Esta semana quería comentaros al respecto de algo que me tiene dando vueltas desde hace ya unos días. Llevamos un par de años hablando de “los cinco grandes” de la inteligencia artificial: OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta y xAI. Cinco laboratorios occidentales que, supuestamente, se jugaban el futuro de la AGI. Pues bien, sinceramente, creo que ese mapa se quedaba corto por dos motivos distintos.
Por un lado, porque dos de esos cinco están perdiendo fuelle a ojos vista. Y por otro, porque ese mapa directamente ignoraba a China. Y en abril de 2026 ya no se puede ignorar a China sin quedar en ridículo.
Vamos a desgranarlo, porque lo que está pasando con Anthropic esta misma semana y lo que está pasando simultáneamente en Hangzhou, Pekín y Shenzhen, dibuja un cuadro muy distinto del que se cuenta normalmente por aquí..
Cómo hemos llegado hasta aquí
A priori, hace un año parecía que la carrera era entre cinco laboratorios, todos americanos o con fuerte base americana. OpenAI con GPT, Anthropic con Claude, Google con Gemini, Meta con Llama y xAI con Grok. Todos lanzando modelos cada pocas semanas, todos con rondas multimillonarias y todos, en teoría, a una distancia razonable del frontier model.
Pero en estos últimos meses han pasado dos cosas curiosas a la vez. Primero, la distancia entre los tres primeros y los dos siguientes se ha ensanchado muchísimo. Y segundo, mientras en Occidente nos mirábamos el ombligo, China ha construido una segunda carrera paralela que mueve prácticamente el mismo volumen de tráfico de modelos que la nuestra.
Meta: el gigante que ha perdido el norte
Meta tenía una idea muy potente: la IA abierta. Llama como modelo open source, la apuesta por ser la alternativa libre frente a los modelos cerrados de OpenAI y Anthropic. Durante un tiempo funcionó. Llama 2 y Llama 3 se convirtieron en la base de buena parte del ecosistema open source.
Y entonces llegó Llama 4, y llegó la duda.
Los benchmarks no cuadraban del todo, la versión de alta capacidad no terminaba de aparecer y los rumores internos sobre reorganizaciones del equipo de IA no ayudaban. En junio del año pasado, Zuckerberg creó Meta Superintelligence Labs, una estructura nueva, fichando a gente a golpe de paquetes de 100 millones de dólares.
Y aquí hay algo que me llama la atención. Cuando necesitas pagar paquetes de nueve cifras para fichar investigadores de OpenAI y de DeepMind, probablemente es porque no los estás produciendo tú. Es una señal, no de fuerza, sino de que vas por detrás.
Pero además de todo esto, hay un problema que muchos analistas no han subrayado lo suficiente. Y es que la propia tesis del “open source americano” de Meta ha perdido sentido estratégico. Cualquier empresa que quiera un modelo abierto potente hoy, lo que hace no es coger Llama 4, es coger Qwen 3.5 de Alibaba o DeepSeek V4. Por coste, por rendimiento y, en muchos casos, por licencia más permisiva. Meta tiene ahora la peor combinación posible: ha perdido la carrera frontier en Occidente y, a la vez, el espacio open source del que era dueño lo ocupan los chinos.
xAI: el modelo tiene nombre propio, y ese es el problema
El caso de xAI es distinto, pero también elocuente. Grok es un modelo técnicamente competente, que ha mejorado mucho desde su primera versión, integrado nativamente en X (antes Twitter) y con acceso a datos en tiempo real que otros modelos no tienen.
Pero xAI tiene un problema estructural que no es técnico, es de percepción. El producto está tan ligado a la figura de Elon Musk que cualquier decisión, cualquier controversia en X, cualquier declaración política, acaba impactando en la credibilidad del modelo. Normal que haya resistencia en el entorno empresarial a adoptar Grok como herramienta de producción.
De hecho, si miras los rankings de adopción empresarial en enterprise SaaS, xAI apenas aparece. Las empresas medianas y grandes en Estados Unidos y Europa están pagando por ChatGPT Enterprise, por Claude for Business, por Gemini en Workspace y por Copilot en Microsoft. Grok está disponible dentro de X, que es un canal social, no un entorno de trabajo.
A esto hay que añadir que Musk tiene Tesla, SpaceX, Neuralink, Boring Company, y ahora xAI. Cinco empresas de ingeniería extrema. Dirigir una sola de ellas ya es un reto descomunal. Dirigir cinco a la vez mientras la IA vive su momento más acelerado.. sinceramente, no me cuadran las cuentas.
Los tres que quedan en Occidente
Nos queda una pelea real entre tres laboratorios occidentales: OpenAI, Anthropic y Google DeepMind. Y cada uno está jugando una partida distinta.
