Durante años, la narrativa dominante fue simple: los Estados Unidos lideraban la inteligencia artificial. No había discusión. Silicon Valley era el epicentro, las grandes mentes del sector estaban allí, y los modelos más potentes del mundo salían de tres o cuatro laboratorios estadounidenses. Pero en los últimos meses, esa seguridad comenzó a tambalear. La geopolítica de la inteligencia algorítmica cambió de velocidad. Y en esa aceleración, la distancia que separaba a China de los gigantes tecnológicos del oeste ya no parece tan clara.
Un reciente análisis publicado por «Artificial Analysis» sintetiza esa transformación en tres gráficos. Pero más allá de la visualización, lo que revela es un nuevo equilibrio: Estados Unidos sigue dominando en lo que se denomina inteligencia de frontera, pero China lidera de forma indiscutida en el terreno de los modelos de código abierto. Y la diferencia no es solo técnica. Es estratégica, ideológica y profundamente política.
Qué se entiende por «inteligencia de frontera»
La expresión frontier intelligence hace referencia a los modelos de lenguaje más avanzados del mundo. Aquellos que, por escala, arquitectura y capacidad de razonamiento, empujan los límites de lo que hoy entendemos como inteligencia artificial. Son sistemas cerrados, potentes y restrictivos. No se puede acceder a sus pesos internos ni replicarlos públicamente. Funcionan como plataformas cerradas con interfaces accesibles, pero su corazón es opaco.
En ese segmento, Estados Unidos mantiene el liderazgo: ocho de los diez modelos más poderosos del mundo fueron desarrollados por laboratorios estadounidenses. La lista incluye nombres ya familiares como OpenAI (con GPT‑4 y sus variantes), Anthropic (con Claude), Google DeepMind (con Gemini) y Meta (con Llama en sus versiones privadas).
Este dominio no sorprende. Se apoya en una infraestructura técnica consolidada, una enorme inversión privada, un ecosistema de talentos globalizado y una tradición de investigación de décadas. Pero esa hegemonía enfrenta ahora una presión real: empresas como Alibaba, DeepSeek, Baidu y MiniMax —todas chinas— están comenzando a lanzar modelos que igualan o superan a sus contrapartes occidentales en varios benchmarks de inteligencia y rendimiento.
El salto chino: menos ruido, más potencia
China no se caracteriza por mostrar sus avances con la misma agresividad mediática que Silicon Valley. Sus modelos aparecen en papers técnicos o en plataformas especializadas, con menos marketing y más sobriedad. Pero eso no significa que sean menos relevantes. Todo lo contrario.
En septiembre de 2024, Alibaba lanzó Qwen 2.5 72B, un modelo que sorprendió por su calidad, eficiencia y desempeño en tareas complejas. Apenas unos meses después, en enero de 2025, DeepSeek presentó DeepSeek R1, otro modelo de arquitectura avanzada que rápidamente se posicionó entre los más inteligentes del mundo en acceso público.
Estos hitos no son episodios aislados. Son síntomas de una política tecnológica sostenida. China ha invertido masivamente en semiconductores, entrenamiento distribuido, infraestructura de IA y formación científica. Sus principales laboratorios están integrados con empresas, universidades y el propio Estado. La IA es una cuestión de soberanía tecnológica, y ese compromiso empieza a dar frutos visibles.
En los gráficos del análisis original, se nota que en los últimos doce meses China ha «alcanzado» a Estados Unidos en términos de inteligencia algorítmica. Ya no se trata solo de tamaño de modelo, sino de capacidad efectiva: comprensión de instrucciones, razonamiento lógico, codificación avanzada y tareas multilingües.
Donde Estados Unidos no lidera: los modelos de código abierto
Si la hegemonía estadounidense se mantiene en los modelos cerrados, el panorama es diferente —y más inquietante para el equilibrio global— en el terreno del open weights intelligence.
