Modelos chinos como los de DeepSeek y MiniMax ya superan a sus rivales en consumo de tokens, una métrica clave que redefine costos, adopción y liderazgo en inteligencia artificial.
La competencia global por la inteligencia artificial acaba de entrar en una nueva fase. Ya no se trata solo de modelos más potentes o interfaces más amigables, sino de una unidad mucho más concreta: los tokens, es decir, los fragmentos de texto, código o datos que procesan los modelos de lenguaje.
Según datos de OpenRouter, desde febrero los modelos chinos —liderados por compañías como DeepSeek y MiniMax— superaron a sus competidores estadounidenses en consumo de tokens, un indicador clave tanto de uso como de ingresos en la economía de la IA.
El dato no es menor. Como explicó Jensen Huang, CEO de NVIDIA, la producción y consumo de estos “tokens” será el motor de la economía de la inteligencia artificial en los próximos años.
Tokens: la nueva moneda de la IA
En la práctica, los tokens funcionan como unidad de medida y de negocio. Los desarrolladores pagan por cada token procesado, lo que convierte a este recurso en un proxy directo de adopción y, al mismo tiempo, en un campo de competencia de precios entre empresas.
El crecimiento de los llamados agentes de IA —programas capaces de ejecutar tareas complejas de forma autónoma— está acelerando esta dinámica. A diferencia de los chatbots tradicionales, estos sistemas consumen volúmenes mucho mayores de tokens.
Un ejemplo concreto: resumir “Hamlet” puede requerir unos 30.000 tokens en un chatbot, pero una tarea de programación relativamente menor puede demandar hasta 20 millones de tokens en un agente de IA.
La ventaja china: costos hasta seis veces menores
El diferencial más importante está en el precio. Empresas chinas como MiniMax y Moonshot están ofreciendo tokens de salida a valores de entre U$S 2 y U$S 3 por millón, mientras que modelos como Claude Sonnet 4.5 de Anthropic rondan los U$S 15 por millón.
La brecha —casi seis veces— tiene un impacto directo en los costos operativos de los desarrolladores.
“Si tu agente consume millones de tokens al día, incluso una pequeña diferencia de precio por token se convierte en un gasto significativo”, explicó Will Liang, CEO de Amplify AI Group. “Es un viento de cola estructural para los laboratorios chinos, y solo crece a medida que se escalan los agentes”.
El efecto ya se ve en la práctica. El desarrollador Terry Zhang, con base en Hong Kong, afirmó que ahora gasta unos U$S 50 diarios utilizando el modelo Kimi de Moonshot para el 80% de su trabajo, mientras reserva Claude para tareas más complejas. “Antes usaba solo Claude, pero con más carga de trabajo eso me costaría unos U$S 900 por día. Es demasiado”, explicó.
Crecimiento explosivo y nuevas apuestas
El impacto también se refleja en el crecimiento de uso. MiniMax, cuyo modelo M2.5 figura entre los más utilizados a nivel global, registró un aumento del 476% en consumo de tokens en apenas un mes hasta el 20 de marzo.
Mientras tanto, gigantes tecnológicos como OpenAI, Google y Anthropic continúan creciendo en ingresos y adopción, pero enfrentan una presión creciente en precios.
China, por su parte, está alineando su estrategia tecnológica con su política energética. El gobierno declaró la “sinergia entre computación y electricidad” como prioridad nacional en su plan de trabajo 2026, vinculando directamente el desarrollo de IA con el acceso a energía —especialmente renovable— a bajo costo.
En paralelo, las empresas chinas están adoptando arquitecturas más eficientes, como los modelos “mixture-of-experts”, que reducen la demanda computacional, aunque en algunos casos impliquen compromisos en precisión.
Alibaba y la apuesta por la economía de tokens
El movimiento más reciente lo protagoniza Alibaba, que anunció la creación de Alibaba Token Hub, una nueva unidad de negocio liderada por su CEO Eddie Wu.
En un memo interno, Wu fue contundente: “Estamos en el umbral de un punto de inflexión hacia la inteligencia artificial general. Miles de millones de agentes de IA están listos para asumir una parte cada vez mayor del trabajo digital, y estos agentes se convertirán en la interfaz principal entre las personas y el mundo digital”.
Límites técnicos y tensiones geopolíticas
Sin embargo, el avance no está exento de desafíos. Modelos como GLM-5 de Zhipu AI mostraron límites cuando el uso superó su capacidad de cómputo, generando demoras y obligando a la empresa a subir precios. El impacto fue inmediato: sus acciones cayeron un 22% en un día, eliminando más de U$S 10.000 millones en valor de mercado.
Además, persisten dudas geopolíticas. Empresas y gobiernos en Occidente evalúan los riesgos de depender de modelos operados desde China, especialmente en sectores regulados.
Como sintetizó Liang: “Los desafíos geopolíticos son significativos. Los reguladores están haciendo preguntas más duras sobre dónde se procesan los datos y bajo qué jurisdicción”.
Una nueva lógica de competencia
El ascenso de China en el mercado de tokens marca un cambio estructural. La competencia en inteligencia artificial ya no se define únicamente por quién tiene el mejor modelo, sino por quién puede ofrecerlo de manera más eficiente y económica.
En esa ecuación, los tokens se consolidan como la nueva moneda del sector. Y, al menos por ahora, China encontró una ventaja difícil de ignorar.
