Los grandes modelos de inteligencia artificial de China se encuentran en un punto de inflexión histórico. Según un informe exhaustivo de Goldman Sachs publicado el 10 de julio de 2026, el rendimiento de los modelos chinos de código abierto y pesos abiertos se acerca ya al de los mejores modelos propietarios del mundo, mientras la adopción por empresas nacionales y pymes globales se acelera. El equipo de analistas, liderado por Ronald Keung, dedicó 50 páginas a responder cuatro preguntas centrales sobre el futuro de la IA china.
Este informe llega en un momento en que el ecosistema tecnológico global vive una intensa competencia por la eficiencia, el coste y la inteligencia de los modelos. Para la comunidad cripto, los desarrollos en IA tienen implicaciones directas en proyectos de computación descentralizada y tokenización de recursos, motivo por el cual desde Binance ofrecemos un resumen completo del evento.
1. El evento: una trayectoria de eficiencia a inteligencia
Goldman Sachs caracteriza la evolución de la IA china como un recorrido que va "del momento de eficiencia de costes de DeepSeek el año pasado, al momento de inteligencia de modelos de Zhipu GLM este año". Esta frase resume el cambio de paradigma: ya no se trata solo de hacer más con menos, sino de alcanzar la frontera de la inteligencia con recursos limitados.
2. Eficiencia como ventaja: menos parámetros, mismo rendimiento
El informe destaca que los modelos chinos de código abierto alcanzan un rendimiento cercano al de los modelos top globales con una fracción de los parámetros. Según Goldman Sachs, los modelos chinos operan con entre 200.000 millones y 1,6 billones de parámetros, lo que representa apenas del 2% al 10% del tamaño de los mejores modelos del mundo. Esta diferencia se debe principalmente a las restricciones en el acceso a computación de gama alta.
La clave está en la arquitectura. La combinación de arquitecturas Mixture of Experts (MoE) y mecanismos de atención dispersa permite que solo se active entre el 3% y el 5% de los parámetros totales durante la inferencia, reduciendo drásticamente los costes de entrenamiento y ejecución. En la práctica, DeepSeek V4 Pro cuenta con 1,6 billones de parámetros; Zhipu GLM5.2 con 0,7 billones; y MiniMax M3 con 0,4 billones.
3. Mercado bifurcado: dos cuadrantes de maximización de ingresos
Goldman Sachs describe el mercado de IA chino como una "estructura de doble capa" en formación, con dos cuadrantes claros de maximización de ingresos anuales recurrentes (ARR):
- Mercado de gama alta: Modelos como Zhipu GLM5.2 y Alibaba Qwen3.7 Max se pricinga alrededor de 1 dólar por millón de tokens, cinco veces más que los de gama baja, con márgenes brutos de inferencia del 10% al 20%. Aun así, cuestan solo entre el 10% y el 25% de los modelos top de EE. UU. (4 a 8 dólares por millón).
- Mercado de gama baja: Modelos orientados a tareas de agentes cuestan entre 0,06 y 0,2 dólares por millón de tokens, dirigidos a pymes globales y usuarios individuales sensibles al precio. MiniMax obtiene entre el 60% y el 70% de sus ingresos del extranjero.
La proyección de Goldman Sachs es contundente: los ingresos por API y suscripción de modelos de IA chinos pasarán de 35.000 millones de yuanes en 2026 a 879.000 millones en 2030, con un consumo diario de tokens que crecerá unas 25 veces, de 350 billones a 4.600 billones.
4. Estrategia de código abierto: penetración frente a monetización
El informe detalla por qué la mayoría de modelos chinos adoptan la ruta del código abierto. Alibaba Qwen, DeepSeek, Zhipu GLM y MiniMax M3 utilizan licencias abiertas o de pesos abiertos, mientras que el modelo Seed de ByteDance es la principal excepción con una ruta propietaria cerrada. La ventaja del código abierto radica en la flexibilidad de despliegue y la aceleración de la iteración mediante la comunidad.
Sin embargo, Goldman Sachs advierte que los números de ARR divulgados por las empresas de código abierto probablemente subestiman el despliegue real y el potencial de ingresos. Por ejemplo, Zhipu tiene un objetivo de ARR de 1.000 millones de dólares para finales de 2026, pero el despliegue real de GLM5.2 en plataformas como Alibaba Cloud Bailian puede ocurrir sin pago a Zhipu. El banco prevé una migración hacia un modelo de "pesos abiertos con licencia comunitaria" que exigiría acuerdos de reparto de ingresos para usos comerciales.
