Qwen contra ChatGPT: así se libra la batalla EE UU-China por el dominio de la IA

El gigante digital chino Alibaba ha rebautizado y relanzado su aplicación de Inteligencia Artificial: lo que antes se llamaba Tongyi ahora pasa a denominarse Qwen y se presenta al usuario como «el asistente de IA más potente» de la compañía. La nueva ‘app’, disponible ya en Android y Apple en China, aspira a convertirse en la puerta de entrada a los modelos más avanzados de la casa y, según la prensa local, en el gran rival doméstico de ChatGPT, la solución de OpenAI que abrió la fiebre global por la IA generativa.

El interés del público chino ha sido inmediato, tanto es así que la versión beta sufrió interrupciones de servicio en su primer día por el volumen de solicitudes. El grupo, que promete una versión internacional más adelante, quiere monetizar Qwen integrándolo en su ecosistema de comercio electrónico. La hoja de ruta pasa por dotar a la aplicación de capacidades «agénticas», con un cierto grado de autonomía para acompañar al usuario en todo el proceso de compra dentro de Taobao y otras plataformas del grupo, con el objetivo de convertir Qwen en un asistente capaz de ejecutar tareas complejas y no solo responder a preguntas.

Alibaba ha situado oficialmente la nube y la IA como pilares estratégicos de su crecimiento futuro y ha anunciado inversiones millonarias en infraestructuras relacionadas, en un contexto en el que sus modelos Qwen figuran ya entre los más avanzados del mundo y compiten con otros desarrollos chinos como DeepSeek o Ernie. La fuerte apuesta inversora ha contribuido a recuperar la confianza de los mercados y a reforzar la imagen de la compañía como uno de los grandes actores globales de la nueva ola de IA.

El movimiento, sin embargo, no se produce en el vacío. Coincide con un aumento de la presión política desde Washington, donde se cuestionan los vínculos de grandes tecnológicas chinas con el Ejército Popular de Liberación, y con un endurecimiento progresivo de los controles de exportación de chips avanzados y servicios de computación en la nube hacia China.

La carrera por la inteligencia artificial ha pasado de ser un asunto tecnológico a convertirse en un capítulo central de la rivalidad geopolítica entre las dos mayores potencias del planeta.

Qwen, escaparate de la nueva ola de modelos chinos

El relanzamiento de Qwen no es solo una operación de marca. Alibaba lleva meses lanzando generaciones sucesivas de sus modelos —incluidas versiones especializadas en código, visión o razonamiento— y liberando parte de ellos en formato abierto, lo que permite a desarrolladores de todo el mundo descargarlos y adaptarlos. Qwen se convierte así en el escaparate de un ecosistema de modelos que la compañía utiliza tanto en sus servicios propios como en la nube que ofrece a terceros.

Detrás de esta estrategia hay una ambición múltiple. Por un lado, Alibaba quiere ofrecer al consumidor chino una experiencia de asistente de IA comparable a la de ChatGPT o Gemini, pero profundamente integrada en su universo de comercio electrónico, servicios financieros, logística o viajes. Por otro, busca consolidarse como proveedor de referencia para empresas y desarrolladores que necesitan modelos adaptables y apoyo de infraestructura a través de Alibaba Cloud. Y, al mismo tiempo, la tecnológica persigue un objetivo de prestigio: demostrar que China no solo puede seguir el ritmo de Estados Unidos, sino liderar determinados segmentos de la IA generativa.

China ha construido en muy poco tiempo un «parque» de modelos de lenguaje que cubre casi todo el espectro: soluciones corporativas cerradas, proyectos de código abierto competitivos y asistentes dirigidos al gran público. Nombres como Qwen (Alibaba), DeepSeek, Ernie (Baidu) o GLM se han incorporado a los rankings internacionales de rendimiento, alimentando la percepción de que el país ha dejado de ser un mero seguidor tecnológico para disputar abiertamente el liderazgo en esta tecnología.

La combinación de un mercado interno gigantesco, una comunidad creciente de investigadores y un potente apoyo estatal ha permitido a las grandes tecnológicas chinas avanzar pese a las restricciones de acceso a chips de última generación. Pero esa misma dinámica refuerza, en Estados Unidos, los argumentos de quienes defienden que la IA debe tratarse ya como un asunto de seguridad nacional.

