El 3 de noviembre, Menlo Ventures publicó la cuarta edición anual de su informe «State of Enterprise AI» (El estado de la IA empresarial). Un conjunto de cifras es el que más se ha difundido entre el público de habla china: del dinero que las empresas gastan en modelos abiertos, el 89 % va a modelos chinos.
Según el desglose publicado por los medios, Kimi, de Moonshot AI, se lleva el 61 %, DeepSeek el 15 %, la serie GLM de Zhipu AI el 11 % y Llama, de Meta, se queda en un 7 %. Hace un año, Llama seguía siendo la opción por defecto más habitual cuando las empresas estadounidenses desplegaban modelos abiertos.
Primero, mirar el denominador
El denominador de estas cifras es pequeño. Otro dato del informe: los modelos abiertos solo suponen el 4 % del gasto empresarial en modelos, pero el 19 % del uso. Poco dinero y mucho volumen indican que las empresas usan los modelos abiertos sobre todo para tareas sensibles al precio unitario y con muchas llamadas.
En el lado de los modelos cerrados, Anthropic y OpenAI, a través de sus API, suman el 86 % del gasto empresarial en API de grandes modelos, frente al 67 % de hace un año. Anthropic pasó del 40 % al 55 %, OpenAI del 27 % al 31 % y Google cayó del 21 % al 9 %. Los tres laboratorios líderes concentran en conjunto el 69 % de todo el gasto de despliegue, unos 122.700 millones de dólares.
El informe estima que el gasto empresarial en despliegue de IA hasta septiembre de este año ronda los 176.800 millones de dólares; en 2025 fueron 33.000 millones. Los datos proceden de una encuesta a unos 400 responsables de decisión de empresas estadounidenses, que gestionan en conjunto más de 4.000 millones de dólares en presupuestos de IA.
Conviene aclarar varios puntos sobre el alcance de los datos:
- Todos los encuestados están en EE. UU.; algunos medios lo han escrito como «gasto de las empresas a nivel mundial», una formulación algo amplia;
- El desglose Kimi 61 %, DeepSeek 15 %, GLM 11 % procede de lo que recogieron South China Morning Post y Cailian Press; no hemos encontrado la tabla original en el resumen en inglés del informe;
- Se trata de encuestas y estimaciones de Menlo, no de estadísticas de mercado auditadas.
Qué significa para los desarrolladores de modelos chinos
Tomemos Kimi, con la mayor cuota: 61 % por 4 %, a grandes rasgos, es cerca del 2,4 % del gasto total de las empresas estadounidenses en modelos. En una factura dominada por las API de modelos cerrados es poco, pero muestra algo: al elegir modelos abiertos, las empresas de EE. UU. ya sitúan a los modelos chinos en primer lugar.
Para los desarrolladores chinos, los límites de este camino también están claros. Los pesos abiertos los despliegan las propias empresas o los alojan terceros, y la mayor parte del dinero va a proveedores de nube y de inferencia; los ingresos de API que llegan directamente a quienes crean el modelo son limitados. Buena parte de las «cuotas» de Kimi, DeepSeek y GLM en este informe podrían ser, en realidad, tarifas de inferencia que las empresas pagan a quien aloja los modelos; si la metodología de Menlo distingue esa capa, los materiales públicos no lo aclaran.
Hay además un desfase temporal. La encuesta se realizó en septiembre; después, varios modelos chinos lanzaron versiones nuevas y Llama tampoco se ha quedado quieto. Esos cambios no se verán hasta el próximo informe. El informe tampoco desglosa cuántas de las empresas encuestadas son contratistas del Gobierno o pertenecen a sectores con restricciones de compra, como el financiero, justamente los clientes con más probabilidades de sustituir modelos chinos por exigencias de cumplimiento normativo.
Otras dos cifras del informe
La primera es el tráfico de agentes. El informe cita datos de OpenRouter según los cuales los agentes ya suponen el 80 % de los tokens de ese servicio de enrutamiento, unos 130,9 billones por semana, aproximadamente 7 veces el uso impulsado directamente por personas; el tráfico de agentes habría superado al humano a principios de febrero de este año.
La segunda es la programación. El gasto empresarial en aplicaciones de IA ronda los 77.300 millones de dólares, de los cuales 34.000 millones corresponden a programación, y Claude Code y Codex suman 24.000 millones de dólares, el setenta por ciento del gasto en programación. Las empresas concentran su dinero en unas pocas herramientas de programación y los modelos abiertos casi no tienen presencia ahí; su terreno sigue siendo el procesamiento por lotes en segundo plano y las llamadas sensibles al coste.
Fuentes: informe anual «State of Enterprise AI» de Menlo Ventures, South China Morning Post, CocoLoop, Cailian Press; el resumen del informe se usó para contrastar el peso de los modelos abiertos en el gasto, las cuotas de API y la muestra de la encuesta, y las cuotas por modelo siguen lo recogido por los medios.