Los modelos de código abierto (también llamados open weights) son aquellos cuyos pesos entrenados están disponibles públicamente. Cualquiera puede descargarlos, estudiarlos, modificarlos o integrarlos a nuevas soluciones. En este ecosistema, la innovación es más distribuida, el control más comunitario y la adaptabilidad mucho mayor.
Y allí, según el análisis citado, Estados Unidos no ocupa el primer lugar.
Durante casi todo 2025, los modelos más inteligentes de código abierto fueron desarrollados por laboratorios chinos. Qwen 2.5, Qwen 3 y DeepSeek R1 pasaron consecutivamente por el podio de benchmarks públicos. En algunas evaluaciones, no solo superaron a los modelos open source occidentales, sino que compitieron con versiones privadas de modelos cerrados, algo impensable hace apenas un año.
Este liderazgo no es menor. En el mundo real, los modelos abiertos son los que alimentan startups, proyectos de investigación, herramientas educativas y desarrollos independientes. Son la columna vertebral de la innovación fuera de las grandes corporaciones. Y en ese terreno, China ya marca el paso.
La otra geografía de la inteligencia: Francia, Canadá, Israel, Corea
Aunque el eje Estados Unidos–China concentra el grueso de la atención, hay otros actores emergentes que vale la pena mirar de cerca.
Francia se posiciona con fuerza a través de Mistral, una empresa que en muy poco tiempo logró lanzar modelos abiertos de altísima calidad técnica y con una estrategia europea clara.
Canadá no se queda atrás. Cohere, basada en Toronto, ha construido modelos robustos orientados a empresas, y sigue siendo un nodo importante de investigación básica en IA.
Desde Israel, AI21 Labs mantiene una presencia relevante, con desarrollos innovadores en comprensión y generación de texto.
Y Corea del Sur entra en escena con Upstage, que trabaja en modelos eficientes, multilingües y bien adaptados a entornos reales de producción.
Estos actores no son anecdóticos. Forman parte de una nueva cartografía del poder algorítmico, donde las fronteras no se trazan solo por tamaño económico, sino por capacidad de entrenamiento, acceso a datos, optimización de infraestructura y talento local.
¿Por qué importa quién lidera en open weights?
La discusión no es solo tecnológica. Es profundamente política.
Quien lidera en modelos abiertos puede moldear las prácticas globales de desarrollo de IA. No solo por la calidad técnica, sino porque establece estándares. Influye en qué lenguas se priorizan, qué datasets se usan, qué riesgos se mitigan y qué usos se normalizan.
Si los modelos más potentes y reutilizables son chinos, eso tiene consecuencias. Puede acelerar la adopción de herramientas derivadas en regiones del mundo donde Estados Unidos no tiene presencia directa. Puede facilitar que gobiernos o instituciones recurran a modelos chinos sin mediación de empresas estadounidenses. Puede crear un efecto red que escapa al dominio de Silicon Valley.
Y todo esto ocurre en un contexto donde cada país busca afirmar su soberanía tecnológica, asegurar su competitividad y proteger sus intereses en un mercado global de inteligencia artificial que ya no es teórico: está en plena expansión.
Un tablero en movimiento
Nadie ha perdido. Nadie ha ganado del todo. Lo que vemos es un cambio de velocidades.
Estados Unidos mantiene su liderazgo en modelos de frontera, pero empieza a sentir la presión de una competencia real y sostenida. China, por su parte, ya no es el competidor distante, imitador o reactivo. Es un actor de primer orden que lidera en varios frentes, especialmente en el más permeable y expansivo: el de los modelos abiertos.
A esto se suma una pluralidad de voces emergentes que muestra que la inteligencia artificial ya no es patrimonio exclusivo de dos potencias. Es un sistema en red, con centros de gravedad múltiples, dinámicos, superpuestos.
En ese mapa, las reglas aún se están escribiendo. Y la pregunta ya no es solo quién tiene el modelo más grande, sino quién define qué puede hacerse con él, quién accede a él, y bajo qué condiciones.