OpenAI ha cerrado recientemente una ronda de 110.000 millones de dólares, con Amazon, Nvidia y SoftBank. Su valoración pre-money está en 730.000 millones, post-money en 840.000 millones. Sam Altman ha decidido jugarlo todo a la carta del consumidor masivo, con la integración de ChatGPT en cada rincón imaginable y el acuerdo con el Pentágono que ocupó titulares a finales de febrero (¿Os acordáis de que hablamos de esa historia del veto a Anthropic hace unas semanas?).
Google DeepMind, por su parte, juega la partida larga. Gemini 3 está integrado en Search, en Workspace, en Android, en Chrome. Tiene la ventaja de la distribución que ninguna startup tiene y de la mayor base de datos de entrenamiento del planeta: YouTube. Sergey Brin ha vuelto a meterse en el día a día de la compañía, cosa que no hacía desde 2019, y se nota en el ritmo de lanzamientos.
Y después está Anthropic, que es donde empieza la parte realmente interesante de esta semana.
La otra carrera: China jugando su propia liga
Pero antes de seguir con Anthropic, tenemos que hablar del elefante en la habitación. Porque mientras Occidente se reduce a tres, en el otro lado del mundo ha pasado algo que nadie vio venir hace dos años: China no solo ha alcanzado la frontera técnica, es que en abril de 2026 mueve prácticamente el mismo volumen de uso que los tres grandes occidentales juntos.
Los datos son bastante sorprendentes. La cuota china del tráfico de modelos en OpenRouter ha cruzado el 45% en abril. Los principales actores chinos, sumando Alibaba, DeepSeek, ByteDance, Zhipu, StepFun y MiniMax, han superado ese porcentaje en volumen semanal agregado. Y lo más relevante: están haciendo todo esto a un precio entre seis y diez veces inferior al equivalente occidental.
Os pongo los nombres, porque creo que aún hay mucho profesional del sector en España que no los tiene claros.
DeepSeek. La empresa de Hangzhou que en enero de 2025 publicó DeepSeek-R1 y metió un temblor en el mercado americano que tumbó acciones de Nvidia durante una semana. Su última versión, DeepSeek V4, salió en febrero de este año optimizada para coding. La sucesora R2 se ha retrasado, presuntamente por problemas de entrenamiento en hardware Huawei Ascend, pero siguen siendo la opción más barata de frontier disponible.
Alibaba Qwen. Probablemente el líder chino en volumen de uso. Alibaba ha comprometido 380.000 millones de yuanes (unos 50.600 millones de dólares) a cloud e IA a tres años. Y su último modelo, Qwen 3.5-35B-A3B, bate a GPT-5-mini y a Claude Sonnet 4.5 en varios benchmarks de terceros. Que un modelo abierto, gratis, de menos de 40.000 millones de parámetros, supere a modelos comerciales occidentales.. eso hace solo dos años era impensable.
Z.AI (antes Zhipu) con GLM-5. Actualmente lidera el leaderboard chino de BenchLM con 85 puntos, por delante de Qwen y DeepSeek. Es el outsider que muchos analistas no ven venir.
ByteDance con Doubao. Y aquí hay algo único. ByteDance es simultáneamente laboratorio de modelos, plataforma de distribución masiva (TikTok / Douyin) e infraestructura. Una integración vertical que ninguna empresa occidental tiene. Si ese modelo de negocio termina de ejecutarse bien, es imposible competir con eso a base de APIs sueltas.
Baidu con Ernie 4.5 y X1. El caso más curioso. Robin Li había defendido durante años que los modelos cerrados dominarían. A las semanas de salir DeepSeek R1, Baidu pivotó a open source a la fuerza. Cuando tus tesis estratégicas públicas se desmoronan en cuestión de semanas, algo importante ha cambiado.
Y luego están Moonshot (Kimi K2.5 con contexto ultra-largo), MiniMax, StepFun y la movida de Xiaomi entrando al ruedo. Como mínimo, cinco o seis laboratorios chinos jugando a nivel de frontier, con una estrategia coordinada de open source como palanca geopolítica.
La pregunta interesante es qué implica todo esto. Y creo que implica básicamente tres cosas.
La primera, que la carrera AGI ya no es una, son dos. Occidente habla con Occidente. China habla con China. Los modelos se referencian cruzados, se copian técnicas, pero los ecosistemas están deliberadamente desconectados. Y cada uno aprende de sus propios desarrollos.
La segunda, que el coste se va a acercar a cero para los modelos, convirriendo estos en una commodity. Cuando tienes a seis laboratorios chinos empujando el precio hacia abajo como estrategia de captura de mercado global, los márgenes del “modelo como servicio” se han terminado. Lo que queda es el valor por encima del modelo: producto, ecosistema, integración, datos propietarios.
Y la tercera, que para las empresas europeas esto es un arma de doble filo. Por un lado, tenemos acceso a tecnología de primera a un coste bajísimo. Por otro lado, no tenemos ni un solo laboratorio Frontier propio,(eso si regular se nos da muy bien…..) y dependemos de la buena voluntad de americanos o chinos para no quedarnos sin infraestructura. Normal que haya resistencia en muchos CIOs a apostarlo todo a un proveedor.
