Soy un desarrollador experto en plataformas de IA. He utilizado todos los modelos más populares y dirijo un minicentro de datos con 48 estaciones de trabajo y diversas GPU, en el que se ejecutan modelos de código abierto para una gran variedad de tareas. Estoy aquí para decirte que, sin lugar a dudas, los modelos de código abierto de China van a arrasar con el sector de la IA estadounidense, lo que, tarde o temprano, provocará un colapso de las valoraciones bursátiles cuando se haga evidente que nadie pagará de forma sistemática por la inferencia de IA de las empresas estadounidenses cuando pueden obtener prácticamente el mismo nivel de capacidad e inteligencia de los, ya sea a un coste CERO (descargar los modelos y ejecutarlos uno mismo) o a una minúscula fracción del coste de los modelos estadounidenses (normalmente entre 1/50 y 1/100 del coste de los modelos estadounidenses).
En respuesta a esto, las empresas estadounidenses de IA están subiendo drásticamente sus precios y cambiando los planes de sus clientes a una tarificación por token con el fin de maximizar sus propios ingresos. Esto solo va a jugar en su contra y provocará un éxodo masivo de clientes de las empresas estadounidenses de IA. De hecho, ese éxodo ya ha comenzado (véase más abajo).
Pero hay algo más que es fundamental comprender en este contexto.
Puedes descargar fácilmente los pesos abiertos de los modelos de IA de vanguardia de China, como DeepSeek V4, GLM 2.5, etc. Sin embargo, a menos que tengas acceso a un hardware de servidor muy caro, que cuesta cientos de miles de dólares, no podrás ejecutar esos modelos de forma local.
Los sistemas de inferencia de IA de 256 GB llegan a los ordenadores de sobremesa
Sin embargo, en 2027, ese panorama cambia radicalmente. AMD ha anunciado que lanzará «Gorgon Halo» (una versión renovada de Strix Halo) con 192 GB de memoria unificada (de los cuales 160 GB se pueden utilizar como VRAM).
Apple cuenta con su «Apple Mac Studio (M3 Ultra) con hasta 512 GB de memoria unificada (con un ancho de banda de memoria de 819 GB/s, lo cual es bastante notable). Por desgracia, debido a la escasez mundial de RAM, Apple ha retirado del mercado la versión de 512 GB y ahora ofrece una configuración máxima de memoria de 256 GB (lo cual sigue siendo mucho para la RAM unificada).
Y lo que es aún más interesante, en 2027, AMD lanzará «Medusa Halo», que, según los rumores, contará con 256 GB de VRAM y un ancho de banda de memoria superior a 512 GB/s. Este modelo funcionará con memoria LPDDR6 de alto ancho de banda, que es escasa y cara, por lo que estos sistemas no serán baratos, pero seguirán costando una fracción de lo que cuestan hoy en día las configuraciones de GPU para servidores de Nvidia.
Con el objetivo de atraer a las empresas de inferencia que utilizan hardware de NVIDIA, AMD ha socavado la ventaja competitiva de CUDA de NVIDIA al lanzar su pila «ROCm», que sustituye a CUDA por software de código abierto que permite la computación en GPU en chips de AMD. Es totalmente compatible con PyTorch y ya ha sido adoptado por Ollama y vLLM (dos populares proveedores de software de inferencia de IA). LM Studio aún no se ha pronunciado al respecto.
Con 256 GB de VRAM local, podrías ejecutar modelos de programación muy potentes, como el Qwen3-Coder-480B-A35B. Incluso podrías incluir GLM 5.2 en el sistema con una cuantificación de 2 bits, e imagino que los genios de Unsloth encontrarán formas aún más creativas de ejecutar modelos de gran tamaño en hardware de gama media utilizando técnicas como la descarga selectiva de capas o algoritmos avanzados de poda.
Con 256 GB, podrías ejecutar fácilmente MiniMax-M1, GLM 4.6 o un sinfín de modelos más. Y gracias a las técnicas de compresión de caché KV, que no dejan de mejorar, ya no es necesario reservar una gran cantidad de VRAM de la GPU para el contexto (es decir, la propia indicación más cualquier información que se proporcione al modelo junto con ella, como documentos de investigación o RAG). DeepSeek fue la primera empresa en publicar un artículo científico sobre este avance, seguida por Google unos meses más tarde, utilizando una técnica diferente.
Y ese es el otro punto importante de todo esto: la mejor investigación científica sobre IA procede ahora de forma sistemática de China, y no de EE. UU. Ya se trate de algoritmos de atención dispersa en el ámbito de la inferencia, de la compresión de caché KV o de las «hiperconecciones con restricciones de variedad» (mHC) en el ámbito del entrenamiento de modelos, los mejores avances de 2026 ya no se originan en Estados Unidos. Muchos proceden de China, y mi predicción es que, en 2027, China superará a EE. UU. en competencia en IA y ya no mirará atrás.
