El último análisis de la firma de investigación de mercado Counterpoint señala que el enfoque competitivo de los grandes modelos de IA en China en el mercado global no necesariamente radica en superar completamente a modelos de vanguardia estadounidenses como Claude, sino en convertirse en la «segunda opción predeterminada» tras la evaluación de costos, apertura y flexibilidad por parte de los desarrolladores. El informe considera que La cara oculta de la luna Kimi, Alibaba Qwen, DeepSeek y Zhipu GLM han pasado de ser «sustitutos de bajo costo» a «soluciones alternativas confiables», capaces de manejar más tareas de programación, agentes inteligentes y contextos largos.
El análisis indica que la variable clave en la competencia entre modelos de China y EE. UU. está cambiando de las pruebas de referencia a las rutas de uso real de los desarrolladores. Cuando los modelos de vanguardia propietarios tienen precios altos, son muy cerrados o sus capacidades exceden las necesidades específicas de las tareas, los desarrolladores tienden a optar por modelos alternativos que son más económicos y flexibles en su implementación. La «segunda opción predeterminada» mencionada aquí no se refiere al segundo modelo en el ranking global, sino a la alternativa que los desarrolladores consideran con mayor frecuencia en los negocios reales.
Los modelos chinos comienzan a entrar en la pila tecnológica de los desarrolladores globales
Casos relevantes muestran que este cambio ya se ha reflejado en el comportamiento de uso real. Para principios de junio de 2026, la cuota de tokens de DeepSeek en OpenRouter alcanzó el 18%; Lindy.ai redujo el costo de inferencia en aproximadamente un 90% tras trasladar parte del tráfico de agentes inteligentes de Claude; Harvey, por su parte, realizó un entrenamiento posterior basado en Kimi K3 de La cara oculta de la luna, formando su propio modelo legal. El informe considera que estos fenómenos demuestran que los modelos chinos han comenzado a integrarse en la pila tecnológica de los desarrolladores globales y están asumiendo cargas de trabajo reales en ciertos escenarios.
Al mismo tiempo, la forma de medir la competencia en la industria también está cambiando. A medida que las aplicaciones de agentes inteligentes se generalizan, una sola instrucción a menudo puede desencadenar decenas de llamadas a modelos, y las empresas están más interesadas en «el costo aceptable de completar cada tarea», en lugar del precio por token único o el ranking de capacidades individuales. Bajo esta lógica, la cascada de múltiples modelos y la distribución de tareas serán más comunes, y los proveedores occidentales pueden retener la entrada de clientes, pero parte del volumen de llamadas se dirigirá a otros proveedores de modelos.
Los segmentos de valor agregado se trasladan a la capa de enrutamiento, alojamiento y aplicación
El informe señala además que, a medida que las capacidades de los modelos se vuelven más intercambiables, los verdaderos segmentos de valor agregado se trasladarán más hacia el enrutamiento, alojamiento, orquestación y la capa de aplicación. Los modelos de peso de código abierto de China están presionando los precios de inferencia general, pero su principal restricción para la expansión internacional puede no ser la capacidad en sí, sino la confianza y factores geopolíticos.