil prompts no afecta la conversación que el usuario B tenga en el chatbot.
En el chatbot, la rueda de datos también gira más lentamente. TikTok, Taobao y Meituan mejoran cuanto más se usan, gracias a que los datos de comportamiento de los usuarios retroalimentan sus algoritmos de recomendación. Pero el chatbot es impulsado por el pre-entrenamiento de modelos grandes. Los datos de diálogo de los usuarios deben volver al entrenamiento del modelo, un proceso con un ciclo largo, costos de recolección altos, mucho ruido y limitaciones de privacidad y latencia. Además, los datos de diálogo de un solo chatbot tienen un impacto limitado en la mejora de las capacidades del modelo.
Según un informe de LatePost, a principios de 2025, el CEO de ByteDance, Liang Rubo, dijo en una reunión de todo el grupo que Doubao no mostraba las características de producto de internet de "cuanta más gente lo usa, mejor funciona". Esta empresa, famosa por sus motores de crecimiento, también admitió que su motor había chocado con el negocio del chatbot.
En resumen, el chatbot parece un producto de internet, pero su economía subyacente no lo es en absoluto.
Dos. Un negocio con bajas barreras
Actualmente, la ruta de comercialización de ChatGPT se asemeja a la lógica de "punto de entrada + tráfico" de las empresas de internet tradicionales: primero establecer el punto de entrada de usuarios generales más grande, y luego monetizar de forma estratificada en ese punto de entrada, como suscripciones personales, publicidad, comisiones de comercio electrónico, etc.
El modelo de suscripción que ChatGPT probó primero aún no ha funcionado. En 2025, de los 900 millones de usuarios activos semanales de ChatGPT, los usuarios de suscripción personal eran alrededor de 50 millones, lo que representaba solo alrededor del 5%. Un informe de investigación de Deutsche Bank señaló que, desde mayo de 2025, el gasto de los consumidores europeos en ChatGPT se había estancado, sugiriendo que el crecimiento de usuarios pagos de ChatGPT podría haber alcanzado su techo.
En el mercado chino, esta dificultad se multiplica por 3 o 4. Según datos recopilados por los medios de las firmas a16z y Bessemer, la tasa de pago C-end de productos de IA en el mercado norteamericano oscila entre el 15% y el 40%, mientras que en el mercado chino es solo del 3% al 13%, una diferencia de 3 a 4 veces.
Bajo la influencia a largo plazo del modelo de internet "gratuito + publicidad", los usuarios chinos no han desarrollado el hábito de pagar por software independiente. Este mes de mayo, Doubao probó el modelo de suscripción, y el tema "Doubao torpe pero cobrando" llegó a los trending topics. La retroalimentación negativa de los usuarios muestra que la mayoría de los usuarios chinos consideran que el chatbot debe ser gratuito. Según las últimas noticias de 36Kr, Doubao comenzará a cobrar oficialmente a finales de junio. A pesar de las críticas, avanzar con esto demuestra que, tras las enormes inversiones, el chatbot ha llegado al momento de demostrar su viabilidad comercial.
La dificultad del modelo de suscripción se debe esencialmente a que el costo de migración de usuarios del chatbot es bajo; es un negocio con bajas barreras.
Uno de los fosos defensivos de los productos de internet es el costo de migración de los usuarios, como la cadena de contactos en WeChat, las preferencias de transacción en Taobao o la red de servicios que los comerciantes locales construyen en Meituan.
En cambio, el costo de cambio de chatbot es bajo. El estado predeterminado del chatbot permite a los usuarios irse y volver en cualquier momento, y usar dos o tres chatbots simultáneamente también es posible. El chatbot no necesita configuración, aprendizaje o importación de datos, y las formas de preguntar que dominan los usuarios comunes son universales en todos los chatbots.
Mirando hacia atrás, el impacto que ChatGPT causó en el mundo provino realmente del modelo en sí; el verdadero foso defensivo del chatbot es la capacidad del modelo. Una encuesta de Citigroup Innovation Lab en marzo de este año a 1800 usuarios también mostró que, entre los usuarios dispuestos a pagar, el 63% citó "acceder a modelos más avanzados" como el principal factor impulsor.
Hace tres años, GPT-4 era el modelo más potente al que los usuarios podían acceder, y la diferencia generacional en capacidad era visible a simple vista. Pero hoy, las capacidades de los modelos de todas las empresas están mejorando. A medida que las capacidades de los modelos se convierten en infraestructura, la ventaja de ser el modelo más potente es cada vez más temporal y su "fecha de caducidad" es cada vez más corta. Cuando la brecha de capacidad entre modelos se reduce hasta el punto de que los usuarios comunes no la perciben, el chatbot puede degenerar en una competencia de "uso el que sea gratuito".
Es difícil encontrar "oro" en un negocio que requiere quemar dinero continuamente, donde los usuarios pueden irse en cualquier momento y cuyo foso defensivo está siendo desafiado.
Tres. El fracaso de la economía de la atención
Sam Altman, CEO de OpenAI, alguna vez calificó la publicidad como el "último recurso" de ChatGPT.
