La nueva carrera: China acelera en inteligencia artificial

Por Marlene Vega & Álvaro Cruz

En los últimos años, China ha pasado de ser un segundo plano en la IA a aparecer como uno de los jugadores más avanzados en esta disciplina. Hoy se detectan avances concretos que lo sitúan muy cerca —y en algunos rubros igualando— con potencias como Estados Unidos, mientras que Europa se enfrenta al desafío de no quedarse atrás. Este artículo hace un recorrido por esos logros, sus limitaciones actuales y lo que esto significa a escala global.

Avances destacados de la IA en China

1. Cantidad de modelos grandes y ecosistema industrial

   • En la World AI Conference (WAIC) de 2025 se informó que China ha liberado 1.509 modelos grandes de inteligencia artificial, lo que representa casi la mitad del total global de modelos grandes lanzados hasta ahora, unos 3.755.

   • Tiene más de 5.100 empresas de IA, o sea unas 15 % del total mundial, y 71 “unicornios” en este sector, que equivalen a alrededor del 26 % de los 271 existentes globalmente.

2. Investigación, publicaciones y liderazgo académico

   • China produce más investigaciones con IA que Estados Unidos, Reino Unido y la Unión Europea combinados, tanto en volumen como en impacto de las citaciones.

   • En 2022, más de 25.000 artículos chinos utilizaban ayudas de IA, frente a unos 15.000 de la UE y 12.000 de EE. UU., según un análisis que considera tanto cantidad como relevancia.

3. Modelos fundacionales y tecnologías propias

   • Huawei con su serie PanGu es uno de los referentes de los modelos “foundation” multi-modal en China, usados tanto para tareas industriales como aplicaciones más generalistas.

   • Alibaba lanzó recientemente el modelo Qwen (por ejemplo, Qwen 2.5-Max, Qwen2.5-VL-32B-Instruct, etc.), que incluye versiones capaces de procesar múltiples tipos de entrada (texto, imagen, audio, vídeo), y bajo licencias relativamente abiertas (como Apache 2.0) en algunos casos.

      4. Datos de rendimiento frente a EE. UU. y Europa

• • Un informe del Stanford Artificial Intelligence Index de 2025 muestra que aunque Estados Unidos aún produce más modelos de primer nivel (40 en 2024 frente a 15 de China), la diferencia en rendimiento se está reduciendo. En tareas tipo MMLU (para comprensión y resolución de problemas complejos) y HumanEval (evaluación de generación de código), modelos chinos se acercan bastante al nivel de los estadounidenses.

  • China lidera en el número total de patentes relacionadas con IA; según Stanford, a 2023 correspondían casi el 70 % de los permisos de patente en este campo.

¿Dónde no está todavía al frente?

Aunque los avances son impresionantes, hay áreas donde China aún enfrenta retos:

• Hardware avanzado y chips de última generación: Debido a sanciones exportadoras, restricciones de acceso a tecnología de punta (como algunos tipos de chips de NVIDIA o equipamiento avanzado de semiconductores), China está obligada a acelerar su desarrollo interno, pero todavía hay una brecha tecnológica en ciertos componentes clave.

• Adopción de IA generativa y modelos muy grandes en aplicaciones globales: Aunque modelos como Qwen o PanGu son competitivos, muchas de las aplicaciones más visibles de IA generativa (chatbots globales, plataformas occidentales) aún tienen liderazgo, gracias a infraestructura, capital privado y redes de usuarios ya establecidas.

• Regulación, privacidad y confianza: En estos aspectos, China tiene un entorno muy distinto al de Occidente. La regulación puede ser más rígida en algunos casos, menos transparente en otros, lo que puede afectar la percepción internacional, especialmente en mercados sensibles a la protección de datos y derechos digitales.

Comparaciones con otros bloques

• Estados Unidos sigue siendo líder en inversión privada (dinero de empresas de riesgo, startups), en la creación de modelos “de frontera” (los más innovadores), y en las aplicaciones comerciales internacionales de IA generativa. Pero la brecha se cierra.

• Unión Europea tiene fortalezas en regulación, en protección de derechos digitales y en ciertos nichos de aplicación (industria, salud, etc.), pero enfrenta retos para escalar modelos, tener infraestructuras potentes suficientes, financiación, y colaboración uniforme entre países. Algunos informes advierten que el progreso es lento comparado con China y EE. UU.

Conclusiones: lo que esto implica para el mundo

• China apuesta a una estrategia estatal + privada que integra investigación, empresas, infraestructura, regulación más controlada, financiamiento con objetivo a largo plazo, lo que le permite mover piezas con velocidad.

• Para países como Colombia, esto significa que los mercados globales de IA están viendo un desplazamiento en quién marca el ritmo de innovación. Hay oportunidades de colaboración técnica, pero también riesgos de dependencia tecnológica.

• En el corto plazo, China podría liderar en aplicaciones industriales, en modelos de lenguaje y en automatización, mientras que Estados Unidos conservará ventaja en ciertas aplicaciones globales de consumo, open source, y en avances científicos muy punteros.

Fuentes principales

Times Higher Education: “China produces more AI research than US, UK and EU combined” (2024) China Academy of Information and Communications Technology (CAICT), datos anunciados en WAIC 2025 sobre número de modelos grandes y empresas de IA.