Las empresas estadounidenses cambian a modelos de IA chinas para reducir costos

Las empresas estadounidenses, incluidas DoorDash, Airbnb y Siemens, están adoptando modelos de IA chinos para sustituir a proveedores estadounidenses como Claude de Anthropic y ChatGPT de OpenAI. El cambio está impulsado por la rentabilidad en costes: según investigaciones del Ramp AI Index, una organización habría gastado 500 millones de dólares al mes en el uso de Claude, mientras que las empresas intensivas en IA promedian aproximadamente 7.500 dólares por empleado al mes en aplicaciones de IA. Los modelos de IA chinos de startups como Moonshot AI, DeepSeek y Zhipu ofrecen capacidades comparables a un coste significativamente menor, con la ventaja adicional de arquitecturas con pesos abiertos que permiten a las empresas personalizar modelos y mantener un mayor control sobre el procesamiento de datos sensibles.

DoorDash y grandes empresas adoptan modelos de IA chinos para ahorrar costes

El cofundador de DoorDash, Andy Fang, afirmó 上週 en la plataforma X que la empresa logró un ahorro sustancial de costes al usar los modelos de Moonshot AI para tareas de menor nivel. La startup de San Francisco Lindy ha abandonado por completo las herramientas de IA de Anthropic en favor del último modelo V4 de DeepSeek. La empresa de IA china Zhipu lanzó su modelo GLM-5.2 上個月, atrayendo una atención considerable por parte de actores del sector en Silicon Valley. Los principales modelos de DeepSeek y Zhipu muestran capacidades que superan o se acercan a las de sus equivalentes estadounidenses, manteniendo al mismo tiempo costes significativamente más bajos.

Los modelos con pesos abiertos permiten la personalización empresarial y el control de seguridad

La característica de pesos abiertos de los modelos chinos permite que las empresas accedan a los parámetros del modelo y a los valores numéricos por completo, lo que posibilita una personalización según necesidades específicas del negocio. Eugene Cheah, CEO de la plataforma Featherless.AI de OpenRouter, Inc., dijo a los medios que las empresas han entendido que no necesitan perseguir el «mejor» modelo, sino que pueden elegir alternativas más rápidas y baratas. La arquitectura abierta ofrece a las empresas una comprensión más profunda de cómo los modelos procesan los datos sensibles de la compañía, reforzando el control de ciberseguridad.

Expertos del sector confirman la rentabilidad en costes de los modelos de IA chinos

Sam Bresnick, investigador del Center for Security and Emerging Technology de la Universidad de Georgetown, afirmó que los modelos chinos son lo suficientemente prácticos para la mayoría de las cargas de trabajo empresariales, creando incentivos para que las empresas trasladen operaciones a modelos más económicos. Se preguntó: «¿Por qué pagar tarifas premium por los modelos de Anthropic y OpenAI cuando los modelos chinos, en general, son viables?». Aidan Gomez, CEO de la empresa canadiense de IA Cohere, señaló que los proveedores estadounidenses de modelos de IA afrontan retos de credibilidad, especialmente después de que el primer gabinete de Trump suspendiera temporalmente el acceso al modelo Mythos de Anthropic en el extranjero, poniendo en evidencia los riesgos de depender en exceso de un único proveedor.

Preguntas frecuentes

¿Qué empresas estadounidenses están cambiando a modelos de IA chinos?

DoorDash, Airbnb y Siemens se encuentran entre las principales empresas que adoptan modelos de IA chinos. El cofundador de DoorDash, Andy Fang, confirmó 上週 que la empresa usa los modelos de Moonshot AI para ahorrar costes, mientras que la startup de San Francisco Lindy ha sustituido por completo las herramientas de Anthropic por el modelo V4 de DeepSeek.

¿Por qué las empresas estadounidenses eligen modelos de IA chinos frente a proveedores estadounidenses?

La reducción de costes es el principal factor, ya que, según informes de los medios, una organización gastó 500 millones de dólares al mes en el uso de Claude. Los modelos de IA chinos de DeepSeek, Moonshot AI y Zhipu ofrecen capacidades comparables a un coste significativamente menor. Además, las arquitecturas con pesos abiertos permiten a las empresas personalizar modelos y mantener un mayor control sobre el procesamiento de datos sensibles, abordando tanto las preocupaciones de costes como de seguridad.