Reestructuración de la competencia en IA: presión de costos en Open Weight

El mercado de inteligencia artificial (IA) se está dividiendo en tres ejes de competencia: el modelo de frontera cerrada, el modelo de Open Weight y las empresas de aplicaciones. Se ha analizado que, más que quién crea el modelo de alto rendimiento primero, lo que está en el centro de la competencia es cómo los clientes empresariales utilizan la IA en términos de costos y condiciones de control.

Saurabh Gupta, cofundador y socio gerente de DST Global, comparó la economía de la IA de 2026 con el "problema de los tres cuerpos" en un artículo de Fortune. Observó que los laboratorios de frontera cerrada como OpenAI y Anthropic, el modelo de Open Weight centrado en China y las empresas de aplicaciones que crean productos sobre estos dos grupos de modelos están cambiando sus trayectorias entre sí.

El modelo de frontera cerrada implica que el desarrollador controla el modelo y el servicio, mientras que el usuario accede a través de API o productos. Hasta ahora, la dinámica del mercado ha estado claramente dominada por las empresas con los modelos más fuertes, pero a medida que los gastos en IA aumentan, los clientes empresariales han comenzado a considerar el retorno de la inversión y los problemas de control de datos.

El artículo de Fortune mencionó el aumento de la demanda de Anthropic, la presión sobre el retorno de la inversión de los gastos en IA y el lanzamiento de Muse Spark 1.1 de Meta y Grok 4.5 de xAI como cambios recientes. Esto se interpreta como que, mientras continúa la competencia de rendimiento entre modelos cerrados, los costos y la flexibilidad de distribución han surgido como ejes de competencia separados.

La presencia del grupo de Open Weight también ha crecido. Moonshot presentó 28 billones de parámetros y un contexto de un millón de tokens en el anuncio oficial de Kimi K3, y Z.ai anunció que GLM-5.2 tiene 753 mil millones de parámetros y pesos públicos con licencia MIT.

Open Weight no es lo mismo que el código abierto, que implica la divulgación total del código fuente. Aunque se permite el acceso a los pesos del modelo, no todos los datos de entrenamiento, el código y los derechos de redistribución son libres, por lo que es necesario verificar las licencias y condiciones de uso específicas de cada modelo.

Esta tendencia también se relaciona con la difusión de modelos de Open Weight de bajo costo por parte de empresas chinas, como se informó anteriormente. En ese análisis, se explicó que las empresas de IA chinas están compitiendo con los modelos cerrados de empresas estadounidenses, destacando la eficiencia del modelo y el ecosistema de desarrolladores en el extranjero en un contexto de acceso limitado a semiconductores.

Las empresas estadounidenses también están siguiendo una estrategia de modelos públicos. Thinking Machines presentó Inkling el 15 de julio, y NVIDIA ($NVDA) presentó su línea de productos Nemotron 3 en tres modelos públicos: Nano, Super y Ultra.

NVIDIA declaró en su comunicado que proporciona modelos públicos, datos y bibliotecas para que los desarrolladores puedan crear agentes de IA adecuados para tareas específicas. Esto se interpreta como un movimiento dirigido a satisfacer la demanda de combinar modelos según su uso, en lugar de depender únicamente de modelos de frontera cerrada para manejar todas las tareas.

Para las empresas de aplicaciones, los costos son una variable directa. Posit AI agregó Kimi K3 y GLM-5.2 a su línea de productos el 10 de agosto, explicando que estos dos modelos se ofrecen a un costo más bajo que los modelos cerrados que brindan un rendimiento similar.

Estas opciones muestran que las empresas de aplicaciones no están limitadas a un único modelo cerrado, sino que eligen modelos según las tareas. Las empresas de aplicaciones, que tienen puntos de contacto con los clientes y datos de trabajo, pueden comparar no solo el rendimiento del modelo, sino también los costos, los tiempos de latencia y las condiciones de seguridad.

La velocidad de crecimiento de los laboratorios de frontera también es rápida. Reuters informó que los ingresos anuales de Anthropic superaron los 65 mil millones de dólares (aproximadamente 90 billones de wones) a finales de julio, y Business Times informó que los ingresos anuales de OpenAI superaron los 40 mil millones de dólares (aproximadamente 55 billones de wones).

Sin embargo, estas cifras no son ingresos anuales auditados, sino indicadores que extrapolan el nivel actual de ingresos a un año. Aunque se puede ver como una señal de que la demanda de modelos de IA de alto rendimiento está creciendo, debe distinguirse de los resultados anuales reales o de los indicadores de rentabilidad.

También persisten riesgos políticos. Reuters informó que la administración Trump comunicó a las empresas de IA que no incluiría los modelos de IA de Open Weight en la lista de pruebas de seguridad voluntarias. Esto se alinea con la tendencia política de revisión previa voluntaria centrada en la IA de frontera cerrada que se informó anteriormente en la Casa Blanca.

El mismo informe distinguió entre modelos con componentes clave públicos y modelos cerrados controlados por empresas específicas. A medida que se difunden los modelos de Open Weight, también podría aumentar el debate sobre quién asumirá la responsabilidad de la verificación de seguridad y la distribución.

Este problema también afecta a las empresas coreanas, llevándolas a considerar los costos de implementación de IA y el control de datos. Al elegir IA para uso empresarial, no solo se pueden comparar modelos cerrados como OpenAI o Anthropic, sino que también se debe revisar la estructura que incluye modelos de Open Weight de origen chino, modelos públicos de EE. UU. y servicios de aplicaciones que combinan estos.

A partir de los hechos confirmados hasta ahora, el equilibrio en el mercado de IA no se ha establecido de manera unilateral. Los modelos cerrados están aumentando sus ingresos y rendimiento, los modelos de Open Weight están priorizando costos y flexibilidad de distribución, y las empresas de aplicaciones están respondiendo al mercado combinando ambos ejes.

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