El resultado de todo esto es asombroso: China arrasará en el mercado estadounidense de la IA al ofrecer cognición artificial de primer nivel (casi) gratis, mientras que los competidores de NVIDIA (como AMD o Apple) comercializarán el hardware que permita a los usuarios ejecutar esos modelos en sus propios ordenadores, a una fracción del coste que supone adquirir el hardware de servidor de NVIDIA.
Jensen Huang puede anunciar todo el hardware de gama alta y caro de NVIDIA que quiera, pero cuando estalle la burbuja de la inversión en infraestructura de IA, no habrá «dinero ajeno» brotando del suelo como un pozo de petróleo para financiar hardware sobrevalorado. Una vez reventada la burbuja, el hardware de inferencia de IA tendrá que ganarse el pan. En otras palabras, tendrá que tener sentido desde el punto de vista económico. Y el hardware de gama alta de NVIDIA ya no tiene sentido desde ese punto de vista. (Predicción: una vez reventada la burbuja, podrás hacerte con GPU de NVIDIA por diez céntimos por cada dólar…)
Volviendo a los modelos de IA y a la competencia extrema de China, esta es también la razón por la que Dario Amodei, de Anthropic, está suplicando al Gobierno de EE. UU. que adopte políticas proteccionistas, alegando que el código abierto es peligroso y debe prohibirse. Es como si los fabricantes de velas europeos del siglo XVII suplicaran al gobierno que prohibiera las ventanas de cristal, alegando que suponen una amenaza para la seguridad.
Pero Amodei llega demasiado tarde. Las grandes empresas estadounidenses ya se están pasando a los modelos de código abierto de China. Coinbase utiliza ahora de forma predeterminada GLM 5.2. Airbnb utiliza Qwen. Cursor se ha desarrollado con Kimi K2.5. Shopify utiliza Qwen3.
Y, por supuesto, mis propias plataformas de IA, como BrightLearn.ai, se basan en modelos totalmente de código abierto, junto con un índice interno colosal y único que contiene cientos de millones de documentos de investigación que se han depurado y corregido utilizando modelos de IA de código abierto.
La ventaja de China en materia de infraestructura de la red eléctrica
Incluso si solo se tiene en cuenta el coste de los modelos basados en la nube, sin ejecutarlos localmente, China cuenta con una ventaja estructural clave: su red eléctrica nacional es más del doble de grande que el conjunto de las redes de Estados Unidos, y además es más fiable, escalable y asequible. Las tarifas eléctricas en los estados del este de EE. UU. se acercan a los 30 céntimos por kWh, mientras que en China los usuarios comerciales pagan menos de 12 céntimos por kWh. (Y los clientes residenciales pagan menos de 8 céntimos). Esto significa que China puede construir y operar centros de datos de inferencia a gran escala que superan con creces a las empresas estadounidenses de IA a escala mundial.
Esto también significa que China puede entrenar modelos a un coste mucho menor. Y mientras que la falta de acceso de China a las GPU de NVIDIA solía ser una barrera de entrada insuperable, la empresa china Huawei está produciendo microchips a una escala tal que ya no importa que cada chip individual sea menos potente que una GPU de NVIDIA. Recientemente, Zhipu AI (creadores de la notable familia de modelos GLM-5) anunció que había entrenado su modelo de principio a fin utilizando exclusivamente procesadores Huawei Ascend 910B, sin emplear ningún chip de NVIDIA.
Las pruebas realizadas con GLM 5.2 por expertos de la comunidad demuestran que, de hecho, supera a Opus 4.8 de Anthropic en tareas del mundo real, desde la programación de aplicaciones de software completas hasta el diseño de interfaces de usuario. Podría decirse que es el modelo más potente que ha salido de China hasta la fecha. (De hecho, soy fan de DeepSeek-V4 y utilizo los modelos de Qwen a diario para diversas tareas, incluidos sus modelos VL Vision Language).
En resumen, China cuenta con varias ventajas estructurales clave frente a EE. UU.:
1) Un tercio de los costes de electricidad de EE. UU.
2) Escalabilidad ilimitada para la construcción de centros de datos.
3) Capacidad para entrenar y ajustar modelos en chips que no sean de NVIDIA.
4) Un gran número de graduados altamente competentes en matemáticas e ingeniería cada año.
Estados Unidos, por el contrario, tiene:
1) Una Casa Blanca que no sabe nada sobre IA y espontáneamente prohíbe el uso público de los modelos de IA (como Anthropic’s Fable 5).
2) Una red eléctrica del Este que está completamente agotada y no puede soportar más centros de datos agregados a las cargas actuales.
3) Una cultura de secreto y codicia, en lugar de compartir conocimientos, lo que resulta en una falta de propagación de ideas valiosas en el espacio de la IA.