Una vez bloqueado el camino de la suscripción paga, ChatGPT también dejó de contenerse. Desde febrero de este año, ChatGPT comenzó a mostrar anuncios a los usuarios en la versión gratuita y en la versión de pago de menor precio. El 5 de mayo, OpenAI lanzó oficialmente su plataforma de anuncios autogestionada Ads Manager, permitiendo a los anunciantes colocar anuncios directamente o a través de agentes en ChatGPT.
Al seguir este camino, ChatGPT se refiere a la publicidad en buscadores. Google se ha enriquecido enormemente con ella. El año antes del lanzamiento de ChatGPT, en 2021, los ingresos publicitarios de Google fueron de 208 mil millones de dólares, representando el 81% de los ingresos totales de su empresa matriz, Alphabet.
En febrero de 2023, Microsoft integró ChatGPT en New Bing. La delgada barra de búsqueda de la página principal de Bing fue reemplazada por un gran cuadro de diálogo que decía "pregúntame cualquier cosa", cediendo efectivamente la entrada del motor de búsqueda al chatbot. El CEO de Microsoft, Satya Nadella, dijo: "Vamos a hacer bailar a Google". El desafío público de Microsoft a Google se centraba precisamente en el potencial de monetización publicitaria del chatbot.
Sin embargo, el potencial de la publicidad en buscadores para chatbots no ha sido tan alto como se esperaba. Datos del proveedor de servicios Statcounter muestran que, de 2024 a abril de 2026, la cuota global de búsqueda de Bing aumentó de aproximadamente el 3.4% a solo alrededor del 5.1%.
La publicidad en buscadores se basa en tres premisas: que el usuario tiene una intención de compra clara al buscar; que los resultados de la búsqueda son una lista que puede incluir varios espacios publicitarios; y que el usuario no espera necesariamente una respuesta correcta, solo que sea relevante.
El chatbot no cumple con ninguna de estas tres premisas. La interacción del usuario con el chatbot es más para obtener respuestas, explicaciones, respuestas emocionales, etc., lo que no genera naturalmente intención de compra. En segundo lugar, el chatbot proporciona una sola respuesta, sin espacio para agregar un anuncio adicional.
Por eso la estrategia publicitaria inicial de OpenAI fue CPM (costo por mil impresiones), y luego introdujo CPC (costo por clic). Según un informe de The Information, el objetivo inicial de CPM de ChatGPT era tan alto como 60 dólares, comparable a espacios publicitarios premium como la televisión por streaming, pero algunos anunciantes cerraron acuerdos reales de CPM entre 15 y 25 dólares, lo que podría reflejar que había muy pocos compradores pujando por los espacios. Los anunciantes están acostumbrados a pagar por resultados y a la segmentación precisa, y las características de interacción conversacional del chatbot dificultan aplicar el sistema tradicional de publicidad digital.
Lo más importante es que el usuario espera que el chatbot proporcione una respuesta correcta. Si la respuesta contiene publicidad, la confianza del usuario en cada respuesta se verá afectada, y esa confianza es el núcleo del producto, lo que también hace que los anunciantes consideren que no se puede convertir.
Perplexity ya ha demostrado que este camino es difícil de recorrer. En 2024, esta empresa de motores de búsqueda impulsada por chatbot lanzó formatos publicitarios como "Preguntas de seguimiento patrocinadas" (Sponsored Follow-up Questions). Sin embargo, ese año, los ingresos publicitarios de Perplexity fueron de aproximadamente 20,000 dólares, menos del 0.1% de sus ingresos totales de 34 millones de dólares. En febrero de este año, Perplexity abandonó oficialmente el modelo publicitario.
En esencia, el chatbot rompe la dependencia de la economía de la atención de la era del internet móvil para monetizarse. En el pasado, la atención era escasa y la oferta de contenido era barata. Pero el chatbot invierte esta estructura: cada respuesta requiere potencia de cálculo, por lo que la oferta se vuelve costosa. Al mismo tiempo, una sesión solo ocupa unos minutos; el usuario hace una pregunta y se va, por lo que la atención se vuelve menos valiosa. Cuanto más cara sea la oferta de un negocio y más corta sea la atención, más difícil le resultará sobrevivir con publicidad.
Sin embargo, la publicidad con IA no carece de oportunidades. Hasta el tercer trimestre de 2025, Google AI Overviews ya cubría a más de 2 mil millones de usuarios, y AI Mode superaba los 75 millones de usuarios activos diarios; ambas funciones integran publicidad. En el mismo período, Alphabet, la empresa matriz de Google, reportó su primer trimestre con ingresos superiores a los mil millones de dólares, donde Google Search & other creció un 15% interanual hasta los 56.6 mil millones de dólares. Este es un método que actualmente se ha demostrado viable para la publicidad con IA: integrar la IA en sistemas comerciales ya establecidos, en lugar de crear un cuadro de diálogo separado.
