Los modelos de IA de China ganaron la “guerra de tokens”. El dinero permaneció con las GPU.

El 25 de mayo, DeepSeek cortó…El precio de su modelo estrella ha aumentado en un 75%.Los “tokens de salida”, los de alta calidad, pasaron de $3.48 por millón a $0.87. Se trataba de un modelo que tenía solo un mes de historial de uso. Es la señal más clara hasta ahora de que los laboratorios chinos no intentan ganar en términos de indicadores de rendimiento. Ellos ganan en términos de precio… y lo logran.

En OpenRouter, el router neutral más grande, donde los desarrolladores envían sus solicitudes a modelos competidores, los modelos chinos fueron procesados.28.1 billones de tokens durante la semana del 28 de julio al 3 de agosto.Los modelos estadounidenses procesaron 4.4 billones de datos. Nueve de los diez modelos más utilizados en el mundo eran chinos. El modelo V4-Flash de DeepSeek fue el único modelo más utilizado en la plataforma. Según una estimación ampliamente citada, los modelos chinos ahora son los que manejan la mayor cantidad de datos.Aproximadamente el 60% de los tokens.Las empresas estadounidenses utilizan este sistema para procesar sus transacciones; menos del 10% lo hace cada año.

Así que la respuesta a “¿Son los modelos de IA de China las nuevas estrellas mundiales?” es, por el uso que se les da: sí. Pero de manera incómoda.

Esa también es una pregunta incorrecta para que un inversor estadounidense haga. El informe financiero responde a otra pregunta: ¿dónde se fue el dinero? Y la respuesta está visible en el estado de resultados financieros.

La estrella es una historia de precios.

La historia de adopción es una historia relacionada con los precios. Un “token” es la unidad de texto que procesa un modelo de IA; todos facturan por millón de tokens producidos. DeepSeek V4-Pro ahora cuesta 0.87 dólares por millón de tokens de salida. El producto estrella de OpenAI, GPT-5.6 Sol…Lista a $30.Se ejecuta la misma carga de trabajo estandarizada: 30 millones de tokens de entrada y 30 millones de tokens de salida al mes. El modelo de valor de DeepSeek genera unos $13 por mes; el modelo Pro, unos $39; mientras que el modelo líder de OpenAI genera unos $1,050. Una startup de asistentes de IA llamada Lindy informó que redujo sus costos de inferencia en un 90%, después de transferir parte de su carga de trabajo desde Anthropic a DeepSeek. El CEO de Airbnb calificó a Alibaba’s Qwen como “muy bueno”, “rápido y económico”.

El “wedge” es un código. Ahora se está programando.Representa más de la mitad del uso de OpenRouter.Esa proporción ha aumentado desde aproximadamente el 11% a principios de 2025. Los modelos chinos son especialmente potentes y económicos para manejar exactamente ese tipo de carga de trabajo. Según una investigación realizada por Andreessen Horowitz, aproximadamente el 80% de los desarrolladores en todo el mundo utilizan herramientas de código abierto para crear modelos basados en modelos chinos.

Los laboratorios estadounidenses no permanecen inmóviles. OpenAISe reduce el precio del GPT-5.6 Luna, su modelo más económico, en un 80%.Anthropic introdujo un nivel de Claude Opus 5 con precios más bajos: $5 por millón de tokens de entrada y $25 por millón de tokens de salida. Sin embargo, ambas empresas lograron registrar ingresos empresariales récord gracias a estas reducciones de precios. Se informa que los ingresos empresariales de OpenAI se acercan a los $40 mil millones anuales, mientras que los ingresos preliminares de Anthropic en el segundo trimestre superaron los $11.5 mil millones. El volumen de ventas crece lo suficiente como para absorber los precios más bajos por token.

Dos advertencias antes de llegar a una conclusión. OpenRouter es un único router, y además, un router diseñado para desarrolladores. La participación en el uso del servicio no es lo mismo que los gastos totales en tecnologías de IA para empresas. Además, el uso del servicio no genera ganancias: un estudio citado frecuentemente por el MIT reveló que…El 95% de las organizaciones no logró ningún impacto medible en los resultados financieros.De decenas de mil millones en gastos relacionados con la inteligencia artificial generativa. Considere que “China ganó el mercado de la inteligencia artificial” como un hecho de uso, no como un hecho relacionado con los ingresos. La capa del modelo es donde se pierde la margen de beneficio. Ese es el punto clave, no la conclusión.

Los tokens baratos son un multiplicador de demanda.

Este es el mecanismo que importa. Cuando el precio de un token disminuye, la cantidad de tokens que las personas utilizan no disminuye proporcionalmente; por el contrario, aumenta. El volumen semanal de OpenRouter ha aumentado aproximadamente cuatro veces en el último año: de unos 5 billones de tokens a más de 20 billones. El crecimiento se concentra en la categoría de tokens de bajo costo, que son suministrados por los laboratorios chinos. Este es el efecto Jevons: la antigua regla de economía energética según la cual los ganhos de eficiencia aumentan el consumo, en lugar de reducirlo. Cuando un insumo se vuelve más barato, se utiliza más de él, hasta que aquellos casos de uso que nunca fueron económicos ahora lo sean.

La entrada que se multiplica más en el centro de datos no es el modelo en sí. Es el silicio. Cuando una empresa estadounidense decide que Qwen o DeepSeek son “suficientemente buenos” y los aloja en su propio centro de datos, los pesos del modelo están libres de costos. Pero la inferencia no lo está; esa inferencia sigue realizándose con GPU de clase Nvidia en edificios estadounidenses. Los modelos chinos son lo más barato de todo el sistema. Eso es precisamente lo que hace que el resto del sistema sea más valioso.