Washington responde con chips, nubes y controles

Mientras Alibaba y otras compañías chinas multiplican sus apuestas en IA, Estados Unidos ha ido articulando una respuesta basada, sobre todo, en el control de la capacidad de cómputo que hace posibles los modelos de frontera. Desde 2022, el Departamento de Comercio ha restringido sucesivamente la exportación a China de los chips más potentes de Nvidia, AMD y otros fabricantes, así como parte de la maquinaria necesaria para producir semiconductores avanzados.

En 2025, la llamada AI Diffusion Rule amplió el perímetro al acceso remoto a esos recursos mediante la nube, con la intención explícita de dificultar el entrenamiento de modelos de alto impacto por parte de actores vinculados a Pekín.

El objetivo oficial es frenar la modernización militar china y preservar la ventaja estadounidense en sectores críticos. Sin embargo, la efectividad real de esta estrategia sigue siendo objeto de debate. En una reciente comparecencia ante el Congreso, responsables del Departamento de Comercio reconocían que Huawei podría producir hasta 200.000 chips avanzados de IA al año, una cifra insuficiente para cubrir la demanda interna, pero que muestra cómo las empresas chinas están cerrando parte de la brecha tecnológica pese a los controles.

Además, los vetos han provocado efectos colaterales. Nvidia, por ejemplo, ha perdido cuota de mercado en China y se ha visto obligada a diseñar productos específicos limitados para poder seguir operando dentro del marco regulatorio, al tiempo que algunos de sus directivos han advertido de que unas restricciones excesivas pueden acelerar el desarrollo de alternativas locales y, paradójicamente, debilitar la posición estadounidense en el largo plazo.

La carrera por la IA se libra ya menos en los laboratorios y más en los balances de inversión

La realidad es que la carrera por la IA se libra ya menos en los laboratorios y más en los balances de inversión, las normas de comercio internacional y las alianzas tecnológicas. Washington intenta construir una red de países alineados con su enfoque de control de exportaciones y estándares de seguridad, mientras China combina la búsqueda de autosuficiencia en chips y modelos con la proyección de su influencia digital a través de iniciativas como la Ruta de la Seda Digital.

El tablero real: computación, datos, talento y reglas

Más allá del duelo mediático entre Qwen y ChatGPT, la competencia entre Estados Unidos y China por la IA se articula en torno a una serie de ejes estructurales que determinan la capacidad de cada país para dominar esta tecnología.

El primero de ellos es la computación. Entrenar modelos de última generación exige un volumen masivo de chips especializados, centros de datos y energía. Estados Unidos conserva una ventaja clara en diseño de semiconductores y en oferta de grandes nubes públicas, gracias al papel de compañías como Nvidia, AMD, Intel, Microsoft, Google o Amazon. China, por su parte, afronta un cuello de botella por las restricciones a los chips más avanzados, pero responde con programas de sustitución tecnológica, grandes inversiones en fábricas domésticas y una reorganización de su ecosistema de proveedores para reducir la dependencia exterior.

El segundo eje son los datos y los modelos. El mercado interior chino ofrece un volumen enorme de usuarios, servicios digitales y transacciones, lo que se traduce en un flujo continuo de datos con los que alimentar sistemas de recomendación, modelos de lenguaje y plataformas de comercio. Estudios recientes estiman que el país podría capturar una parte muy significativa del valor económico añadido por la IA a escala global gracias a esa combinación de tamaño de mercado y capacidad de despliegue rápido.

Frente a ello, la comunidad estadounidense mantiene una fuerte ventaja en publicación científica, ecosistemas abiertos y presencia de talento internacional. La proliferación de modelos de código abierto en ambos lados —incluidos los de la familia Qwen— complica aún más la frontera entre «tecnología nacional» y «tecnología global».

¿Cuestión de talento?

El tercer elemento es el talento. Tanto Estados Unidos como China concentran una parte muy relevante de los investigadores y profesionales especializados en IA del mundo. Las universidades y grandes tecnológicas norteamericanas siguen siendo un imán para ingenieros y científicos formados en otros países, mientras que Pekín combina la captación de perfiles extranjeros con políticas activas para repatriar investigadores y levantar centros punteros en ciudades como Pekín, Shanghái o Shenzhen.

Finalmente, la regulación y las alianzas completan el tablero. Washington ha recurrido a controles de exportación, listas de entidades y acuerdos con socios del Indo-Pacífico y Europa para tratar de limitar el acceso chino a determinadas tecnologías. Pekín, en paralelo, impulsa su propia regulación de contenidos y seguridad algorítmica, al tiempo que teje acuerdos tecnológicos con otros países de Asia, África y América Latina.