5. Los ganadores a largo plazo según el marco de Goldman Sachs
Goldman Sachs construyó un marco de posicionamiento competitivo tridimensional basado en capacidad de fijación de precios, ventaja de costes y fortaleza financiera. Las conclusiones son:
- Modelos de texto base: Zhipu (primera cobertura, valoración objetivo de 110.000 millones de dólares) y DeepSeek (no cotiza) se posicionan como los más fuertes. La valoración implícita total de empresas independientes de modelos de IA supera los 200.000 millones de dólares.
- Multimodal y generación de video: ByteDance lidera con Seedance, que según LatePost y 36Kr tiene un margen bruto del 70% y un ARR superior a 2.000 millones de dólares. Kuaishou Kling y MiniMax Hailuo también son destacados.
- MiniMax: Goldman Sachs mantiene su calificación de compra con un precio objetivo de 860 HKD, argumentando que su modelo M3 está en el cuadrante de maximización de ARR y su valoración actual representa solo 13 veces el ARR esperado a finales de 2026.
6. Implicaciones para el ecosistema tecnológico y cripto
El informe también señala un cambio de paradigma en las empresas globales: del "maximización de tokens" al "ROI primero". Según un estudio de Jellyfish AI, los usuarios intensivos de IA en empresas consumen 10 veces más tokens pero solo duplican su producción. Este enfoque hacia la eficiencia y el retorno podría beneficiar a modelos chinos por su ventaja de costes.
Para el ecosistema cripto, estos avances son relevantes en varios frentes. La creciente demanda de cómputo para IA impulsa proyectos de computación descentralizada y tokenización de GPUs. Plataformas como AWS Bedrock y Gemini Enterprise Agent Platform ya ofrecen hosting de modelos chinos como DeepSeek, MiniMax y Qwen. Además, la convergencia entre IA y Web3 abre oportunidades en oráculos de IA, agentes autónomos y mercados de datos tokenizados, áreas que los inversores en criptoactivos deben monitorear.
Preguntas frecuentes (FAQ)
Q1. ¿Qué modelos de IA china lideran según Goldman Sachs?
En modelos de texto base, Goldman Sachs identifica a Zhipu (primera cobertura) y DeepSeek como los mejor posicionados por su capacidad de fijación de precios y ventaja de costes. En el ámbito multimodal y de generación de video, ByteDance lidera con Seedance, cuyo ARR supera los 2.000 millones de dólares.
Q2. ¿Por qué los modelos chinos son más baratos que los estadounidenses?
Los modelos chinos utilizan arquitecturas MoE y mecanismos de atención dispersa, activando solo entre el 3% y el 5% de los parámetros totales. Además, sus parámetros representan apenas del 2% al 10% de los modelos top globales, lo que reduce drásticamente los costes de entrenamiento e inferencia.
Q3. ¿Qué es el LongCat 2.0 de Meituan?
LongCat 2.0, lanzado el 30 de junio de 2026, es el primer modelo MoE de 1,6 billones de parámetros entrenado y desplegado completamente con 50.000 GPUs de fabricación nacional china. Goldman Sachs lo considera un hito para la autosuficiencia de China en infraestructura de IA.
Q4. ¿Cuál es la proyección de ingresos de la IA china para 2030?
Goldman Sachs proyecta que los ingresos por API y suscripción de modelos de IA chinos crecerán de 35.000 millones de yuanes en 2026 a 879.000 millones de yuanes en 2030, con un consumo diario de tokens que pasará de 350 billones a 4.600 billones.
Q5. ¿Qué relación tiene esto con el ecosistema cripto?
El avance de la IA china impulsa la demanda de computación descentralizada, tokenización de recursos GPU y proyectos Web3 de IA. La convergencia entre IA y blockchain abre oportunidades en oráculos de IA, agentes autónomos y mercados de datos tokenizados.
Q6. ¿Qué es DSpark de DeepSeek?
DSpark es un marco de decodificación especulativa lanzado el 27 de junio de 2026 que, sin cambiar los pesos del modelo ni la calidad de salida, incrementa la velocidad de generación por usuario entre un 57% y un 85% en los modelos V4 de DeepSeek.
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Registrarse en Binance (código: 11350287)Conclusión: un punto de inflexión documentado
El informe de Goldman Sachs documenta un momento de transformación real. Desde la eficiencia de costes hasta la inteligencia de modelos, desde el código abierto hasta la monetización, y desde el mercado nacional hasta la expansión global, la IA china avanza con una trayectoria que el banco cuantifica con datos concretos: parámetros, precios, ARR y valoraciones. Para inversores en activos digitales, comprender estos desarrollos resulta cada vez más relevante, dado el creciente cruce entre IA y Web3. En Binance seguiremos informando sobre cómo estos eventos configuran el panorama tecnológico y financiero global.