El estado de resultados de Nvidia es la prueba de ello. El trimestre que finalizó el 26 de julio: ingresos de…$96.2 mil millones, un aumento del 106%.Hace un año, los ingresos del centro de datos fueron de 89 mil millones de dólares. El margen bruto, es decir, la parte que queda después de pagar por los productos vendidos, fue del 75%. Para el próximo trimestre, se espera que los ingresos sean de 108 mil millones de dólares, con un margen del 74%, basado en la suposición de que no habrá ingresos por servicios de computación provenientes de China. China ya era un error de redondeo: las entregas de chips para China eran…Menos del 1% de los ingresos del centro de datos.La frase de Jensen Huang en la llamada de resultados: “El cálculo es ingreso”, describe todo el mecanismo. Cuanto más barato sea la inferencia, más cálculos se realizan.

Note qué significa la división estructural. Algunos modelos chinos de frontera se entrenan en el chipraíz Ascend de Huawei, en China, y los controles de exportación mantienen los dos mercados separados. “China controla el mercado de IA” no es algo que aparezca en los estados financieros de Estados Unidos. La expansión en Estados Unidos continúa, como si ese titular no existiera. Nvidia ha obtenido más de 500 mil millones de dólares en capital de terceros para infraestructura de IA. Sus socios neoclouds lograrán tener 8 gigavatios de capacidad instalada a partir de 2026, en comparación con unos 3 gigavatios hace un año.

El mercado no está valorando todo eso. Nvidia tiene un valor de mercado de aproximadamente 5.3 billones de dólares, lo cual es aproximadamente 27 veces sus ganancias del último año. La acción ha subido un 3% en los últimos 20 días, a pesar de que otro trimestre superó las expectativas. Eso no significa que el mercado dude de este trimestre actual. Es más bien el mercado que valora la próxima etapa. La pregunta es si el rendimiento futuro sigue justificando la inversión, y no si la demanda es real.

La diferencia de generación que realmente importa es la entre estadounidenses y estadounidenses.

La cuota disputada en el mercado de los chips de IA no está cayendo en manos de China. Está siendo disputada dentro de los Estados Unidos, por la empresa que cuenta con la solución más confiable para abordar los problemas económicos relacionados con la inferencia: AMD.

La inferencia recompensa la memoria, el costo por token y el tiempo necesario para su producción; no se mide en términos de prestigio. El Helios de AMD, construido en torno al GPU MI455X, ofrece…432 gigabytes de memoria de alta banda anchaEn comparación con los 288 gigabytes en el sistema Nvidia Vera Rubin NVL72 rack. Eso significa una ventaja de aproximadamente un 50% en memoria, en el mismo punto de congestión en el que se produce la inferencia de modelos grandes. Los compromisos son a escala gigavatio.6 gigavatios con OpenAI y 6 gigavatios con Meta.Las implementaciones comenzarán en la segunda mitad de este año, y Anthropic planea alcanzar hasta 2 gigavatios de capacidad de procesamiento. El centro de datos representó el 58% de los ingresos de AMD en el último trimestre, en comparación con aproximadamente el 42% del año anterior. Además, su volumen de ingresos aumentó un 107% en comparación con el mismo período del año anterior. La gerencia espera que los ingresos provenientes del centro de datos se dupliquen en 2027.

Se trata de una señal doble, y tiene efectos tanto en un sentido como en otro. Los compromisos demuestran que la demanda es real: ningún fabricante se queda sin pedidos de gigavatios de productos de IA por parte de los dos principales compradores del mundo, a menos que el producto cumpla con los requisitos necesarios. Pero los compromisos también son una forma de apalancamiento: implican que AMD pueda fabricar, desplegar y dar soporte al Helios dentro del tiempo establecido. El mercado ya ha pagado por esa expectativa. Con un valor de mercado de aproximadamente 840 mil millones de dólares, lo que representa aproximadamente 30 veces los ingresos esperados para 2027 según las estimaciones recientes, el precio de las acciones está calculado teniendo en cuenta todo esto. Un descenso significativo en las entregas de Helios afectaría el precio de las acciones un año después; una acción con un precio calculado para ser perfecto no tiene margen para tales situaciones.

Entonces: ¿los modelos de IA de China son las nuevas estrellas mundiales? Por su uso, ya lo son. Y ese estatus de “estrella” es precisamente lo que hace que la guerra de precios de los tokens sea deflacionaria para el nivel del modelo, donde los márgenes de ganancia son pequeños; y inflacionaria para el nivel de procesamiento, donde el dinero es el factor clave. El token chino barato es el multiplicador de demanda para las GPU que lo componen.

En cuanto al capital invertido, la decisión no es “China contra Nvidia”. Se trata de la cuestión de cómo asignar ese capital en el mercado actual: mantener la empresa que ofrece un margen del 75% con un ratio de ingresos comparados con los resultados anteriores de 27 veces y un crecimiento del 106%, o comprar la empresa competidora con un ratio de 30 veces los ingresos de 2027, teniendo en cuenta la tendencia de crecimiento ya prevista. Todavía creo que la tesis a largo plazo sobre las computadoras sigue siendo válida… Pero gran parte de la rentabilidad restante probablemente esté relacionada con elementos de tipo “back-end”. La situación del mercado es tal que se necesita disciplina para tomar una decisión. Los vendedores no ven que los modelos chinos ganen terreno en el sector de centros de datos. Están decidiendo si vale la pena pagar el precio que están pagando por eso.