La pugna ya no es solo por quién tiene el mejor modelo, sino por quién consigue que su conjunto de normas, infraestructuras y plataformas se convierta en estándar de facto para el resto del mundo.

Qué significa esta carrera para empresas y mercados

La competición por la IA entre Estados Unidos y China no es un debate abstracto reservado a think tanks y despachos gubernamentales. Sus consecuencias se dejan sentir en las decisiones cotidianas de empresas de todo el mundo, también europeas y españolas.

Una primera derivada es la fragmentación tecnológica. A medida que aumentan las restricciones cruzadas y se endurecen los requisitos regulatorios, se vislumbra un escenario en el que no todos los modelos, chips o servicios de nube estarán disponibles en todos los mercados en las mismas condiciones. Las compañías que diseñen hoy su estrategia de IA sobre un único proveedor o un único país se exponen a cambios regulatorios o geopolíticos súbitos que pueden alterar costes, plazos y capacidades de forma drástica.

Al mismo tiempo, la rivalidad abre espacio a nuevas oportunidades. La necesidad de cumplir normativas diferentes, de integrar soluciones procedentes de distintos bloques y de garantizar niveles crecientes de seguridad y trazabilidad crea un nicho para actores que aporten interoperabilidad, confianza y especialización sectorial. La carrera no se gana solo con algoritmos brillantes, sino con ecosistemas completos que integren chips, nube, talento, normas y modelos de negocio sostenibles.

En este contexto, movimientos como el de Alibaba con Qwen envían un mensaje claro: China ya compite en la capa más sofisticada de la economía digital y no solo en el terreno industrial o manufacturero. Para Estados Unidos, la respuesta pasa por mantener la delantera en hardware, software y capital, pero también por definir reglas del juego que le permitan proyectar sus estándares más allá de sus fronteras. Para el resto del mundo, la pregunta clave es cómo situarse en medio de esta pugna sin quedar atrapado entre dos modelos incompatibles.

Europa entre dos gigantes: regulador, socio y potencia en busca de rumbo

Mientras Washington y Pekín convierten la IA en pieza central de su estrategia de poder, Europa intenta construir su propio papel en esta nueva geopolítica tecnológica. La Unión Europea se ha presentado durante años como defensora de una «tercera vía digital», basada en una combinación de protección de derechos fundamentales, competencia efectiva y ambición industrial.

Esa apuesta se ha materializado en un entramado regulatorio único en el mundo, que incluye el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), la Ley de Mercados Digitales, la Ley de Servicios Digitales y, más recientemente, la pionera Ley de Inteligencia Artificial, que introduce obligaciones específicas para los sistemas considerados de alto riesgo y un marco para los modelos de propósito general.

El llamado «efecto Bruselas» ha permitido que muchas de estas normas se conviertan de facto en referencia internacional, al obligar a los grandes actores globales a adaptarse a los estándares europeos si quieren operar en el mercado comunitario. Sin embargo, la realidad industrial es menos brillante. Diversos informes recuerdan que Europa va por detrás de Estados Unidos y China en volumen de inversión en IA, número de patentes relacionadas y presencia de grandes plataformas tecnológicas capaces de competir a escala global.

La fragmentación del mercado, la menor disponibilidad de capital riesgo para proyectos muy intensivos en computación y la dificultad para escalar empresas más allá del ámbito nacional siguen lastrando el desarrollo de «campeones europeos» de la IA. Ante esta situación, el debate interno se ha intensificado. Una parte del tejido empresarial teme que un exceso de regulación pueda ahogar la innovación, mientras otra insiste en que la diferenciación europea pasa precisamente por un enfoque «humanocéntrico» que combine innovación con garantías.

Think tanks y centros de estudios proponen avanzar hacia una gobernanza más dinámica, capaz de ajustar las normas sobre la marcha y de acompañarlas con una política industrial mucho más ambiciosa, que incluya financiación específica, contratación pública innovadora y alianzas público-privadas orientadas a generar escala. En la práctica, Europa juega hoy un papel híbrido. Actúa como regulador de referencia, socio clave de Estados Unidos en la definición de estándares y, al mismo tiempo, mercado imprescindible para muchas tecnológicas chinas que buscan legitimidad fuera de su entorno inmediato.

Su gran desafío consistirá en evitar quedar reducida a simple «campo de juego» en una partida ajena y consolidarse como un polo propio de innovación, con capacidad no solo para fijar reglas, sino para producir tecnologías que otros también quieran utilizar.