DeepSeek y Qwen: cómo China convirtió los modelos abiertos en un impulso en la carrera global por la AI

El código abierto chino en IA ha salido del modo de desarrollo de seguimiento y se ha convertido en un factor completo en la competencia global. Los modelos abiertos de origen chino ya no solo atienden la demanda doméstica, sino que comienzan a influir en qué pilas, modelos y productos eligen los desarrolladores mucho más allá de las fronteras del país.

Apoyo Desde Arriba

A principios de los años 2020, el código abierto se convirtió de facto en la norma del sector corporativo chino. Según investigación del CAICT, más del 87% de las empresas utilizaban herramientas abiertas, pero solo el 24% de las organizaciones asignaban equipos separados para gestionar el código abierto. Esto significaba una brecha simple: las tecnologías ya se aplicaban ampliamente, pero los procesos, licencias, seguridad y experiencia interna a menudo se quedaban atrás de la escala de implementación.

Para Pekín, esto se convirtió no solo en un problema de ingeniería, sino estratégico. La respuesta fue el ensamblaje estatal de un ecosistema alrededor de proyectos abiertos. En 2020, apareció la fundación OpenAtom con participación de Huawei, Alibaba, Baidu y Tencent, y uno de los proyectos ancla se convirtió en OpenHarmony — una alternativa a Android, que el país ve como la base para la independencia tecnológica.

En paralelo, Gitee creció, la alternativa china de GitHub: para 2020, la plataforma ya tenía más de 10 millones de repositorios y cerca de 5 millones de desarrolladores. Queda lejos de GitHub, pero para el mercado doméstico, esto fue suficiente para crear su propio fundamento de desarrollo.

De Frameworks a Modelos

China no saltó directamente a la euforia de los LLMs, sino que fue a través de la infraestructura. Incluso antes de la onda de DeepSeek, el país desarrolló sus propios frameworks de aprendizaje profundo: PaddlePaddle de Baidu, X-DeepLearning de Alibaba y MindSpore de Huawei. Estos proporcionaron al mercado local un entorno donde grandes modelos podrían entrenarse e implementarse rápidamente sin dependencia completa del stack estadounidense. Por ello, los equipos chinos se acercaron a la era de la IA generativa ya equipados con una base de ingeniería lista y escenarios aplicados en industria, agricultura, nube y software empresarial.

Alguns números muestran bien por qué este avance fue notado en todo el mundo:

• PaddlePaddle es utilizado por más de 23 millones de desarrolladores de 760 mil empresas.
• El entrenamiento de DeepSeek-V3, según estimaciones de los autores, costó alrededor de $5,5 millones — órdenes de magnitud menos que los presupuestos occidentales para modelos comparables.
• La investigación de descargas de 851 mil modelos mostró que los modelos de código abierto chinos recibieron el 17,1% de las descargas frente al 15,8% de los estadounidenses.
• Para septiembre de 2024, las descargas de modelos Qwen superaron los 600 millones en todo el mundo.

La siguiente etapa es la especialización. Los equipos chinos están lanzando cada vez más no solo modelos de chat universales, sino sistemas para clases específicas de tareas. Los ejemplos incluyen Intern-S1-Pro para química, biología e ingeniería de materiales, Fleming-R1 para diagnosticar enfermedades raras, y modelos Tencent para generación y reconocimiento de música. Este es un cambio importante: la competencia ya no es solo sobre tamaño del modelo o calidad de benchmarks, sino sobre qué tan rápido las soluciones de peso abierto se convierten en herramientas funcionales para las industrias.

Occidente Ya Se Ha Conectado

El efecto principal es que el código abierto chino ha dejado de ser una historia interna. Según OpenRouter, el uso de modelos abiertos chinos ha crecido aproximadamente un 30% en los últimos dos años desde casi cero, con un crecimiento particularmente fuerte en la segunda mitad de 2025. DeepSeek irrumpió en las descargas de chatbot principales en EE.UU. dentro de una semana del lanzamiento, y algunos proyectos chinos comenzaron a ganar audiencia occidental tan rápidamente que se vieron obligados a limitar nuevas suscripciones debido a restricciones de capacidad computacional. El socio de Andreessen Horowitz, Martin Casado, describe la situación así:

"Las startups que presentan sus proyectos de código abierto trabajan

con modelos abiertos chinos en aproximadamente el 80% de los casos."

El comportamiento de los propios equipos también está cambiando. Si anteriormente los desarrolladores chinos rara vez entraban en la esfera pública de habla inglesa, ahora van a Reddit, plataformas occidentales y comunidades internacionales para promover sus modelos directamente. En paralelo, monetizan rápidamente tendencias técnicas exitosas: cuando el framework OpenClaw despegó a principios de 2026, Moonshot AI y MiniMax casi inmediatamente ofrecieron soluciones listas con personalización mínima. Esta ya no es la posición de un mercado de seguimiento, sino el comportamiento de un ecosistema que sabe cómo convertir rápidamente en productos los logros de investigación.

Lo Que Esto Significa

Los modelos de IA abiertos se han convertido para China no en una dirección secundaria, sino en un mecanismo funcional de avance tecnológico. Si la tendencia continúa, el mercado global enfrentará una competencia más feroz no solo entre plataformas estadounidenses cerradas, sino también entre ecosistemas abiertos, donde China ya juega el papel de uno de los centros de poder.