Anthropic se convierte en plataforma
Con ese contexto, volvamos a Anthropic. Porque lo que han hecho estas dos semanas es el movimiento más significativo de 2026 hasta la fecha. Y no es uno, son dos.
El primero, anunciado el 17 de abril: Claude Opus 4.7. Mejoras fuertes en ingeniería de software, salto en visión (hasta 2576px) y una novedad interesante para quienes construimos agentes: los task budgets, que permiten definir cuántos tokens puede gastar el modelo en un bucle completo de razonamiento + herramientas + respuesta. Suena técnico, pero cambia cómo se construyen agentes en producción.
Y junto con el modelo, Claude Design: un producto nuevo de Anthropic Labs para crear outputs visuales — diseños, prototipos, presentaciones, one-pagers — sin salir del entorno de Claude.
Aquí está la jugada. Anthropic lleva dos años vendiendo modelo vía API y chat. Con Claude Design por primera vez construye un producto de consumo específico por encima del modelo. Ya no compite solo en benchmarks. Empieza a competir en workflow. Y con todo lo que hemos contado sobre China, tiene sentido: si los modelos se commoditizan en precio, lo que queda es la capa de producto.
Project Glasswing: la alianza que cambia el mapa
El segundo movimiento es anterior y, para mí, aún más interesante. Se llama Project Glasswing.
Contexto rápido. En enero Anthropic filtró por accidente a una audiencia reducida un modelo interno llamado Claude Mythos Preview. No es Opus 4.7, es otra cosa: un frontier model con capacidad especialmente fuerte para encontrar vulnerabilidades de software. Miles de vulnerabilidades de alta severidad ya detectadas, en sistemas operativos y navegadores que todos usamos. Hablé de la fuga en su día (Anthropic filtró por accidente su IA más potente…).
Ante esa capacidad, Anthropic tenía dos opciones: comercializarla como otro modelo más, o tratarla como una herramienta defensiva crítica que solo se reparte a los buenos. Eligió la segunda. Así nace Project Glasswing: una coalición defensiva con más de 45 organizaciones — AWS, Apple, Google, Microsoft, NVIDIA, Cisco, CrowdStrike, JPMorgan Chase, Linux Foundation, Palo Alto Networks y Broadcom entre los launch partners — con acceso a Mythos Preview para tapar agujeros antes de que los encuentre el atacante. Anthropic ha comprometido además 100 millones de dólares en créditos de uso.
Sentados a la misma mesa Microsoft, Google, Amazon y Apple. Con Anthropic como pieza de conexión. Hace un año eso parecía imposible.
La jugada es, para mí, el posicionamiento más inteligente de Anthropic hasta la fecha. En lugar de pelear uno contra uno con cada gigante, se coloca como infraestructura defensiva común del ecosistema. No compite con Azure, ni con AWS, ni con iCloud. Protege a los tres a la vez. Y eso le da una posición de confianza cruzada que ningún competidor le puede arrebatar.
Mi lectura personal de todo esto
Lo primero que me llama la atención es que la carrera AGI ha dejado de ser una carrera de modelos para convertirse en una carrera de plataformas. Tener el mejor benchmark de la semana ya no importa tanto como tener el mejor ecosistema alrededor del modelo. Claude Design es una jugada de plataforma, no una jugada de modelo. Y Doubao de ByteDance, con TikTok detrás, es todavía más plataforma.
Lo segundo es que ya no hay una carrera, hay dos. Y probablemente no vaya a haber un único ganador, ni siquiera tres. Lo más razonable es pensar en tres grandes occidentales (OpenAI, Anthropic, DeepMind) consolidando el mercado premium de empresa, y cuatro o cinco chinos (Alibaba, DeepSeek, Z.AI, ByteDance, Baidu) consolidando el mercado global por precio y open source.
Y lo tercero, que para mí es lo más relevante: Meta y xAI no están perdiendo por falta de talento ni por falta de dinero. Están perdiendo por falta de foco estratégico. Meta no sabe si quiere ser un fabricante de modelos, un proveedor de infraestructura o una red social con IA encima. xAI depende demasiado de una sola persona que, además, está distribuida en cinco empresas a la vez. Los chinos, por su parte, saben exactamente lo que quieren: open source agresivo, precio bajo y uso masivo interno primero.
Si tuviera que apostar por dos nombres propios en esta carrera, serían claramente Demis Hassabis (Google DeepMind) y Dario Amodei (Anthropic).
¿Y tú qué crees? ¿Meta o xAI son capaces de remontar? ¿Europa va a tener algún día un laboratorio frontier propio, o estamos condenados a elegir entre americanos y chinos y a seguir siendo los campeones del mundo de la regulación? Déjame tus comentarios, me encantará leerte.
¡Buena semana!
FUENTES
