Las empresas abandonan ChatGPT por modelos de IA chinos para ahorrar costes, y Microsoft se aferra al software

En junio de 2026, las empresas empezaron a migrar en masa de modelos de lenguaje de marca, como los que lanza OpenAI, a alternativas chinas. Según el autor de un digest de ML publicado en Habr, el motivo no es la moda, sino un frío cálculo para ahorrar en costes de API. Mientras tanto, Microsoft intenta mantener el interés de los clientes corporativos por la IA apoyándose en el software, y no únicamente en los propios modelos.

Por qué las empresas abandonan las marcas habituales

El ahorro en llamadas a la API es apenas la capa superior de un cambio más profundo en todo el stack de IA, escribe el autor del digest. Hace uno o dos años, elegir los modelos de OpenAI o de otro gran proveedor occidental era casi automático: la marca garantizaba la calidad y el precio pasaba a un segundo plano en una etapa de experimentos y proyectos piloto. A mediados de 2026, muchas empresas ya han dejado atrás los pilotos y explotan la IA en producción a gran escala. Con esos volúmenes, la diferencia en el coste por token entre un modelo de marca y una alternativa más barata se convierte en una partida de gasto considerable.

Durante los últimos dos años, los laboratorios chinos han mejorado de forma sistemática la calidad de sus modelos abiertos y semiabiertos, y al mismo tiempo han ofrecido un precio por token notablemente más bajo que el de los productos insignia de los laboratorios occidentales. Para las empresas que calculan la economía unitaria de sus funciones de IA, esta elección parece cada vez más racional y menos arriesgada.

Qué hace Microsoft para retener a sus clientes

Resulta significativo que Microsoft siga la misma lógica, aunque desde el otro lado. En lugar de competir exclusivamente con la calidad de su modelo base, la compañía se apoya en una integración profunda de la IA en su software: Copilot está integrado en Windows, Office y su gama de herramientas corporativas. Esto genera para los clientes unos costes de cambio que van más allá del precio de una llamada a la API. Se trata de una estrategia de retención basada en el ecosistema, no en el modelo más barato ni en el más potente del mercado.

• Junio de 2026: según el autor del digest, el mes en que el cambio de estrategia se convirtió en el «principal motor de cambio en la industria»
• Motivo del paso a modelos chinos: el ahorro en costes de API en explotación a escala de producción, no un cambio de gustos
• Respuesta de Microsoft: apostar por el software y por una integración profunda de la IA en sus propios productos, y no únicamente por el modelo

Qué hay detrás del debate sobre la burbuja de la IA

En los últimos dos años, el término «burbuja de la IA» se ha usado para describir la brecha entre las enormes inversiones en modelos e infraestructura y una rentabilidad que, para las empresas usuarias, todavía no está del todo clara. El autor del digest propone ver la situación no como una cuestión de fe en la tecnología, sino como una simple optimización de costes: en cuanto una empresa pasa de un proyecto piloto de IA a decenas o cientos de millones de llamadas al modelo al mes, ahorrar unos céntimos por cada mil tokens se traduce en una partida presupuestaria considerable. Con esta lógica, elegir proveedor de modelos se convierte en una decisión de compras más, no en una cuestión de lealtad a la marca.

Esto también explica por qué el autor recomienda analizar «todo el stack de IA de arriba abajo», y no solo el precio de una llamada concreta a la API. Los cambios se producen a la vez en los modelos, en la infraestructura en la nube y en el software de aplicación, y gana quien es capaz de optimizar las tres capas a la vez, no solo una de ellas.

Qué significa esto

El debate sobre la «burbuja de la IA» se desplaza cada vez más de la pregunta «¿se usarán realmente estos modelos?» a otra mucho más terrenal: «¿qué proveedor sale más barato a gran escala?». Para el mercado, esto supone una competencia de precios más intensa entre los modelos de marca y los chinos. Para empresas como Microsoft, es un incentivo para ganar dinero con el software que rodea al modelo, y no con el modelo en sí.