4) Un culto a la financiarización que prioriza las OPI y las ganancias rápidas sobre la construcción de cualquier cosa que perdure en el tiempo.
Por eso China ya está ganando las guerras de la IA. Y es por eso que Estados Unidos no puede ganar. Es una falla cultural. Estados Unidos es una cultura de ganancias rápidas, esquemas de inversión, burbujas de ofertas públicas iniciales y cambios de relaciones públicas. Resulta que ninguna de esas cosas da como resultado modelos de IA más sólidos, y China simplemente tiene más ingenieros, más electricidad, más capacidad de fabricación de microchips, una mejor cadena de suministro de hardware y un historial comprobado de innovación que repetidamente vuelve irrelevante la tecnología occidental.
Prohibir los modelos no funcionará
Incluso si Trump intenta prohibir los modelos chinos de código abierto, esa sola acción colapsaría el mercado de valores estadounidense porque muchos gigantes empresariales estadounidenses ya dependen de los modelos chinos de IA para reducir costos y operar de manera más eficiente. Además de eso, cualquier esfuerzo por prohibir los modelos chinos de IA se encontraría con una ráfaga instantánea de demandas bajo la Primera Enmienda, una rebelión del tipo «Ven y tómalo» en toda la industria de TI y redes de distribución de guerrillas surgiendo por todas partes.
Cualquier prohibición de este tipo también resultaría decisiva para la victoria de China en la carrera hacia la superinteligencia, porque quitarles los modelos de código abierto de China a los investigadores estadounidenses sería como cortar los brazos a los jugadores de tenis competitivos y pedirles que ganen el campeonato de todos modos. (Es muy difícil sacar el balón solo con los pies).
Entonces, al final, la industria de la IA de EE. UU. ya se ha jodido a sí misma. Y con personajes como Dario Amodei y Sam Altman impulsando actualmente gran parte de la política del gobierno estadounidense, podemos estar seguros de que las palizas continuarán hasta que mejore la moral.
¿Mi último consejo? Descarga todos los modelos de IA chinos que puedas desde Hugging Face. Mejor aún, busque variaciones sin censura que sean «eliminadas» por usuarios dedicados como Heretic, HuiHui o Pliny the Liberator, que es un experto en jailbreak de clase mundial cuyo conocimiento también ayuda a eliminar barreras. (Personalmente, ejecuto Qwen 3.6-27B-Heretic-Uncensored para muchas tareas). Mantenga seguros estos modelos descargados mientras espera que se envíe el hardware que pueda ejecutar esos modelos.
Yo soy la persona que construyó BrightLearn.ai (el motor de creación de libros más popular del mundo que ahora presta servicios a más de 13 000 autores con casi 70 000 libros, todos ellos de descarga gratuita en varios idiomas) y BrightAnswers.ai (nuestro potente motor de IA de investigación, entrenado en temas como la salud natural, la preparación para emergencias, la historia veraz y el dinero honesto, entre otros)
Todas las herramientas de IA que desarrollo son de uso gratuito y están a disposición de todo el mundo. Creo en el conocimiento de código abierto, en eludir la censura gubernamental y en que el conocimiento sea gratuito para todos. Sígueme en X como HealthRanger y lee mis artículos en NaturalNews.com
Referencias
La doctrina de la abundancia: cómo la innovación estratégica de China derrota el estrangulamiento económico de EE. UU. – NaturalNews.com. Mike Adams. 17 de febrero de 2026.
Por qué China está ganando la carrera de la IA y por qué es posible que Estados Unidos nunca la alcance – NaturalNews.com. 22 de marzo de 2026.
La desesperada campaña de desprestigio de Anthropic: un patético intento de ocultar el dominio de China en la IA – NaturalNews.com. Mike Adams. 26 de febrero de 2026.
¿El Gobierno de EE. UU. acaba de entregarle a China la carrera de la IA? He aquí el motivo – NaturalNews.com. 23 de junio de 2026.
La Administración Trump restringe ahora el uso de la IA de vanguardia a personas con licencia, declarando la guerra a tu libertad – NaturalNews.com. 26 de junio de 2026.
Por qué China está ganando la carrera de la IA (y por qué es posible que Estados Unidos nunca la alcance) – NaturalNews.com. 22 de mayo de 2026.
China apuesta 295 mil millones de dólares en infraestructura de IA propia para reducir la brecha con Estados Unidos – NaturalNews.com. 10 de junio de 2026.
La IA china iguala a Mythos en tareas de ciberseguridad con un modelo de peso abierto – ZeroHedge. 28 de junio de 2026.
Las promesas doradas y los riesgos oscuros de la IA con Mike Adams – PeakProsperity.com. 6 de marzo de 2026.
Fuente original (en inglés): Natural News