Actualmente, los chatbots en China aún no han intentado integrar publicidad. En un podcast reciente, el inversor Zhuang Minghao y sus invitados discutieron las razones detrás de esto, señalando que los sistemas publicitarios existentes se basan en la coincidencia de palabras clave en las búsquedas, y asociarlas con la entrada del usuario implica problemas de desensibilización de datos, lo que enfrenta una gran presión regulatoria.
Además, el chatbot también está probando el camino de la monetización mediante compras electrónicas. Después de que Qianwen de Alibaba se integrara con Taobao para habilitar funciones de compra con IA, según 36Kr, Doubao también se conectará próximamente con el comercio electrónico de Douyin, intentando cerrar el ciclo de compras con IA. Ya en septiembre del año pasado, ChatGPT lanzó la función "Pago instantáneo" (Instant Checkout), pero la canceló cinco meses después. Al igual que con la publicidad en buscadores, las compras en chatbots también enfrentan problemas de demanda de consumo y confianza del usuario. Sin embargo, ChatGPT se integró con comercios electrónicos de terceros dispersos, mientras que Qianwen y Doubao se integran con sus propios ecosistemas de comercio electrónico completos. Si los chatbots chinos pueden recorrer este camino sigue siendo una pregunta abierta.
Cuatro. El chatbot es una forma intermedia del desarrollo de la IA
En el primer trimestre de 2026, la tasa de crecimiento de usuarios activos mensuales de ChatGPT fue del 6.78%. Un año antes, en el mismo período, esta cifra era del 18%.
La situación en China es similar. Los datos de QuestMobile muestran que, hasta marzo de 2026, la base de usuarios activos mensuales de aplicaciones nativas de IA alcanzó los 440 millones, y el número promedio de usos por persona por mes y el tiempo promedio de uso por persona en la industria fueron de 87.1 veces y 173.3 minutos, respectivamente. Calculando a partir de esto, el tiempo de uso diario promedio por usuario en toda la industria es de menos de 6 minutos. En el mismo informe, el tiempo de uso diario promedio por persona en Douyin es de 1.5 horas, más de diez veces el anterior.
El potencial de desarrollo del chatbot puede haber sido sobreestimado. El valor del chatbot radica en proporcionar "diálogo general". Esto significa que muchas capacidades de la IA no pueden manifestarse en tal forma de producto.
El chatbot estructuralmente encierra las capacidades de la IA en una jaula de turnos. Un estudio del NBER basado en 1.5 millones de diálogos de ChatGPT mostró que el 49% de las interacciones entre usuarios y ChatGPT pertenecían a la categoría "preguntar" (Asking). El usuario pregunta, la IA responde, la sesión termina, el estado vuelve a cero. Es un modo de respuesta pasiva, incapaz de ejecutar tareas en múltiples pasos, invocar herramientas externas o trabajar continuamente en segundo plano. Yao Shunyu, que trabajó en Anthropic y luego en Google, recientemente expresó en un podcast su asombro de que la IA sea tan poderosa, pero la gente solo la use para hacer preguntas.
El estudio del NBER también indicó que el 40% de las interacciones de los usuarios con ChatGPT comenzaban a dirigirse hacia la "ejecución" (Doing). Cuando los usuarios descubren que la IA puede hacer cada vez más cosas, tienden a explorar más usos. Por lo tanto, una dirección evolutiva del chatbot es la "ejecución" (Doing). Esto significa que el chatbot debe desarrollar capacidades de agente, como ejecución de múltiples pasos, invocación de herramientas, ejecución en segundo plano, memoria, objetivos, etc.
Pero la paradoja es que una vez que desarrolla estas capacidades, deja de ser un chatbot puro. Y la realidad más cruel es que no todos los chatbots pueden completar esta transformación, ya que requiere mejorar simultáneamente el modelo subyacente, la arquitectura del agente, la integración del ecosistema, entre otras capacidades.
Una visión más lejana es que el futuro de la IA ni siquiera requerirá una aplicación nativa independiente.
Por ejemplo, la IA se integrará en las aplicaciones existentes. La ruta de acceso de OpenClaw ya presagia esto. Su interfaz son aplicaciones que todos usan a diario, como WeChat, WhatsApp, etc., donde los usuarios envían mensajes a los agentes como si se los enviaran a colegas.
O la IA se integrará en el sistema operativo. Por ejemplo, Apple lanzó en abril de este año su sistema de inteligencia personal Apple Intelligence para iPhone, iPad y Mac. Incluso la IA se integrará en el hardware; en septiembre del año pasado, Meta presentó las gafas de IA con pantalla Ray-Ban Display, donde los usuarios no necesitan abrir una aplicación o el teléfono.
La industria alguna vez pensó que solo las aplicaciones nativas de IA eran el futuro. Pero cuando la IA comienza a integrarse en aplicaciones sociales, en sistemas operativos, en diversos dispositivos de hardware, surgen más posibilidades para la verdadera implementación de la IA.
En la era de la IA, si seguimos usando el "mapa viejo", no encontraremos la "tierra nueva". Solo actualizando el mapa es posible encontrar un continente realmente valioso.
